IA: Benefícios, Riscos e Impacto na Indústria

A Inteligência Artificial (IA) é uma das tecnologias mais promissoras para o crescimento hoje. Segundo dados recentes divulgados pela consultoria Gartner, organizações que implementaram IA cresceram de 4 para 14% entre 2018 e 2019.

Na verdade, a mesma consultoria inclui Inteligência Artificial em suas tendências tecnológicas para o ano 2020. Especificamente, IA focada em melhorar a segurança de TI.

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

O que é inteligência artificial?

O conceito de Inteligência Artificial existe há muito tempo. Na verdade, John McCarthy criou o termo Inteligência Artificial em 1950 e Alan Turing já começou a falar sobre esta realidade no mesmo ano em um artigo intitulado "Computing Machinery and Intelligence".

Desde então, esta disciplina da ciência da computação evoluiu muito.

Para o professor Patrick H. Winston do Massachusetts Institute of Technology, IA são "algoritmos habilitados por restrições expostos por representações que suportam modelos de loop que ligam pensamento, percepção e ação."

Outros autores, como o CEO da DataRobot, Jeremy Achin, definem inteligência artificial como um sistema computacional usado para que máquinas realizem trabalho que requer inteligência humana.

Para a chefe da enciclopédia tecnológica do 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 computacionais que pensam. Eles emitem raciocínio emulando inteligência humana para realizar tarefas que apenas pessoas podem fazer.

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

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

O presidente do Future Life Institute, Max Tegmark, aponta nesta direção e afirma que "já que tudo o que gostamos sobre nossa civilização é um produto de nossa inteligência, ampliar nossa inteligência humana com inteligência artificial tem o potencial de ajudar a civilização a florescer como nunca antes".

Quanto a esta questão, Google Deep Mind e a Universidade de Oxford realizaram pesquisa cujas conclusões indicam que a IA é capaz de decifrar textos gregos antigos danificados e ilegíveis. Enquanto a taxa de erro de historiadores e epigrafistas é 57,3%, a taxa de erro do algoritmo responsável por este feito é 30,1%.

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

Como a IA funciona?

A IA funciona através 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).

Machine Learning (ML)

É um ramo da Inteligência Artificial e um dos mais comuns, responsável por desenvolver técnicas para que os algoritmos desenvolvidos aprendam e melhorem com o tempo. Envolve uma grande quantidade de código e fórmulas matemáticas complexas para permitir que máquinas encontrem a solução para um dado problema.

Este aspecto da IA é um dos mais desenvolvidos para fins comerciais ou empresariais atuais, pois é usado para processar grandes quantidades de dados rapidamente e depositá-los de forma compreensível para humanos.

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

Esta enorme quantidade de dados derivada do processo de produção deve ser analisada para alcançar melhoria contínua e tomada de decisão apropriada, no entanto, o volume destes dados significa que humanos devem gastar muito tempo (dias) em análise e rastreabilidade.

É quando o Machine Learning entra em ação, permitindo que dados sejam analisados à medida que são incorporados ao processo de produção e identificando padrões ou anomalias na operação mais rápida e precisamente. Dessa forma, avisos ou alertas podem ser acionados para tomada de decisão.

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

Deep Learning (DL)

É uma versão ainda mais específica de Machine Learning (ML) que se refere a um conjunto de algoritmos (ou redes neurais) projetados para aprendizado de máquina e que participam em 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.

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

Por exemplo, o Deep Learning é usado para contextualizar a informação recebida pelos sensores usados em carros autônomos: a distância de objetos, a velocidade na qual se movem, previsões baseadas no movimento que estão fazendo, etc. Eles usam esta informação para decidir como e quando mudar de faixa, entre outras coisas.

Ainda estamos em um estágio onde o DL está em um estágio muito inicial de desenvolvimento de seu potencial total. Vemos que é cada vez mais usado em negócios convertendo dados em conjuntos muito mais detalhados e escaláveis.

IA em ambiente empresarial

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

Isso permite que em nível geral, as empresas estejam otimizando tanto seus processos de fabricação, operações e melhorando sua eficiência interna.

A IA funciona através de diferentes regras de programação computacional que permitem a uma máquina comportar-se como um humano e resolver problemas.

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

Benefícios da IA

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

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

Kai-Fu Lee, fundador do fundo de capital de risco Sinovation Ventures e figura líder 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 estes dois especialistas, estes seriam os principais benefícios da IA aplicada a um setor empresarial:

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

2. Aprimora tarefas criativas. A IA liberta pessoas de tarefas rotineiras e repetitivas e permite que gastem mais tempo em funções criativas.

3. Proporciona precisão. A aplicação de IA é capaz de fornecer maior precisão que humanos, por exemplo em ambientes industriais, máquinas podem tomar decisões que antes eram tomadas manualmente ou monitoradas sem IA.

4. Reduz erro humano. A IA reduz falhas causadas por limitações humanas. Em algumas linhas de produção, a IA é usada para detectar, por meio de sensores infravermelhos, pequenas rachaduras ou defeitos em peças que são indetectáveis pelo olho humano.

5. Reduz tempo gasto em análise de dados. Permite que a análise e exploração dos dados derivados da produção seja realizada em tempo real.

6. Manutenção preditiva. Permite realizar manutenção de equipamentos industriais baseada nos tempos e condições de operação dos mesmos, permitindo aumentar seu desempenho e ciclo de vida.

7. Melhoria na tomada de decisão tanto em nível de produção quanto empresarial. Ao ter mais informação 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 Através da IA, processos mais eficientes e livres de erros são alcançados, obtendo maior controle sobre linhas de produção na empresa.

9. Aumento de produtividade e qualidade na produção. A IA não apenas aumenta a produtividade no nível da máquina, também torna os trabalhadores mais produtivos e aumenta a qualidade do trabalho que realizam. Ter mais informação permite que 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 é explorado e não apenas limitado a reproduzir tarefas humanas. Autores como Stephen Hawking ou Bill Gates e diferentes pesquisadores expressaram sua preocupação sobre a IA.

Com relação a barreiras de entrada, estas seriam algumas das mais comuns que podem ocorrer no ambiente empresarial:

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

 

• Falta de profissionais qualificados. Outro obstáculo que ocorre frequentemente no nível empresarial para a adoção de IA é a escassez de perfis com habilidades e experiência neste tipo de implementações. É crucial nestes casos ter profissionais que já trabalharam em projetos da mesma magnitude.

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• O custo e tempo de implementação de projetos de IA. O custo de implementação, tanto no nível de tempo quanto econômico, é um fator muito importante na escolha de executar este tipo de projeto. Empresas que carecem de habilidades internas ou não estão familiarizadas com sistemas de IA, devem valorizar a terceirização tanto da implementação quanto da manutenção para obter resultados bem-sucedidos em seu projeto.

Em suma, a IA tornou-se um recurso muito importante para empresas pois permite que sejam muito mais competitivas e obtenham maiores benefícios, especialmente em ambientes de manufatura e produção.

É por todas estas razões que estes tipos de perfis profissionais estão cada vez mais em demanda no setor industrial, tornando essencial ter grupos de especialistas no campo para desenvolver estratégias eficientes de transformação digital.