Inteligência artificial na prática. Como as empresas podem aplicar a tecnologia?

O uso de inteligência artificial (IA) ganhou destaque nos últimos meses com a chegada de ferramentas como o ChatGPT da Open AI, que gera respostas humanas a partir de um texto do usuário,  e o Dall-E, sistema online que cria um conjunto de imagens ou ilustrações a partir de uma descrição textual. No mundo dos negócios, o uso dos recursos de inteligência artificial pode ser incorporado de diversas maneiras e tem se mostrado capaz de promover transformações significativas nos modelos de gestão e na produtividade das equipes.

 

De acordo com dados da Accenture, a inteligência artificial nas empresas será responsável por um aumento de 40% da produtividade nos próximos quinze anos, sendo assim uma ferramenta indispensável para quem busca um crescimento compatível com o mercado.

 

O gerente de soluções da Lanlink, Hoto Silva, aponta que deverá ser cada vez mais comum que as empresas tenham recursos de IA embarcados em produtos que já são utilizados no dia a dia de trabalho e no mundo corporativo. “O pacote Microsoft Office, por exemplo, já contava com diversos recursos de Inteligência Artificial. No Powerpoint é possível receber recomendações de design que facilitam bastante a elaboração de apresentações. No entanto, a IA Generativa tem potencial de ir bem além. O Microsoft 365 Copilot, recentemente anunciado pela Microsoft, poderá gerar resumos preparativos para reuniões ou apresentações completas a partir de registros corporativos. Outro serviço similar é o Github Copilot, que sugere para desenvolvedores codificação em tempo real, trazendo enormes ganhos de produtividade”, elenca.

 

O especialista destaca que as aplicações da tecnologia nas empresas variam bastante a depender do setor da organização, por exemplo:

 

– Na indústria, existem cenários de manutenção preditiva nos quais, a partir de dados históricos de funcionamento de uma máquina e das informações de manutenção, é possível prever quando uma máquina irá falhar;

– Na educação, é possível analisar a probabilidade de um aluno não renovar sua matrícula dado seu histórico de assiduidade nas aulas e eventos, participação dos pais e vários outros aspectos;

– Já na saúde, podemos verificar a probabilidade de uma pessoa ter determinadas doenças.

 

“O que é comum, em todos os casos, é a necessidade de dados de boa qualidade, quantidade e correlação com o que se quer entender”, explica Hoto Silva.

 

Atualmente, a sociedade já possui grandes desafios em inúmeras questões, como privacidade e veracidade de informações, desigualdade social e tantos outros. Quanto aos riscos na aplicação da tecnologia, segundo o gerente de soluções da Lanlink, a IA Generativa ainda tem um potencial enorme não explorado, mas já se percebem casos em que o mal uso desta tecnologia pode intensificar esses problemas sociais.

 

“Por exemplo, a partir de modelos de IA capazes de criar imagens, a propagação de imagens falsas pode ser muito ampliada, assim como a criação de artigos e notícias falsas. Por fim, como falamos, a Inteligência Artificial precisa de dados para ‘aprender’. Uma vez que esta inteligência tenha capacidade de gerar dados, poderemos ter computadores treinando computadores, e a preocupação de alguns expoentes da tecnologia é que a humanidade perca o controle disto”, diz.

 

Para implementar sistemas e soluções de inteligência artificial nas empresas, é necessário contar com profissionais especializados em inteligência artificial e linguagem natural, que possam desenvolver e treinar o modelo para atender às necessidades específicas de cada empresa. Também é importante garantir a qualidade das respostas geradas pela ferramenta e monitorar continuamente o desempenho do modelo para fazer ajustes e melhorias quando necessário.