Dados & IA
Falamos em posts anteriores sobre o mercado e os benefícios da Visão Computacional, também conhecida por AI Vision ou Visão por Inteligência Artificial.De fato, a solução amplia a capacidade de controle de qualidade e de segurança do trabalho, segurança patrimonial e do capital humano.Em tempos de Covid-19, por exemplo, um sistema como esse pode perfeitamente controlar se todos estão usando máscara no local de trabalho e se estão garantindo a distância recomendada entre pessoas. E foi usado para identificar chapas de Raio X de portadores de Covid-19, diferenciando-as de outras doenças, como a pneumonia.Dá para fazer muita coisa com a Visão Computacional. Ela pode ser usada para inspeções e todo tipo de contagem, na identificação de objetos, ações e classificação de imagem, entre outras. Mas como funciona?
Em seres humanos, a luz passa pela íris, córnea e retina, onde há sensores para cores e intensidade que enviam a informação ao cérebro, via nervo ótico.Num computador, uma lente capta a luz e a direciona para um sensor, que registra cada pixel e o relaciona a uma frequência de onda. O computador não vê uma imagem, mas uma matriz de números, onde cada número representa uma determinada cor e uma determinada intensidade.Abaixo, o que seria a visão de um rosto para um computador:
Duas tecnologias ensinam máquinas a automatizar tarefas: Machine Learning e Deep Learning, ambas apoiadas na Inteligência Artificial. Mas há diferenças entre elas. Em Machine Learning, máquinas necessitam que um cientista de dados defina atributos, de forma que possam aprender por repetição.Para detectar fraudes, por exemplo, um cientista de dados tem que definir o que é uma fraude, é preciso definir parâmetros e algoritmos.Machine Learning é um ótimo modelo, cuja automação traz imensos benefícios para empresas, mas não funciona se houver uma grande variedade de dados.Deep Learning, por sua vez, necessita de grande volume de dados para detectar características e similaridades. O sistema extrai as características e aprende sozinho, sem que seja preciso a intervenção de um cientista de dados.O aprendizado é feito por redes neurais, que aprendem a partir de amostras e precisam de centenas delas para ter acuracidade.A Visão Computacional usa justamente o Deep Learning para interpretar e catalogar aquilo que é visto em imagens e vídeos. Assim, com as redes neurais, computadores podem classificar imagens, detectar objetos ou pessoas e reconhecer movimentos.Este exemplo do grampeador já se tornou um clássico e mostra a diferença entre as duas tecnologias:
Com a Visão Computacional/Deep Leaning, o treinamento da máquina é feito a partir de centenas de imagens apresentadas. O sistema detecta as características comuns a elas e aprende que um grampeador, por exemplo, pode ser redondo, colorido, amassado... não importa o tamanho ou formato.As similaridades são extraídas e, a partir delas, haverá a indicação de qual a probabilidade de uma nova imagem corresponder a um grampeador.A acurácia é maior quanto mais imagens são apresentadas durante a fase de treinamento. Ou seja, quanto maior for o dataset existente para comparação, melhor.
Depois da fase de treinamento, já se tem o modelo para a próxima fase, chamada de inferência: dados novos (ou imagens, ou vídeos) são apresentados para que haja o reconhecimento, medindo-se a eficiência.O índice de erros do Deep Learning chegou a 3% ainda em 2016, menor do que o índice de erro humano, de 5%. É uma ferramenta muito, muito precisa.Numa fábrica, imagens podem ser coletadas por um tablet ou por smartphones, conectados a um servidor. O sistema é fácil de usar. Com o IBM Visual Insights, o passo a passo é feito de forma simples, com interfaces gráficas que facilitam o entendimento.Não é preciso ser técnico ou inserir codificações. Só será preciso classificar imagens em categorias, assinalando qual imagem pertente a qual categoria.Para detectar defeitos, por exemplo, imagens de um produto correto e de produtos com diferentes defeitos são apresentadas. A partir daí, qualquer novo problema, mesmo que não tenha surgido ainda, será detectado. Categorize, treine, implemente, eis a receita para a Visão Computacional.Quer saber mais sobre o assunto? Entre em contato conosco.Fonte: IBM e André Queiroz, arquiteto de soluções da Lanlink.
