4 tendências disruptivas de IA de 2021 que mudaram o jogo

A Inteligência Artificial prevalece onde quer que você vá. Seja negócios, saúde, entretenimento, navegação, manufatura ou logística; A IA causou um impacto de uma forma ou de outra.

Quando o mundo sofria com a pandemia, a Inteligência Artificial desempenhou um papel essencial na agilização dos processos de trabalho no setor da saúde.

Também no passado, a IA e a aprendizagem automática foram fundamentais na criação de tecnologias, dispositivos e mecanismos que nos ajudaram a mudar a forma como realizamos as nossas tarefas diárias. Algo tão trivial como abrir as cortinas agora pode ser feito com a ajuda da IA. Fascinante, não é?

Especula-se que o valor do mercado global de IA ultrapassará US$ 126 bilhões até 2025, e um relatório Global New Wire prevê um CAGR anual de 35,6% entre 2021 e 2026.

O aprendizado de máquina é um dos principais componentes da IA. Ajuda a fornecer serviços de alto impacto, como compreender o comportamento do usuário, fornecer recomendações, dados sobre análises importantes e muito mais.

As empresas estão a utilizar a IA e as tecnologias associadas para gerar receitas mais elevadas através da implementação de tecnologias como otimização de inventário, recomendação de preços, análise de serviço ao cliente, previsão de vendas e procura, proporcionando assim uma cobertura abrangente de serviços tecnológicos.

Embora a IA tenha capacidades operacionais em todos os setores, algumas áreas têm visto mais inovação baseada em IA do que outras.

Aqui estão cinco tendências de IA de 2021 que você deve aproveitar para o seu negócio.

Tendências de IA em 2021

Processamento de linguagem natural

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é uma técnica que permite que máquinas e sistemas entendam dados não estruturados. Como resultado, as máquinas podem responder por texto ou fala, imitando a forma de comunicação humana.

Em outras palavras, a PNL alimentada por IA encaminha a capacidade de compreender um trecho de texto e palavras faladas para um computador, semelhante ao que um ser humano faria. Assim como nos comunicamos com outra pessoa, a PNL ajuda uma máquina a possuir a mesma qualidade.

Pode ajudar a processar e analisar textos grandes ou qualquer informação presente em artigos, blogs, relatórios ou até mesmo um e-mail.

O que a PNL pode fazer?

• Reconhecimento de fala: Fornece serviços de fala para texto, como pode ser visto no Siri ou no Google Assistant.
  

• Marcação de classe gramatical: ajuda a reconhecer algumas palavras/frases específicas em uma frase, compreendendo sua classe gramatical. A marcação de fala também é chamada de marcação gramatical.
  

• Análise de sentimento: Com uma compreensão prática da linguagem do texto, a PNL pode ajudar a identificar emoções no texto. Pode destacar qualidades subjetivas como sarcasmo, confusão, emoções, etc.
  

Com esses elementos incluídos nas aplicações e sistemas técnicos do dia a dia, podemos implementar medidas como detecção de spam, tradução automática (Google Translate), chatbots, agentes virtuais, análise de sentimentos em mídias sociais e resumo de textos.

Transformador pré-treinado generativo (GPT)

A primeira versão do GPT foi lançada em 2018 com 117 milhões de parâmetros. O GPT-2 foi lançado em 2019 com 1,5 bilhão de parâmetros. O GPT-3 possui 175 bilhões de parâmetros, o que o torna uma opção melhor.

A tecnologia GPT é ideia da OpenAI de Elon Musk, que tem a missão de “ descobrir e implementar o caminho para a Inteligência Geral Artificial (AGI) segura”.

GPT funciona nos moldes de um modelo de linguagem autorregressivo que aproveita o aprendizado profundo para selecionar textos semelhantes aos humanos. Simplificando, é um programa de preenchimento automático que prevê “o que virá a seguir”.

Um dos melhores exemplos do GPT-3 em ação é este artigo publicado pelo Guardian. O GPT-3 é considerado o modelo de linguagem mais poderoso de todos os tempos, pois entende como os humanos se comunicam e processa um vasto reservatório de frases em inglês.

GPT-3 usa redes neurais para criar e descobrir novos padrões de frases enquanto entende as regras da linguagem.

Existem várias ferramentas baseadas em IA para escrever artigos, blogs, postagens em mídias sociais, e-mails e muitos outros formatos de conteúdo. Uma dessas ferramentas, 'SEO Assistant', é desenvolvida e empregada pela Scalenut e apresentada como um assistente de IA para criadores de conteúdo e profissionais de marketing produzirem conteúdo personalizado e gerar novas ideias de conteúdo.

