A Inteligência Artificial (IA) é um tema muito discutido atualmente. E existe uma questão entre IA teórica e Inteligência Empresarial (IE): como os indivíduos e as empresas utilizam a IA para desvendar os segredos do crescimento e do desenvolvimento para transformar os estudos acadêmicos em uso prático?

Neste artigo, vamos entender qual a influência da inteligência artificial no dia a dia das empresas, quais são os desafios que ela enfrenta e quais são os seus benefícios. Continue a leitura para saber mais!

Como o uso da IA no dia a dia influencia a vida das pessoas?

David assistiu a um programa de sucesso da TV antes de ir para a cama na noite passada e ficou imaginando um mundo totalmente influenciado pela IA. 

Nos noticiários da manhã, ele leu relatos de que o AlphaGo, um programa de computador Go-playing, tinha vencido uma série de Go masters. Então, neste momento ele percebeu a grande quantidade do uso da IA no dia a dia.

Indo para o seu trabalho como gerente de logística, David soube que o layout geral do depósito tinha mudado durante a noite; e ao longo do seu dia de trabalho, ele percebeu que desta forma ficou muito melhor para pegar as mercadorias. 

A IA tinha entrado no local de trabalho de David e imediatamente se tornou uma forte aliada, cortando quase na metade a sua carga de trabalho.

A IA no dia a dia das pessoas já é algo comum e o serviço de Inteligência Empresarial (IE) da Huawei Cloud ajuda as empresas a otimizarem seus sistemas de armazenamento.

Depois da otimização de uma instância, a distância percorrida pelos funcionários de coleta foi reduzida de 30.000 para 20.000 passos, e a eficiência da coleta aumentou cerca de 30%.

Fases da implementação de IA

Muitos especialistas separam a implementação da tecnologia de IA em 3 fases:

  • Primeira fase: a tecnologia de IA amadurece e começa a atingir metas que ultrapassam o nível médio humano em vários campos.
  • Segunda fase: as empresas utilizam a IA no dia a dia como um recurso necessário, assim como o combustível e a eletricidade.
  • Terceira fase: a IA afeta diretamente a vida cotidiana das pessoas, de forma parecida com o que vemos nos filmes.

Atualmente, a IA está no período crítico de transição entre a primeira e a segunda fase, e, por isso, tem muitas empresas com dúvidas, se perguntando como aplicar a tecnologia da IA para atender aos seus requisitos.

De acordo com o Estudo Global Trends da TCS, uma organização de consultoria de renome mundial, 84% das empresas pesquisadas no mundo consideram a IA um fator-chave na competitividade.

A jornada da inteligência artificial

Em 1945, o matemático britânico Alan Turing propôs o conceito do primeiro computador (Automatic Computing Engine ou Motor de computação automática). Em 1956, o primeiro programa de IA foi criado durante o Projeto de Pesquisa de Verão de Dartmouth em Inteligência Artificial.

De acordo com a definição fornecida pelo Alan Turing Institute, a IA em uso hoje é formada por um conjunto de tecnologias que imitam a percepção, comunicação e pensamento humano.

Em outras palavras, qualquer tecnologia de computação e estatística que imita a inteligência humana pode ser chamada de IA.

Durante a década de 60, as primeiras aplicações de IA apoiadas pelas teorias de Turing sobre lógica computacional cresceram rapidamente, e embora tenha sido difícil colocá-las em prática, em 1974 estourou a primeira bolha de desenvolvimento de IA. 

As perspectivas para qualquer forma de IA industrial permaneceram em grande parte estagnadas por várias décadas seguintes.

O ressurgimento da inteligência artificial no dia a dia é o produto de uma revolução na ciência da computação que se concentrou em tecnologias de machine learning que implementam o processamento de linguagem natural (PLN), sistema de visão, mapeamento de conhecimento, deep learning e reinforcement learning. 

Com os lucros trazidos pelas tecnologias da internet e big data, incluindo computação em nuvem e novas tecnologias de chip, nos últimos anos a IA tem se desenvolvido muito rapidamente.

Presentes do uso da IA no dia a dia das empresas

O uso da inteligência artificial no dia a dia das empresas contribui de forma positiva para a economia global.

De acordo com o artigo de 2017 “Growing the Artificial Intelligence Industry in the UK”, divulgado pelo governo do Reino Unido, a IA contribuirá com até US$15,7 trilhões para a economia global em 2030, isso é mais do que a produção econômica atual da China e da Índia juntas. 

Desse valor, aproximadamente US$6,6 trilhões podem vir do aumento da produtividade e US$9,1 trilhões, dos efeitos de consumo.

Como é que a IA se tornou tão promissora?