Dados & IA
Estudos apontam que, no Brasil, são precisos 4 funcionários para fazer o que nos EUA é feito por uma só pessoa. Por que isso acontece? Os americanos têm mais equipamentos e recursos técnicos para agilizar o trabalho e isso costuma ser a razão da diferença em produtividade. Para quem tem um negócio no país, fica a dúvida: como otimizar os processos industriais? Há algo fácil de se implementar e que gera resultados visíveis num curto espaço de tempo: a Visão Computacional aplicada na área de inspeção de qualidade. Também conhecida por AI Vision (Visão por Inteligência Artificial) a tecnologia envolve software e câmeras que permitem automatizar processos que envolvam o controle visual.
Com frequência, é somente no final da linha de produção, quando o produto está pronto, que a inspeção de qualidade entra em cena. E ela costuma ser manual, sujeita a erro humano e subjetividade.
Há também inspeções difíceis de serem feitas, em produtos muito pequenos, como localizar um erro de solda num semicondutor.
Defeitos geram sucata e retrabalho, comprometendo as metas de produção, aumentando o tempo de fabricação e também os custos. Há ainda a possibilidade de envio de produtos comprometidos ao mercado, com impacto na satisfação do cliente, e a necessidade de se fazer um recall, um custo alto para a imagem corporativa.
As soluções de Visão Computacional diminuem drasticamente o índice de falhas que chegam ao mercado e fazem o seu trabalho em tempo bem menor do que os humanos. A qualidade fica garantida, não importa o tamanho da peça a ser inspecionada. A solução é capaz de “enxergar” defeitos após algum treino do que seriam esses defeitos e do que seriam as peças perfeitas. Então, por comparação, vai separando o aprovado do rejeitado. A Visão Computacional procura por aquilo que foi treinada para procurar e vai melhorando com o tempo, quanto mais exemplos lhe são apresentados do que deve buscar. Os sistemas de Visão Computacional permitem:
As soluções de Visão Computacional permitem o monitoramento centralizado. Assim, é possível acompanhar a frequência dos problemas e se são sempre do mesmo tipo, com geração de gráficos e de métricas de inspeção para as diversas linhas de produção, visualização do desempenho em dias, semanas ou meses. Uma linha que apresente maior número de problemas de qualidade pode exigir uma manutenção de equipamentos, por exemplo. Com os dados na mão, é possível ter um melhor entendimento da situação. Há empresas que têm necessidade de inspeção em tempo real, outras não. Algumas demandarão o upload e a comparação com milhares de imagens e precisarão de um computador rápido e potente. Nesses caso, podem contar com equipamento alugado, usado principalmente para as fases iniciais de treinamento da Inteligência Artificial. Na linha de produção propriamente dita, será preciso instalar câmeras e equipamentos mais simples, algo que pode ser duplicado em diferentes plantas industriais. Quanto ao software, será necessário seguir algumas etapas: treino, teste, validação de teste e implementação. Mas, se você tem em mãos o IBM Visual Insights, saberá que não dependerá de um cientista de dados para passar pelas quatro etapas. O software é fácil de usar, intuitivo, com telas que podem ser acionadas pelo chão de fábrica. Por isso, se você tem processos de inspeção por imagem e quer melhorar a performance, já conhece o caminho a seguir. E pode contar com os especialistas da Lanlink para ajudá-lo com a implantação, manutenção e treinamento de equipes.
Saiba mais! Confira o post Como a visão computacional pode impactar negócios
Dados & IA
A Visão Computacional (também conhecida por AI Vision – Visão por Inteligência Artificial) pode fazer muito pela sua empresa. Trata-se da ciência que envolve a visão em máquinas, uma subdivisão da Inteligência Artificial.A tecnologia permite automatizar processos que envolvam o controle visual, como a segurança em locais de trabalho ou a inspeção de qualidade de produtos.É uma tecnologia em franca expansão, graças ao barateamento e a facilidade de uso das soluções, e da busca por melhorias no processo produtivo e otimização industrial.Sua empresa pode se beneficiar até mesmo com projetos simples e rápidos de serem implantados e que resultam em grandes ganhos de produtividade.
O setor representa um mercado mundial de 2,5 bilhões de dólares, que crescerá 33,7%, chegando próximo a 12 bilhões de dólares nos próximos 2 anos.Alguns setores adotam a tecnologia mais rapidamente do que outros, como é o caso da área de transportes, de infraestrutura crítica e da administração pública, que busca por cidades mais inteligentes e seguras.Em termos globais, os países da Asia-Pacífico (APAC), em especial a China, lideram a transformação, seguidos pela América do Norte e Europa, países do Oriente Médio e América Latina, na lanterna.
