O que é inteligência artificial e como ela funciona?

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Parece que a inteligência artificial (IA) está por toda parte — nas notícias, em quase todos os blogs de negócios (aqui estamos nós) e nas conversas em reuniões familiares —, e por um bom motivo. A IA está mudando a maneira como nos relacionamos com o mundo.



Para pequenos empresários e empreendedores, os benefícios desta tecnologia são praticamente ilimitados. Você pode usá-la para impulsionar seus esforços de marketing, otimizar as operações e até mesmo criar um site com inteligência artificial. Mas o que é IA e como a IA funciona? Junte-se a nós e conheça um pouco sobre essa tecnologia fascinante.

O que é IA?​

Apesar do amplo contexto envolvido, a pergunta “o que é inteligência artificial” é fácil de ser respondida: IA é a capacidade que uma máquina tem de imitar a maneira como nosso cérebro processa informações. Ela utiliza algoritmos e regras para analisar conjuntos de dados extensos a fim de identificar padrões que servem de base para seus modelos de tomada de decisão.



A IA não é uma tecnologia única, mas um conjunto diversificado de tecnologias e metodologias que colaboram para aprimorar a inteligência das máquinas. Ao integrar a IA aos seus processos de negócios e fluxos de trabalho, compreender esses componentes pode ajudar você a aproveitá-la de forma mais eficaz.

A história da inteligência artificial​

A história da inteligência artificial (IA) remonta a tempos antigos, mas a era moderna da IA começou em meados do século XX. Aqui está uma breve recapitulação:

Conceitos iniciais (Antiguidade–Século XX):​

• A ideia de criar seres artificiais com inteligência semelhante à humana remonta à mitologia antiga.
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• No século XVII, o filósofo e matemático René Descartes explorou o conceito de autômatos e raciocínio mecânico.

A Conferência de Dartmouth (1956):​

• O termo "inteligência artificial" foi cunhado na Conferência de Dartmouth em 1956, onde pesquisadores, incluindo John McCarthy e Marvin Minsky, se reuniram para discutir a possibilidade de criar máquinas que reproduzissem a inteligência humana.

Pesquisas iniciais sobre IA (décadas de 1950 a 1960):​

• As primeiras pesquisas sobre IA se concentraram na IA simbólica, usando regras e lógica para representar o conhecimento.
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• Em 1956, Allen Newell e Herbert A. Simon desenvolveram o Logic Theorist, o primeiro programa de IA capaz de provar teoremas matemáticos.
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• Na década de 1960, houve o desenvolvimento de sistemas especializados, que eram baseados em regras e projetados para resolver problemas específicos.

Inverno da IA (décadas de 1970 a 1980):​

• O progresso da IA desacelerou durante as décadas de 1970 e 1980 devido aos desafios no desenvolvimento de algoritmos eficazes e às limitações de hardware dos computadores.
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• O financiamento para a pesquisa de IA diminuiu, levando ao que é conhecido como o "inverno da IA".

Renascimento e novas abordagens (década de 1990):​

• A IA teve um renascimento na década de 1990, com os avanços no machine learning, nas redes neurais e na disponibilidade de computadores mais potentes.
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• O surgimento de aplicativos práticos, como o reconhecimento de fala e a visão computacional, contribuiu para renovar o interesse pela IA.

Machine learning e deep learning (anos 2000 até o presente):​

• O século XXI registrou avanços significativos em machine learning (ou aprendizado de máquina), especialmente com o surgimento do deep learning (ou aprendizado profundo).
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• O deep learning, possibilitado por redes neurais com várias camadas, levou a avanços no reconhecimento de imagens, no processamento de linguagem natural e em outros aplicativos de IA.

IA atual (década de 2010 até o presente):​

• As tecnologias de IA estão cada vez mais integradas a vários setores, incluindo saúde, finanças e veículos autônomos.
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• O processamento de linguagem natural (PLN) e a aprendizagem por reforço desempenharam papéis importantes no desenvolvimento de aplicativos de IA.

Desafios éticos e sociais:​

• Há um foco cada vez maior em considerações éticas na inteligência artificial, na parcialidade dos algoritmos e no impacto social da IA sobre os empregos e a privacidade.
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• A história da IA é caracterizada por ciclos de entusiasmo, seguidos por períodos de ceticismo e estagnação. Nos últimos anos, a IA fez avanços notáveis, impactando vários aspectos da nossa vida diária e mantendo-se como um campo dinâmico de pesquisa e desenvolvimento.

