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A Inteligência Artificial (IA) é um dos tópicos tecnológicos mais versados dos últimos anos, um tema que tem gerado uma infinidade de debates sobre prós e contras, vantagens e desvantagens, entre outras facetas importantes, e do qual não se sabe em concreto o curso que poderá tomar.
O facto é que na última década verificou-se um aumento dos investimentos em IA, maioritariamente realizado por fundos de capital privado ou de risco (75%). A França (165 acordos no valor de 1357 milhões de dólares), Alemanha (140 acordos e 520 milhões de dólares) e Dinamarca (21 acordos e 330 milhões de dólares) são os países que mais investem em IA, de acordo com o estudo “Inteligência Artificial na Europa” de 2018 da consultora Ernst & Young.
Neste artigo propomos analisar a inteligência artificial e como a aplicar nas empresas de forma eficiente.
O que é a Inteligência Artificial?
A primeira definição de IA remonta a 1956, referindo-se à capacidade de as máquinas pensarem e aprenderem de forma similar aos humanos (“A ciência e engenharia de fazer máquinas inteligentes”, John McCarthy).
Hoje em dia temos uma definição simples de IA: sistemas que realizam ações que, se efetuadas por humanos, seriam consideradas inteligentes.
Esta definição está mais de acordo com os desenvolvimentos atuais do que a primeira definição dada de IA.
Tarefas associadas à IA:
- Sensing
- Aprendizagem de linguagem
- Resolução de problemas
- Geração de linguagem
- Controlo e robótica
Imagem: Tarefas associadas à IA. CCG
A Inteligência Artificial em Portugal
As empresas nacionais já estão cientes das vantagens e da importância da inteligência artificial. Segundo o mesmo estudo “Inteligência Artificial na Europa”:
- 91% dos líderes das organizações em Portugal espera que a IA beneficie os negócios através da otimização das operações.
- 77% acredita que esta tecnologia será fundamental para envolver os clientes.
- 73% considera que a IA vai libertar os trabalhadores de tarefas repetitivas para se dedicarem a atividades de valor acrescentado.
- 55% acredita que vai garantir melhorias na transformação de produtos e serviços.
- 45% das empresas portuguesas ainda não iniciaram projetos-piloto com IA para melhorar os seus processos e tarefas.
Como implementar a Inteligência Artificial nas empresas
Muito se fala em tecnologia, mas ninguém fala em como implementar essa mesma tecnologia. Como pode a inteligência artificial funcionar nas empresas?
De seguida, apresentam-se algumas dicas de como se pode materializar a IA nas empresas.
Resumidamente, os grandes passos que as empresas deverão dar, se pretenderem avançar com algum produto na área da IA, são:
- Pensar na funcionalidade: temos que desenvolver aplicações que sejam funcionais e que resolvam o problema do utilizador final.
Uma empresa quando vai abordar esta temática, a primeira pergunta que tem a fazer é se é funcional aplicar a IA. Esta funcionalidade é suportada por algoritmos e dados, mas os algoritmos são só um instrumento.
- Devemos ter em conta que IA engloba diversas componentes, não é só deep learning, não é só machine learning, são sim, várias áreas que suportam a IA.
É, neste sentido, importante saber qual destas tecnologias que suportam a IA se vai utilizar para desenvolver o trabalho.
Imagem: As diversas sub-áreas da IA. CCG
- Colocar 3 questões:
- Tarefa – A sua tarefa é genuinamente orientada por dados?
- Dados – Será que os dados que temos são suficientes para suportar a abordagem que se vai fazer?
- Escala – Existe possibilidade de escalar? Há capacidade de expandir?
Note-se que a eficaz implementação desta área nas empresas, passa igualmente pelo importante papel das universidades na construção e na evolução da IA. Presentemente, o foco maior está nas tecnologias e não em como pensar nestas atividades para o futuro. Atualmente, temos a deep neural network mas, no futuro, pode aparecer outra tecnologia. A IA requer integração, ou seja, temos de ter aprendizagem, temos de ligar os negócios e a tecnologia, as ideias e a sua execução, ligando o pensamento e a engenharia, que é o meio de ligar isto tudo.
É importante certificar de que os sistemas inteligentes trazidos para o seu local de trabalho são capazes de comunicar não apenas a resposta, mas também o raciocínio e os dados que a suportam.
Métricas a considerar
Exemplos de métricas a ter em conta na hora de identificar e de resolver um problema com recurso a inteligência artificial:
- Deixar o negócio conduzir o caminho.
- Pensar em tarefas e não em trabalhos.
- Entender o problema e quais são as metas.
- Avaliar os dados de uma perspetiva humana e não só no que dizem os algoritmos.
- Estar seguro de que os dados são suficientes e de qualidade.
- Entender o que está a ser aprendido e como será utilizado.
- Saber se o alvo é apreensível, consoante os dados disponíveis.
- Considerar como a solução será integrada no fluxo de trabalho.
- Começar com um design simples e próximo do ROI a curto prazo.
- Considerar o impacto dos requisitos regulamentares.
Sobre o autor:
Miguel Guevara | Coordenador de Desenvolvimento @CCG, D.I.A. CVIG
Miguel Guevara é licenciado em Matemáticas e doutorado em Ciências Técnicas. É investigador sénior e Coordenador de Desenvolvimento do Domínio de Investigação Aplicada CVIG. Possui uma experiência como professor e investigador de mais de 28 anos, na área da Ciências da Computação, e já publicou um total de 85 trabalhos/artigos de carácter científico.