Estamos assistindo o início dessas aplicações na América Latina, uma grande oportunidade para aquelas empresas que a adotarem, já que poderão dar um salto em produtividade, deixando suas concorrentes para trás.
A Visão Computacional é perfeita para fazer:
Eis algumas aplicações possíveis em diferentes áreas de negócio:
Como você pode ver, dá para fazer muita coisa com a Visão Computacional. A tecnologia resolve muitos problemas, diminuindo a taxa de erros, as avaliações subjetivas e a lentidão dos processos manuais.O ganho em produtividade é facilmente contabilizado. E o melhor de tudo é que você não precisa de especialistas em ciência de dados para implementar.A solução IBM Visual Insights não requer conhecimento em Deep Learning ou codificação. A interface é amigável, é fácil treinar a máquina para que identifique defeitos ou contar produtos produzidos. Em poucos dias, toda a fase de treinamento e testes estará concluída e a solução estará pronta para entrar em uso, e também replicada, em diferentes localizações, centros de produção ou distribuição.Fale com um especialista da Lanlink sobre os benefícios da Visão Computacional e os possíveis usos em sua empresa.É só chamar!
Produtividade
Desde que a nova doença COVID-19, provocada pelo Coronavírus se tornou uma pandemia, todos os setores estão se esforçando para determinar a melhor forma de apoiar e respeitar seus colaboradores e clientes.Sendo o maior desafio pela frente a reinvenção do seu modelo de negócio e recuperar sua receita. As empresas começam agora, mais do que nunca, a reavaliar sua infraestrutura de processamento e comunicação assim como os seus processos de negócio com aplicação de tecnologia.A automação de processos repetitivos aparece como uma das maneiras mais evidentes de proporcionar estabilidade aos negócios nos próximos meses e um dos caminhos que pode ser utilizado para criação de novos ganhos de forma rápida e sem mudanças nos sistemas atuais, vem do RPA.Mas você sabe o que é o RPA e como implementar?
A sigla RPA quer dizer Robotic Process Automation e é uma forma de automatizar tarefas que hoje são executados com a intervenção humana, para elevar a produtividade de sua empresa. Assim, algumas tarefas repetitivas que ainda não podiam ser realizadas por sistemas (pois necessitavam de aprendizado contínuo e tomada de decisão, por exemplo) passam a ser realizadas por robôs.A tecnologia permite que robôs assumam tarefas repetitivas, que podem ser feitas de maneira dinâmica, automatizada e com alto grau de escalabilidade. O RPA imita ações humanas e é de simples programação, atuando como um usuário do sistema.
A aplicação dessa tecnologia pode ajudar a sua empresa na redução de custos operacionais, minimizar erros no trabalho, dar novos focos a habilidades, aumentar a velocidade operacional, entre outros. Você não terá a necessidade de treinar novamente os funcionários ou alterar processos existentes.O RPA possibilita uma maior satisfação com o trabalho, aumento na produtividade e a liberdade de fazer trabalhos mais importantes como solucionar problemas ou agregar valor às interações com clientes.Quer entender melhor? Vamos te mostrar alguns exemplos práticos de como o RPA vem sendo utilizado por organizações durante esse período de pandemia:
Em colaboração com a Microsoft, o Serviço Nacional de Saúde (NHS, na sigla em inglês) do Reino Unido está usando as tecnologias da Automation Anywhere, movidas com Inteligência Artificial, para extrair informações críticas de pacientes e processar os casos de COVID-19 com rapidez e precisão para a OMS.
A Automation Anywhere juntou-se à agência de consultoria de TI Shenzhen Pactera Information Limited para determinar o risco de infecção de empregados quando eles voltam para casa após se deslocarem fora de suas regiões.Além disso, as seguintes soluções de RPA permitem que empresas de uma variedade de setores preservem a continuidade e a produtividade de seus negócios, mantendo seus colaboradores conectados em equipes e sistemas:
Com o aumento de cancelamentos e altos volumes de chamadas em uma grande rede de hotéis, os bots agora estão ajudando funcionários remotos que trabalham com dados de acesso doméstico, para que possam ajudar os clientes a mudar suas reservas, reduzindo assim os tempos de espera e mantendo satisfação do cliente.
