A última década foi marcada por um crescimento expressivo de ferramentas, aplicações e plataformas baseadas em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). Essas tecnologias impactaram áreas como saúde, manufatura, direito, finanças, varejo, mercado imobiliário, contabilidade, marketing digital e diversos outros setores.
As empresas estão investindo cada vez mais em pesquisas em IA para descobrir como aproximar essa tecnologia das pessoas. Até 2025, a receita global proveniente apenas de software de IA deverá ultrapassar US$ 100 bilhões (Figura 1). Isso significa que continuaremos acompanhando a evolução das tecnologias relacionadas à Inteligência Artificial (IA) e ao Machine Learning (ML) no futuro previsível. A IA evolui em um ritmo extremamente acelerado, portanto é necessário acompanhar continuamente as tendências mais recentes para manter-se atualizado. Vamos conhecer os principais tópicos que você precisa saber sobre as tendências mais recentes em Inteligência Artificial.
Automação Inteligente de Processos
Uma das tendências tecnológicas mais recentes é a busca das organizações por ferramentas de automação inteligente capazes de solucionar desafios de negócios e aumentar produtividade, eficiência e precisão, gerando benefícios para toda a organização. Uma das evoluções mais importantes nesse cenário é a Automação Inteligente de Processos (Intelligent Process Automation – IPA), que combina tecnologias de Automação Robótica de Processos (Robotic Process Automation – RPA) e Inteligência Artificial (IA) para viabilizar a automação completa de processos de negócio e acelerar a transformação digital.
Na RPA, “robôs” de software executam tarefas digitais repetitivas e baseadas em regras, utilizando dados estruturados. No entanto, atualmente muitos processos de negócios recebem ou geram grandes volumes de dados não estruturados e em tempo real. A IPA torna possível automatizar esses processos ao incorporar recursos de machine learning, análise de dados e tecnologias cognitivas, como visão computacional, Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing – NLP) e lógica fuzzy.
Espera-se que a adoção da IPA continue crescendo nos próximos anos, com uma expansão significativa em diversos setores da indústria.
Uma Mudança em Direção à Cibersegurança
Com os dados se tornando mais valiosos do que nunca, não faltam cibercriminosos em busca de novas formas de comprometê-los. Um dos pontos fracos de sistemas de IA menos sofisticados é que eles podem ser manipulados por hackers para obter acesso a informações sensíveis. Por isso, uma das principais tendências em Inteligência Artificial é o desenvolvimento de tecnologias capazes de reconhecer e relatar os tipos mais comuns de ataques cibernéticos.
Softwares antivírus também estão sendo desenvolvidos com o auxílio da IA, uma vez que essa tecnologia pode ajudar a impedir que ameaças de malware causem consequências graves. No ambiente corporativo, ferramentas de cibersegurança baseadas em IA também são capazes de coletar dados das redes de comunicação da empresa, das atividades digitais, dos sistemas transacionais, dos sites corporativos e de outras fontes públicas externas.
Essas ferramentas executam algoritmos capazes de identificar padrões e detectar ou prever atividades maliciosas, possíveis violações de dados e outras ameaças à segurança. Essa é uma tendência que deve continuar se fortalecendo no futuro, à medida que criminosos desenvolvem continuamente novos tipos de malware e métodos de obtenção de dados.
IA para Serviços Personalizados
À medida que a Inteligência Artificial se torna mais poderosa e eficiente na análise de mercados e perfis de consumidores, a obtenção de dados dos clientes torna-se cada vez mais acessível. Uma das principais tendências da IA no marketing é o foco crescente na oferta de serviços personalizados.
Uma das formas mais comuns de alcançar essa personalização é por meio da análise da atividade online de usuários que pesquisam determinadas palavras-chave. Esse nível de personalização tende a proporcionar uma experiência muito melhor aos clientes, contribuindo diretamente para o aumento da receita das empresas que adotam essa estratégia.
À medida que o machine learning se torna mais eficiente em compreender as necessidades e preferências das pessoas em diferentes situações, a Inteligência Artificial deixará de ser apenas uma ferramenta de vendas para assumir um papel cada vez mais próximo de um assistente digital.
Desenvolvimento Automatizado de IA
Nos próximos anos, espera-se uma evolução significativa na área conhecida como “IA para IA” (AI for AI): o uso da própria Inteligência Artificial para automatizar as etapas e os processos envolvidos no ciclo de vida de criação, implantação, gerenciamento e operação de modelos de IA. Em determinado nível, a IA será capaz de desenvolver seus próprios algoritmos para resolver problemas, aumentar a eficiência e fornecer aos seres humanos dados valiosos para pesquisa.
O uso de IA automatizada permitirá que até mesmo pessoas sem conhecimentos especializados utilizem algoritmos e técnicas de Inteligência Artificial. Um exemplo é o Google AutoML, uma ferramenta que simplifica a criação de modelos de machine learning e torna essa tecnologia acessível a um público mais amplo.