 

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Os campos da IA explicados de forma simples​

IA é um conceito geral, um termo abrangente que engloba uma grande variedade de campos e técnicas especializadas. É importante observar que esses campos não são completamente independentes — eles frequentemente se cruzam e se complementam. Aqui está uma amostra dos diferentes campos da IA:

Machine learning (ML)​

O coração e a (não exatamente) alma da IA, o ML refere-se à capacidade das máquinas de aprender por conta própria e melhorar o desempenho ao longo do tempo sem a necessidade de intervenção humana. O ML usa dados como base para o aprendizado.



É por meio do ML que seu serviço de streaming favorito aprende o que você gosta, sugerindo Imagine Dragons se você passou a semana toda escutando Coldplay.

Deep learning (DL)​

Um subconjunto do ML, o deep learning usa redes neurais de várias camadas para analisar dados e executar tarefas complexas.



Enquanto o ML é mais amplo e se refere às técnicas gerais que permitem que as máquinas aprendam por conta própria, o DL é uma abordagem específica dentro do machine learning que faz uso de redes neurais para concluir uma tarefa semelhante à humana (como ver, escrever ou criar arte).

Redes neurais​

As redes neurais, ou "redes neurais artificiais (RNAs)", são componentes do deep learning que imitam a funcionalidade de processamento de dados do cérebro humano.



Uma rede neural é composta de várias camadas de neurônios artificiais (chamados de "nós") que são usados para processar todos os dados sobre os quais tanto falamos. As redes neurais são complexas, portanto, vamos detalhá-las abaixo.

Processamento de linguagem natural ( PLN)​

PLN é um ramo da IA que capacita as máquinas a entender, processar e imitar a linguagem humana. Vemos isso mais comumente em assistentes de voz, como a Alexa da Amazon e o Assistente do Google, que respondem adequadamente quando damos ordens a eles (por exemplo, "Toque 'Fix you' do Coldplay no Amazon Music").



O PNL é responsável por dizer à Alexa para tocar uma música em vez de comprar um forno importado de R$ 2.000. Ou seja, o PLN é a maneira pela qual as máquinas entendem os comandos humanos e respondem de uma forma que soe natural.

 

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Visão computacional (CV)​

Computadores que conseguem entender dados visuais, como fotos e vídeos, são um tanto quanto assustadores, mas também importantes para imitar a forma como os seres humanos processam informações.



A CV interpreta dados visuais, como fotos e vídeos, para tomar decisões. Quando uma plataforma social marca você automaticamente na foto de Natal da sua família, isso é a CV em ação.

Raciocínio e solução de problemas​

Os sistemas de IA simulam o raciocínio humano para resolver problemas. A palavra-chave aqui é "simular". Até o momento, os computadores não conseguem raciocinar da mesma forma que as pessoas.



Em vez disso, eles usam dados, algoritmos e probabilidades para tomar decisões. Isso pode se manifestar na forma de um computador enxadrista planejando seu próximo movimento ou o ChatGPT respondendo a uma pergunta com base em como já respondeu a perguntas anteriormente.

Percepção​

Percepção é uma função da IA que tem relação com interpretação. Os sistemas de IA usam sensores para perceber cenários do mundo real e comunicar insights e informações aos seres humanos.



É assim que seu carro avisa quando um objeto está muito próximo. Os carros autônomos levaram isso a um novo patamar, usando sensores e percepção para navegar e evitar obstáculos.

Computação cognitiva (CC) ​

Pense na computação cognitiva como a prima inteligente da IA. Ela imita os processos de pensamento humano usando algoritmos e dados, tomando decisões, fazendo previsões e fornecendo percepções.



Os sistemas de CC não conseguem reproduzir perfeitamente o pensamento humano (pelo menos, não ainda), mas são treinados para entender o contexto, além do conteúdo. Por exemplo, se você estiver conversando sobre "Apple" no contexto de tecnologia, um sistema cognitivo não começará a falar sobre salada de frutas.

IA forte vs. IA fraca vs. IA superinteligente​

A inteligência artificial evoluiu significativamente desde que os seres humanos lançaram as bases para ela, no início do século XX, mas ainda temos apenas o que é comumente conhecido como IA fraca ou IA estreita. IA fraca refere-se a sistemas de IA desenvolvidos e treinados para tarefas ou áreas específicas.



