Vantagens e desvantagens da inteligência artificial

Inteligência Artificial (IA) é uma das tecnologias mais promissoras para o crescimento hoje. De acordo com dados recentes divulgados pela empresa de consultoria Gartner, organizações que implementaram IA cresceu de 4 a 14% entre 2018 e 2019.

De fato, a mesma consultoria inclui Inteligência Artificial em suas tendências de tecnologia para o ano de 2020. Especificamente, a IA se concentrou em melhorar a segurança de TI.

A IA é uma tecnologia chave na Indústria 4.0 por todas as vantagens que traz para as empresas e todos aqueles que desejam iniciar um processo de transformação digital teriam que adotá-lo em seus processos.

O que é inteligência artificial?

O conceito de Inteligência Artificial já existe há muito tempo. Na verdade, John McCarthy criou o termo Inteligência Artificial em 1950 e Alan Turing já começou a falar sobre essa realidade naquele mesmo ano em um artigo intitulado “Computing Machinery and Intelligence”.

Desde então, essa disciplina de ciência da computação evoluiu muito.

Para o professor do Instituto de Tecnologia de Massachusetts Patrick H. Winston, IA são “algoritmos habilitados para restrição expostos por representações que suportam modelos de looping que ligam pensamento, percepção e ação. ”

Outros autores, como o CEO da DataRobot, Jeremy Achin , definem a inteligência artificial como um sistema de computador que é usado por máquinas para realizar trabalhos que requerem inteligência humana.

Para a chefe da enciclopédia tecnológica da Tech Target, Margaret Rose, é um sistema que simula diferentes processos humanos como aprendizado, raciocínio e autocorreção.

Como podemos ver, as três definições de IA referem-se a máquinas ou sistemas de computador que pensam. Eles emitem raciocínio emulando a inteligência humana para realizar tarefas que somente as pessoas podem fazer.

No entanto, outras fontes vão além e definem a IA como um sistema de computador usado para resolver problemas complexos que estão além da capacidade do cérebro humano.

Nesse sentido, a IA aproveita o poder das máquinas para resolver problemas complexos que a mente humana não consegue alcançar.

O presidente do Future Life Institute, Max Tegmark , atira nessa direção e afirma que “como tudo o que gostamos em nossa civilização é produto de nossa inteligência, amplificar nossa inteligência humana com inteligência artificial tem o potencial de ajudar a civilização a florescer como nunca antes”.

Em relação a esse problema, o Google Deep Mind e a Universidade de Oxford conduziram pesquisas cujas conclusões indicam que a IA é capaz de decifrar textos gregos antigos danificados e ilegíveis. Enquanto a taxa de erro dos historiadores e epígrafes é de 57,3%, a taxa de erro do algoritmo responsável por esse feito é de 30,1%.

Esses exemplos nos mostram como a IA vai além da capacidade humana para resolver problemas complexos. Mas como a IA funciona?

Como a IA funciona?

A IA funciona por meio de algoritmos que agem a partir de regras de programação e seu subconjunto Machine Learning (ML) e as diferentes técnicas de ML, como Deep Learning (DL).

Aprendizado de máquina (ML)

É um ramo da Inteligência Artificial e um dos mais comuns que é responsável por desenvolver técnicas para os algoritmos que foram desenvolvidos para aprender e melhorar ao longo do tempo. Envolve uma grande quantidade de código e fórmulas matemáticas complexas para permitir que as máquinas encontrem a solução para um determinado problema.

Esse aspecto da IA ​​é um dos mais desenvolvidos para fins comerciais ou negócios atualmente, pois é usado para processar grandes quantidades de dados rapidamente e depositá-los de maneira compreensível para os seres humanos.

Um exemplo claro disso são os dados de plantas de produção onde os elementos conectados alimentam um fluxo constante de dados sobre o status da máquina, produção, funcionalidade, temperatura, etc. para um núcleo central.

Essa enorme quantidade de dados derivados do processo de produção devem ser analisados ​​para alcançar a melhoria contínua e a tomada de decisão apropriada, no entanto, o volume desses dados significa que os humanos devem gastar muito tempo (dias) em análise e rastreabilidade.

É aí que o aprendizado de máquina entra em ação , permitindo que os dados sejam analisados ​​à medida que são incorporados ao processo de produção e identificando padrões ou anomalias em operação com mais rapidez e precisão. Dessa forma, avisos ou alertas podem ser acionados para tomada de decisão.

No entanto, o ML é uma categoria relativamente ampla. O desenvolvimento desses nós de inteligência artificial deu origem ao que hoje é conhecido como Deep Learning (DL).

Aprendizagem profunda (DL)

É uma versão ainda mais específica de aprendizado de máquina (ML) que se refere a um conjunto de algoritmos (ou redes neurais) que são projetados para aprendizado de máquina e participam de raciocínio não linear.

Nesta técnica os algoritmos são agrupados em redes neurais artificiais que se destinam a agir como as redes neurais humanas presentes no cérebro. É uma técnica que permite aprender de forma profunda sem um código específico para isso.

Deep Learning é fundamental para executar muito funções mais avançadas permitindo a análise de uma ampla gama de fatores ao mesmo tempo.

Por exemplo, Deep Learing é usado para contextualizar as informações recebidas pelos sensores usados ​​em carros autônomos: a distância dos objetos, a velocidade com que eles se movem, previsões baseadas no movimento que estão fazendo, etc. Eles usam essas informações para decidir como e quando mudar de faixa, entre outras coisas.