Novos bots de software customizáveis, incluindo o Health Status Manager, dão às organizações a capacidade de manter as operações quando empregados se ausentam por questões de saúde, com resultados anônimos agregados mostrados em um painel.
Quando os pagamentos não são reprogramados prontamente, os sistemas enviam relatórios de pagamento atrasados para as agências de monitoramento de crédito. Agora, há um bot para reduzir os impactos negativos no crédito ao consumidor.
O RPA é uma tecnologia abrangente e pode ser empregada em diversas empresas, não é uma ferramenta exclusiva de negócios de grande porte, sendo também usada em pequenos e médios negócios.Implementar a tecnologia é bem simples.
Você pode começar listando as necessidades da sua empresa. É preciso analisar quais processos de sua empresa poderão ser beneficiados com a implantação da ferramenta. Ela pode ser utilizada para iniciar um processo de trabalho ou para implementar um serviço ou demanda.Identifique aqueles processos que possuem tarefas humanas de baixo valor agregado ou que possuem uma grande quantidade de ocorrências cuja execução humana seja ineficiente ou coloque o processo em risco.
Estabeleça os requisitos para a escolha do fornecedor do RPA mais adequada aos seus negócios.Solicite apresentações do produto, para, somente então, implantar aquele melhor avaliado.
Nessa fase, é importante garantir que os colaboradores de sua empresa estejam treinados para a utilização da RPA. Prepare sua equipe de TI, não vai adiantar contratar um software se ninguém souber utilizá-lo.É importante também essencial que as atividades de aplicação do piloto sejam documentadas para gerar registros a serem analisados. Com esses registros será possível detectar eventuais problemas ou necessidades de alterações.Ou seja, essa terceira etapa é o momento para de teste, cometer erros e solucioná-los.
Realizado o teste, chegou o momento de implantar a solução RPA já adaptada às suas necessidades.Uma estratégia que incorpore o RPA como parte de um recurso de automação mais sofisticado, que envolva captura de dados, regras de negócios ou gestão de fluxo de trabalho, provavelmente exigirá planejamento e verificações adicionais no processo como um todo, juntamente com todos inputs e outputs existentes.Tirou suas dúvidas? Se você planeja implementar RPA mas não sabe qual melhor fornecedor, nós te ajudamos nisso também!Com as competências da Lanlink em automação, você pode dimensionar e implementar as novas tecnologias em seu negócio para enfrentar as crises atuais e futuras. Converse com a nossa equipe e conte com a gente!
André Queiroz é IT Architect na Lanlink. Possui experiência no desenhos de soluções de tecnologia da informação, especialmente em projetos envolvendo soluções de Inteligência Artificial.
Isabele Lessa é Redatora na área de Marketing da Lanlink. Possui experiência em produção e revisão de conteúdo para web e está cursando Comunicação Social - Jornalismo.
Dados & IA
Já imaginou um sistema que detecta fraudes em cartões de crédito no momento exato que tentam fraudá-lo? Ou ainda, um sistema que detecta precocemente, se um paciente tem câncer?Esses sistemas já existem! Através de técnicas de aprendizado de máquina, computadores analisam dados e geram insights inteligentes, aprendem a tomar decisões e classificá-las.Mas o que é aprendizado de máquina? O que você precisa saber sobre os benefícios e desafios desta tecnologia?
Machine learning é o uso de algoritmos para coletar dados, reconhecer padrões e fazer com que a máquina aprenda com eles.Ao invés de implementar um software com instruções prontas, a máquina é treinada usando uma quantidade de dados e algoritmos que lhe dão a habilidade de aprender como executar uma tarefa.Arthur Samuel, pioneiro na ciência da computação, definiu o aprendizado de máquina como "tecnologia que dá aos computadores capacidade de aprender sem serem explicitamente programados".
Diversas organizações e indústrias já usam machine learning. Em alguns casos eles adaptam aplicativos de aprendizado de máquina, de uso geral, para suas necessidades ou desenvolvem suas próprias aplicações inteligentes com a ajuda de cientistas de dados.
