Antes de conhecer as aplicações da Inteligência Artificial (IA) no dia a dia, é importante entender sua definição. Ela se relaciona à capacidade dos dispositivos de pensarem como seres humanos. Isso significa que as máquinas conseguem aprender, perceber, raciocinar, decidir e deliberar de forma racional e inteligente.
A Inteligência Artificial funciona em processos que, muitas vezes, não percebemos com as experiências diárias. Um exemplo são os smartphones, que fazem recomendações personalizadas e mostram resultados de pesquisa relevantes de acordo com o que aprendem do comportamento do consumidor. Por trás disso, existe uma combinação de soluções que permitem o funcionamento da IA.
Entre os benefícios dessa tecnologia, estão o aumento da automação, a redução de custos operacionais e a promoção de mais comodidade para o usuário do software. Tendo isso em mente, preparamos este artigo para você conhecer as principais aplicações de Inteligência Artificial no dia a dia. Boa leitura!
Controle de estoque de produtos nas empresas
O processo de gestão e controle de estoque exige a utilização de diversas tabelas e o cruzamento de uma série de dados. Todo esse trabalho pode ser excessivamente dispendioso, em termos de dedicação e tempo, e nem sempre trazer resultados efetivos.
As soluções de Inteligência Artificial servem para desempenhar essas atividades e ajudam a diminuir o tempo de execução, melhorando os resultados. As sugestões fornecidas pela tecnologia, além de mais efetivas, promovem uma sinergia maior com os setores de marketing e vendas, facilitando a criação de promoções de queima de estoque. Somado a isso, a solução ajuda a mapear os produtos cuja demanda é mais alta, para que a empresa fortaleça seu estoque.
Para ir além, os varejistas têm hoje cada vez mais acesso às tecnologias disponíveis no mercado. As soluções são disponibilizadas em forma de periódicos e relatórios consistentes, que ajudam nas estratégias de precificação e venda, nas decisões de compra, na identificação de falhas e na redução de custos. Com esse tipo de resposta para o comerciante, a rotina operacional se torna muito mais eficiente e ágil.
Carros inteligentes
Essa é uma das principais aplicações de Inteligência Artificial no nosso dia a dia. Graças à inovação e à evolução de áreas como Engenharia e Ciência de Dados, a indústria de automóveis e as empresas de tecnologias se uniram para criar e aprimorar protótipos de veículos autônomos que prometem revolucionar os sistemas de transporte.
A IA é a chave para a condução sem motorista. Ela é capaz de auxiliar as empresas a desenvolver diferentes métodos e abordagens para a aprendizagem das máquinas. A escala vai de 0 a 5, sendo 0 aplicado a carros sem nenhuma automação e 5 a viaturas sem condutores.
O crescente interesse por esses automóveis transformará a maneira como as montadoras integram tecnologias aos seus produtos. O foco está na experiência dos consumidores com os veículos. A personalização também será um ponto fundamental para quem não quer perder mercado. Por meio da análise de dados, será possível que as empresas desenvolvam carros que tenham ligação com os objetivos de cada cliente, e não mais com designs genéricos.
Reconhecimento facial
As tecnologias de reconhecimento facial são capazes de, por meio da identificação de expressões de emoção, registrar o motivo da visita do cliente, entender seus padrões de comportamento e melhorar os serviços. Elas podem ser usadas em diversos cenários e aplicações, como acompanhamento do atendimento, controle de acesso de funcionários, autenticação de clientes e de pagamentos, entre outros.
Esses sistemas evoluíram muito nos últimos anos e estão sendo usados também para que seja possível solucionar as mais variadas necessidades de segurança das empresas privadas e públicas. Assim, a tendência é que as organizações desenvolvam um amplo portfólio de ferramentas que incorporem os avanços em IA e aprendizado de máquina a fim de proteger diversos espaços — como estádios, aeroportos e até mesmo plataformas de exploração de petróleo e gás.
Outro bom exemplo dessa aplicação é o sistema para identificação facial que a Receita Federal começou a usar a partir de 2016. A estrutura é empregada em 14 aeroportos internacionais do Brasil para facilitar e analisar o fluxo de passageiros, permitindo reconhecer criminosos procurados e prevenir possíveis contravenções.
