LogoPrincipalRoxo

Entenda a relação entre Inteligência Artificial e Big data

Compartilhe em facebook
Compartilhe em google
Compartilhe em twitter
Compartilhe em linkedin
Compartilhe em email

A transformação digital é um fenômeno que tem proporcionado uma série de mudanças no mundo corporativo e na sociedade, algo que foi intensificado com a pandemia do novo Coronavírus (Covid-19). Um bom exemplo disso foi o fortalecimento de tecnologias, como o Big Data e a Inteligência Artificial (IA),

Ambas têm como um dos fatores mais marcantes o uso mais estratégico dos dados para as organizações elevarem a produtividade e o potencial competitivo. Sem dúvida, isso é um aspecto que torna essas duas ferramentas extremamente valiosas no cenário atual.

Por outro lado, elas criam uma relação de dependência, que fazem com sejam necessárias medidas para garantir o funcionamento ideal desses recursos. Por isso, a governança de software é um processo fundamental para as empresas.

Neste artigo, vamos expor detalhes sobre essas duas soluções e como elas juntas têm impactado diversas empresas ao redor do mundo. Confira!

Inteligência Artificial e Big Data

Conheça a ligação entre essas duas tecnologias

É válido destacar que ambas apresentam uma relação muito próxima, porque o Big Data é uma fonte de dados para a Inteligência Artificial, que necessita de informações consolidadas para ser devidamente aplicada em diversos segmentos da economia (indústria, marketing, vendas, logística, entre outros).

Mas por que isso acontece? A resposta começa pelo fato de que o Big Data é capaz de coletar uma grande qualidade de dados que circulam na web. Dessa forma, possibilita o uso das informações para analisar e antever tendências, o que é muito importante, por exemplo, para lançar novos produtos e serviços.

A partir de todas as informações obtidas pelo Big Data, é possível ter uma noção de como uma pessoa navega na web, quais os conteúdos que ela mais busca em uma rede social e quais são os hábitos de compra ao acessar a internet.

Por mais que o ser humano se esforce para obter e analisar dados, é inviável fazer essa atividade com rapidez, qualidade e eficiência esperadas em virtude da explosão de informações que circulam no mundo online. Ou seja, é necessário um aparato tecnológico para a tomada de decisão ser a melhor possível.

Por isso, a Inteligência Artificial tem ganhado um grande destaque nos últimos tempos. Um dos motivos é que a IA viabiliza a automação de processos de identificação e análise de dados. Além disso, possibilita a implantação do machine learning que consiste no aprendizado de máquina constante.

Com esse recurso, um equipamento à medida que recebe informações se torna capaz de executar uma série de tarefas que antes estavam restritas apenas aos seres humanos. Em razão da IA, o setor industrial tem automatizado a produção, o que colabora para aumentar o número de itens fabricados e reduzir custos com mão de obra. A utilização do Big Data e da Inteligência Artificial são os principais responsáveis pela eliminação de diversas atividades manuais em uma indústria e por possibilitar o uso de sistemas de gestão corporativa, que trabalham com informações atualizadas para facilitar a tomada de decisão.

Saiba mais detalhes sobre o Big Data

Big Data

É inegável que a coleta de dados é peça-chave para uma companhia aproveitar o potencial das informações ao máximo. Para você entender isso melhor, vamos apontar os 5 Vs que norteiam o Big Data. Acompanhe!

Volume

Consiste na capacidade de gerenciar um grande volume de dados, algo primordial em virtude da imensa quantidade de informações que estão na internet. Com os dispositivos móveis e a presença de várias plataformas, é necessário contar com uma ferramenta capaz de coletar, armazenar e processar os dados com agilidade.

Variedade

São diversos tipos de dados que são administrados pelo Big Data e isso é essencial para o enriquecimento e a qualidade das análises.

Velocidade

Para uma tomada de decisão ser precisa e rápida é indispensável que as informações estejam disponíveis em curto prazo, ou seja, em tempo real. Isso somente acontece atualmente graças ao dinamismo do Big Data e da IA.

