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IA & Tech

Como implementar inteligência artificial no meu software?

MM
Matt Montenegro Founder & CEO
04/07/2018 7 min
TL;DR

Implementar inteligência artificial em software começa com uma tarefa de usuário definida, limites para os dados e um plano de avaliação. Cada caso pede escolha de tecnologia, teste e monitoramento próprios.

  • Por que importa: Um caso de uso específico permite avaliar se a IA melhora uma tarefa sem criar riscos desproporcionais.
  • Como funciona: A equipe mapeia contexto, dados, pessoas afetadas, critérios de sucesso, falhas esperadas e controles antes do lançamento.
  • Em detalhe: A avaliação deve incluir qualidade da saída, segurança, privacidade, vieses relevantes e a forma de intervenção humana.
  • Ponto de atenção: Monitoramento contínuo é necessário porque dados, comportamento de uso, contexto e riscos podem mudar após a implantação.
A inteligência artificial não é um conceito novo. Tudo começou em 1956, quando o professor universitário John McCarthy visualizou um futuro onde as máquinas seriam capazes de resolver problemas e realizar tarefas de forma autônoma. Na época, a ideia foi encarada como obra de ficção científica, mas ela não foi esquecida e, hoje, é uma realidade. Então, como implementar inteligência artificial em um software? Ao longo dos anos, ouvimos falar muito sobre Machine Learning, Deep Learning, análise preditiva, Big Data Analytics e Internet das Coisas . E não foi a toa, pois a inteligência artificial engloba todos essas tecnologias. Graças a elas, as máquinas ganharam autonomia, podendo pensar e falar por conta própria. Muitos cientistas já trabalham em projetos para tornar as máquinas capazes também de reconhecer emoções nas pessoas e demonstrar todos os tipos de sentimentos. Embora isso possa ser polêmico, já que implica em debates sobre a replicação da consciência humana, tais feitos já são possíveis. O assunto é bem interessante e vamos focar em como você pode aproveitar a tecnologia a favor do negócio. Então, descubra a partir de agora como implementar inteligência artificial no software da sua empresa!
Neste post 6

O que é inteligência artificial e como ela funciona?

A inteligência artificial (IA) representa o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de executar tarefas que normalmente são realizadas por pessoas, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e a tradução de idiomas. É um ramo da engenharia da computação, projetado para criar máquinas que se comportam como seres humanos. Esse resultado é obtido usando algoritmos que descobrem padrões e geram insights a partir dos dados analisados, resultando em tomadas de decisões e previsões mais certeiras num processo que evita a necessidade de programações para ações específicas. O objetivo é fazer com que as máquinas imitemas faculdades de raciocínio únicas do ser humano. Após a Revolução Industrial, as máquinas e ferramentas usadas como apoio ao trabalho braçal não pararam de evoluir e, com o avanço das tecnologias de TI (Tecnologia da Informação), logo serão autônomas, dispensando a supervisão ou qualquer outra atividade humana no processo. A inteligência artificial ainda tem um campo largo a ser explorado e representa a mais nova onda de inovação. Em breve, ela deve gerar grandes mudanças na forma como as coisas funcionam e na maneira como as empresas e indivíduos se relacionam com a tecnologia. pesquisa de marketing de conteúdo Tecnologia

Quais são as tecnologias por trás da IA?

Para um software pensar e agir por conta própria, depende de um conjunto de tecnologias. Além disso, precisa ser, inicialmente, ensinado, como uma criança. Depois, ele repete as ações sozinho, adquiri hábitos, aprende coisas novas, incorpora o aprendizado aos padrões comportamentais existentes e cria um ciclo de aprendizagem contínuo, o que permite que se molde rapidamente as mudanças de cenário. As principais tecnologias que fazem isso dar certo são:

Machine Learning

O Machine Learning (aprendizado das máquinas) envolve softwares usando dados para compreender situações e ambientes com o mínimo de programação possível. Em vez de programar padrões de funcionamento, o Machine Learning consiste em deixar que o sistema aprenda esses padrões por si próprio a partir dos dados que recebe e analisa, interpretando informações sobre as condições atuais. Ou seja, o Machine Learning é uma tecnologia pertencente ao campo da inteligência artificial dedicada a medir a capacidade que o software tem de aprender sozinho, bem como tornar isso possível. Hoje, o aprendizado das máquinas é a principal tecnologia impulsionadora da inteligência artificial. Você pode ver o Machine Learning em ação quando pesquisa um determinado produto na internet e, quando visita uma loja virtual, lá está ele aparecendo em destaque, como recomendável para você.

