IA É Mais Que um App — É uma Metodologia Poderosa para o Sucesso nos Negócios

IA é um buzz no mundo dos negócios. Enquanto muitos falam sobre métodos e aplicações de Inteligência Artificial para negócios (incluindo nós), notamos uma tendência na discussão: um foco pesado em apps.

O problema é que esta é uma maneira estreita de pensar sobre IA. Tudo bem. Afinal, somos apenas humanos. Mas a IA é mais que um app ou uma maneira útil de construir apps. A IA é uma metodologia.

História da IA

A diferença mais significativa entre apps alimentados por IA e qualquer outro app é a tecnologia por trás dele. A IA pode tomar decisões independentes baseadas em dados de entrada. Desenvolvedores criam uma rede neural artificial, que depende de algoritmos para "memorizar" coisas e então tirar conclusões e observar padrões.

A IA emergiu lentamente de pessoas tentando descobrir como nossos cérebros humanos funcionam. Eles se perguntavam "o que é inteligência?" A inteligência é complicada e envolve:

• Interagir com o mundo, perceber, entender imagens, linguagens
• Planejar e raciocinar para gerenciar problemas, incertezas
• Aprender e adaptação, mudar conforme necessário quando nova informação é apresentada

Criar tudo isso dentro de um computador levou décadas. À medida que a IA emergia, essas redes neurais, ou frameworks, foram projetadas por cientistas de dados, não desenvolvedores. Eles estavam tentando construir um "cérebro" que pudesse lidar com tais tarefas e, portanto, depende de nossas formas humanas de processamento, incluindo:

• Busca e raciocínio
• Lógica
• Probabilidade
• Classificadores e controladores

Limitações Humanas na IA

Construir IA do zero requer vastos recursos. É por isso que hoje a IA é oferecida como serviço. Amazon, Microsoft e IBM oferecem produtos de IA que desenvolvedores podem aproveitar para alimentar apps. Dessa forma, muito mais pessoas podem alavancar IA sem construir uma rede neural independente. Estas APIs oferecem uma variedade de recursos de IA, como machine learning e processamento de linguagem natural. Software de machine learning, um subconjunto de IA, tipicamente é treinado para resolver um problema particular.

Isso levou a menos pessoas trabalhando na construção dos fundamentos da IA, com muito mais tentando determinar como melhor usar esta tecnologia. Existem apenas até 10.000 pessoas no mundo que têm as habilidades para construir IA. Estas pessoas comandam salários altos, e o mercado é competitivo por seus serviços entre os grandes nomes.

Isso significa que, à medida que um desenvolvedor constrói uma aplicação, como um chatbot, ele ou ela está focado em usar IA para um resultado final. Mas ele ou ela não necessariamente entende o núcleo da IA, o que é e como funciona.

Amazon e Google agora oferecem consultoria além de seus serviços de IA, como uma forma de reter seus especialistas em IA internamente enquanto ainda ajudam a impulsionar o campo adiante na indústria. O Facebook começou a "compartilhar" seus especialistas em IA com indústrias de telecom. A Microsoft está comercializando uma suíte de cursos online chamada AI School. A Amazon também está impulsionando a educação para se tornar parte do aprendizado de programação no nível universitário.

Enquanto isso, temos pensamento limitado sobre a tecnologia. Em vez de focar em novas aplicações, precisamos primeiro focar em como melhorar nossas aplicações existentes, especialmente os apps de linha de negócios que alimentam nosso negócio. Sem uma mudança de paradigma em nosso pensamento, podemos ficar presos por anos com o poder de fazer muito mais do que nossas imaginações podem adivinhar.

Afinal, quando humanos constroem uma rede neural, estamos fazendo isso com nossa capacidade humana de criar algo que "pensa" como nós. Uma máquina tomaria a mesma abordagem? Alguns argumentam que a metodologia da IA é muito diferente de nossas abordagens atuais para engenharia de software. O Google agora está experimentando IA que pode construir outras IAs.

Na Imaginovation, não estamos tentando desenvolver novas maneiras de realizar IA. Em vez disso, estamos trabalhando em aproveitar a tecnologia existente pioneira por empresas como Google, Amazon e IBM para alimentar suas aplicações. Aproveitamos tecnologias como chat, fala, recomendações e busca inteligente para melhorar as aplicações que já alimentam sua empresa.

Ao aplicar IA em aplicações de negócios, a interface do usuário é um excelente lugar para começar. Desde os primeiros dias de terminais mainframe, empresas confiaram em software baseado em formulários para gerenciar tudo, de vendas a contabilidade. A única diferença hoje é a mudança de um terminal para um navegador web.

Adicionar interfaces de chat e/ou fala a estas aplicações baseadas em formulários pode melhorar o fluxo de trabalho enquanto verdadeiramente moderniza o software. Isso é especialmente verdadeiro para sistemas legados. Via um aplicativo móvel, sua equipe poderia acessar software de Planejamento de Recursos Empresariais (ERP) através de voz. O mesmo vale para Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM) para vendas. Sua equipe de vendas no campo pode adicionar e buscar clientes através de comandos de voz enquanto dirige (com segurança).

Se encontrar novas maneiras de melhorar suas aplicações de negócios e aumentar a produtividade o intriga, fale conosco sobre soluções personalizadas para sua empresa.