Veracidade

É muito importante ter à disposição recursos tecnológicos que viabilizam análises complexas. Por outro lado, isso apenas se torna uma vantagem competitiva quando os dados obtidos são confiáveis, ou seja, as informações são úteis e provenientes de uma fonte conhecida.

Valor

Também é válido destacar que não adianta coletar uma enorme gama de dados, caso eles não estejam de acordo com as necessidades das empresas. Com um aparato tecnológico de ponta, é possível contar com mecanismos capazes de oferecer informações estratégicas e vitais para o crescimento de um negócio.

Saiba mais sobre o poder da Inteligência Artificial e Big Data

O mundo corporativo não tem mais espaço para decisões tomadas apenas com base na experiência e nas impressões pessoais dos gestores sobre o mercado. Se uma corporação ainda se baseia nesse procedimento para atingir resultados mais expressivos, tem sérias chances de perder dinheiro e clientes.

Atualmente, as companhias querem ter mais previsibilidade sobre a performance das ações efetivadas. Para isso ser concretizado, a adoção da IA e do Big Data é primordial em virtude dessas tecnologias possibilitarem o uso de dados para avaliar cenários, automatizar processos e tomar decisões mais qualificadas a partir de insights gerados.  

Também vale mencionar que esses dois recursos tecnológicos podem ser integrados a outras tecnologias. Um exemplo claro consiste na Internet das Coisas (IoT), que propicia que equipamentos troquem dados e se comuniquem por meio de redes sem fio (wireless).

Análise

No setor industrial, as máquinas ligadas à IoT podem coletar dados em tempo real durante a produção. Em razão disso, um eixo de uma esteira disponibiliza para um sistema de Big Data informações relativas a fatores, como umidade, velocidade, temperatura, vibração entre outros.

Com base nos dados encaminhados, a Inteligência Artificial tem os subsídios necessários para fazer uma análise dos dados. Assim, ela pode indicar, por exemplo, a necessidade de uma manutenção por causa de um problema identificado no equipamento. Isso faz com que seja mais simples fazer reparos preventivos, evitando que haja uma paralisação prolongada nos serviços e queda na produtividade.

O Big Data e a Inteligência Artificial também agregam valor em outros segmentos da economia. No caso do marketing, as duas ferramentas permitem coletar e analisar uma série de dados dos consumidores nas redes sociais, no site corporativo ou nos apps empresariais.

Com base nas informações coletadas, um empreendedor tem mais condições de verificar o momento oportuno de fazer uma promoção com foco em aumentar as vendas. Além disso, é possível constatar, de maneira mais consistente, se o lançamento de um novo produto ou serviço tem condições de bater metas.

Ao verificar o nível de engajamento do público-alvo com precisão, uma empresa terá mais garantias de que os clientes terão interesse em consumir os produtos atuais e os que serão lançados. Isso, inegavelmente, tem uma influência na política de vendas.

Confira os diferenciais que essas tecnologias geram para o seu negócio

A inovação deixou de ser um grande diferencial e se tornou uma obrigação para as organizações. Em outras palavras, a adoção desse conceito passou a ser necessária para manter o foco na melhoria contínua e na capacidade de agregar mais valor para os consumidores.

A IA e o Big Data se inserem nesse contexto por causa da capacidade de disponibilizarem informações valiosas para diversos setores de uma empresa. No caso da área de estoque, é possível ter uma dimensão dos itens que estão parados há mais tempo, o que permite uma integração com a área de vendas. Essa prática ajuda a pensar em ações voltadas para comercializar os produtos estocados há mais tempo.

Também não podemos ignorar o fato de que essas duas tecnologias contribuem para a adoção dos robôs virtuais, que já são comuns em muitos sites e aplicativos empresariais. Esses assistentes possibilitam um atendimento mais eficiente e rápido, o que contribui para melhorar o relacionamento e inserir uma marca definitivamente na transformação digital.

