Decifrando a inteligência artificial: 6 tipos que você precisa conhecer

Vivemos em uma era onde a tecnologia está reconfigurando o panorama dos processos de negócios de formas inimagináveis. No coração dessa revolução está a inteligência artificial (IA), um campo de estudo que tem provocado avanços surpreendentes em inúmeras áreas de aplicação.

Desde redução significativa no tempo despendido em tarefas administrativas até cortes substanciais em custos indiretos, particularmente os associados ao atendimento ao cliente, a IA tem demonstrado uma capacidade extraordinária para otimizar e aprimorar processos de negócios.

Esse impacto significativo da IA se reflete no aumento dos investimentos globais nessa tecnologia. O Guia Mundial de Gastos com Inteligência Artificial da IDC (V2 2022) prevê que os investimentos em todo o mundo em Inteligência Artificial (IA) – abrangendo aspectos como software, hardware e serviços voltados para sistemas de IA – devem alcançar um valor próximo de US$ 300 bilhões até 2026.

Neste texto, exploraremos mais profundamente essa tecnologia fascinante, abordando os principais tipos de inteligência artificial. Compreender essas categorias de IA é crucial para desvendar o imenso potencial desta tecnologia inovadora e como ela está redefinindo o futuro dos negócios.

• Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Esta é uma parte integrante da inteligência artificial. O conceito envolve a aplicação de algoritmos para analisar dados. Estes algoritmos, por sua vez, aprendem desses dados, permitindo-lhes fazer julgamentos informados. Ao executar tarefas repetidamente, estes algoritmos melhoram o desempenho através do reconhecimento de padrões e da experiência adquirida, tornando o processo cada vez mais eficiente e preciso.
• Aprendizado Profundo (Deep Learning): O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina. O seu objetivo é expandir o poder de aprendizado, ao ensinar a representação do mundo através de uma hierarquia de conceitos. Ele revela a ligação entre conceitos básicos e mais complexos, mostrando como conceitos complexos podem ser representados de maneira menos abstrata.
• O Processamento de Linguagem Natural (PLN): Trata-se de uma categoria de inteligência artificial que une IA e linguística para permitir uma comunicação eficaz entre humanos e robôs por meio da linguagem natural. Exemplos comuns dessa aplicação são os assistentes virtuais, como a Siri e a Alexa, que utilizam PNL para responder às perguntas dos usuários.
• Visão Computacional: A Visão Computacional é um tipo de IA que tenta replicar a capacidade humana de ver e interpretar o mundo visual. Seja em segurança, para o reconhecimento facial, ou no varejo, para análise de comportamento do cliente, a visão computacional tem ampla aplicação.
• IA explicável (XAI): A IA Explicável, também conhecida como XAI, visa tornar os processos de IA mais transparentes e compreensíveis para os humanos. A XAI busca explicar como um modelo de IA opera, seu impacto pretendido e quaisquer vieses que possa ter. Isso ajuda a determinar a precisão do modelo, a justiça e a transparência, facilitando a tomada de decisões baseadas em IA.
• Inteligência Artificial Geral (AGI). Este tipo de IA, também conhecida como inteligência forte, se refere a uma máquina com a capacidade de compreender, aprender e aplicar o conhecimento em uma variedade de tarefas, de forma semelhante a um ser humano.