A tecnologia de IA impulsionada por machine learning e redes neurais atende às necessidades de crescimento das empresas em três níveis:

1- Desenvolvimento do modo de interação

Tecnologias de IA, tais como PLN, interação de voz, compreensão de leitura de máquina, sistema de visão e machine sensing estão mudando a relação entre humanos e máquinas. 

Os comandos por touchscreen com certeza não são a única maneira das pessoas interagirem com as máquinas. Também é comum a interação por uso de voz ou gestos de mãos e corpo para enviar comandos para as máquinas.

Um exemplo, é o treinamento e as atitudes dos assistentes de lojas de redes varejistas que têm comunicação direta com os clientes, isso afeta totalmente o resultado das vendas

Ao analisar hábitos de compra dos clientes por meio de câmeras nas lojas, usando a tecnologia de sistema de visão como o reconhecimento facial, percebemos que as empresas varejistas estão aprendendo a medir o nível de satisfação de cada cliente.

2- Otimização da produtividade

Outra razão pela qual o uso da inteligência artificial no dia a dia está influenciando a direção estratégica de muitas empresas é que ela pode ser usada para extrair dados corporativos em busca de tendências ocultas. 

Pela otimização de estruturas de dados e uso de algoritmos para calcular modelos de produção mais eficientes de modo inteligente, as operações empresariais estão saindo do manual de julgamentos baseados na experiência e caminhando para deduções de IA com base em dados do mundo real.

Na área das inspeções de ativos, as empresas pré-IA conduziriam revisões manuais e tirariam conclusões com base em avaliações humanas. 

Em comparação com os métodos modernos, a eficiência da inspeção foi bastante baixa e os resultados foram reportados com margens de erro significativas.

Esses problemas não existem na IE, pois as tecnologias de reconhecimento de imagens ajudam a contar e rastrear o estoque com precisão e eficiência.

Outro exemplo simples é uma fazenda de gado. No passado, a contagem dos animais do rebanho era feita um a um. 

A introdução da inteligência artificial no dia a dia deste setor  melhora tremendamente a eficiência, permitindo que os animais sejam contados por máquinas após uma fotografia ou gravação de vídeo da fazenda com um drone equipado com câmera.

3- Redução de custos

A redução de custos é um benefício do uso da IA no dia a dia das empresas.

A tecnologia de inteligência artificial no dia a dia ajuda as empresas a melhorarem as taxas de rendimento e os coeficientes de segurança da produção, reduzindo os custos trabalhistas.

As empresas também estão usando ferramentas baseadas em IA para melhorar os ambientes de trabalho dos funcionários e, ao mesmo tempo, reduzir os custos gerais.

Utilizando o exemplo das auditorias internas que ocorrem nas empresas, os métodos tradicionais de coleta manual são demorados e propensos a erros. 

Uma alternativa é o uso da função de Reconhecimento ótico de caracteres (OCR), hospedada na plataforma Huawei Cloud. Essa função digitaliza, reconhece e cataloga automaticamente as faturas dos funcionários para economizar custos trabalhistas e melhorar a eficiência.

Além disso, as aplicações de IA ajudam a reduzir os custos sociais, aumentar a eficiência social e promover a proteção ambiental. 

Por exemplo, a Huawei forneceu uma solução de aquecimento inteligente para uma empresa de aquecimento que utiliza uma tecnologia de reinforcement learning.

Usando a IA, a geração de calor é ajustada precisamente de acordo com o nível da mudança nas temperaturas internas e externas. 

O resultado foi uma redução de 10% no consumo de combustível, mantendo uma temperatura interna de 21° C.

Diante aos graves desafios ambientais de hoje, as tecnologias inteligentes estão cada vez mais cruciais para estimular a futura conservação de energia e os planos de proteção ambiental.

No entanto, é preciso entender que o caminho para consolidar a inteligência artificial no dia a dia não será construído de um dia para o outro.

Desafios: um longo caminho da pesquisa teórica ao uso comercial

À medida que a era da IA se aproxima cada vez mais, muitos empreendedores, gestores e equipes técnicas querem usá-la para completar a transformação empresarial, mas eles podem encontrar vários problemas ao fazer isso.

No relatório anual Reshaping Business with Artificial Intelligence -Massachusetts Institute of Technology (MIT), analistas apontam que muitas empresas desejam realizar a transformação empresarial usando IA no dia a dia, embora apenas 1 em cada 5 tenha a incorporado em seus processos.