Algumas empresas estão começando a investir nesse tipo de tecnologia para melhorar o atendimento ao público.Chatbots modernos já estão adotando machine learning para melhorar a experiência do cliente, e acabam garantindo para a empresa a melhoria na qualidade do serviço e redução de custos.Com o avanço da IA, os chatbots podem aprender com as interações que realizam no dia a dia. Aplicações que contam com PLN (Processamento de Linguagem Natural), permitem que alguns Chatbots interajam dando a sensação que o cliente está conversando com outro humano.
Em 2018, a Lu da Magazine Luiza foi eleita a melhor bot pelo público. Depois de alguns testes de pesquisa de comportamento do usuário, eles entenderam as necessidades dos clientes e integraram aprendizado profundo, com uma implementação em Python para a criação da assistente virtual.Muitas das interações do Chatbot hoje, nascem do contato das pessoas com a Lu em outras plataformas.O aprendizado de máquina pode acontecer de 3 maneiras:
Sabe quando somos bebês e nossos pais ficam apontado para um cachorro e falando o nome dele, repetindo inúmeras vezes até aprendermos a diferenciá-lo de um gato, por exemplo? Esse é o aprendizado supervisionado: quando alguém que já sabia, nos treina.No caso da máquina, é necessário que um programador ofereça exemplos de quais entradas se alinham com os resultados.Por exemplo, se você quisesse usar machine learning para ensinar um computador a reconhecer fotos de gatos, você forneceria um banco de imagens com algumas fotos rotuladas de "gatos" e outras de "não gatos".Os algoritmos de aprendizado de máquina ajudariam o sistema a aprender os conceitos, para que ele pudesse identificar gatos em imagens.
Quando você está em uma reunião na sua empresa e surge a pergunta: "Quais os perfis de clientes que compram em uma determinada loja?", estamos falando de aprendizado de máquina não supervisionado.Neste caso, não existe uma variável específica a ser respondida.
Imagine que você é dono de um comércio e quer conhecer quem são seus consumidores. Pode haver um perfil de consumidor que compra só vinho e queijo, ou que compra carne e carvão.O aprendizado não supervisionado pode te ajudar com soluções para o seu negócio, como a distribuição de produtos em prateleiras específicas. Com o mapeamento de uma loja, é possível posicionar estrategicamente os produtos, definindo os caminhos que os clientes farão. Dessa forma, aumenta a probabilidade de crescimento nas vendas.Vamos supor que você tem um grande conjunto de dados de vendas. O aprendizado não supervisionado poderia ser usado para conhecer perfis e melhorar suas estratégias de marketing. Você conseguiria descobrir, por exemplo, que homens nascidos no início da década de 90, com renda mensal de 5 mil reais por mês, têm afinidade por determinado modelo de sapato.O aprendizado não supervisionado exige que o sistema desenvolva suas próprias conclusões, a partir de um determinado conjunto de dados.
Neste aprendizado, a máquina aprende qual a melhor decisão a ser tomada.O aprendizado por reforço envolve um feedback de recompensa, caso o sistema execute ações positivas ou punições, caso ele execute ações negativas.A máquina aprende de acordo com as interações com o ambiente, com suas próprias experiências.Um exemplo clássico, de como aplicar esse aprendizado, é um agente aprendendo um jogo. O objetivo é vencer o jogo e a máquina vai sendo recompensada ou punida de acordo com seus erros e acertos.
Deep learning é a parte do aprendizado de máquina que, por meio de algoritmos de alto nível, tenta imitar o cérebro humano. Ele treina o computador para aprender sozinho através do reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento.Graças ao interesse renovado em IA e deep learning, alguns avanços estão acontecendo. Hoje, existem muito mais dados disponíveis para construir redes neurais com camadas profundas, incluindo os fluxos de dados da IoT (internet das coisas), dados textuais de mídias sociais, receitas médicas e transcrições de investigações.Um bom exemplo é o AlphaGo, programa de IA do Google, que derrotou um campeão mundial no jogo chinês Go. A máquina é treinada através de deep learning (aprendizado profundo), que utiliza redes neurais artificiais para que o computador faça intuições, se aproximando ao máximo do cérebro humano.Mas como essa técnica está sendo usada?
Algumas empresas já empregam aprendizado profundo em seus sistemas, para reconhecer padrões de fala e voz.Assistentes virtuais como a Cortana da Microsoft, a Siri da Apple e o Google Assistant, nos permitem interagir com os dispositivos de forma simples. Um simples comando de voz e o computador/smartphone faz o que pedimos.
