Se existem parceiros para vida, estes serão, com certeza, a big data (BD) e a inteligência artificial (IA). Se uma tecnologia recolhe grandes volumes de dados, a IA processa-os, analisa-os, aprende com eles e providencia respostas predictivas.

Actualmente, são inúmeros os softwares que fazem uso da inteligência artificial de forma a prestar um melhor serviço aos utilizadores e para auxiliar na tomada de decisões.

Neste artigo sobre a relação entre big data e inteligência artificial iremos rever o modo como se relacionam, quais as aplicações de IA em big data e os benefícios de uma estratégia com ambas as tecnologias.

 

Tabela de conteúdos:

A parceria entre big data e inteligência artificial

• Big data e IA – Uma relação simbiótica
• Aplicações de IA em big data
• Como a IA utiliza big data para fazer previsões

 

Os benefícios de uma estratégia de big data e IA

O futuro da big data e inteligência artificial

Conclusão

 

A parceria entre big data e inteligência artificial

A big data, enquanto tecnologia, é referente à larga quantidade de dados gerados diariamente no mundo digital. Dados, esses, que precisam de ser processados, tratados e geridos por outras tecnologias como a inteligência artificial. Ambas estas tecnologias têm sido cruciais para a transformação digital nas organizações, tanto públicas como privadas.

A relação entre big data e inteligência artificial é, no fundo, bastante simples. Se uma tecnologia recolhe dados e os agrupa, a outra gere-os de forma a dar respostas aos utilizadores.

É a inteligência artificial que clarifica os dados recolhidos e identifica padrões e a correlação entre eles para mais tarde os processar e prever tendências e resultados. Para tal, os sistemas de IA utilizam modelos de linguagem – ou algoritmos de deep learning – e processamento de linguagem natural que geram, por sua vez, um texto fluído, coerente e com informações verdadeiras.

A parceria entre a big data e inteligência artificial passa também pela previsão de tendências. Com esse objectivo, a AI conta com os algoritmos de machine learning.

 

Big data e IA – Uma relação simbiótica

A relação entre big data e IA é altamente poderosa, já que as tecnologias são codependentes e cada uma das tecnologias é benéfica para a outra. Enquanto a inteligência artificial precisa de um grande volume de dados para a sua aprendizagem e evolução, a análise de big data é potenciada pela IA.

Neste aspecto, é possível dizer que a IA depende da big data para ser funcional ao mesmo tempo que lhe atribui valor. Contudo, precisa de outras tecnologias, como machine learning, para aumentar as suas esferas de conhecimento e conseguir adaptá-lo ao longo do tempo. Com maiores volumes de dados, a inteligência artificial consegue identificar padrões mais rapidamente e de forma mais exata, fazer previsões, e tomar decisões em relação à resposta que irá fornecer ao utilizador.

Por outro lado, a big data analytics é, geralmente, potenciada por IA. Esta análise, que extrai conhecimento de grandes volumes de dados, apoia-se nos algoritmos da inteligência artificial para que os dados revelem padrões e até anomalias nos dados recolhidos.

 

Aplicações de inteligência artificial em big data:

Com a inteligência artificial ao serviço da big data, é mais fácil e rápido:

• Gestão de risco, tanto para organizações financeiras como para empresas de outros sectores, e, consequentemente, auxiliar na tomada de decisões.
• Segmentar público-alvo, ao identificar pontos em comum e ao criar grupos de pessoas com características semelhantes.
• Diagnosticar condições de saúde, ao analisar imagens médicas e dados dos pacientes e de forma a ter uma abordagem de medicina personalizada.
• Detectar de fraudes, através da análise de dados transaccionais e identificação de padrões e anomalias que apontem para actividade duvidosa.

 

Como a IA utiliza big data para fazer previsões

Um dos grandes benefícios da IA é o facto de esta conseguir fazer previsões baseada em padrões identificados nos dados. Para conseguir fazê-lo, contudo, a inteligência artificial tem de ser treinada para identificar semelhanças e apresentar informações factuais e exatas.

