De forma simples, a resposta para a pergunta do título poderia ser: a Inteligência Artificial acelera drasticamente a análise de dados, beneficiando tanto uma organização quanto seus clientes. E isso acontece porque as organizações recebem insights de dados e com eles em mãos, podem gerar soluções recomendadas e mais adequadas às necessidades individuais de seus clientes, com um tempo de resposta incrivelmente rápido e eficiente.
Modelos de aprendizado de máquina (ML) podem ser gerados quando um grande conjunto de dados é aplicado a certos algoritmos. Os modelos são capazes de aprender com os diferentes padrões obtidos a partir dos dados disponíveis. Conforme mais dados alimentam o modelo, previsão e precisão são aprimoradas. Milhares de diferentes tipos de relatórios de radiologia são usados para treinar o sistema nos modelos de machine learning que identificam tumores malígnos e benignos, por exemplo. Um padrão que pode ser usado por qualquer indústria, uma vez que pode ser customizado com base nas necessidades de cada projeto. Os dados necessários para fazer essa análise preditiva vêm de diferentes formas – dados brutos, dados não estruturados etc.
Em uma escala maior, os recursos relacionados à inteligência artificial trabalham no ambiente de computação em nuvem empresarial para tornar as organizações mais eficientes, estratégicas e orientadas por insights. Já a computação em nuvem é capaz de oferecer às empresas maior flexibilidade, agilidade e economia de custos ao hospedar dados e aplicativos. Assim, os recursos de inteligência artificial, na nova “era” da transformação digital que vivemos no momento, formam camadas com a computação em nuvem e ajudam as empresas a gerenciar seus dados, procurar padrões e percepções nas informações, fornecer experiências ao cliente e otimizar fluxos de trabalho.
Machine bias
A inteligência artificial não é tão propensa a erros quanto os humanos – sua grande vantagem é que ela toma decisões com base apenas nos dados disponíveis. Não tem opiniões ou emoções. No entanto, a IA pode refletir as crenças das pessoas que alimentam os dados no sistema. Um dilema bastante periogoso, como é de se supor, e que tem um nome: machine bias. A Techopedia define o termo da seguinte maneira:
“O machine bias é o efeito de suposições errôneas nos processos de aprendizado de máquina. O “bias” reflete problemas relacionados à coleta ou uso de dados, onde os sistemas tiram conclusões inadequadas sobre conjuntos de dados, seja por conta da intervenção humana ou como resultado da falta de avaliação cognitiva desses dados”
Uma das maneiras de evitar o machine bias é fazendo uso de um conjunto de dados representativo (representative dataset). Alimentar os algoritmos com dados representativos é um dos aspectos mais importantes quando se trata de evitar erros no aprendizado de máquina. Agrupar todos os diferentes tipos de grupos de dados em um conjunto de dados é algo desafiador, até porque será necessário segmentar os dados para ter a certeza de que foram agrupados adequadamente.
Escolher o modelo certo é importante. Cada algoritmo de inteligência artificial é único e não há um modelo específico a ser usado a fim de evitar um bias. No entanto, existem frameworks que podem ser usados para medir o bias em vários estágios do desenvolvimento de aplicações.
Monitorar e revisar testes no mundo real, a partir de conjuntos de dados do mundo real, também é fundamental. Isso porque ter resultados bem-sucedidos em ambientes de teste controlados pode criar uma falsa crença de que o algoritmo é à prova de falhas. Portanto, é importante descobrir quanto bias existe em um algoritmo e, quando descobrir biases inesperados, certificar-se de que sejam resolvidos a ponto de não existirem mais.
Cases envolvendo inteligência artificial
Já não é mais novidade que grandes marcas têm usado dados de compras e atividades em redes sociais para prever o tipo de produto que os consumidores provavelmente comprarão. Os insights permitem que as empresas entreguem conteúdo e mensagens personalizadas a seus clientes. Com a inteligência artificial, todo esse processo acaba sendo totalmente automatizado, a partir da identificação e combinação de padrões de tomada de decisão para criação de personas. O “truque” é que direcionar conteúdo com base no aprendizado de máquina é mais eficiente para cada persona: estudos mostram, por exemplo, que segmentar e personalizar as comunicações do cliente usando IA aumenta as taxas de cliques em uma média de 14%.
Em campos altamente competitivos, como o de Recursos Humanos, na árdua busca de pequenos grupos de talentos em meio a um volume gigantesco de dados, a IA é capaz de reduzir o tempo para preencher vagas em aberto, analisando perfis profissionais em um ritmo mais rápido do que qualquer humano faria. Quando a PepsiCo precisou preencher 250 empregos em apenas dois meses, eles usaram o Robot Vera para conduzir as entrevistas da primeira etapa. O robô Vera conseguiu entrevistar 1.500 candidatos em apenas 9 horas, algo que a equipe humana levaria 9 semanas para fazer.
De acordo com um estudo recente da McKinsey, empresas que usam IA aumentarão o fluxo de caixa em volume somado de mais de US$ 13 trilhões até 2030. Já está claro que a IA agregará valor ao serviço ao cliente, ajudará a gerar novas receitas e a reduzir custos. Outras aplicações da tecnologia para impulsionar os negócios parecem ser infinitas, limitadas apenas pela imaginação humana.
Inteligência artificial como serviço (AIaaS)
AIaaS é a abreviação de “Inteligência Artificial como serviço” e se refere a empresas que fornecem soluções de IA prontas para uso no desenvolvimento de aplicativos na nuvem. A inteligência artificial usada como serviço permite que indivíduos e empresas experimentem a IA para vários fins, sem grande investimento inicial e com menores riscos. A experimentação pode incluir, por exemplo, a amostragem de várias plataformas de nuvem públicas para testar diferentes algoritmos de aprendizado de máquina.
Os fornecedores AIaaS oferecem vários modelos de aprendizado de máquina e IA. Essas variações podem ser mais ou menos adequadas às necessidades de inteligência artificial nos negócios para uma organização, uma vez que cada organização precisa avaliar os recursos e os preços para ver o que funciona melhor em cada caso. Os provedores de serviços de IA em nuvem podem oferecer o hardware especializado necessário para algumas tarefas de IA, como processamento baseado em GPU para workloads intensivos.
Adquirir o hardware e software necessários para iniciar a uma nuvem IA on-premise é caro. Juntamente com os custos de pessoal e manutenção, bem como mudanças de hardware para diferentes tarefas, o investimento em AIaaS ainda é proibitivo para muitas organizações.
As ofertas de IA na nuvem, incluindo Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services e Google Cloud Machine Learning, podem ajudar as organizações no que for possível com a transformação dos seus dados. Ter a oportunidade de experimentar os algoritmos e serviços de diferentes provedores permite que as empresas descubram o que funciona e possibilita o dimensionamento antes do comprometimento em um contrato mais sério. Quando algo necessita ser dimensionado de acordo com requisitos específicos, os recursos desses grandes provedores estão lá para fazer backup do dimensionamento com capacidade de computação suficiente.
A AIaaS torna a tecnologia de inteligência artificial acessível a todos. Por meio de APIs e ferramentas intuitivas de baixo código, os usuários podem aproveitar o poder da IA sem escrever uma única linha de código.
Além disso, em vez de meses, em apenas algumas semanas as soluções AIaaS podem ser configuradas e disponibilizadas prontas para uso.