Uma aplicação prática do reconhecimento de imagem é a legendação (ou descrição de cena) automática.O reconhecimento de imagem está levando melhorias para a robótica: drones automáticos capazes de fazer entregas e carros self-driving. Ford, Tesla, Uber, Baidu e Google estão trabalhando em protótipos de carros que não precisam de motoristas.
A área médica também tem se beneficiado com essa tecnologia.O reconhecimento de imagem junto à visão computacional, tem ajudado na leitura de imagens de forma mais precisa que um profissional da área faria para diagnosticar um câncer e de forma menos invasiva, acelerando assim, a busca por uma cura.Esse vídeo traz um pouco mais sobre deep learning para análise médica (em inglês):
O deep learning pode ser usado para aprimorar as recomendações em ambientes complexos, como para músicas ou preferências de roupas em múltiplas plataformas.A Amazon e a Netflix popularizaram o conceito de sistemas de recomendação através de boas chances de acertar no que você pode estar interessado depois de realizar uma ação, a partir de comportamentos anteriores.
Algumas redes sociais constroem seus negócios aprendendo sobre seus usuários. Elas usam aprendizado profundo para decidir quais anúncios mostrar e a quais usuários. Com isso, elas permitem que os anunciantes possam fazer campanhas com um foco bastante específico, com um feedback metrificado para investimentos em publicidade mais assertivos.O interesse por inteligência artificial não para de crescer, e hoje vemos os termos machine learning e deep learning sendo mencionados com frequência cada vez maior, e soluções comerciais surgindo a todo momento.As organizações precisam se preparar para esse novo cenário. As oportunidades que são abertas pelas novas tecnologias são promissoras, mas os desafios são também muito grandes.Conte conosco para preparar sua empresa para o futuro.
Dados & IA
Inteligência Artificial não é mais um assunto que pode ser considerado novidade. À medida que humanos e máquinas colaboram mais de perto, e as inovações da IA saem das universidades e laboratórios de pesquisa para o nosso dia-a-dia, as possibilidades transformacionais são surpreendentes. E isso vai muito além das notícias que envolvem carros autônomos, chegando a modelos de negócios baseados em inteligência artificial.
Mesmo assim, podemos dizer que estamos ainda no início da adoção de tecnologias como Machine Learning e Deep Learning. Hoje, somente alguns dos nossos clientes se sentem seguros e com conhecimento suficiente para iniciar os seus projetos de IA. Para se ter ideia, o Gartner divulgou um estudo mostrando que 4% dos CIOs implementaram projetos envolvendo IA recentemente.É justamente pela natureza emergente da Inteligência Artificial que os gestores devem ser cautelosos ao considerar projetos desse tipo em suas organizações.Por outro lado, a IA não é uma tecnologia que pode ser simplesmente ignorada. Sem dúvida, ela é uma das tecnologias que estão mudando a configuração do mercado como um todo. Ignorá-la pode representar, em última instância, perder vantagem competitiva no mercado.Pensando nisso, preparamos este artigo com alguns passos que você deve considerar para implementar projetos de Inteligência Artificial em seu negócio.
O potencial disruptivo que envolve a Inteligência Artificial pode representar também uma armadilha, que leva os profissionais a quererem abraçar várias frentes de adoção. A análise de dados visando extrair informações das massas de dados disponíveis soa muito sedutor para os gestores. Entretanto, buscar modelos de excelência nesse momento pode representar um risco. Um escopo limitado é uma das recomendações mais importantes quando falamos de Inteligência Artificial.
Segundo Whit Andrews, vice-presidente de pesquisa e analista do Gartner, "é melhor iniciar projetos de IA com um escopo pequeno e buscar resultados suaves, como melhorias de processos, satisfação do cliente ou benchmarking financeiro".Em organizações que estão iniciando nesse momento a sua transformação digital, isso se torna ainda mais importante. Projetos iniciais tendem a gerar uma grande quantidade de lições e insights. Só então, o terreno deve estar preparado para adoções mais robustas da tecnologia.
Uma vez que esse escopo está estabelecido, o gestor pode abraçar as mais diversas técnicas para validar a viabilidade da Inteligência Artificial em seu negócio, através da criação de um MVP (do inglês Minimum Viable Product, ou Mínimo Produto Viável). Nesse momento, abordagens baseadas em Design Thinking ou Abordagens Centradas no Usuário podem ser fundamentais.Esses tipos de abordagens visam descobrir rapidamente se um produto ou serviço é válido ou não.