IA na saúde

A pandemia da COVID abrandou a taxa de inovação liderada pela IA noutras áreas e desviou-a para a procura de melhores soluções de saúde no meio de uma crise global. Desde o fornecimento de melhores soluções de saúde, monitoramento de saúde, administração e adesão, podemos esperar algumas mudanças incríveis no setor.

A IA pode ajudar a indústria médica e de saúde a acelerar a sua taxa de descoberta de doenças e inovação no aumento da esperança de vida, no acesso aos serviços de saúde e na melhoria da experiência do paciente.

Além disso, a IA é usada para sistemas não médicos e de suporte. No primeiro caso, o pessoal do hospital pode utilizar sistemas alimentados por IA para processar e organizar dados administrativos. Ele pode ajudar a acelerar o processamento de documentos, manutenção de registros, armazenamento e acesso a dados.

Como sistema de suporte, médicos e técnicos de laboratório podem utilizar as habilidades da IA ​​para analisar ressonâncias magnéticas, raios X e tomografias computadorizadas para obter resultados mais rápidos. Virtum é um exemplo de como a IA é usada para análise e triagem de imagens.

IA na Arte

Esta pode ser uma das aplicações mais inesperadas e menos conhecidas da Inteligência Artificial. Embora a criação de conteúdo original e a descoberta de padrões tenham se tornado um caso de uso regular da IA, produzir arte repleta de emoções e sentimentos é algo novo e que vale a pena explorar.

A arte feita com a ajuda da IA ​​é chamada de mídia sintética. É aqui que os artistas usam IA para automatizar o resultado ou melhorar os sistemas existentes de produção de mídia e arte.

Esta pintura foi criada com uma ferramenta alimentada por IA chamada The Painting Fool.

A Criatividade Computacional representa outro subcampo da IA ​​na Arte. Nisto, os programas de computador reproduzem os elementos criativos do pensamento e comportamento artístico.

Mesmo sendo uma versão sinistra da IA, Deep Fake retrata a extensão da criatividade e aplicabilidade desta tecnologia na criação de emoções, vozes, ações e maneiras de dizer ou fazer coisas semelhantes às humanas. Mas também temos startups como a Sensity que usam a mesma tecnologia para fazer engenharia reversa de deepfakes e identificar imagens, informações de notícias e vídeos adulterados.

Além das artes visuais, também é possível fazer composição musical com um sistema baseado em IA denominado abordagens probabilísticas. Algumas startups como Brain.fm já levaram esta tecnologia para o próximo nível.

IA em Deep Analytics e Hyper Automation

A criação de fluxos de trabalho automatizados é, de longe, um dos casos de uso mais incríveis de IA. Também aqui a IA e a PNL trabalham juntas para construir processos de negócios que funcionem de forma eficaz, sem intervenção humana.

As empresas que utilizam IA nas suas operações e sistemas obtêm um melhor valor comercial, desde que tenham um plano bem elaborado para aproveitar a IA. Na imagem abaixo, você encontrará a diferença entre empresas que usam IA e outras que não usam IA.

Um sistema que automatiza os processos de negócios diários e reduz a intervenção humana se beneficiará de um escopo reduzido de erros. Com a implementação contínua, a margem de erro será reduzida ainda mais, levando a uma melhoria no resultado do negócio.

Por exemplo, um processo simples de recomendações de produtos usado pela Amazon está impulsionando 35% de suas vendas totais.

Conclusão

Estas tendências da IA ​​não estão apenas a criar novas formas de fazer negócios e interagir com o mundo que nos rodeia, mas também a expandir os limites dos sistemas e operações existentes.

As empresas que usam IA se diferenciam do rebanho. Eles experimentam melhor desempenho geral, processos de trabalho mais simplificados e recursos mais otimizados.

Além de melhorar os processos de trabalho, a IA também é utilizada para prever e mitigar riscos, ajudando as empresas a salvaguardar os seus interesses, fluxos de trabalho e operações contra problemas e contingências indesejadas.

A melhor parte da IA ​​é a sua flexibilidade. Pode ser moldado de acordo com as necessidades do usuário, desde que este tenha os recursos certos para aproveitar a IA em seu trabalho.

Resumindo, com a quantidade de inovações que observamos na área, podemos dizer que a Inteligência Artificial veio para ficar.