Essas ferramentas possibilitam criar o nível de personalização necessário sem que o usuário precise conhecer em detalhes os complexos workflows de machine learning. Embora esse tipo de tecnologia ainda esteja em seus estágios iniciais, a IA automatizada apresenta um crescimento acelerado e desponta como uma das principais tendências da Inteligência Artificial.
Veículos Autônomos
Com empresas como Samsung, NVIDIA, Volkswagen, Uber e Waymo (Google) investindo fortemente nesse segmento, o desenvolvimento da condução autônoma avançou de forma significativa. O papel da Inteligência Artificial nos veículos autônomos já é amplamente conhecido e, para explorar todo esse potencial, montadoras e empresas de tecnologia vêm investindo bilhões de dólares nessa área.
Esse movimento é impulsionado pelos benefícios econômicos e sociais que a tecnologia pode proporcionar. As fabricantes de automóveis esperam que a condução autônoma se torne um importante diferencial competitivo e influencie a decisão de compra dos consumidores. Já os defensores dessa tecnologia acreditam que os veículos autônomos poderão reduzir significativamente o número de mortes no trânsito, oferecendo uma alternativa de transporte mais segura e eficiente.
Incorporação do Reconhecimento Facial
O reconhecimento facial tornou-se uma das tecnologias de maior destaque nos últimos anos. Ele está cada vez mais presente em diferentes aspectos do cotidiano e vem sendo adotado por organizações públicas e privadas para diversas finalidades, incluindo sistemas de vigilância e segurança.
Cada vez mais países estão se preparando para incorporar tecnologias de reconhecimento facial como forma de fortalecer suas medidas de segurança. Paralelamente, algoritmos de deep learning estão sendo desenvolvidos para ampliar as capacidades dessa tecnologia, permitindo que ela vá além da simples identificação de rostos, passando também a interpretar imagens e contextos de forma mais inteligente.
Além da segurança, o reconhecimento facial poderá contribuir para oferecer comunicações e experiências mais personalizadas aos clientes, consolidando-se como uma das principais tendências da Inteligência Artificial para os próximos anos.
Convergência entre IoT e Inteligência Artificial
As fronteiras entre a Inteligência Artificial (IA) e a Internet das Coisas (IoT) estão se tornando cada vez menos definidas. Embora ambas sejam tecnologias independentes, sua utilização em conjunto está criando oportunidades muito mais avançadas e inovadoras.
Os dispositivos da Internet das Coisas (IoT) geram enormes volumes de dados que precisam ser analisados para produzir informações úteis para a tomada de decisões. Por outro lado, os algoritmos de Inteligência Artificial dependem desses dados para realizar inferências e gerar resultados. Dessa forma, os dados coletados pelos dispositivos IoT alimentam os algoritmos de IA, que produzem informações valiosas posteriormente utilizadas pelos próprios sistemas IoT.
A capacidade da IA de extrair rapidamente insights a partir dos dados torna os sistemas IoT significativamente mais inteligentes. Nos próximos anos, estima-se que mais de 80% dos projetos corporativos de IoT incorporarão algum tipo de Inteligência Artificial, um crescimento expressivo em relação aos cerca de 10% observados atualmente.
IA na Saúde
As contribuições da Inteligência Artificial (IA) para o setor da saúde estão promovendo avanços significativos, permitindo que pessoas em todo o mundo recebam um atendimento mais seguro, eficiente e de maior qualidade, além de facilitar a detecção, a prevenção e o tratamento de doenças.
A capacidade da IA de coletar dados em tempo real provenientes de prontuários eletrônicos, admissões em departamentos de emergência, utilização de equipamentos, níveis de ocupação, disponibilidade de profissionais e diversas outras fontes — e de interpretá-los e analisá-los de forma inteligente — possibilita uma ampla gama de aplicações voltadas à melhoria da eficiência operacional e da qualidade do atendimento hospitalar.
Outra área em que a IA vem se destacando é a descoberta e o desenvolvimento de novos medicamentos, acelerando processos que tradicionalmente exigiam anos de pesquisa.
A Inteligência Artificial também desempenhou um papel fundamental no enfrentamento da pandemia de COVID-19. A tecnologia foi utilizada para identificar pacientes infectados e mapear regiões com maior incidência da doença. Técnicas de IA também aceleraram pesquisas relacionadas ao desenvolvimento e ao reaproveitamento de medicamentos e vacinas.
Além disso, pesquisadores desenvolveram câmeras térmicas e aplicativos para smartphones baseados em IA capazes de estimar a temperatura corporal das pessoas e reunir informações para organizações de saúde. Robôs inteligentes também foram empregados para realizar entregas sem contato (“contactless delivery”) a pacientes em isolamento, auxiliando as equipes médicas na manutenção de ambientes hospitalares desinfetados e seguros.
Inteligência Aumentada
Para aqueles que ainda se preocupam com a possibilidade de a Inteligência Artificial substituir empregos, o crescimento da Inteligência Aumentada representa uma tendência bastante positiva. Em vez de substituir as pessoas, essa abordagem combina as melhores capacidades humanas com o poder da tecnologia, permitindo que as organizações aumentem a eficiência, a produtividade e o desempenho de suas equipes.