Deep Learning

À medida que nos aprofundamos em níveis mais avançados de aprendizagem das máquinas, o Deep Learning (aprendizado profundo) entra em ação e constrói uma arquitetura complexa tal como asredes neurais de um cérebro humano. Significa não ter que programar um sistema prospectivo e com uma qualidade indescritível de inteligência. Em vez disso, todo o potencial para a inteligência futura e os poderes de raciocínio ficam latentes no próprio programa, que se desenvolverá com o tempo. É muito parecido com a mente incipiente de uma criança, mas infinitamente flexível. Isso permite que o software encontre sentido nos padrões, mesmo com ruídos, detalhes ausentes ou outro fator que possa causar confusão a interpretação das análises. Embora as possibilidades do Deep Learning sejam vastas, seus requisitos também são grandes, pois demanda tecnologias de Big Data Analytics, um banco de dados acessível e bem organizado, além de um superpoder de processamento das informações. O Deep Learning é um subconjunto do Machine Learning e, por isso, pertence ao campo mais avançado da IA. Afinal, é ele que torna possível as máquinas terem um comportamento mais parecido possível com os dos humanos.

Processamento de Linguagem Natural

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) se beneficia das técnicas de Machine Learning e ajuda o software a encontrar padrões reconhecíveis em grandes volumes de dados brutos. Uma das formas que ele atua é analisando dados de voz, textos, vídeos, imagens e expressões faciais para reconhecer emoções dos usuários. O algoritmo não analisa apenas uma situação. Ele explora vários tipos de bancos de dados disponíveis, como as redes sociais, e associa toda a interação do usuário, como postagens e mensagens recebidas. Juntando todas as informações possíveis, o algoritmo consegue encontrar padrões e chegar a uma conclusão sobre como o usuário se sente em relação às marcas e produtos.

Como a IA é implementada ao SaaS?

Muitas empresas já utilizam a inteligência artificial em seus softwares. Alguns exemplos famosos são:
  • Google: realiza o preenchimento automático das buscas e prevê com alta precisão o que o usuário deseja pesquisar. O Google também já usa a IA para testar carros 100% autônomos, evitando colisões e engarrafamentos sozinho;
  • Amazon: uma das maiores empresas de e-commerce do mundo faz recomendações personalizadas de produtos e serviços aos usuários usando algoritmos de Machine Learning;
  • Waze: o aplicativo de navegação reúne dados do usuário, na internet, e da região que está inserido, via satélite, para indicar as melhores rotas em apenas um clique;
  • Facebook: a rede social mais famosa do mundo conta com o reconhecimento facial das imagens postadas para recomendar marcações em fotos;
  • Siri: o aplicativo de assistente pessoal usa o processamento de voz para se comunicar com o usuário.
Hoje, podemos dizer que a inteligência artificial se subdivide em níveis, mas todos eles dependem da seguinte fórmula:
Banco de dados + Big Data Analytics + Cloud Computing = máquinas e sistemas mais inteligentes.
Nesse caso, se quiser desenvolver um software inteligente ou aplicar a IA em um software existente, o mais importante é encontrar um provedor de recursos de cloud computing que inclua em seu portfólio os serviços de gerenciamento de banco de dados, Business Intelligence e desenvolvimento de softwares e estruturas na nuvem, como SaaS (Software as a Service) e PaaS (Platform as a Service).

Qual a relação entre IA, análise preditiva e internet das coisas?