Empresas de vigilância patrimonial (de residências, empresas e condomínios, por exemplo) também já adotam esse tipo de sistema no monitoramento de imagem para identificar comportamentos suspeitos e aumentar o grau de segurança.
Casas inteligentes
A aplicação da Inteligência Artificial, combinada à Internet das Coisas (IoT), é o alicerce básico da automação residencial de alto nível. Ela permite que dispositivos conectados a uma rede sem fio (wireless) respondam por meio de comandos de voz ou toques sob demanda. Agora, o objetivo é estar um passo à frente e envolver produtos capazes de calcular e identificar as necessidades dos moradores antes que o comando seja dado.
As soluções de IA nas casas inteligentes não se esforçam apenas para resolver os problemas, mas também para evitar que eles ocorram no futuro. Assim como as pessoas não são iguais, os desenvolvedores reconhecem que cada casa conectada não pode oferecer uma resposta unificada — como tem acontecido até agora.
Para atender a essa necessidade, as soluções para casas inteligentes são programadas não só para executar ações sob comando, mas também para aprender os hábitos das pessoas e saber o momento certo de agir. Assim, a finalidade é melhorar a qualidade de vida das pessoas em seu ambiente doméstico.
Prevenção de fraude
Os sistemas antifraude buscam maneiras de comprovar a identidade das pessoas. As soluções utilizam a Inteligência Artificial para analisar os dados fornecidos pelos clientes de modo a criar e identificar padrões, detectando perfis que fogem à regra. Em casos de falhas, o modelo pode identificá-las e corrigi-las automaticamente.
Quando uma máquina aprende com suas próprias verificações, o refinamento é maior do que se fosse baseado em regras genéricas preestabelecidas. Além disso, uma solução desse tipo identifica e registra mais rapidamente as novas técnicas desenvolvidas pelos fraudadores.
Também é possível aprimorar um sistema antifraude com aprendizado de máquina a partir de regras e dados previamente definidos. O objetivo é permitir que o software faça seus próprios ajustes. Com o suporte de outras ferramentas, torna-se viável liberar os analistas humanos para um trabalho focado em questões que exigem mais atenção, como a solução de casos suspeitos.
Isso não significa que a ajuda humana é dispensada. O que a IA permite é que algumas situações sejam resolvidas a distância — por meio de uma confirmação via SMS, por exemplo. Isso gera um impacto direto na produtividade das empresas, principalmente devido à automação de processos, que reduz a necessidade de esforço humano em trabalhos repetitivos.
Análise preditiva
Uma das principais vantagens da Inteligência Artificial é sua capacidade de cruzar dados para identificar padrões em um nível superior à capacidade humana. Dessa forma, ela pode ser aplicada em diversos sistemas de análise. Um exemplo disso são as soluções por trás de aplicativos que cruzam dados de GPS em tempo real para calcular a rota mais rápida que um motorista pode fazer para chegar ao seu destino.
A Indústria 4.0, por sua vez, também tira proveito dessa tecnologia de diferentes formas — uma delas é a análise preditiva. Genericamente, estamos falando de uma estratégia de cruzamento de dados e identificação de padrões que tem como objetivo prever cenários e gerar insights relevantes.
Na indústria, um exemplo básico de aplicação é no monitoramento das máquinas. O sistema é conectado a dispositivos com IoT ou sensores específicos que captam dados de desempenho dos equipamentos em tempo real: velocidade, temperatura, umidade, vibração etc. Esses dados são enviados para um software com IA, que identifica eventuais anomalias (um excesso de vibração em uma esteira, por exemplo) e gera uma notificação para a manutenção intervir.
Dessa forma, a checagem é feita antes que o equipamento sofra uma falha mais séria ou chegue a quebrar. O mesmo conceito se aplica a diversos outros setores do mercado, nos quais a análise preditiva fornece uma base de informações mais confiáveis para as tomadas de decisão.
