Muito se fala sobre Inteligência Artificial, mas poucos sabem de fato o tamanho desse desafio na prática. Entre tantas possibilidades, enfrentar a onda de dados num mar de coleta, análise e aplicação, não é tarefa fácil. Por isso, o Machine Learning tem sido o bote salva-vidas de muitas empresas.
A mais recente pesquisa da McKinsey revela que o investimento em aprendizagem de máquina através de IA cresce em todo o mundo. Pelo menos 49% das empresas já estão explorando esse pilar ou se planejando para usá-lo.
Para quem busca melhoria contínua sem a necessidade de depender exclusivamente de regras estáticas e programação complexa, esse campo de atuação é um forte aliado.
Por isso, preparamos um artigo completo sobre o tema e as mil e uma possibilidades de crescimento de negócios com Machine Learning.
O que é Machine Learning?
Antes de tudo, vamos deixar claro que Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) não são a mesma coisa, mas estão fortemente interligadas.
Isso porque ML é um subcampo da IA, no qual sistemas são desenvolvidos para aprenderem continuamente a partir de experiências e dados, sem necessidade explícita de programação.
Por exemplo: é comum que ferramentas sigam instruções específicas para realizar tarefas, seguindo uma lógica pré-estabelecida. Já quando em aprendizagem de máquinas, os sistemas usam algoritmos para reconhecerem padrões e tomam decisões sozinhos, de forma automática.
Por isso, eles podem ser amplamente utilizados em uma infinidade de ações, desde que sejam atualizados com novos dados que o usuário fornece durante o uso, ou seja, que haja uma retroalimentação de dados.
Como o ML se complementa com a IA?
Imagine que IA é um planeta, então o ML seria o seu núcleo. Enquanto as Inteligências Artificiais estão focadas em imitar funções cognitivas humanas, o Machine Learning tem como principal objetivo gerar novos aprendizados com base em experiências.
O Chat GPT é um forte exemplo de IA que tem a capacidade de entender e responder à linguagem escrita, mas graças ao seu fundamento em ML também consegue oferecer evolução e personalização em respostas de acordo com o histórico do usuário.
Dessa forma, o subcampo de Machine Learning complementa a Inteligência Artificial diante de 5 principais fatores:
- Capacidade de Aprendizado: permite que sistemas aprendam com dados, sem intervenção humana direta, ajustando-se e melhorando ao longo do tempo;
- Aplicações Práticas: identifica padrões complexos nos dados e toma decisões precisas;
- Solução de problemas semelhante à solução humana: analisa e cumpre tarefas complexas que exigem resultados exatos;
- Campos da ciência da computação: possibilita programar sistemas para realizar tarefas complexas com autoaprendizagem;
- Aplicações intersetoriais: facilita ações como agendar manutenção de máquinas, evitar imprevistos, detectar fraudes de segurança, entre outros.
Machine Learning no Desenvolvimento de Software
Há um movimento generalizado no mundo para aumentar a praticidade dos processos sem perder a qualidade dos resultados. Isso propõe um ambiente de alto desempenho, que satisfaça as exigências do mercado moderno.
Com isso, devemos observar três principais métodos de aprendizado de máquina para Desenvolvimento de Software:
- Aprendizado supervisionado: tem como foco classificar dados ou prever resultados com precisão. Muito utilizado para resolver problemas como a classificação de spam em e-mails;
- Aprendizado não supervisionado: tem como foco descobrir padrões ou agrupamentos sem intervenção humana;
- Aprendizado semi supervisionado: tem como foco resolver problemas de falta de dados rotulados ou custos elevados para rotulagem.
Esse fluxo tem chamado a atenção de grandes potências globais, mas também de negócios de pequeno e médio porte. Esse é o caso do ‘Aos Fatos’, site jornalístico independente, que conseguiu o apoio do Google para automatizar o processo de verificação de fatos através do Machine Learning.
O objetivo desse projeto foi desenvolver uma solução para monitorar conteúdos enganosos na internet e fazer diagnósticos rigorosos contra fake news.
Nesse contexto, a Finansystech também tem trabalhado para aumentar a segurança de suas informações. A fintech está criando um projeto junto a Microsoft capaz de treinar uma rede neural específica sobre o Open Finance. Assim, oferecerá um ecossistema seguro para gerar insights personalizados com maior velocidade.
GEN IA UDS: transforme sua empresa com Inteligência Artificial Generativa
Embora a Inteligência Artificial e o Machine Learning sejam tecnologias altamente transformadoras, começar a aplicá-las no seu negócio pode ser complexo. A boa notícia é que você pode contar com um parceiro, especialista no assunto, tanto para converter, extrair e interpretar informações especificamente para a sua empresa, quanto para criar inteligências personalizadas.
- Abaixo, você pode ver como a UDS pode apoiar o seu negócio com IA e ML:
Assim, é possível aprimorar as experiências dos seus clientes, aumentar a produtividade dos setores, acelerar a manutenção e otimização de processos e ainda potencializar a criatividade estratégica de seus conteúdos.
Você automatiza sua rotina com Machine Learning ou está começando a navegar nesse oceano de possibilidades? Então o blog UDS tem muito a contribuir nessa jornada. Nos acompanhe para saber as novidades mais quentes em primeira mão.