Ainda estamos em um estágio em que o EAD ainda está em um estágio muito inicial de desenvolvimento de todo o seu potencial. Vemos que eleé cada vez mais usado nos negócios convertendo dados em conjuntos muito mais detalhados e escaláveis.

IA no ambiente de negócios

A IA já é usada em muitos aplicativos comerciais e de produção, incluindo automação, processamento de linguagem e análise de dados de produção.

Isso permite que, em um nível geral, as empresas estão otimizando tanto em seus processos de fabricação, operações e na melhoria de sua eficiência interna.

A IA funciona por meio de diferentes regras de programação de computadores que permitem que uma máquina se comporte como um humano e resolva problemas.

O interesse das empresas em implementar técnicas de IA em seus processos está nas vantagens que ela traz.

Benefícios da IA

Diferentes vozes no setor de tecnologia defendem os benefícios da Inteligência Artificial (IA).

Gerente de Produto da Infinia ML, Andy Chan, em um TED Talks com mais de 40.000 visitas no Youtube, detalha os vários benefícios da IA ​​no trabalho.

Kai Fu Lee , fundador do fundo de capital de risco Sinovation Ventures e uma figura de destaque no campo da tecnologia, também descreve os principais benefícios da IA ​​em um vídeo TED Talks com mais de 600.000 reproduções.

Levando em conta esses dois especialistas, essas seriam as principais vantagens da IA ​​aplicada a um setor empresarial:

1. Automatiza os processos. A Inteligência Artificial permite que os robôs desenvolvam tarefas repetitivas, rotineiras e de otimização de processos de forma automática e sem intervenção humana.

2. Aprimore as tarefas criativas. A IA libera as pessoas de tarefas rotineiras e repetitivas e permite que elas gastem mais tempo em funções criativas.

3. Fornece precisão. A aplicação da IA ​​é capaz de fornecer maior precisão que os humanos, por exemplo, em ambientes industriais, as máquinas podem tomar decisões que antes eram feitas manualmente ou monitoradas sem IA.

4. Reduz o erro humano. A IA reduz as falhas causadas por limitações humanas. Em algumas linhas de produção, a IA é utilizada para detectar, por meio de sensores infravermelhos, pequenas rachaduras ou defeitos em peças indetectáveis ​​ao olho humano.

5. Reduz o tempo gasto na análise de dados. Permite que a análise e a exploração dos dados derivados da produção sejam realizadas em tempo real.

6. Manutenção preditiva. Permite realizar uma manutenção do equipamento industrial com base nos tempos e condições de funcionamento do mesmo, permitindo aumentar o seu desempenho e ciclo de vida.

7. Melhoria na tomada de decisões nos níveis de produção e de negócios. Por ter mais informações de forma estruturada, permite que cada um dos responsáveis ​​tome decisões de forma mais rápida e eficiente.

8. Controle e otimização de processos produtivos e linhas de produção Por meio da IA, são alcançados processos mais eficientes e sem erros, obtendo maior controle sobre as linhas de produção da empresa.

9. Aumento da produtividade e qualidade na produção. A IA não apenas aumenta a produtividade no nível da máquina, mas também torna os trabalhadores mais produtivos e aumenta a qualidade do trabalho que realizam. Ter mais informações permite que eles tenham uma visão mais focada de seu trabalho e tomem melhores decisões.

Riscos e barreiras da IA

Algumas vozes acreditam que a Inteligência Artificial (IA) tem riscos. Especialmente se o potencial da IA ​​for explorado e não se limitar apenas a reproduzir tarefas humanas. Autores como Stephen Hawking ou Bill Gates e diferentes pesquisadores expressaram sua preocupação com a IA.

Com relação às barreiras à entrada, estas seriam algumas das mais comuns que podem ocorrer no ambiente de negócios: 

• Disponibilidade de dados. Muitas vezes, os dados são apresentados de forma isolada entre as empresas ou são inconsistentes e de baixa qualidade, apresentando um desafio significativo para as empresas que buscam criar valor a partir da IA ​​em escala. Para superar essa barreira, será fundamental traçar uma estratégia clara desde o início para que os dados de IA possam ser extraídos de maneira organizada e consistente.

• Falta de profissionais qualificados. Outro obstáculo que ocorre frequentemente ao nível empresarial para a adoção da IA ​​é a escassez de perfis com competências e experiência neste tipo de implementações. Nesses casos, é fundamental contar com profissionais que já trabalharam em projetos da mesma magnitude.

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• O custo e o tempo de implementação de projetos de IA. O custo de implementação, tanto a nível temporal como económico, é um fator muito importante na escolha da execução deste tipo de projeto. As empresas que não possuem habilidades internas ou não estão familiarizadas com os sistemas de IA, devem valorizar a terceirização tanto da implementação quanto da manutenção para obter resultados de sucesso em seu projeto.

Em suma, a IA se tornou um recurso muito importante para as empresas pois permite que eles sejam muito mais competitivos e obtenham maiores benefícios, principalmente nos ambientes de fabricação e produção.

É por todas estas razões que estes tipos de perfis profissionais são cada vez mais procurados no setor industrial, tornando-se essencial contar com grupos de especialistas na área para desenvolver estratégias eficientes de transformação digital.