Esses sistemas se destacam em contextos predefinidos, mas não têm a inteligência ampla e geral dos seres humanos. Por exemplo, os criadores de sites com IA são uma forma de IA fraca, pois sua única finalidade é ajudar você a criar um novo site. O ChatGPT também é uma forma de IA fraca, pois sua única tarefa é gerar respostas de texto em linguagem natural.



Por outro lado, a comunidade de pesquisa e desenvolvimento de IA ainda está se esforçando para obter uma IA forte (também conhecida como IA geral). A expectativa é que um dia seja possível replicar uma inteligência geral semelhante à humana, com a capacidade de entender, aprender e aplicar o conhecimento em uma ampla gama de tarefas e áreas.



IA superinteligente é a visão da IA que tende a causar arrepios nas pessoas. O termo representa um nível hipotético de inteligência artificial que supera as capacidades humanas em todas as áreas. Ela é mais avançada e capaz do que a IA forte, e até o momento seu desenvolvimento é puramente teórico.

 

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Os diferentes níveis de IA​

A inteligência artificial (IA) pode ser categorizada em vários níveis com base em seus recursos e características. Veja a seguir os níveis típicos de IA:

IA reativa​

Opera somente com dados atuais, concentrando-se em tarefas específicas, sem a capacidade de aprender com a experiência. A IA reativa é excelente para campos como ferramentas de recomendação e filtros de spam, mas tem recursos limitados.



Ela não tem capacidade de previsão e não pode se ajustar ou prever eventos inesperados.

IA de memória limitada​

Esse tipo de IA pode armazenar temporariamente dados de experiências passadas, o que lhe permite aprender e melhorar com o tempo. Um exemplo de IA de memória limitada em ação é o AlphaStar do Google. O Alphastar se aperfeiçoou no game de estratégia StarCraft 2 jogando repetidamente contra si mesmo. Um estudo de 2019 descobriu que ele era um jogador de xadrez melhor do que 99,8% dos jogadores oficialmente classificados.



Como o nome sugere, a IA de memória limitada tem algumas, bem... limitações. Ela requer grandes quantidades de dados para aprender tarefas simples, e qualquer alteração em seu ambiente exige um treinamento completamente novo.

IA de teoria da mente​

Um novo tipo de IA que está sendo desenvolvido atualmente, a IA de teoria da mente refere-se à capacidade de uma máquina de entender as emoções, crenças e formas de pensar humanas.



A IA de teoria da mente pode um dia ser capaz de reconhecer as emoções humanas, o que permitirá que ela responda e se ajuste a elas de forma adequada. Parece assustador? Espere até ler sobre a IA autoconsciente.

IA autoconsciente​

A IA autoconsciente, ou máquinas conscientes, está ciente de seu próprio estado interno e do estado interno de outras pessoas. Esse tipo de inteligência artificial estaria no mesmo nível da inteligência humana, imitando suas emoções, desejos ou necessidades.



Neste momento, a IA autoconsciente está presente exclusivamente em filmes de ficção científica e cenários distópicos.

Como os negócios estão usando a IA?​

Atualmente, os negócios usam ativamente a IA para expandir os recursos existentes e otimizar praticamente tudo, desde o atendimento ao cliente até o desenvolvimento de produtos. Mais especificamente, aqui estão as maneiras pelas quais você pode aproveitar a IA:

 

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IA generativa​

Esse subconjunto da IA concentra-se na criação ou geração de novos conteúdos, dados ou informações, em vez de simplesmente analisar ou processar os dados existentes. Os modelos de IA generativa são projetados para produzir resultados novos e contextualmente relevantes, geralmente na forma de texto, imagens ou áudio.







Esses modelos podem ser treinados para gerar conteúdos que imitam a criatividade humana e podem ser usados em várias aplicações. A inteligência artificial de design do Wix, por exemplo, é uma forma de IA generativa que ajuda a simplificar o processo de desenvolvimento de sites.





Chatbots



Os chatbots de IA usam processamento de linguagem natural (PLN) para entender e responder às consultas dos usuários. Lembra que mencionamos os assistentes de voz, como a Alexa? Os chatbots funcionam de maneira semelhante, interpretando as consultas em linguagem humana e fornecendo respostas relevantes.



Você pode integrar chatbots de atendimento ao cliente em seu site profissional e contas de redes sociais ou ativá-los via SMS para ajudar seus clientes em tempo real. De acordo com a 5ª edição do relatório State of Service, quase metade das empresas no Brasil já utiliza IA no atendimento ao cliente.