Histórico

O conceito de inteligência artificial não é contemporâneo. Aristóteles, professor de Alexandre, o Grande, almejava substituir a mão-de-obra escrava por objetos autônomos, sendo essa a primeira idealização de Inteligência Artificial relatada, uma ideia que seria explorada muito tempo depois pela ciência da computação. O desenvolvimento dessa ideia se deu de forma plena no Século XX, com enfoque nos anos 50, com pensadores como Herbert Simon e John McCarthy. Os primeiros anos da IA foram repletos de sucessos – mas de uma forma limitada. Considerando-se os primeiros computadores, as ferramentas de programação da época e o fato de que apenas alguns anos antes os computadores eram vistos como objetos capazes de efetuar operações aritméticas e nada mais, causava surpresa o fato de um computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente.

O sucesso inicial prosseguiu com o General Problem Solver (Solucionador de problemas gerais) ou GPS, desenvolvido por Newell e Simon. Esse programa foi projetado para imitar protocolos humanos de resolução de problemas. Dentro da classe limitada de quebra-cabeças com a qual podia lidar, verificou-se que a ordem em que os seres humanos abordavam os mesmos problemas. Desse modo, o GPS talvez tenha sido o primeiro programa a incorporar a abordagem de “pensar de forma humana”.

Desde o início os fundamentos da inteligência artificial tiveram o suporte de várias disciplinas que contribuíram com ideias, pontos de vista e técnicas para a IA. Os filósofos (desde 400 a.C.) tornaram a IA concebível, considerando as ideias de que a mente é, em alguns aspectos, semelhante a uma máquina, de que ela opera sobre o conhecimento codificado em alguma linguagem interna e que o pensamento pode ser usado para escolher as ações que deverão ser executadas. Por sua vez, os matemáticos forneceram as ferramentas para manipular declarações de certeza lógica, bem como declarações incertas e probabilísticas. Eles também definiram a base para a compreensão da computação e do raciocínio sobre algoritmos.

Os economistas formalizaram o problema de tomar decisões que maximizam o resultado esperado para o tomador de decisões. Os psicólogos adotaram a ideia de que os seres humanos e os animais podem ser considerados máquinas de processamento de informações. Os linguistas mostraram que o uso da linguagem se ajusta a esse modelo. Os engenheiros de computação fornecem os artefatos que tornam possíveis as aplicações de IA. Os programas de IA tendem a ser extensos e não poderiam funcionar sem os grandes avanços em velocidade e memória que a indústria de informática tem proporcionado.

Atualmente, a IA abrange uma enorme variedade de subcampos. Dentre esses subcampos está o estudo de modelos conexionistas ou redes neurais. Uma rede neural pode ser vista como um modelo matemático simplificado do funcionamento do cérebro humano. Este consiste de um número muito grande de unidades elementares de processamento, ou neurônios, que recebem e enviam estímulos elétricos uns aos outros, formando uma rede altamente interconectada.

No processamento, são compostos os estímulos recebidos conforme a intensidade de cada ligação, produzindo um único estímulo de saída. É o arranjo das interconexões entre os neurônios e as respectivas intensidades que define as principais propriedades e o funcionamento de uma RN. O estudo das redes neurais ou o conexionismo se relaciona com a capacidade dos computadores aprenderem e reconhecerem padrões. Podemos destacar também o estudo da biologia molecular na tentativa de construir vida artificial e a área da robótica, ligada à biologia e procurando construir máquinas que alojem vida artificial. Outro subcampo de estudo é a ligação da IA com a Psicologia, na tentativa de representar na máquina os mecanismos de raciocínio e de procura.

Nos últimos anos, houve uma revolução no trabalho em inteligência artificial, tanto no conteúdo quanto na metodologia. Agora, é mais comum usar as teorias existentes como bases, em vez de propor teorias inteiramente novas, fundamentar as informações em teoremas rigorosos ou na evidência experimental rígida, em vez de utilizar como base a intuição e destacar a relevância de aplicações reais em vez de exemplos de brinquedos.

