O Google e outros líderes em transformação digital estão procurando tecnologias vestíveis como os exemplos de inteligencia artificial nas empresas e o aprendizado de máquinas como uma forma de aumentar a eficiência, reduzir custos e aumentar a satisfação do cliente.
Estas tecnologias manterão os clientes mais felizes e eliminarão os problemas associados à coleta e armazenamento de dados, entre outras coisas.
O sucesso em empresas conectadas requer um esforço organizado de todas as partes. A transformação digital é um dos passos mais essenciais neste esforço, por isso é tão importante entender que tipo de IA sua empresa planeja usar.
O termo “IA” em si não é mais novo – mais empresas estão fazendo uso da inteligência artificial (IA) em suas operações comerciais do que nunca.
Há mais de 10 anos, o Google introduziu seu projeto Google Auto-Carro de Auto-Condução (GSC) para dar início à adoção de carros auto-conduzidos no mercado global.
Hoje, mais de 20 milhões de carros estão equipados com sistemas de IA que podem dirigi-los ou auxiliá-los em suas viagens de carro.
Mesmo que a IA e tecnologias relacionadas tenham se tornado bem conhecidas nos últimos anos, eles ainda têm muito a aprender sobre seus usos e mau uso.
Aqui neste artigo está o que você precisa saber sobre o uso dessas ferramentas de transformação digital em um contexto empresarial.
O que é IA e como funciona?
De acordo com o último relatório do Gartner sobre o mercado, a receita de software de inteligência artificial deve chegar a US$ 62,5 bilhões em 2022.
Esse número representa um crescimento de 21% em relação a 2021, quando as vendas globais foram de US$ 51,5 bilhões.
IA é um ramo da inteligência artificial que utiliza a visão computacional, robótica e outros recursos computacionais para realizar tarefas que os humanos não poderiam realizar (ou seja, processar dados, fazer inferências e fazer inferências sobre dados).
Estes sistemas foram originalmente desenvolvidos para realizar análises de dados, e seu principal uso é o fornecimento de inteligência artificial.
O objetivo da IA é criar um sistema inteligente que possa realizar tarefas que o cérebro humano não pode realizar.
Estas são pensadas como tarefas baseadas em máquinas. Exemplos de inteligencia artificial nas empresas são a capacidade de processar imagens e produzir comentários sobre elas.
A IA também pode ser usada para processar dados e gerar conclusões sobre eles. É possível treinar a IA para realizar estas tarefas, o que é útil para a análise de dados.
Não é possível prever quando uma tarefa será fácil ou difícil e pode ser esperado que gere conclusões úteis sobre os resultados. Há várias vantagens em usar a IA no processamento de dados. É mais barato treinar do que algoritmos baseados em humanos.
Os algoritmos treinados com IA também são menos propensos a cometer erros.
Por exemplo, ao gerar comentários úteis, os algoritmos não dependem da capacidade humana de identificar sarcasmo e ironia e, em vez disso, dependem da análise de pistas visuais e de áudio baseada em máquinas para gerar conclusões corretas.
Como usar os exemplos de inteligencia artificial nas empresas?
Pense nos exemplos de inteligencia artificial nas empresas como um engenheiro de software para computadores.
Um engenheiro de IA pode programar algoritmos para ajudar a tomar decisões, coletar dados, fazer inferências e fazer previsões sobre tudo, desde o fluxo de tráfego até a segurança do produto.
Em essência, a IA é um computador que pode usar códigos e instruções para criar um modelo realista de IA que pode ajudá-lo a realizar estas tarefas.
IA é um termo amplo que pode se aplicar a uma série de coisas diferentes. Pode se referir a um único programa de computador ou pode ser algo que é implementado em software como um algoritmo.
Os exemplos de inteligencia artificial nas empresas mais comuns que são implementadas em software é uma rede neural.
Uma rede neural é um tipo de IA que usa neurônios no cérebro para simular o comportamento.
100 exemplos de inteligencia artificial nas empresas e as mais promissoras do mundo
O site CB Insights publicou as AI vencedores e promissoras de 2022. Elas se enquadram em três categorias principais:
Ferramentas de desenvolvimento de IA: anotação de dados até modelos de treinamento e monitoramento de modelos para viés algorítmico.