Recomendações de produtos​

Principalmente em sites de eCommerce e de varejo, as recomendações de produtos geradas por IA são uma maneira fácil de personalizar a experiência de compra online de seus clientes.



Essas ferramentas de machine learning analisam dados como o comportamento, as preferências e o histórico de compras do usuário para fornecer recomendações relevantes à medida que ele navega no seu site ou aplicativo.

Análise preditiva​

Quando você fornece muitos dados, como padrões climáticos, tendências de consumo e comportamento de compra, para a IA processar, categorizar e analisar, você tem uma fórmula excelente para fazer previsões.



Os proprietários de lojas virtuais podem usar a IA preditiva para prever quais produtos estarão em alta na próxima estação, e os fabricantes podem prever quando seu maquinário provavelmente apresentará problemas.

Automação de marketing​

As ferramentas de automação de marketing podem analisar o comportamento dos clientes, segmentar públicos e, em seguida, usar esses dados para fazer recomendações ou fornecer insights sobre como alocar seus gastos em marketing de forma mais eficaz.



Por exemplo, o relatório de benchmark do Web Analytics apresenta uma análise de dados detalhada do seu site, comparando-o com sites semelhantes e fornecendo insights valiosos para aprimoramento.

 

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Automação operacional​

A automação operacional é um conjunto de tecnologias que podem ser usadas para simplificar e otimizar tarefas repetitivas, manuais e demoradas em uma organização. Seu principal objetivo é aumentar a eficiência, reduzir erros, baixar custos e liberar recursos humanos para trabalhos mais estratégicos e criativos.

Aprimoramento da acessibilidade​

As ferramentas de IA de aprimoramento da acessibilidade são desenvolvidas para melhorar a usabilidade do conteúdo digital para pessoas com deficiências. Por exemplo, o Assistente de Acessibilidade do Wix oferece orientação para acessibilidade web.



O Wix criou a ferramenta para garantir que seus usuários pudessem criar facilmente sites que fossem inclusivos e estivessem em conformidade com os padrões de acessibilidade.

A IA vai roubar seu emprego?​

A discussão sobre IA e mercado de trabalho é compreensivelmente dominada pelo medo, afinal, observamos por décadas a automação eliminar empregos no setor industrial. Por isso, é compreensível que pessoas de diversos setores estejam preocupadas com a possibilidade de serem substituídas por inteligência artificial.



Mas toda mudança tecnológica extingue e também cria empregos. A inteligência artificial – pelo menos em sua configuração atual – não é diferente. Além de poder tornar os profissionais mais produtivos, automatizando tarefas cotidianas e repetitivas, existe muita especulação sobre alguns empregos que podem ser criados a partir dela. Uma coisa é certa: a IA mudará o mercado de trabalho.



Por isso, é importante garantir que você esteja tomando todas as medidas para se preparar, experimentando, aprimorando suas habilidades e trabalhando de forma mais inteligente.

Vantagens da inteligência artificial​

A IA trouxe uma série de vantagens para os negócios. Entre elas:

• Capacidade de analisar e prever dados.
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• Melhoria dos processos de eCommerce e atendimento ao cliente.
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• Maior eficácia na tomada de decisões e execução de tarefas.
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• Possibilidade de automação e consequente aumento da produtividade

Desvantagens da inteligência artificial​

Mas, é claro, há também algumas desvantagens:

• Altos custos de desenvolvimento, sendo um recurso restrito e com adoção desigual.
• Mudanças no mercado de trabalho e a extinção de alguns empregos.
• Algoritmos podem agravar padrões prejudiciais.
• Riscos de segurança em relação à coleta e ao armazenamento de dados pessoais.

 

[kok@s]

Sair do uso óbvio da inteligência artificial (IA) é um desafio e um caminho de alto potencial para quem vive a nova era da tecnologia.


Ouvimos falar dos benefícios e possibilidades da IA com muito mais frequência depois do lançamento do ChatGPT, no fim de 2022. A ferramenta trouxe como principal transformação o acesso mais fácil aos produtos que se baseiam em modelos de linguagem natural, mas fica a dica: ela não é a única!


Para falar de IA é preciso ir muito além da pesquisa automatizada e da capacidade de aprendizado das máquinas. O tema é muito mais antigo do que muitos imaginam e apresenta oportunidades infinitas de desenvolvimento e evolução. Mas, para isso, precisa ser melhor compreendido e aprofundado.