É neste parâmetro que entram os algoritmos de machine learning e modelos estatísticos para analisar os dados e identificar correlações entre eles.

A big data, por seu lado, é o combustível que faz funcionar tanto os algoritmos de machine learning e deep learning como os modelos de IA.

 

Os benefícios de uma estratégia de big data e IA

Uma estratégia empresarial na qual big data e inteligência artificial trabalham lado a lado traz inúmeros benefícios para os negócios:

– Aumento da eficiência – A IA e a big data podem automatizar tarefas, para que estas sejam terminadas mais rapidamente, com menos erros e para que os colaboradores se possam dedicar a trabalho estratégico.

– Identificação de oportunidade – A análise de dados pode levar a identificar lacunas no mercado e impulsionar o desenvolvimento de um novo produto / serviço que as preencha.

– Tomada de decisões – Estas duas tecnologias conseguem apresentar resultados inequívocos de forma a facilitar as decisões das chefias quanto aos negócios.

– Melhoria da experiência do utilizador – Tanto a big data como a IA podem ser usadas para personalizar a experiência dos utilizadores consoante as suas preferências.

– Ganho de vantagem competitiva – Por serem tecnologias que potenciam a eficiência, estimulam o desenvolvimento de novos produtos e cuidam da experiência do utilizador, a big data e a inteligência artificial fazem com que as empresas ganhem vantagem quanto aos outros negócios no mesmo sector.

 

O futuro da big data e inteligência artificial

A big data e a inteligência artificial estão a revolucionar vários sectores económicos e industriais, com cada vez mais empresas a apostarem numa estratégia tecnológica transversal a todos os departamentos. Com a procura a ser cada vez maior, estas tecnologias estão em constante desenvolvimento para abranger mais negócios e trazer-lhes mais benefícios.

Assim, a big data e a IA continuarão a melhorar a performance de sectores como:

• Finanças – A IA pode ser utilizada para gerir riscos, direccionar investimentos e detectar fraudes financeiras.
• Saúde – Para análise de dados de saúde para diagnósticos mais certeiros, prescrição de tratamentos mais eficientes e previsão de possíveis condições de saúde.
• Indústria – Estas tecnologias irão continuar a ser importantes na automatização de tarefas, na optimização de processos de produção e na melhoria do controlo de qualidade.
• Retalho – A IA e a big data continuarão a ter um papel primordial na gestão das cadeias de abastecimento e na alteração dos preçários sempre que necessário.
• Transportes – Continuarão a ter impacto na optimização do fluxo de tráfego e de rotas, assim como no desenvolvimento de carros 100% autónomos.

 

Além dos inúmeros benefícios em todos os sectores, é expectável que as tendências de big data e inteligência artificial passem por:

• Algoritmos de IA mais sofisticados – De forma a serem a mais eficientes e para serem aplicados num maior número de circunstâncias.
• Machine learning em tempo-real – A utilização desta tecnologia será ainda mais recorrente na análise de dados em tempo real.
• Edge computing – A uma nova forma de computação que passa por armazenar dados mais perto de onde são gerados.
• Fusão entre big data e inteligência artificial – Estas tecnologias serão inseparáveis para entregar respostas de forma mais rápida e mais certeira.

 

Conclusão

Enquanto tecnologias emergentes, a big data e a inteligência artificial têm sido cada vez mais utilizadas tanto em empresas como por cidadãos a título individual. Contudo, estas não têm uma performance tão eficiente se operarem em separado. Enquanto a big data precisa da IA para ver os seus dados analisados e geridos, a inteligência artificial precisa de grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências e, mais tarde, apresentar respostas e previsões.

Esta relação simbiótica entre a big data e a IA tem sido essencial para que negócios consigam gerir risco e segmentar o seu público-alvo, assim como para a modernização de sectores como o da saúde e da indústria.