As empresas chinesas relatam desafios únicos durante o período que vai da introdução à aplicação. As empresas podem enfrentar as seguintes dificuldades:

1- Desequilíbrio entre oferta e demanda

A prática atual de um grande número de empresas chinesas é acessar a IA usando apenas modelos básicos de machine learning. As soluções técnicas adquiridas de alguns fornecedores de tecnologia parecem sofisticadas, mas não vão atender às necessidades reais de seus clientes. 

Os modelos simples de machine learning podem ser um desperdício de dinheiro e exigir trabalho árduo para as empresas, que dessa forma irão colher metade dos benefícios pelo dobro do esforço.

2- Falta de profissionais especializados 

O número de pessoas habilitadas para participar de projetos de IA ainda precisa aumentar para dar conta das demandas.

De acordo com “Perfis em inovação: Inteligência Artificial – IA, Machine Learning e Data Fuel the Future of Productivity”, divulgado pela Goldman Sachs, a China foi responsável por 51% dos projetos globais emergentes de IA em 2017, superando os Estados Unidos. 

Para o AI talent, no entanto, a China representa apenas 5% em todo o mundo. A grande falta de profissionais especializados e a demanda por elas tornam difícil para as empresas chinesas encontrarem quem realmente entenda a IA e que seja capaz de construir e executar projetos de IE.

3- Alto custo

Se uma empresa quer implementar a transformação baseada em IA hoje, ou tentar integrá-la em seu portfólio, ela deve arcar com os custos que surgem da execução dos algoritmos em escala, incluindo:

  • recursos de computação;
  • compras de dados;
  • talentos e despesas com equipe e equipamentos. 

Na ausência de um bom programa de gestão financeira, não é de se admirar que várias empresas hesitem em investir em IA.

A pressão de muitos lados e a incerteza sobre o futuro têm reduzido significativamente o ritmo da entrada de inteligência artificial no dia a dia das empresas, no entanto, quanto mais atualizações técnicas e empresas de nível de plataforma melhoram continuamente seus serviços, mais empresas se beneficiarão da IA.

Vantagens da IE

Hoje, as empresas usam a IA para completar a transformação de seus negócios, alcançar a competitividade no setor e aproveitar oportunidades de diferentes aspectos. Confira com mais detalhes quais as vantagens da IE.

1- Melhoria contínua dos serviços da classe empresarial

Em países como o Reino Unido e Israel, os projetos de serviços de classe empresarial ocupam mais de 85% do total de projetos de IA, enquanto a proporção na China é bem baixa. 

Felizmente, enquanto a computação em nuvem da China, internet, e outras empresas de tecnologia entram no mercado de IA, algoritmos e fornecedores de dados e de serviços empresariais também compartilham o mercado. 

Atualmente os serviços de IA para a classe empresarial estão crescendo no mercado. Os prestadores de serviços de nuvem desenvolvem vários serviços de IA para as empresas. A Huawei Cloud, por exemplo, liberou mais de 30 serviços de IE.

2- Integração profunda de IA em várias aplicações da indústria

A IA pode ser utilizada nos mais diversos setores da indústria.

A IA pode lidar com problemas de vários setores tradicionais, small data e indústrias especializadas.

Por exemplo, nos últimos anos, a “agricultura inteligente” se tornou um tema bastante comentado. A IA é uma nova força que aumenta o desempenho da agricultura, pecuária e até mesmo da governança ambiental. 

Como acontece na agricultura, a IA está prestes a ingressar em outras grandes indústrias e profissões, como engenharia, varejo, governo, transporte e serviço público.

3- Custo reduzido

Os serviços e produtos de IA são acessíveis como nunca foram antes. Os recursos de dados e computação necessários para a machine learning também estão ao alcance das empresas em vários campos de formas diferentes.

Os prestadores de serviços de computação em nuvem estão promovendo a transformação da IA. No passado, as empresas que queriam usar a IA no dia a dia tinham que entender a tecnologia o suficiente para empregar uma equipe de especialistas. Mas agora a situação mudou. 

O Google, por exemplo, lançou o AutoML, um sistema de machine learning que permite às empresas obterem acesso a recursos de IA em algumas áreas sem compilar código. 

A Huawei Cloud também está oferecendo serviços de IA de alta qualidade que abrem esta tecnologia aos clientes empresariais que operam com orçamentos apertados para serviços externos.

A Huawei Cloud elimina as barreiras de entrada para permitir que as empresas se envolvam rapidamente na era inteligente.

A IA está sendo popularizada como uma necessidade empresarial, assim como aconteceu anteriormente com a eletricidade, computadores e redes.

Os segredos da inteligência artificial no dia a dia  das empresas

Deve-se observar que no processo de tornar a IA prática para as operações cotidianas, muitas empresas ainda não têm clareza ou ainda são inexperientes sobre a melhor forma de aplicar a tecnologia.