Atualmente, são muitas as ferramentas que englobam o uso de IA, ajudando pessoas com respostas rápidas e empresas na tomada de decisão estratégica, só para mencionar o mais comum. O impacto de explorar ações conjuntas com a tecnologia pode ser cada vez mais forte e transformador, colocando-a em um lugar de destaque tanto para empresas quanto para escolas e governos.


Neste artigo, vamos falar sobre o conceito da inteligência artificial, como ela funciona, sua história e como ela pode ser aplicada no dia a dia de pessoas e corporações. Vamos lá?

O que é IA​

A IA é um tema atrelado à ciência da computação que busca criar sistemas em que máquinas simulem o comportamento humano e desempenhem atividades de forma autônoma. Seu objetivo principal é fazer que computadores executem tarefas com a mesma capacidade cognitiva que humanos, atuando com inteligência e velocidade.



De forma geral, a IA inclui habilidades de aprendizado automático, resolução de problemas, raciocínio lógico e compreensão da linguagem natural. Com esses aspectos, as máquinas passam a ser capazes de tomar decisões complexas baseadas em análise de padrões e em dados coletados.



Assim, ela é a forma como chamamos softwares e dispositivos que conseguem simular o comportamento humano para executar tarefas, sem a interferência de pessoas. Incluindo áreas como Machine Learning, Deep Learning e Robótica, ela pode se desenvolver para entregar produtos e serviços diferentes, partindo do assistente de voz e chegando a algoritmos complexos.



Variando em relação à sua capacidade e sua função, cada tipo de IA pode ser tratado como um modelo diferente, ganhando atualizações a cada novo lançamento. Desenvolvidos há mais de 70 anos, os diversos tipos de inteligência artificial têm como característica a aplicação prática em nossas rotinas, podendo apoiar ações de forma mais automatizada e rápida.

Como surgiu a inteligência artificial​

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Foi lá por 1950 que a IA começou a ser explorada por ramos da ciência. Se hoje conseguimos saber a previsão do tempo na nossa cidade só com um comando de voz ou ter imagens produzidas em segundos a partir de ferramentas de automação, tudo se deve aos primeiros estudos voltados à criação de máquinas inteligentes.​

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Inicialmente pesquisadas por cientistas como Allen Newell, Herbert Simon e John McCarthy, que participaram do célebre encontro de Dartmouth, em 1956, sua técnica foi sendo aprimorada a partir de iniciativas concentradas principalmente nos Estados Unidos. Universidades como a Carnegie Mellon e o MIT foram pioneiras em investir na ideia, encorajando eventos e pesquisas sobre o tema.


Passando pela vitória do computador em um jogo de xadrez com um ser humano, várias funcionalidades foram gradualmente sendo desenvolvidas a partir de técnicas como o aprendizado de máquina, em que computadores assimilam padrões para tomar decisões e executar tarefas.


Assim, entendendo a linguagem natural e traduzindo em ações práticas, a IA foi passando por evoluções significativas e, nas últimas décadas, ganhando aplicações na indústria e no mundo dos negócios — gerando curiosidade, mas também resistência.

 

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Como funciona a inteligência artificial​

A inteligência artificial funciona basicamente a partir da coleta de dados e do processamento deles, executando algoritmos e aplicando decisões em tarefas pré-definidas. Sua usabilidade e efetividade aumentam à medida que a máquina vai aprendendo e avaliando padrões por sua própria experiência, usando a técnica de machine learning.



Junto da evolução dos estudos da área, o aumento no volume de dados disponíveis é outro grande impulsionador do uso da IA, que absorve nessas informações parte relevante do seu conhecimento. Assim, seu processo de funcionamento começa na etapa de coleta de dados e segue diversas técnicas para entregar as melhores funções e respostas. Veja algumas delas.

• Coleta de dados: dando início ao seu processo analítico, a tecnologia que aplica a Inteligência Artificial precisa receber uma quantidade relativa de dados válidos, para apreender e então gerar novas informações. Esses dados podem ser textos, experiências, áudios, vídeos, imagens, etc.

• Processamento de dados: uma vez coletadas as informações, a máquina faz a análise de cada uma delas para chegar a decisões e conclusões. Esse alto volume de dados passa por uma etapa de filtro e seleção do que realmente é relevante para a tarefa em curso.
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• Aprendizado e treinamento: cada ação executada exige uma experiência anterior, que vai sendo replicada até chegar a uma entrega definitiva. Assim, nessa etapa o modelo de IA ajusta seus parâmetros para aprender com seu próprio histórico, evoluindo a cada nova tentativa.