A utilização da IA permite obter não somente ganhos significativos de performance, mas também possibilita o desenvolvimento de aplicações inovadoras, capazes de expandir de forma extraordinária nossos sentidos e habilidades intelectuais. Cada vez mais presente, a inteligência artificial simula o pensamento humano e se alastra por nosso cotidiano. Em maio de 2017 no Brasil, foi criada a ABRIA (Associação Brasileira de Inteligência Artificial) com o objetivo de mapear iniciativas brasileiras no setor de  inteligência artificial, englobando os esforços entre as empresas nacionais e formação de mão de obra especializada. Esse passo reforça que, atualmente, a inteligência artificial é impactante no setor econômico.

IA experimental

Investigação na IA experimental

A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com pioneiros como Allen Newell e Herbert Simon, que fundaram o primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade Carnegie Mellon, e McCarty que juntamente com Marvin Minsky, que fundaram o MIT AI Lab em 1959. Foram eles alguns dos participantes na famosa conferência de verão de 1956 em Darthmouth College.

Historicamente, existem dois grandes estilos de investigação em IA: IA “neats” e IA “scruffies”. A IA “neats”, limpa, clássica ou simbólica. Envolve a manipulação de símbolos e de conceitos abstractos, e é a metodologia utilizada na maior parte dos sistemas periciais.

Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA “scruffies”, ou “coneccionista”, da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Ambas as abordagems apareceram num estágio inicial da história de IA. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA “limpa” começaram a ser percebidas.

Pesquisas sobre inteligência artificial foram intensamente custeadas na década de 1980 pela Agência de Projetos de Pesquisas Avançadas sobre Defesa (“Defense Advanced Research Projects Agency”), nos Estados Unidos, e pelo Projeto da Quinta Geração (“Fifth Generation Project”), no Japão. O trabalho subsidiado fracassou no sentido de produzir resultados imediatos, a despeito das promessas grandiosas de alguns praticantes de IA, o que levou proporcionalmente a grandes cortes de verbas de agências governamentais no final dos anos 80, e em conseqüência a um arrefecimento da atividade no setor, fase conhecida como O inverno da IA. No decorrer da década seguinte, muitos pesquisadores de IA mudaram para áreas relacionadas com metas mais modestas, tais como aprendizado de máquinas, robótica e visão computacional, muito embora pesquisas sobre IA pura continuaram em níveis reduzidos.

Tags: ServiceNow, Snow Software, Gestão de Ativos de Software, Software Asset Management, SAM, FINOps, ITAM, ITSM, Flexera, Cloud Management framework de governança, asset management system, software licensing, software asset, software asset management, lifecycle management, processamento de linguagem natural, linguagem natural, inteligência artificial no brasil, marketing digital, uso da inteligência artificial, ia podem ajudar, objetivo da inteligência artificial, experiência do cliente, solução de ia, termo inteligência artificial, aplicações de inteligência, tomada de decisões, histórias de sucesso, inteligência humana, futuro da inteligência artificial, dados complexos, inteligência artificial está sendo, realidade virtual, ibm Watson, base de conhecimento, jogar xadrez, base em dados, veículos autônomos, soluções de ia, reino unido, artificial está sendo usada, assistentes pessoais, linguagem natural pln, assistentes virtuais, exemplos de inteligência artificial, sistemas inteligentes, principal objetivo, teste de turing, bancos de dados, setor público, campo de estudo, máquinas inteligentes, inteligência artificial fraca, inteligência artificial forte, atendimento ao cliente, ficção científica, recursos humanos, ia forte, sendo usado, alan turing, capacidade humana, aplicações da inteligência artificial, tecnologia da informação, ia fraca, conjuntos de dados, utilizam inteligência artificial, harvard business, técnicas de ia, campos da inteligência artificial, guerra mundial, google fotos, tarefa específica, história da inteligência artificial, fale conosco, quantidade de dados, quais são os tipos, tipos de inteligência artificial, regras da abnt, john mccarthy, inteligência artificial ia, redes sociais, marvin minsky, análise de dados, analisa dados, cérebro humano, rede neural, pesquisadores de ia, internet das coisas iot, allen newell, ciência da computação, aplicativos de ia, vantagem competitiva, volume de dados, reduzir custos, criação de sistemas.

Posts Relacionados