Tecnologia – muito mais que eficiência de processos
IA além do "hype"

IA além do "hype"

O seu guia para implementar a IA

IA 101: O que você precisa saber antes de trazer a IA generativa e tradicional para as operações de negócios

Uma definição clara

Desmistificando a IA nos negócios

Inteligência Artificial (IA) é o desenvolvimento de sistemas de computador que podem executar tarefas que normalmente necessitam de inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisões e tradução ou geração de idiomas. A IA permite que as máquinas aprendam a partir da experiência, adaptem-se a novas entradas e executem tarefas semelhantes às humanas com precisão e eficiência notáveis

Para negócios e indústria

Conceitos-chave e termos da IA

Aprendizado de máquina

Aprendizado de máquina se refere a algoritmos que aprendem a partir de dados para fazer previsões ou tomar decisões sem serem explicitamente programados. O ML permite que sistemas aprimorem seu desempenho em uma tarefa específica com a experiência.

Aprendizado profundo

Aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais para modelar padrões complexos nos dados. Ele impulsiona aplicações inovadoras em visão computacional, linguagem e muito mais.

Processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural é uma tecnologia de IA que permite aos computadores entender, interpretar e gerar linguagem humana. O PNL é a tecnologia por trás de aplicativos como chatbots, análise de sentimentos e tradução automática.

Visão computacional

Visão computacional é uma capacidade de IA que permite aos computadores interpretar e entender as informações visuais do mundo. A visão computacional possibilita aplicações como reconhecimento facial, detecção de objetos e veículos autônomos.

O estado atual

Tecnologia de IA para negócios em todos os setores

A inteligência artificial e a IA generativa estão transformando setores, automatizando processos, fornecendo insights e aprimorando as experiências dos clientes.

Em todas as indústrias, a IA está gerando eficiências, reduzindo custos e desbloqueando novas oportunidades de crescimento e inovação. Em finanças, a IA está sendo usada para detectar fraudes e tomar decisões sobre investimentos. A manufatura está usando a IA para manutenção preditiva e controle de qualidade. O setor de seguros está usando a IA para avaliação de riscos e processamento de reclamações.

IA generativa: a IA de uso geral

IA generativa

Entendendo o case de negócios

A IA generativa é um tipo de IA que cria novo conteúdo, como imagens, texto, código ou áudio, que se assemelha aos dados com os quais foi treinada. Ela aprende os padrões subjacentes nos dados de treinamento para produzir resultados novos e realistas muitas vezes indistinguíveis do conteúdo gerado por humanos. Esta tecnologia tem potencial para revolucionar a criação de conteúdo, design e resolução de problemas em todos os setores.

A diferença

IA generativa vs. IA tradicional na indústria

A IA tradicional tem como foco a análise de dados existentes para previsões, classificação ou reconhecimento de padrões. Ela se destaca em tarefas como detecção de fraude, classificação de imagem e manutenção preditiva. A IA tradicional é determinística, o que significa que ela não produz conteúdo novo.

Em contraste, a IA generativa cria conteúdo novo com base em padrões aprendidos dos dados de treinamento. Ela pode gerar imagens, texto, música e mais, abrindo novas possibilidades para a criação de conteúdo, resolução de problemas e personalização. Alternativa à IA tradicional, ela é não determinística. Isso significa que a IA pode produzir diferentes resultados, mesmo ao receber a mesma entrada diversas vezes, levando a resultados imprevisíveis.

Para decidir qual das duas usar, escolha a IA tradicional para tarefas como previsão, classificação e detecção de anomalias, enquanto a IA generativa é mais adequada para criação de conteúdo, design e personalização.

Tecnologia de uso geral

Como a IA generativa pode impactar todos os aspectos das operações de negócios

Em termos de IA, GPT, como em ChatGPT, significa "Generative Pre-trained Transformer" (Transformador Pré-treinado Generativo). Mas também tem um segundo significado, em um sentido mais amplo: "General Purpose Technology" (Tecnologia de Uso Geral). As GPT são tecnologias que podem impactar e transformar profundamente indústrias e economias inteiras. A IA generativa, como GPT, tem o potencial para revolucionar todos os aspectos do trabalho dentro de uma organização, além de tarefas ou departamentos específicos.

Colocando a IA tradicional e generativa para trabalhar na sua empresa

A IA generativa pode ser usada para gerar designs e protótipos de produtos, criar conteúdo personalizado para marketing e compromisso do consumidor e desenvolver assistentes virtuais e chatbots com respostas semelhantes às humanas.

Simplificar processos de negócios com automação de IA

A inteligência artificial pode automatizar tarefas repetitivas, como a entrada de dados, processamento de documentos e atendimento ao consumidor, e diversas tarefas do ciclo de vida de desenvolvimento de software, melhorando a eficiência e reduzindo erros. Ao automatizar esses processos, as empresas podem melhorar a eficiência, reduzir erros e liberar os colaboradores para que possam se concentrar em atividades de maior valor.

