A inteligência artificial passou de tendência a uma realidade em várias empresas. Muitas reconhecem que o seu progresso está diretamente relacionado com a aplicação da inteligência artificial nas suas unidades de negócio. A inteligência artificial cobre um amplo espectro de abordagens para a solução de problemas.
Nesta linha, a multinacional tecnológica Stratesys, um hub digital entre a Europa e a América, definiu as principais abordagens de inteligência artificial que serão as dominantes em 2023. “Uma empresa que dá prioridade à inteligência artificial deve adotar e desenvolver cada uma dessas abordagens para oferecer serviços de qualidade e otimizar processos”, explica Octavio Loyola-González, Executive Manager & Head of Machine Learning da Stratesys.
Automated Machine Learning (AutoML)
Qualquer pessoa pode ter acesso às plataformas AutoML e, deste modo, obter benefícios adicionais associados à redução de erros humanos e aceleração da democratização da inteligência artificial . Quase todas as etapas do ciclo de modelagem de inteligência artificial são automatizadas. Este foi um grande passo em frente, já que reduz o tempo de pesquisa por modelos eficazes de inteligência artificial. Com a ajuda das abordagens semi-supervisionado e auto-supervisionado, é possível produzir, pelo menos, três vezes mais modelos do que usando um esquema tradicional, reduzindo custos e democratizando o desenvolvimento de modelos.
No-Code Machine Learning & Low-Code Machine Learning Development
No-Code e Low-Code são cada vez mais populares nas empresas. Várias plataformas permitem que as empresas desenvolvam aplicações sem a necessidade de um engenheiro ou programador. Isso é possível porque os utilizadores podem criar as suas próprias ferramentas com um interface simples do estilo “arrastar e soltar”, em vez de exigir uma codificação mais complicada. Desta forma, economiza tempo e dinheiro, exigindo menos habilidades técnicas e menos codificação. Como os analistas de negócio tipicamente não possuem o conjunto de habilidades de programação e codificação de software necessários para a criação e manutenção de plataformas de software, estas aplicações são cada vez mais relevantes nas empresas.
Machine Learning Operationalization Management (MLOps)
Engloba um conjunto de práticas focadas em implementar e manter modelos de inteligência artificial de forma fiável e eficiente para as empresas. Primeiro, é necessário passar por uma fase de desenvolvimento contínuo (DevOps), onde os modelos são testados e desenvolvidos em sistemas experimentais isolados. Quando são aprovados pelo negócio, seguem para a fase de deployment ou produção (MLOps). Nesta última fase, pretende-se aumentar a automatização e melhorar a qualidade dos modelos implementados, com foco nos requisitos de regulamentação e comerciais.
Reinforcement Learning
Há alguns anos, esta abordagem estava intimamente associada à robótica, pois utiliza um sistema de recompensa e punição. Por muito tempo, foi utilizada para problemas que envolvem dispositivos de interação robótica (aranhas, drones, robôs, etc.). No entanto, com a explosão do mundo de Process Mining e simulação de processos, esta abordagem ganhou um novo campo de aplicação, ao procurar a melhor solução possível entre uma ampla variedade de possibilidades de execução de um mesmo processo.
Robotic Process Automation (RPA) & Process Mining
Por um lado, o RPA permite que um sistema automatize qualquer processo que possa ser repetitivo, possibilitando que os colaboradores se concentrem noutros projetos que exigem habilidade humana e pensamento crítico. No entanto, todas as etapas devem ser bem predefinidas antes que o “bot RPA” possa processá-lo, para que não haja falhas devido a desvios imprevistos. Por outro lado, o Process Mining consegue detetar os processos onde se consome mais tempo em determinada empresa. Além disso, ter a capacidade de simulação permite a elaboração de cenários não contemplados que podem surgir repentinamente (como a Covid-19) e, com isso, ver os efeitos no ciclo de vida do processo e como lidar com eles.
Generative AI
Esta abordagem é capaz de produzir texto, fala e imagens, abrangendo posts em blogs, codificação de programas, poesia e arte (chegando ao ponto de ganhar concursos, com alguma controvérsia). A inteligência artificial generativa produz modelos complexos de inteligência artificial para prever a próxima palavra com base em sequências de palavras anteriores ou a próxima imagem com base em palavras que descrevem imagens anteriores. Hoje, o seu poder pode ser observado por meio de diferentes plataformas, como o ChatGPT para texto, DALL-E para imagens, Whisper para voz e Copilot para gerar código em várias linguagens de programação.
Tiny ML
Esta abordagem visa desenvolver modelos de inteligência artificial que usam sistemas com restrição de hardware, como microcontroladores. Os algoritmos são projetados e desenvolvidos de forma otimizada, para consumir a menor quantidade de recursos, mantendo alta eficiência. Os dados não precisam de ser processados na nuvem, mostrando independência e autoaprendizagem. Com o Tiny ML, impressoras, televisores e carros poderão realizar tarefas que antes apenas computadores e smartphones eram capazes de realizar.