Para criar inteligência artificial, primeiro você precisa de um Big Data (banco de dados) estruturado, para servir como fonte de análise. Esse banco deve ser constantemente alimentado por meio da coleta automatizada dos dados. A partir disso, o BI (Business Intelligence) entra com a função de analisar, identificar padrões e extrair informações de valor. Geralmente, essas informações relatam condições e cenários atuais, mas, com a ajuda da análise preditiva, o BI engloba todo o histórico de registros e aponta tendências, facilitando a projeção de cenários e resultados com bons níveis de precisão. Ou seja, a análise preditiva é o que permite a previsão de acontecimentos futuros e a probabilidade de resultados. Já a IoT (Internet of Things), visa transformar os aparelhos eletrônicos em “smarts”. Assim como aconteceu com os celulares, passariam a ter recursos de internet, se comunicarem uns com os outros, tomarem decisões por conta própria e serem monitorados a distância pelos usuários. Imagine uma geladeira “smart”. Graças a IoT, ela poderia enviar dados ao proprietário sobre consumo de energia, ajuste de temperatura ideal para o momento, hora certa para o descongelamento e limpeza e muitas outras informações. Além disso, o usuário poderia programar funções remotamente, via internet, e a geladeira executar tudo sozinha, sem a necessidade de alguém por perto. No caso da IoT, o sucesso dependeria de recursos de internet aliado aos avanços das áreas pertencentes a inteligência artificial, como Machine Learning.

Como a IA contribui para gerar experiência ao usuário?

Assim como quase toda a inteligência artificial usada em SaaS de Marketing e Vendas, ela conta com o formato cognitivo. Sendo assim, o sistema passa a identificar comportamentos e agir de forma antecipada aos desejos e necessidade dos clientes. Ao ser abordado com a solução que precisa antes ou na hora exata, o cliente se surpreende com a atenção dedicada e passa a se sentir importante para a empresa. Como forma de agradecimento, acaba comprando o produto ou serviço e, em muitos casos, é fidelizado com mais facilidade. E não é só isso. A IA deve conectar todos os ambientes da vida humana, como vida pessoal, casa, estudos, profissão, viagens e outros em uma experiência unificada. Ela vai nos ajudar a monitorar eventos, acompanhar o estado de saúde mental e física, prever necessidades e nos lembrar de tarefas importantes. Ela é tão discreta e sensível que, atualmente, muita gente já usa e nem percebe.

Como a IA auxilia na tomada de decisões?

Por meio da análise de dados, a IA descobre padrões de comportamento do cliente, projeta suas necessidades e ações no futuro, como a busca por soluções em forma de produtos e serviços, e informa aos gestores, por meio de relatórios, quais estratégias de marketing terão maior probabilidade de sucesso com ele. Se considerar o avanço das técnicas de análise preditiva, combinadas com múltiplas fontes de dados, modelos estatísticos estruturados e as tecnologias de Machine Learning, a inteligência artificial entrega aos gestores um poder incrível de prever demandas, riscos e oportunidades, além de simular resultados de estratégias com base no cenário projetado. Com essa ferramenta, a tomada de decisões acontece de forma antecipada e com maior nível de acerto, o que gera grande vantagem competitiva aos negócios. Agora que você sabe como implementar inteligência artificial no software, conte com o apoio de um especialista na função e aumente as perspectivas do seu negócio para o médio e longo prazo. Gostou das dicas? Então aproveite a oportunidade para descobrir também quais são as tendências para o mercado de tecnologia!

Perguntas frequentes

Como escolher o primeiro caso de uso de IA?

Escolha uma tarefa delimitada, com usuário identificável, resultado observável e uma forma segura de comparar a solução com o processo atual. Descreva os dados necessários, os limites de uso e o que acontecerá se a saída estiver errada. O objetivo inicial deve ser testar valor e risco em um contexto claro, evitando começar por uma promessa ampla de automatizar decisões complexas.

O que deve ser avaliado antes de liberar uma função com IA?

Avalie se a função cumpre o propósito definido e como ela se comporta em entradas esperadas, casos extremos e situações de erro. Inclua segurança, privacidade, explicação para usuários e impactos sobre grupos afetados quando forem relevantes. O NIST recomenda que sistemas de IA sejam testados antes da implantação e regularmente durante a operação, com documentação dos resultados e incertezas.

O que precisa ser monitorado depois do lançamento?

Acompanhe qualidade da saída, falhas relatadas, mudanças nos dados de entrada, sinais de uso indevido e impactos que não apareceram na avaliação inicial. Defina responsáveis, critérios de escalonamento, possibilidade de reversão e uma cadência de revisão. O AI RMF do NIST organiza a gestão de risco em governar, mapear, medir e gerenciar, com acompanhamento ao longo do ciclo de vida.

MM Matt Montenegro

Matt Montenegro

Publicitário e Designer de Produto; ex-CEO da VidMonsters (M&A Hotmart). Fala sobre a indústria de tecnologia e compartilha insights a respeito do atual zeitgeist.

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