Segundo previsões do Gartner, até 2023, cerca de 40% das equipes de infraestrutura e operações de grandes empresas utilizarão automação aprimorada por Inteligência Artificial, resultando em ganhos significativos de produtividade.
Setores como saúde, varejo e turismo já vêm explorando aplicações de Inteligência Aumentada em seus processos. Como consequência dessa tendência, espera-se um crescimento contínuo no desenvolvimento de aplicações que utilizam recursos de IA para ampliar as capacidades humanas, tornando profissionais e sistemas cada vez mais eficientes na tomada de decisões e na execução de tarefas.
Inteligência Artificial Explicável (Explainable AI)
Apesar de sua ampla adoção, a Inteligência Artificial ainda enfrenta desafios relacionados à confiança. Grande parte dos resultados produzidos pelos modelos de machine learning torna-se difícil de interpretar durante o processo de tomada de decisão, caracterizando o chamado problema da “caixa-preta” (black box). Em muitos casos, é praticamente impossível explicar como o sistema chegou a determinada conclusão.
A Inteligência Artificial Explicável (Explainable AI – XAI) surgiu justamente para tornar esse processo mais transparente. Seu objetivo é simplificar e visualizar a forma como modelos de machine learning tomam decisões, permitindo que usuários e especialistas compreendam os fatores que influenciaram cada resultado.
Existe um movimento cada vez mais forte em direção ao desenvolvimento e à implantação de sistemas de IA transparentes, auditáveis e facilmente interpretáveis. Ao mesmo tempo em que as empresas buscam compreender melhor o funcionamento de seus modelos e algoritmos, os fornecedores de soluções de IA e machine learning vêm desenvolvendo ferramentas capazes de tornar esses modelos cada vez mais explicáveis para seus usuários, aumentando a confiança, a rastreabilidade e a adoção da tecnologia em aplicações críticas.
Inteligência Artificial Ética
A crescente demanda por Inteligência Artificial Ética (Ethical AI) está entre as principais tendências emergentes da tecnologia. No passado, organizações que adotavam Machine Learning e outras tecnologias de Inteligência Artificial dedicavam pouca atenção aos impactos éticos dessas soluções. Atualmente, porém, consumidores e colaboradores cada vez mais orientados por valores esperam que as empresas desenvolvam e utilizem a IA de forma responsável.
Nos próximos anos, será cada vez mais comum que empresas escolham fazer negócios com parceiros comprometidos com a ética no uso dos dados e que adotem práticas de governança e tratamento de informações alinhadas aos seus próprios valores e aos de seus clientes.
Mais do que qualquer outra tendência tecnológica, a evolução da Inteligência Artificial promete inúmeras possibilidades. Os avanços observados são significativos e evidenciam o crescente nível de inteligência demonstrado pelas máquinas. Se você pretende iniciar ou expandir soluções de negócios baseadas em IA, as tecnologias apresentadas a seguir podem representar excelentes opções para acelerar esse desenvolvimento.
BeagleBone AI
É uma das maneiras mais rápidas de levar Inteligência Artificial embarcada para aplicações de Edge AI. Essa plataforma de IA extremamente flexível e de alto desempenho é resultado de vários anos de pesquisa em computadores Linux de placa única (Single Board Computers – SBCs) de hardware aberto.
O BeagleBone AI pode ser utilizado para automatizar ambientes como linhas de produção, residências, escritórios ou laboratórios. Seu alto desempenho é proporcionado pelo Texas Instruments Sitara AM5729, um SoC equipado com um processador dual-core Arm Cortex-A15 de 1,5 GHz e núcleos Embedded Vision Engine (EVE) dedicados ao processamento neural, que fornecem os recursos de Inteligência Artificial embarcados no dispositivo.
Avnet’s Ultra96-V2
É uma plataforma de fácil utilização baseada no Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC, que integra um sistema de processamento em tempo real multiprocessado com dois núcleos Arm Cortex-R5F e lógica programável (FPGA). Esse equilíbrio entre alto desempenho e baixo consumo de energia é alcançado por meio da lógica programável, que acelera a execução de algoritmos de machine learning (ML).
The Raspberry Pi 4 Model B
É o mais recente integrante da popular família de computadores Raspberry Pi. Em comparação com seu antecessor, o Raspberry Pi 3 Model B+, oferece um aumento significativo no desempenho do processador, recursos multimídia aprimorados, maior capacidade de memória e conectividade mais avançada, tornando-se uma plataforma ainda mais adequada para executar modelos de Inteligência Artificial (IA).
Arduino Portenta H7
Programe-o utilizando linguagens de alto nível e aplicações de Inteligência Artificial, enquanto executa operações de baixa latência em seu hardware configurável. O Arduino Portenta pode executar facilmente aplicações desenvolvidas com TensorFlow™ Lite, permitindo, por exemplo, que um de seus núcleos processe em tempo real um algoritmo de visão computacional, enquanto o outro executa tarefas de baixo nível, como o controle de motores ou o gerenciamento da interface com o usuário.
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* Texto originalmente publicado em: link