Atendimento ao cliente
O atendimento ao cliente alcançou outro patamar de automatização com o desenvolvimento de soluções com Inteligência Artificial — e o chatbot é protagonista desse cenário. Ele nada mais é do que um robô virtual capaz de conversar com uma pessoa em um chat. Na prática, ele é treinado para identificar certas palavras-chave e estruturas linguísticas de modo a entender o que a pessoa está falando.
O que ele faz com essas informações? Isso depende do objetivo da sua aplicação. Um dos usos mais comuns, por exemplo, é o atendimento ao consumidor. Em vez de procurar informações em um FAQ (perguntas frequentes) ou ligar para um telemarketing, o cliente entra no site da empresa e fala diretamente com o chatbot.
Ele explica a sua dúvida e, então, recebe as informações que precisa para solucionar problemas mais simples. Se a questão for mais complexa, o robô virtual pode identificar o departamento técnico mais adequado para atender a pessoa e a encaminha para esse outro canal. Na prática, isso reduz drasticamente o volume de atendimentos telefônicos, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo custos para a empresa.
Análise de comportamento do consumidor
Na era da transformação digital, as empresas são capazes de coletar e armazenar dados de seus clientes com muito mais facilidade. Nesse contexto, a Inteligência Artificial pode ser aplicada como uma poderosa ferramente de análise de comportamento, facilitando a criação de estratégias de marketing e vendas para uma abordagem personalizada.
Nas redes sociais, por exemplo, é possível encontrar dados sobre comportamento de compra e hobbies dos clientes que curtem a página da empresa. Cruzando esses dados, a IA gera sugestões de produtos para serem direcionados individualmente para cada cliente.
Isso poderia ser feito, com muito custo, por um ser humano, entretanto, a amplitude dessa iniciativa jamais seria comparável. Mesmo com muitos dados de um cliente em mãos, a estratégia levaria tempo para ser criada, sem a certeza de sucesso. A Inteligência Artificial, por sua vez, consegue aplicar essa técnica em larga escala, de forma automatizada. O mesmo pode ser feito em lojas físicas e outros canais de contato com o cliente.
Segurança e vigilância
A informação passou a ser tratada como um verdadeiro ativo das empresas, já que ela gera valor para os negócios. Contudo, isso trouxe consigo uma demanda maior por investimento em cibersegurança. Afinal, os dados corporativos são sensíveis. Um vazamento pode causar prejuízos enormes para a empresa e seus clientes — não é à toa que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) está prestes a entrar em vigor.
A Inteligência Artificial, nesse sentido, torna a infraestrutura de segurança muito mais robusta e confiável. Digamos que uma empresa conte com antivírus, antispam, firewall, antiphishing e outras ferramentas de proteção básicas. Mesmo com essa barreira de proteção, as ameaças podem entrar por outros meios.
Os cibercriminosos investem cada vez mais em engenharia social. Eles investigam o comportamento dos funcionários para tirar proveito de brechas e inserir uma ameaça na rede da empresa. Basta identificar produtos e serviços que eles consomem e criar um e-mail com uma isca (um anexo ou um link falso, por exemplo). O usuário clica e, pronto, o vírus toma a rede.
Algumas soluções de IA colocam a aprendizagem de máquina para trabalhar a favor da cibersegurança. Na prática, o sistema investiga cenários de risco por conta própria e aprende com as ameaças que detecta. Em alguns casos, eles sincronizam dados com o próprio desenvolvedor da solução para checar quais as ameaças em alta naquele momento e elaborar planos de ação inteligentes.
Assim, a infraestrutura de segurança da empresa passa a gerar soluções por conta própria, colocando-se sempre um passo à frente dos hackers. Sem dúvidas, é uma forma muito mais eficiente de lidar com problemas complexos do mundo altamente digitalizado em que vivemos.
As aplicações de Inteligência Artificial já são uma realidade no nosso dia a dia, como você pôde ver. Ela é parte da profunda transformação tecnológica que estamos testemunhando nas ciências da computação, ajudando as empresas a tomarem decisões mais inteligentes e incluindo a análise preditiva nos aplicativos que usamos diariamente. Mais que conectar ambientes, a IA ajuda a gerenciar nossas atividades de maneira muito simples e fácil.
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