Nos últimos anos, a inteligência artificial (também chamada de AI, artificial intelligence, em inglês) passou a fazer parte do nosso dia a dia. Seja em interações diretas ou indiretas, a IA permitiu que soluções de TI se tornassem mais práticas e convergentes.
Ela também permitiu que um conjunto de inovações se tornasse possível. Carros autônomos, por exemplo, contam com a capacidade de algoritmos reconhecerem padrões e tomarem decisões rapidamente para serem utilizados em larga escala. As mudanças também estão atingindo o desenvolvimento de softwares.
Quer saber como isso ocorre? Então, siga conosco e aproveite a leitura!
Índice
Como o machine learning e o deep learning auxiliam a IA a ser mais eficaz?
Para compreender como a inteligência artificial atual está estruturada, é fundamental saber como o machine learning (ou aprendizado de máquina, em português) e o deep learning (aprendizado profundo) funcionam. Portanto, vamos às principais bases de ambas as tecnologias.
Os princípios do machine learning
Machine learning é o termo utilizado para definir as tecnologias que auxiliam softwares a reconhecerem padrões automaticamente. Com a análise de um grande número de informações, sozinho, o sistema pode se tornar capaz de identificar repetições de padrões em dados não estruturados. Isso inclui, mas não se limita a:
- Textos em imagens;
- Objetos que fazem parte de uma fotografia;
- Padrões de voz;
- Padrões de doenças como o câncer de pele;
- Variações linguísticas.
No processo de desenvolvimento de sistemas, essa capacidade pode ser utilizada para vários fins. Ela auxilia, por exemplo, uma ferramenta de pesquisa a identificar imagens em um banco de dados de outras formas. Assim, o usuário terá mais maneiras de encontrar um arquivo específico.
Deep Learning
O deep learning funciona de modo semelhante ao machine learning. Porém, as suas bases permitem uma análise que vai além daquela executada pelos algoritmos baseados no aprendizado de máquina.
Com o deep learning, o software pode aprender a reconhecer padrões e a pensar de forma semelhante a um humano. Ou seja, ele cria uma série de redes neurais virtuais para encontrar padrões e tomar decisões a partir do contexto em que a ferramenta está inserida. Tudo isso, com um alto nível de processamento, escalabilidade e precisão.
Quais as aplicações da inteligência artificial no desenvolvimento de softwares?
A inteligência artificial se tornará uma presença constante nos softwares ao longo dos próximos anos. Com ela, as empresas poderão criar ferramentas mais inovadoras e capazes de se alinhar com as demandas dos usuários. Veja alguns exemplos abaixo!
Chatbots
Os chatbots são robôs capazes de se comunicar com o usuário utilizando uma linguagem natural. Ou seja, eles substituem parte do trabalho dos atendentes online de uma companhia, auxiliando o cliente a solucionar pequenas demandas, como a troca de senhas ou o status de entrega de um produto.
Integrado a ferramentas de IA, o chatbot poderá se otimizar automaticamente. Ou seja, ele conseguirá incorporar novas palavras ao seu vocabulário, criar novas funcionalidades e melhorar o seu reconhecimento de frases sem que um humano tenha que executar esses processos.
Sistemas de segurança digital
Os malwares de maior impacto do mercado são aqueles que exploram vulnerabilidades desconhecidas pelas empresas de segurança e desenvolvimento de software. Chamadas de zero day threat, essas brechas de segurança, muitas vezes, passam despercebidas pelos sistemas de monitoramento como antivírus e firewall.
Mas, com a inteligência artificial, este cenário deve mudar. As aplicações serão capazes de reconhecer automaticamente os padrões de comportamento de cada usuário. Assim, sempre que um software realizar uma solicitação pouco comum, a aplicação poderá acionar os seus mecanismos de proteção para impedir ataques que não sejam conhecidos pelo mercado.
Buscas mais inteligentes
A presença de mecanismos internos de busca é algo muito comum em sistemas de TI. Eles auxiliam o usuário a encontrar dados e recursos automaticamente, reduzindo o tempo necessário para executar ações. Com a IA, esta funcionalidade deve se tornar capaz de melhorar automaticamente, criando uma nova experiência de uso.
Podemos citar, por exemplo, uma ferramenta de armazenamento de arquivos na nuvem. Analisando as imagens de um usuário, a busca poderá apresentar resultados para pesquisas que envolvam o que está na imagem (e não apenas o seu metadata), reduzindo drasticamente o tempo necessário para encontrar um arquivo.
Layouts mais práticos
O layout de um sistema é um dos pontos críticos da criação de um novo software. Se mal estruturado, ele não será capaz de entregar rapidamente para o usuário as principais informações que demandadas.
Adotando a IA, a empresa poderá dar mais foco para outras áreas do processo de desenvolvimento. A aplicação conseguirá identificar as principais funcionalidades utilizadas pelo usuário e, assim, definir o seu layout automaticamente, dando mais destaque ao que é mais utilizado.
Qual a importância de se alinhar com as tendências do setor de TI?
Para se manterem competitivas, as empresas deverão se voltar para a IA nos próximos anos e identificar como ela pode auxiliar o negócio a ser mais competitivo. Os sistemas de segurança com IA serão cruciais para enfrentar ameaças cada vez mais complexas.
Os aplicativos que se otimizam automaticamente podem ter usuários mais fidelizados. Além disso, eles darão mais produtividade ao profissional, melhorando o fluxo da companhia. Já carros autônomos poderão ser empregados em sistemas de logística, reduzindo custos.
Para saber a hora certa de investir nessas tecnologias, é crucial que a empresa se mantenha a par das tendências do mercado. Além disso, o negócio deve ser capaz de encontrar um bom parceiro para a criação do sistema, garantindo que as aplicações serão alinhadas com as suas demandas e possam sempre entregar bons resultados.
Os próximos anos serão marcados pela presença da inteligência artificial no nosso dia a dia. Ela deixará de ser apenas um recurso presente em assistentes pessoais para auxiliar veículos autônomos, otimizar serviços de gestão predial, criar alarmes mais eficazes e dar mais precisão a tratamentos de saúde.
Na tecnologia, o seu uso será disseminado. A integração da IA aos sistemas permitirá um fluxo de trabalho com menos erros, a criação de funcionalidades com maior nível de otimização e uma taxa menor de erros na entrega de resultados.
De sistemas de segurança digital capazes de identificar ameaças de modo proativo a aplicativos de análise de dados que se otimizam automaticamente, muitas serão as ferramentas de TI que terão ganhos com o uso da inteligência artificial. Para quem trabalha na área, se manter atento a essas mudanças será fundamental. Assim, será possível encontrar soluções alinhadas com as metas e o perfil do negócio para criar serviços inovadores e competitivos.
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