O futuro da IA nos negócios – Tendências e perspectivas

O futuro da IA nos negócios – Tendências e perspectivas

Janeiro 10, 2024

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A inteligência artificial tem-se tornado imprescindível para os negócios, tanto como forma de fazer estudos de mercado como para automatizar processos e, assim, tornar a linha de produção mais rápida e eficiente.

Mas, se se acha que a inteligência artificial já alcançou o seu máximo potencial, está-se longe da verdade. Então, o que esperar da IA nos negócios no futuro?

Neste artigo iremos rever quais os campos dentro da inteligência artificial que estão a ser desenvolvidos ou que começaram já a ser utilizados e como é que estas tecnologias constroem o futuro da IA nos negócios.

 

Tabela de conteúdos

A IA nos negócios – Futuras tendências

  1. AutoML – Afinar modelos de Machine Learning
  2. XAI – Explicar decisões para humanos
  3. Multimodal AI – Resolver problemas com várias tecnologias
  4. Computer Vision – Interpretar dados visuais

 

Conclusão

 

A IA nos negócios – Futuras tendências

Com uma maior utilização da inteligência artificial nos negócios, a produção de produtos e desenvolvimento de serviços inovadores tornaram-se mais rápidas e saíram para o mercado com menos erros.

Da automatização de tarefas rotineiras até à cibersegurança, a IA permitiu optimizar processos de produção, de análise de dados, de serviço ao cliente e ainda dar um boost às estratégias de marketing e vendas.

Para este ano – e para os seguintes -, as organizações terão cada vez mais a IA como uma tecnologia central para optimizar os seus processos e para personalizar os seus serviços para os seus clientes. Tecnologias associadas à inteligência artificial terão um lugar de destaque que só tem tendência a aumentar. Entre elas, sobressaem tecnologias como AutoML, Explainable AI, Multi-modal AI e Computer Vision.

 

AutoML – Afinar modelos de machine learning

A sigla AutoML designa Automated Machine Learning e o nome desta tecnologia, por si só, já diz tudo. Esta tecnologia é utilizada para automatizar tarefas em que se aplica Machine Learning, de forma que esta se torne mais acessível e eficiente e consiga garantir que a aplicação de inteligência artificial seja cumprida dentro da forma desejável para qualquer que seja a organização.

Assim, com AutoML, organizações com menos recursos para implementar soluções de Machine Learning podem tirar o máximo partido desta para optimizar as suas operações. Tarefas que consomem mais tempo e que são mais permeáveis a erro humano podem agora ser automatizadas para que as equipas se foquem em soluções inovadoras e sustentáveis para o negócio.

 

XAI – Explicar decisões para humanos

Enquanto “Explainable Artificial Intelligence”, esta nova tendência surgiu para eliminar dúvidas sobre a veracidade dos resultados entregues por inteligência artificial, fazer com que humanos entendam de onde vêm os resultados e, por conseguinte, tornar esta tecnologia mais transparente.

Então, ao possibilitar uma maior compreensão sobre os processos da inteligência artificial, a Explainable Artificial Intelligence faz também com que os utilizadores tenham mais confiança nos resultados apresentados.

A XAI é uma das tendências que se tornará imprescindível, sobretudo nos processos de decisão com grande impacto nos negócios e organização dos mesmos.

 

Multimodal AI – Resolver problemas com várias tecnologias

A inteligência artificial multimodal é um dos campos da IA que se ocupa de combinar várias tecnologias e estratégias para entregar resultados mais fidedignos e detalhados, e para conseguir prever problemas reais do mundo real.

Assim, a Multimodal Artificial Intelligence utiliza vários tipos de dados, como conteúdo escrito, multimédia e fala, por exemplo, para entregar resultados que sejam uma mais-valia para os negócios. Este modelo é considerado um dos mais vantajosos de IA nos negócios, dado que permite responder a questões, gerar imagens através de texto, compreender vídeos e operar robôs.

Além disso, esta é a tendência que permite desenvolver experiências imersivas e multissensoriais de realidade virtual ou realidade aumentada.

 

Computer vision – Interpretar dados visuais

Com a crescente quantidade de dados multimédia, é crucial que a tecnologia consiga lê-los e interpretá-los de forma exímia – tal como acontece com a relação entre os olhos e o cérebro humanos.

Como tal, o Computer Vision tem sido um campo da inteligência artificial desenvolvido para identificar imagens e vídeos, reconhecer o que lá está representado, interpretar a imagem ou vídeo como um todo e tirar conclusões. Para tal, esta tecnologia utiliza modelos de deep learning que auxiliam no reconhecimento de objectos e, consequentemente, a reproduzir a visão humana.

Enquanto aplicação de IA nos negócios, esta tecnologia pode ser utilizada para vigilância e segurança, reconhecimento facial, monitorização de operações e para controlo de qualidade.

 

Conclusão

Com a inteligência artificial a proliferar nos mundos dos negócios – independentemente do sector ao qual se está ligado -, os produtos e serviços desenvolvidos serão mais inovadores, personalizáveis e uma mais-valia na vida dos clientes e utilizadores.

Assim, esta tecnologia emergente só tem tendência a tornar-se uma peça central no desenvolvimento de produtos e serviços inovadores. Como tal, a IA nos negócios é já indispensável para que estes se mantenham competitivos e para que os seus produtos ou serviços continuem a ser uma mais-valia para clientes e/ou utilizadores.

Com novos campos a serem desenvolvidos dentro da Inteligência Artificial, como Automated Machine Learning, Explainable AI, Multimodal AI e Computer Vision, os negócios poderão optimizar operações e respectivos custos, mas também desenvolver produtos que melhor sirvam os seus clientes.