Aplicativos específicos de setor: 43 dos vencedores se concentraram na aplicação de IA a casos de uso específicos em vários setores, incluindo jogos, saúde e construção.
Aplicativos intersetoriais: soluções que podem ser usadas em uma variedade de indústrias, incluindo robôs de armazém e logística, tecnologia de vendas e contact center e ferramentas de engenharia.
Exemplos de inteligencia artificial nas empresas por setor:
1. Robôs de fabricação
2. Carros autônomos
3. Assistentes inteligentes
4. Gestão de saúde
5. Investimento financeiro automatizado
6. Agente virtual de reservas de viagens
7. Monitoramento de mídias sociais
8. Chatbots de marketing
Outros nomes exemplos de inteligencia artificial nas empresas
1. iRobot
A iRobot é talvez mais conhecida por criar o Roomba, um popular aspirador de pó robótico inteligente que usa IA para escanear o tamanho das salas, identificar obstáculos e lembrar a rota de limpeza mais eficiente.
O Roomba de implantação automática também pode determinar quanta poeira aspirar com base no tamanho da sala e não requer ajuda humana para limpar o chão.
2. Hanson Robotics
A Hanson Robotics constrói robôs humanóides com inteligência artificial para mercados comerciais e de consumo.
A Sophia é um robô de aprendizagem social altamente avançado criado pela empresa.
A IA permite que Sophia se comunique de forma eficiente usando linguagem natural e transmita emoções semelhantes às humanas usando expressões faciais.
Ela se tornou uma espécie de celebridade da mídia, aparecendo em vários talk shows. O robô também obteve a cidadania da Arábia Saudita.
3. Miso Robotics
A Miso Robotics está construindo um assistente de cozinha robótico. A empresa lançou o Flippy 2, a segunda geração de robôs movidos a IA que ajudam a automatizar cozinhas.
A empresa também está preparando uma linha CookRight com sistema de monitoramento de churrasqueiras e preparo de café.
Além disso, a Miso Robotics está desenvolvendo um dispensador de bebidas que pode ser integrado ao sistema POS da empresa para simplificar e automatizar o processo de preenchimento de pedidos de bebidas.
4. Covera Health
Usa o compartilhamento colaborativo de dados e análises clínicas aplicadas para diminuir o número de pacientes diagnosticados com erro em todo o mundo.
A tecnologia da empresa utiliza uma estrutura que fundi ciência de dados avançados e IA para categorizar os diagnósticos existentes e fornecer aos profissionais dados de sintomas mais precisos ao tomar decisões que afetam a vida de um paciente.
5. PathAI
PathAI desenvolve tecnologia baseada em IA para patologistas. Os algoritmos de aprendizado de máquina da empresa ajudam os patologistas a analisar amostras de tecidos e fazer diagnósticos mais eficazes.
O objetivo não é apenas aperfeisoar a precisão diagnóstica, mas também melhorar o tratamento.
A tecnologia da PathAI também pode encontar participantes ideais de ensaios clínicos.
A empresa colaborou com a Fundação Bill & Melinda Gates e a Philips para desenvolver ferramentas para dar auxilio a testes de prognóstico em larga escala e um plano para acesso sustentável a serviços avançados de diagnóstico.
6. Pager
Usa inteligência artificial para ajudar pacientes com pequenas dores e doenças.
A empresa usa aprendizado de máquina para analisar dados clínicos e de faturamento para descobrir lacunas na prestação de cuidados ao paciente.
Este serviço não apenas fornece recomendações de saúde, mas também ajuda os pacientes a reservar e pagar.
O aplicativo da Pager permite que os usuários conversem por texto com enfermeiras 24 horas por dia, 7 dias por semana, conversem por vídeo com médicos e obtenham prescrições quando necessário.
7. Cruise
O carro autônomo de Cruise é um dos primeiros carros autônomos do mundo a usar IA para dirigir.
Carros autônomos coletam petabytes de informações todos os dias.
A IA usa esse vasto conjunto de dados para aprender constantemente as melhores práticas de segurança, técnicas de direção e rotas mais eficientes para garantir aos passageiros que eles estão seguros.
