Veja 5 vantagens da computação cognitiva para sua empresa

11 de Abril de 2019 por Stefanini

A computação cognitiva utiliza algoritmos de aprendizagem para extrair conceitos, traçar relações entre dados e adquirir a capacidade de aprender com eles. Em outras palavras, é uma ferramenta para executar tarefas com precisão, eficiência e qualidade. Por essas razões, a computação cognitiva é uma forte tendência em TI, seja para a implementação de processos de automação RPA ou para identificação de padrões complexos.

Para entendermos quais são as maiores vantagens da computação cognitiva, é preciso também esclarecer alguns conceitos sobre o seu funcionamento e como ela se diferencia do conceito de Inteligência Artificial tradicional.

Computação cognitiva ou Inteligência Artificial?

A discussão em torno da Inteligência Artificial (IA) é antiga e remonta à década de 1950, com o matemático Alan Turing. Em seu conceito, ela busca simular a inteligência humana em máquinas por meio de diferentes abordagens.

Por sua vez, a computação cognitiva é um tipo de aplicação de IA que reúne uma série de algoritmos que auxiliam profissionais a serem mais produtivos. Ou seja, trata-se de uma ferramenta de aumento da capacidade humana, diferente de uma tentativa de simulação.

Em sua aplicação na análise de dados e no cruzamento de informações, a tecnologia auxilia empresas na tomada de decisão, encontrando padrões com maior facilidade, com potencial para elevar a capacidade de inovação. Assim, é possível gerenciar volumes grandes de dados e tirar conclusões complexas sem sobrecarregar os profissionais.

Para que serve a computação cognitiva?

A computação cognitiva funciona como um conjunto de algoritmos capazes de cruzar dados e simular funções do cérebro humano com padrões de autoaprendizagem. Por isso, pode ser aplicada em diferentes indústrias.

Segundo pesquisa da IDC (International Data Corporation), a expectativa é que em 2019 a computação cognitiva esteja presente em 40% das iniciativas de transformação digital.

Além disso, a previsão é de que aplicações cognitivas e de IA aumentem a sua receita em 2020 para US$ 47 bilhões, contra os US$ 8 bilhões registrados em 2016. Dessa forma, evidencia-se o crescimento da demanda por essa tecnologia.

De acordo com a IBM e a Revista Exame, a computação cognitiva encontra aplicações em áreas diversas, em todos os lugares nos quais sejam necessários o processamento e a leitura de grandes volumes de dados.

Por exemplo, ela pode tornar um sistema de atendimento ao cliente mais pessoal, auxiliar no diagnóstico médico ao avaliar informações sobre condições de saúde de pacientes, determinar pontos críticos em grandes obras de engenharia e até mesmo oferecer recomendações de passeio para turistas.

Quais são as vantagens da computação cognitiva?

Considerando os mais diversos cenários em que a computação cognitiva pode ser aplicada, ela oferece diversas vantagens de implementação. A seguir, entenderemos os principais motivos para recorrer a essa tecnologia.

1. Acessível em todas as mídias

A computação cognitiva pode ser aplicada para executar tarefas repetitivas, independentemente da plataforma utilizada. A execução de algoritmos na nuvem permite que ela seja acessível de qualquer mídia, enquanto os insights gerados podem ser analisados sem limitações espaciais ou geográficas.

Por exemplo, colaboradores de um sistema de análise de dados podem usar um smartphone para acessar os principais pontos fornecidos pelo sistema inteligente, da mesma forma que alguém com acesso direto ao servidor. Essa função auxilia a transformação digital e otimiza os processos da empresa.

2. Leitura de dados não estruturados

Quando falamos na análise de dados, entramos em dois conceitos de armazenamento. Os chamados dados estruturados são completos e identificados de forma clara, algo que facilita a leitura. Imagine uma planilha na qual as informações de um cliente estão reunidas. Dados como nome, idade e endereço são exigidas em todos os registros. Ou seja, eles são estruturados.

Por outro lado, nem sempre todas as informações desejadas estarão disponíveis. A sua leitura se torna mais complexa para leitores humanos, mas não para as máquinas. Esses são os chamados dados não estruturados.

Um sistema cognitivo é capaz de analisar essas informações aparentemente desconexas para gerar conclusões. Assim, todo tipo de informação se torna insumo para que o sistema determine padrões e faça as suas conexões.

3. Monitora sensores externos

Atualmente, crescem as aplicações de Internet das Coisas (IoT). A implementação de sensores inteligentes é uma forte tendência no mercado de tecnologia. Eles podem ser conectados a todos os tipos de equipamentos e objetos, gerando dados precisos de funcionamento.

O uso de serviços cognitivos ligados à IoT fornece novas informações de funcionamento de equipamentos industriais, por exemplo. Ao acompanhar os dados gerados em sua operação, o sistema consegue monitorar em tempo real a eficiência de um equipamento e sugerir ações aos operadores.

Em um contexto de análise preditiva, o emprego de algoritmos inteligentes em sensores externos traz novas possibilidades à chamada Indústria 4.0, ou indústria inteligente. Segundo a Gartner, aplicações dessa natureza devem crescer com consistência nos próximos anos.

4. Auxilia na análise de dados

Sejam os dados estruturados ou não, um sistema cognitivo é capaz de analisá-los. Dessa forma, abre-se uma nova abordagem para o tratamento de grandes volumes de dados, conceito que ficou conhecido como Big Data.

A análise inteligente de dados facilita a interpretação de seus dados e colabora para que as empresas tirem melhores conclusões. A sua aplicação se torna uma ferramenta poderosa para a tomada de decisão em companhias que geram grandes volumes de informações.

5. Facilita a automação

O chamado RPA (Robotic Process Automation) é uma maneira de automatizar processos humanos em uma empresa. Ou seja, atividades repetitivas que antes eram executadas por profissionais são transferidas para uma máquina, que compreende os passos de execução da tarefa e busca formas de otimização.

O uso de RPA é uma forte aplicação da computação cognitiva, e bastante comum no setor de TI. Pense, por exemplo, nos processos necessários antes de iniciar um novo projeto ou uma prova de conceito. Sabendo quais são os objetivos do trabalho e quais são as ferramentas utilizadas pelos programadores, o RPA monta todo o ambiente de trabalho de maneira automática, para o que o profissional consiga começar as suas tarefas mais rapidamente.

A computação cognitiva é uma tecnologia que utiliza algoritmos de autoaprendizagem para executar tarefas de um modo inteligente. Como principal vantagem, ela é capaz de analisar grandes volumes de dados, encontrar padrões e tirar conclusões precisas.

E aí? Você acha que essa tecnologia pode trazer benefícios para a sua empresa? Para acompanhar essa e outras discussões, siga as redes sociais da Stefanini! Estamos no FacebookLinkedInTwitter e Instagram.

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