Inteligência Artificial não é um aplicativo; É uma Metodologia

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

O problema é que essa é uma maneira estreita de pensar sobre IA. Isso está ok. Afinal, somos apenas humanos. Mas a IA é mais do que um aplicativo ou uma maneira útil de criar aplicativos. A IA é uma metodologia.

História da IA

A diferença mais significativa entre aplicativos desenvolvidos por IA e qualquer outro aplicativo é a tecnologia por trás dele. A IA pode tomar decisões independentes com base nos dados de entrada. Os desenvolvedores criam uma rede neural artificial, que se baseia em algoritmos para “memorizar” coisas e depois tirar conclusões e observar padrões.

A IA surgiu lentamente de pessoas tentando descobrir como nosso cérebro humano funciona. Eles se perguntavam “o que é inteligência?” A inteligência é complicada e envolve:

● Interagindo com o mundo, percebendo, compreendendo imagens, linguagens

● Planejamento e raciocínio para gerenciar problemas, incertezas

● Aprendizado e adaptação, mudando conforme necessário quando novas informações são apresentadas

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

● Pesquisa e raciocínio

● Lógica

● Probabilidade

● Classificadores e controladores

Limites humanos na IA

Construir IA a partir do zero requer vastos recursos. É por isso que hoje a IA é oferecida como um serviço. Amazon, Microsoft e IBM oferecem produtos de IA que os desenvolvedores podem usar para potencializar os aplicativos. Dessa forma, muito mais pessoas podem aproveitar a IA sem construir uma rede neural independente. Essas APIs oferecem uma variedade de recursos de IA, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. O software de aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, normalmente é treinado para resolver um problema específico.

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

Isso significa que, à medida que um desenvolvedor cria um aplicativo, como um chatbot, ele se concentra em usar a IA para obter um resultado final. Mas ele ou ela não necessariamente entende o núcleo da IA, o que é e como funciona.

A Amazon e o Google agora oferecem consultoria além de seus serviços de IA, como uma forma de manter seus especialistas em IA internos e, ao mesmo tempo, ajudar a impulsionar o campo em todo o setor. O Facebook começou a “compartilhar” seus especialistas em IA com as indústrias de telecomunicações. A Microsoft está comercializando um conjunto de cursos online chamado AI School. A Amazon também está pressionando a educação para se tornar parte do aprendizado de programação no nível universitário.

Enquanto isso, temos um pensamento limitado sobre a tecnologia. Em vez de focar em novos aplicativos, precisamos primeiro nos concentrar em como melhorar nossos aplicativos existentes, especialmente a linha de aplicativos de negócios que impulsionam nossos negócios. Sem uma mudança de paradigma em nosso pensamento, podemos ficar presos por anos com o poder de fazer muito mais do que nossa imaginação pode imaginar.

Afinal, quando humanos constroem uma rede neural, estamos fazendo isso com nossa capacidade humana de criar algo que “pensa” como nós. Uma máquina teria 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 com IA que pode criar outras IA.

Na Imaginovation, não estamos tentando desenvolver novas maneiras de realizar a IA. Em vez disso, estamos trabalhando para aproveitar a tecnologia existente de empresas como Google, Amazon e IBM para impulsionar seus aplicativos. Aproveitamos tecnologias como bate-papo, fala, recomendações e pesquisa inteligente para aprimorar os aplicativos que já alimentam sua empresa.

Ao aplicar a IA em aplicativos de negócios, a interface do usuário é um excelente ponto de partida. Desde os primórdios dos terminais de mainframe, as empresas contam com softwares baseados em formulários para gerenciar tudo, desde vendas até contabilidade. A única diferença hoje é a mudança de um terminal para um navegador da web.

A adição de interfaces de bate-papo e/ou fala a esses aplicativos baseados em formulários pode melhorar o fluxo de trabalho ao mesmo tempo em que moderniza verdadeiramente o software. Isso é especialmente verdadeiro para sistemas legados. Por meio de um aplicativo móvel, sua equipe pode acessar o software Enterprise Resource Planning (ERP) por meio de voz. O mesmo vale para o Customer Relationship Management (CRM) para vendas. Sua equipe de vendas em campo pode adicionar e pesquisar clientes por meio de comandos de voz enquanto dirige (com segurança).

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