8. Betterment
É uma plataforma automatizada de investimentos financeiros e pioneira em tecnologia de consultoria robótica que usa IA para conhecer investidores e criar perfis personalizados com base em seus planos financeiros.
O consultor robótico da Betterment usa algoritmos para automatizar a coleta de prejuízos fiscais, negociação, negociação e gerenciamento de portfólio.
Todas essas tarefas exigiam muita experiência e esforço humano.
Tem US$ 33 bilhões em ativos sob gestão e mais de 730 mil clientes.
O que você precisa saber antes de usar sua IA na empresa?
Embora não seja raro que os líderes tecnológicos vejam um crescimento dramático em seus negócios durante períodos de rápida transformação digital, é importante entender o que sua empresa está realmente fazendo com a IA em primeiro lugar.
As melhores transformações de IA virão de cima para baixo, com muito poucas ou nenhumas surpresas.
A adoção da IA pela empresa deve ser uma decisão de cima para baixo que seja informada pelas necessidades atuais e futuras dos clientes.
Os Prós vs Contras da Inteligencia artificial:
Prós
1. Aumento da Eficiência: A IA pode ajudar as empresas a identificar e abordar rapidamente as oportunidades, tornando-as mais eficientes e eficazes.
2. Redução de custos: Ao automatizar certos processos, a IA pode economizar dinheiro das empresas em custos de mão-de-obra e outras despesas.
3. Melhoria do atendimento ao cliente: Com a capacidade de compreender o comportamento do cliente em tempo real, as empresas podem fornecer um melhor serviço, antecipando as necessidades antes mesmo que elas surjam.
4. Horários de trabalho mais flexíveis: Como a IA é capaz de processar grandes quantidades de dados rapidamente, ela é perfeita para tarefas que tradicionalmente seriam tratadas por humanos – como suporte ao cliente ou campanhas de marketing – o que dá aos funcionários mais flexibilidade em seus horários.
5. O aumento da produtividade: reduz o tempo desperdiçado pela administração alega que a “Inovação através da Inteligência Artificial” levou a uma série de benefícios comerciais significativos, incluindo aumento da eficiência, redução de custos.
Contras
1. Custos altos e alto risco: Os altos custos de implementação da IA podem ser bastante caros, e o risco de fracasso é alto.
Isto pode resultar em uma perda tanto para a empresa que usa a IA quanto para seus funcionários.
2. Quebras de dados: Uma violação de dados pode ocorrer quando alguém não autorizado acessa ou rouba dados que pertencem a uma organização, tais como informações de clientes ou propriedade intelectual.
Isto pode ter um impacto devastador na lucratividade do negócio, bem como em sua reputação.
3. O aprendizado de máquinas pode dar errado: Mesmo com treinamento e supervisão adequados, os modelos de aprendizado de máquinas podem dar errado devido a erros em seu projeto ou calibração, o que então resulta em previsões imprecisas ou resultados não intencionais.
4. As máquinas podem sobrecarregar os seres humanos em certas tarefas:
Como as máquinas continuam a se tornar melhores na execução de tarefas atualmente realizadas por humanos, pode eventualmente levar a uma situação em que as máquinas são melhores em realizar certos trabalhos do que os humanos, resultando em desemprego em larga escala em muitas indústrias.
5. Preocupações sobre a implantação em larga escala: Como mais organizações adotam tecnologias de inteligência artificial, há muitas preocupações sobre como esses sistemas irão interagir entre si e como eles irão se comportar se algo der errado.
Conclusão
As empresas podem aumentar a eficiência, coletar menos dados e ter menos problemas associados à TI.
Com o advento desses exemplos de inteligencia artificial nas empresas e tecnologias relacionadas, as empresas estão criando espaço para mais dados, melhores decisões e uma redução no número de questões associadas à TI.
A adoção da IA pelas empresas tem dois resultados principais:
1.
As organizações devem adotar um modelo de dados estruturado que lhes permita armazenar, acessar e manipular dados de forma eficiente;
2.
As organizações devem garantir que estão usando os modelos corretos de IA.
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Redator, Editor Chefe, CEO e Fundador.
Inicie meus conhecimentos em Web Design e Marketing Digital em 2008 numa escola de TI. Sempre tive paixão por computadores e a ideia de ganhar dinheiro online.