• Aprimoramento contínuo: a característica de aprendizado é fundamental para qualquer tipo de IA, sendo responsável por tornar a máquina mais inteligente a cada nova coleta de dados. Assim, faz parte do seu funcionamento se manter analisando e evoluindo.
  

• Análise humana: muitas vezes, a Inteligência Artificial funciona a partir do apoio de seres humanos, para então se tornar autônoma. Esse feedback frequente a ajuda a chegar a resultados cada vez melhores, aplicada, por exemplo, nos ajustes dados após uma resposta criada pelo ChatGPT.

Tarefas simples e corriqueiras, como um filtro de mensagens mais importantes que precisam ser respondidas naquele dia, podem ser facilmente executadas por uma inteligência artificial a partir do entendimento de seu funcionamento.


Coletando os dados corretos e entendendo padrões, ela consegue aplicar algoritmos em tomadas de decisão, da mesma forma que fazemos, usando para isso a construção de modelos específicos e adequados de IA. Essa é a base dos aplicativos chamados “copilotos”.

Tipos de Inteligência Artificial​

Falamos bastante sobre o ChatGPT, justamente por ele ser uma ferramenta que tem apoiado a “difusão” da IA. Acontece que esse é apenas um dos tipos existentes. Os diferentes modelos de IA possuem especificidades em capacidade e função, refletindo também em uma variedade de usos. Conheça alguns deles:

1. Inteligência Artificial Fraca: também conhecida como Narrow AI, esse tipo de IA é usada para executar tarefas limitadas e específicas, focando tipos reduzidos de atividades que podem ser desempenhadas. Exemplo de IA fraca é a Alexa, que usamos para pedir uma música ou ouvir as notícias do dia.
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3. Inteligência Artificial Forte: também conhecida como inteligência artificial geral (AGI), esse tipo de IA é mais amplo e consegue executar tarefas mais abrangentes e próximas às capacidades de um ser humano. Usam técnicas pautadas no raciocínio lógico e conseguem compreender textos e comandos de forma complexa. Em desenvolvimento, a IA forte ainda não tem exemplos práticos disponíveis, e é tema de diversas discussões na área por criar o potencial de uma autonomia excessiva para máquinas e computadores.
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5. Inteligência Artificial baseada em regras: muito pautada pela análise de padrões, a Rule-Based AI usa regras pré-programadas para executar tarefas. A partir de algoritmos que levam em conta históricos e regras, esse modelo usa scripts para tomar decisões, funcionando, por exemplo, em chatbots de atendimento ao cliente e geração de relatórios automatizados.
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7. Inteligência Artificial Cognitiva: talvez a mais comum no uso diário de pessoas comuns, essa estrutura de IA é a mais inspirada na cognição humana. Sua característica principal está em replicar o comportamento de pessoas comuns, respondendo a perguntas de forma natural. Exemplos dela são o famoso ChatGPT, além de tradução de idiomas e o uso de tecnologias para diagnóstico de doenças e assistência médica.
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9. Inteligência Artificial baseada em aprendizado de máquina: usando a técnica do machine learning, esse modelo se baseia em algoritmos que aprendem sozinhos a partir da coleta de dados, podendo ou não ser supervisionado e treinado com dados rotulados, aprendendo a identificar padrões por conta própria. Como referência desse tipo temos a identificação de imagens por padrão e a tradução automática de documentos e frases para diferentes idiomas.
   
   
10. Inteligência Artificial de Visão Computacional: esse tipo de IA usa computadores para reconhecer elementos importantes do mundo exterior, como rostos, passagem de veículos ou identificação de objetos. Usado em carros autônomos para a detecção de obstáculos e decisões de caminho, também pode ser aplicado em reconhecimento facial e de voz, tanto em dispositivos quanto em ambientes físicos.

Além desses tipos, conta-se com outros modelos que podem ser acessados e aplicados no nosso cotidiano, como a IA de Processamento de Linguagem Natural e a IA baseada em Redes Neurais Artificiais, por exemplo. 

Os diversos tipos diversos e exemplos de aplicação mostram uma evolução da disciplina e do desenvolvimento de tecnologias, abrindo cada vez mais portas para a interação entre máquinas autônomas e atividades humanas.