Veja por exemplo, o que acontece com as startups. Essas empresas nascem em contextos de alta incerteza, com riscos elevados e trazem inovações em seus modelos de negócios. A partir de atividades de teste e validação de hipóteses, essas empresas conseguem descobrir rapidamente a viabilidade das suas soluções, produzindo também, uma grande quantidade de aprendizado documentado.Isso não significa que seu negócio deve abandonar a forma atual e virar uma startup do dia para a noite. Na verdade, é interessante olhar para elas e aprender sobre essas inovações - que vão muito além da aplicação de tecnologias.
Outro ponto que possui um papel fundamental nos projetos de Inteligência Artificial é a infraestrutura.Ela é de extrema importância para desempenhar uma execução com maior velocidade e confiança durante a sua jornada em IA. E ajuda também, em implantações mais rápidas de projetos, aliviando tarefas de treinamento demoradas e reduzindo o risco de falhas devido à escassez de recursos.
Isso se deve pelo grande volume de dados que é processado, característica de qualquer cenário de big data. Para se ter uma ideia, a maioria das aplicações que encontramos hoje em dia, utilizam infraestruturas baseadas em GPUs. Por exemplo: a infraestrutura pode ajudá-lo a envolver mais a sua organização na execução da IA. E assim, os cientistas de dados podem se concentrar nas tarefas de análise, que exigem suas habilidades exclusivas .Hoje, grande parte do tempo gasto por um cientista de dados não é voltado para a análise dos dados. Na verdade, eles precisam muito mais preparar e manipular os dados para treinamento, de forma a manter suas estruturas em funcionamento. Essas tarefas repetitivas podem impedir a evolução na jornada, atrasando os reais benefícios de uma solução de IA.Uma infraestrutura bem projetada também pode ajudar a melhorar a precisão dos modelos de IA, permitindo que as organizações rapidamente ajustem seus modelos com mais facilidade.Pense em como os automóveis mais modernos ajustam automaticamente o trabalho dos motores. Eles maximizam a economia de combustível, em resposta ao comportamento do motorista. Uma boa infraestrutura de Inteligência Artificial deve ser suficientemente inteligente para ajudar uma organização a otimizar os seus modelos com o mínimo esforço.
Inteligência Artificial é uma tecnologia que está dando seus primeiros passos dentro do mercado. Ainda que até o momento ela esteja se mostrando como algo promissor e revolucionário, as organizações precisam ser cautelosas na hora de começar a sua implantação.
É muito provável que a sua empresa não disponha de recursos 100% próprios para essa empreitada. Nessa hora, é importante ser criterioso na escolha do parceiro que irá guiá-lo nesse jornada. Dê preferência a parceiros que invistam em conhecimento, que possuam casos de sucesso comprovando a expertise em projetos de IA. Assim, você pode contar com todo o apoio necessário para o entendimento destas novas tecnologias, viabilizando a sua aplicabilidade e a criação de um MVP.Para ajudar você na sua Jornada Digital em IA, a Lanlink uniu os seus 30 anos de experiência, como integradora de projetos de alta complexidade e seus parceiros de desenvolvimento e criou a LIA (Lanlink Inteligência Artificial), uma nova unidade de negócio especializada em Inteligência Artificial Aplicada. E em parceria com a IBM, nós dispomos de soluções de infraestrutura com o IBM Power, um modelo de máquina otimizado para inteligência artificial, capaz de processar grandes quantidades de informações em tempo menor que uma arquitetura tradicional.Quer saber mais sobre o assunto? Entre em contato conosco clicando no botão abaixo. Um especialista entrará em contato com você para ajudá-lo a entender melhor sobre seu cenário e guiá-lo em sua jornada digital.
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André Queiroz é IT Architect na Lanlink. Possui experiência no desenhos de soluções de tecnologia da informação, especialmente em projetos envolvendo soluções de Inteligência Artificial.
Benício Pereira é Analista de Marketing Digital na Lanlink. Possui experiência em atividades de marketing digital, especialmente em análise de performance e UX. É também entusiasta de experiência do usuário em aplicações, jogos digitais e cibercultura.
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