Nesse período inicial, muitas empresas que investiram em IA, até agora tiveram pouco retorno em relação ao tempo e dinheiro gasto.

Diante de novas tendências, dificuldades e valores futuros, existem formas melhores ou mais disciplinadas para as empresas entrarem no mundo da IA. Existem também precauções a serem tomadas. Essas precauções podem ser chamadas de “os segredos da IA”.

Confira, abaixo, quais são esses 3 segredos:

1- Acessando a IA rapidamente por meio de serviços em nuvem

Os recursos técnicos do machine learning apontam a utilização de plataformas de computação em nuvem como a maneira mais fácil para as empresas acessarem a IA para suas operações de negócios. 

Cada uma das principais plataformas de computação em nuvem está competindo por market share empresarial, oferecendo os canais de IA mais adequados, rentáveis, compatíveis e personalizáveis.

A adoção de um ou mais dos ecossistemas de computação em nuvem é a principal forma das empresas investirem no mundo da IA atualmente.

Obter produtos e serviços de IA por meio de plataformas em nuvem como a Huawei Cloud é bem viável, pois as empresas podem realizar a transformação baseada em IA de forma muito eficiente e com o menor custo possível.

Hoje em dia a IA é altamente modularizada e não é necessário que nenhuma empresa comece do zero.

2- Adotando soluções maduras de IE

Para a maioria das empresas, a melhor maneira de evitar uma incompatibilidade entre tecnologia e realidade é procurar soluções de IA certificadas e que atendam às suas próprias necessidades.

Como muitos requisitos corporativos básicos são semelhantes, existem vários casos de sucesso que podem ser usados como referência para minimizar o risco.

Por exemplo, os serviços de IE fornecidos pela Huawei Cloud incorporam os muitos anos de realizações de desenvolvimento da Huawei nos mercados empresariais e de transporte.

As soluções de IE fornecidas pela Huawei Cloud são verificadas a partir da longa história da empresa em atender os requisitos do cliente. 

Este nível de confiança é crucial para as empresas chinesas que estão considerando a proposta de risco e recompensa para qualquer nova solução de IE.

3- Alavancando resultados acadêmicos e aumentando IE

As pesquisas acadêmicas são essenciais para o avanço da inteligência artificial.

A IA depende muito da combinação entre pesquisa acadêmica e uso prático. A aquisição contínua e ampla de informação é a única forma de garantir que as empresas estejam por dentro da tecnologia e tenham a oportunidade de adotar soluções eficientes.

Hoje, podemos ver novas conquistas acadêmicas sendo integradas rapidamente em muitos setores. O ciclo de feedbacks para os acadêmicos se tornou um incentivo direto para um maior desenvolvimento industrial para as empresas.

As próprias empresas estão formando equipes de pesquisa acadêmica para suprir a necessidade básica de soluções de IA e IE eficazes e direcionadas. 

O principal desafio continua sendo encontrar as formas mais eficientes de integrar a pesquisa acadêmica em cenários práticos.

Desafios e oportunidades

Muitos concorrentes estão entrando no mercado de IA para oferecer soluções para clientes empresariais.

Para todos os fins práticos, as empresas chinesas se deparam com uma ampla gama de perspectivas de negócio, vantagens técnicas, grandes opções de plataforma e um bom ambiente estratégico nacional.

Ao mesmo tempo, existem limites reais, incluindo falta de pessoal qualificado e falta de compreensão de onde e como aplicar as ferramentas. 

Em outras palavras, uma curva de aprendizagem acentuada restringirá o ritmo ao qual as empresas serão capazes de desenvolver os seus próprios serviços inteligentes.

A inteligência artificial no dia a dia é uma ferramenta poderosa com potencial para promover o desenvolvimento e permitir grandes oportunidades.

Para os fornecedores da tecnologia de IA, os fatores-chave para o crescimento empresarial continuam enraizados nos fundamentos do acesso à pesquisa acadêmica, capital de investimento, pesquisa e desenvolvimento. 

O objetivo é manter um alto grau de cooperação da indústria e permitir que o cliente corporativo experimente de forma rápida e econômica seus esforços para absorver novas tendências e tecnologias.

Só assim a IA poderá impulsionar o desenvolvimento industrial global e ajudar as empresas a atingirem um crescimento a longo prazo de maneira rápida, ecológica e rentável.

Em comparação com o desenvolvimento histórico da IA, o novo mundo da IE está trazendo valores práticos para as empresas, através da eliminação de barreiras técnicas.

A utilização da inteligência artificial no dia a dia se tornará uma das principais tendências recorrentes para a evolução dos futuros ecossistemas de IA.

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