 

[kok@s]

Aplicações da Inteligência Artificial​

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O uso prático da IA já é uma realidade há algum tempo e deve continuar em evolução. Hoje, decisões médicas são tomadas a partir do uso do aprendizado de máquina e da aplicação de algoritmos para detecção de doenças e indicação de tratamento.



Apoiando a própria capacidade cognitiva dos seres humanos, a tecnologia vem se mostrando uma aliada importante para que soluções rápidas e efetivas sejam encontradas, resolvendo problemas que podem transformar a vida de pessoas e a sociedade de forma geral.



Somente na medicina, o tempo gasto na pesquisa pelo medicamento certo pode ser poupado se uma ferramenta for capaz de analisar dados de histórico da doença e do paciente em tratamento, para então sugerir o composto com maior potencial de cura.



Essa aceleração no processo da tomada de decisão feita de forma confiável pode ser decisiva não só para o trabalho dos profissionais de saúde, mas para a vida de alguém.



Passando por aplicações na indústria automobilística e na busca por empregos, o uso da IA pode ser estendido para diversas ações, tanto do dia a dia quanto do mercado. Veja, a seguir, alguns exemplos de aplicações a IA.

• No setor financeiro, algoritmos são usados para analisar o cenário, prever comportamentos e indicar as melhores decisões em relação a investimentos e levando em conta o perfil do investidor, além de identificar a apontar possíveis fraudes.
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• No setor de transportes, o desenvolvimento de carros autônomos consegue analisar o ambiente externo e decidir os melhores caminhos para transitar, garantindo a segurança de quem interage com os veículos e poupando o uso de combustíveis fósseis.
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• Ainda em locomoção, o controle de tráfego já utiliza IA para gerenciar o trânsito de pessoas e analisar percursos, reduzindo congestionamentos em grandes cidades e identificando soluções práticas para problemas de mobilidade.
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• Adaptações de linguagem a partir do modelo de Processamento de Linguagem Natural ajudam a traduzir conteúdos para outros idiomas de um jeito mais natural e efetivo, além de permitir adaptações em modelos de linguagem para apoiar o aprendizado de crianças e adultos nas escolas.
  
• Falar com um atendente ou resolver um problema relacionado a um produto ou a um serviço tem sido um processo muito mais fácil com o uso de chatbots e automações que dão a resposta certa sem precisar esperar por alguém do outro lado da linha.

• Também no varejo, o aprendizado de máquina e a análise de padrões da IA ajuda lojas a sugerirem os melhores produtos a seus clientes, além de auxiliar nas análises de nível de estoque e prever comportamentos e demandas de mercado.

A lista não para por aí. Análise de preços, hotelaria, previsibilidade do mercado financeiro entre tantas outras aplicações não só são possíveis para a IA como já estão em uso em diversos lugares. E sua presença tende a ser cada vez maior, à medida que novos estudos e avanços tecnológicos sejam feitos para a área.

Inteligência Artificial e o futuro do trabalho ​

E o que tudo isso implica para o mercado de trabalho? A IA pode tomar o emprego e a função das pessoas em breve? Perguntas assim vão sendo respondidas a cada nova etapa de desenvolvimento e evolução da tecnologia, mostrando na prática como podemos interagir com ela.


Toda revolução, de alguma forma, gera medo. Foi assim com a indústria, com os carros e com a internet. Entre os maiores deles está a substituição no mercado de trabalho. Mas, assim como mostra a história, todo desenvolvimento vem para somar e criar novas possibilidades.


Olhando para a história do mundo e para as oportunidades que podem ser criadas a cada novo passo da humanidade, a IA tende a ocupar um espaço cada vez mais relevante na execução de tarefas do dia a dia, poupando tempo em atividades repetitivas e nos apoiando em decisões cada vez mais estratégicas.


Por isso, olhar para a IA como um copiloto talvez seja o melhor caminho para encontrar nela a parceria ideal, impulsionando as capacidades e habilidades que temos e que não podem, ainda, ser executadas por uma máquina.

 

[orban89]

 

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Inteligência Artificial: 9 perguntas e respostas sobre IA​

A ANACOM assume um papel central na aplicação do Regulamento da Inteligência Artificial (RIA), como uma das entidades designadas, para proteger os direitos fundamentais e tem preocupações ao nível da promoção da literacia digital em matéria de IA. É no âmbito da literacia, que a ANACOM divulgou um conjunto de perguntas e respostas sobre os modelos e sistemas de IA.