Análise preditiva para o setor industrial

As análises preditivas baseadas em IA processam dados históricos para prever tendências futuras, ajudando empresas a tomar decisões informadas sobre inventário, precificação e alocação de recursos. A IA também detecta padrões e anomalias em grandes conjuntos de dados, descobrindo insights e possíveis problemas que humanos podem deixar passar.

Detecção de anomalias para o setor industrial

A IA é capaz de detectar rapidamente anomalias e outliers em grandes conjuntos de dados, revelando possíveis problemas ou oportunidades que, caso contrário, poderiam passar despercebidos. Isso é especialmente valioso na detecção de fraude, controle de qualidade e segurança cibernética. Ao identificar transações suspeitas, defeitos de produtos ou invasões de rede em tempo real, a IA ajuda organizações a mitigar riscos e manter uma vantagem competitiva.

Marketing personalizado com IA: aumentando o compromisso e taxas de conversão

A IA analisa dados de consumidores para entregar mensagens de marketing direcionadas e personalizadas, aumentando o compromisso, as taxas de conversão e a fidelidade. Mecanismos de recomendação baseados em IA sugerem produtos com base em preferências individuais, enquanto a otimização de conteúdo dinâmica garante que os consumidores recebam o conteúdo mais relevante.

Atendimento inteligente ao consumidor: chatbots e assistentes virtuais de IA

Chatbots e assistentes virtuais de IA oferecem suporte 24 horas, todos os dias da semana, respondendo perguntas, orientando usuários e processando transações. Eles entendem a linguagem natural, aprendem com as interações e oferecem respostas semelhantes às humanas, melhorando a satisfação e reduzindo custos. Para questões complexas, a IA encaminha os consumidores para o agente humano mais adequado.

Fortalecer a segurança e impedir fraudes com IA comprovada nos negócios

A IA monitora transações em tempo real, identificando atividades suspeitas e possíveis fraudes para proteger negócios e consumidores. Em segurança cibernética, a IA pode analisar o tráfego de rede, detectar malware e identificar possíveis vulnerabilidades, permitindo uma mitigação de ameaças proativa.

Utilização da tecnologia IA para identificação de objetos e classificação de imagens

A IA automatiza tarefas de inspeção visual, como a detecção de defeitos na manufatura ou a análise de imagens médicas, melhorando a precisão e a eficiência. Esta tecnologia pode ser aplicada para controle de qualidade, gestão de inventário, monitoramento remoto e muitos mais, reduzindo custos e melhorando resultados.

Aproveitar a IA generativa para pesquisa interna e compartilhamento de conhecimentos

Ferramentas com tecnologia de IA estão transformando a maneira como organizações coletam, acessam e compartilham informações internamente. Estes sistemas analisam rapidamente grandes quantidades de dados não estruturados, extraem os principais insights e os tornam facilmente acessíveis para colaboradores. Isso economiza tempo, promove o compartilhamento de conhecimentos entre departamentos e, em última análise, impulsiona a produtividade.

“A inteligência artificial é a próxima fase da revolução digital. Temos ajudado várias organizações a usufruir do poder da inteligência artificial para se tornarem mais eficientes, produtivas e perspicazes. Nossos building blocks próprios aceleram a implantação de uma solução prática que oferece benefícios quantificáveis.

”

Jonatas Leandro

VP of Customer Innovation Solutions

GFT Brasil

Implementação da IA nos negócios

Uma abordagem prática em 4 etapas

Alinhar a IA com seus objetivos do negócio

Comece com os seus processos diários e identifique gargalos ou áreas de melhoria. Encontre problemas ou oportunidades específicos dos negócios que a IA poderia abordar, aproveitando os pontos fortes da tecnologia.

Estabelecer a infraestrutura de tecnologia de IA e a base de dados necessárias

Toda estratégia de IA precisa de uma estratégia de dados. A IA requer dados relevantes e de alta qualidade, por isso, é crucial desenvolver uma estratégia de dados que envolva coleta, armazenamento, governança e segurança de dados. Certifique-se de que os dados sejam precisos, consistentes e acessíveis para as equipes e os sistemas corretos.

Enfrentar os desafios de privacidade e segurança de dados com a tecnologia de IA

Como a IA depende de grandes quantidades de dados, é fundamental abordar as questões de privacidade e segurança. Certifique-se de que os sistemas de IA estejam em conformidade com regulamentos relevantes de proteção de dados, como o GDPR ou CCPA, e implemente medidas de segurança robustas para a proteção de informações confidenciais.

Criar uma cultura organizacional favorável à IA

Promova uma cultura de inovação e aprendizado contínuo, incentivando os colaboradores a adotar a IA e a desenvolver as habilidades necessárias através de programas de treinamento, workshops e projetos práticos. Incentive a colaboração multifuncional para garantir que as iniciativas de IA estejam alinhadas com os objetivos da empresa.

GFT reconhecida como líder