A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da informática que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Isto inclui habilidades como aprendizagem, raciocínio, reconhecimento de padrões, tomada de decisões e compreensão da linguagem natural.



A ANACOM divulgou agora um conjunto de perguntas e respostas sobre os modelos e sistemas de IA de finalidade geral no âmbito do RIA.







1. O que são modelos de IA de finalidade geral?



Os modelos de inteligência artificial (IA) de finalidade geral são modelos de IA que são treinados com um grande volume de dados, com generalidade significativa, podendo ser usados para uma vasta gama de tarefas distintas, como, por exemplo, o reconhecimento de voz/imagem, a geração de áudio/vídeo ou a resposta a perguntas. Os modelos de IA de finalidade geral podem ser colocados no mercado de várias formas, nomeadamente através de bibliotecas ou de interfaces de programação de aplicações. Estes modelos podem ser alterados ou aperfeiçoados em novos modelos.



2. Os modelos de IA de finalidade geral são uma subcategoria de sistemas de IA?



Não. Os modelos de IA são componentes essenciais dos sistemas de IA, mas não constituem, por si só, sistemas de IA. Os modelos de IA são tipicamente integrados e fazem parte integrante dos sistemas de IA, sendo necessária a adição de outros componentes – como, por exemplo, uma interface de utilizador – para se tornarem sistemas de IA.



3. O que são sistemas de IA de finalidade geral?



Os sistemas de IA de finalidade geral são sistemas de IA baseados em modelos de IA de finalidade geral, tendo, por isso, a capacidade de serem usados para diversas funções. Os sistemas de IA de finalidade geral podem ser utilizados diretamente ou como componentes de outros sistemas ou aplicações.



4. Que sistemas de IA podem ser classificados como sistemas de IA de finalidade geral?



Os modelos de IA que podem ser classificados como modelos de IA de finalidade geral são, por exemplo, os grandes modelos generativos de IA, que permitem a criação de novos conteúdos originais, em diversos formatos (ex. imagem, vídeo, áudio). Por conseguinte, os sistemas de IA baseados em modelos desta natureza constituem sistemas de IA de finalidade geral, como é o caso do ChatGPT (da OpenAI), do Gemini (da Google) e do Copilot (da Microsoft).



5. O Regulamento da Inteligência Artificial aplica-se aos modelos de IA de finalidade geral?



Sim.




6. Quais são as obrigações dos fornecedores de modelos de IA de finalidade geral previstas no Regulamento da Inteligência Artificial?




O Regulamento da Inteligência Artificial estabelece regras específicas para os modelos de IA de finalidade geral, nomeadamente em matéria de transparência e de direitos de autor. Caso os modelos de IA de finalidade geral apresentem riscos sistémicos o referido Regulamento prevê obrigações adicionais, com o objetivo de garantir que esses riscos sejam identificados, avaliados e atenuados. De notar que as regras específicas para os modelos de IA de finalidade geral e para os modelos de IA de finalidade geral que apresentam riscos sistémicos devem aplicar-se também quando estes modelos são integrados ou fazem parte integrante de um sistema de IA.



7. O que é um risco sistémico?



Um risco sistémico é um risco específico dos modelos de IA de finalidade geral que têm um impacto significativo devido ao seu alcance ou devido a efeitos negativos na saúde pública, na segurança, na segurança pública, nos direitos fundamentais ou na sociedade, que se pode propagar em escala ao longo da cadeia de valor.



8. Quando entram em vigor as regras do Regulamento da Inteligência Artificial relativas aos modelos de IA de finalidade geral?



As regras do Regulamento da Inteligência Artificial relativas aos modelos de IA de finalidade geral entram em vigor a 2 de agosto de 2025.



9. O que é o código de conduta para a IA de finalidade geral?



O código de conduta para a IA de finalidade geral, que se encontra presentemente em elaboração, especificará as regras do Regulamento da Inteligência Artificial aplicáveis aos fornecedores de modelos de IA de finalidade geral e de modelos de IA de finalidade geral com riscos sistémicos. Existem várias partes interessadas envolvidas na elaboração do código, designadamente fornecedores de modelos de IA de finalidade geral, sociedade civil e outras entidades. A terceira versão do projeto do referido código Link externo. foi publicada pela Comissão Europeia no dia 11 de março de 2025, prevendo-se a sua conclusão em maio de 2025.




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