A Inteligência Artificial (IA) passou de tendência a uma realidade em várias empresas. Muitas reconhecem que o seu progresso está diretamente relacionado com a aplicação da Inteligência Artificial nas suas unidades de negócio. A IA cobre um amplo espectro de abordagens para a solução de problemas.
Nesta linha, a multinacional tecnológica Stratesys, um hub digital entre a Europa e a América, definiu as principais abordagens de IA que serão as dominantes em 2023:
Automated Machine Learning (AutoML): Qualquer pessoa pode ter acesso às plataformas AutoML e, deste modo, obter benefícios adicionais associados à redução de erros humanos e aceleração da democratização da IA. Quase todas as etapas do ciclo de modelagem de IA são automatizadas. Este foi um grande passo em frente, já que reduz o tempo de pesquisa por modelos eficazes de IA. Com a ajuda das abordagens semi-supervisionado e auto-supervisionado, é possível produzir pelo menos 3 vezes mais modelos do que usando um esquema tradicional, reduzindo custos e democratizando o desenvolvimento de modelos.
No-Code Machine Learning & Low-Code Machine Learning Development: No-Code e Low-Code são cada vez mais populares nas empresas. Várias plataformas permitem que as empresas desenvolvam aplicações sem a necessidade de um engenheiro ou programador. Isso é possível porque os utilizadores podem criar as suas próprias ferramentas com um interface simples do estilo “arrastar e soltar”, em vez de exigir uma codificação mais complicada para isso. Desta forma, economiza tempo e dinheiro, exigindo menos habilidades técnicas e menos codificação. Como os analistas de negócio típicamente não possuem o conjunto de habilidades de programação e codificação de software necessários para a criação e manutenção de plataformas de software, estas aplicações são cada vez mais relevantes nas empresas.
Machine Learning Operationalization Management (MLOps): Engloba um conjunto de práticas focadas em implementar e manter modelos de IA de forma fiável e eficiente para as empresas. Primeiro, é necessário passar por uma fase de desenvolvimento contínuo (DevOps), onde os modelos são testados e desenvolvidos em sistemas experimentais isolados. Quando são aprovados pelo negócio, seguem para a fase de deployment ou produção (MLOps). Nesta última fase, pretende-se aumentar a automatização e melhorar a qualidade dos modelos implementados, com foco nos requisitos de regulamentação e comerciais.
Reinforcement Learning: Há alguns anos, esta abordagem estava intimamente associada à robótica, pois utiliza um sistema de recompensa e punição. Por muito tempo, foi utilizada para problemas que envolvem dispositivos de interação robótica (aranhas, drones, robôs etc.). No entanto, com a explosão do mundo de Process Mining e simulação de processos, esta abordagem ganhou um novo campo de aplicação ao procurar a melhor solução possível entre uma ampla variedade de possibilidades de execução de um mesmo processo.
Robotic Process Automation (RPA) & Process Mining: Por um lado, o RPA permite que um sistema automatize qualquer processo que possa ser repetitivo, possibilitando que os colaboradores se concentrem noutros projetos que exigem habilidade humana e pensamento crítico. No entanto, todas as etapas devem ser bem predefinidas antes que o “bot RPA” possa processá-lo, para que não hajam falhas devido a desvios imprevistos. Por outro lado, o Process Mining consegue detetar os processos onde se consome mais tempo em determinada empresa. Além disso, ter a capacidade de simulação permite a elaboração de cenários não contemplados que podem surgir repentinamente (como o COVID19) e com isso, ver os efeitos no ciclo de vida do processo e como lidar com eles.
Generative AI: Esta abordagem é capaz de produzir texto, fala e imagens; abrangendo posts em blogs, codificação de programas, poesia e arte (chegando ao ponto de ganhar concursos, com alguma controversia). A IA generativa produz modelos complexos de IA para prever a próxima palavra com base em sequências de palavras anteriores ou a próxima imagem com base em palavras que descrevem imagens anteriores. Hoje, o seu poder pode ser observado por meio de diferentes plataformas, como o ChatGPT para texto, DALL-E para imagens, Whisper para voz e Copilot para gerar código em várias linguagens de programação.
Tiny ML: Esta abordagem visa desenvolver modelos de IA que usam sistemas com restrição de hardware, como microcontroladores. Os algoritmos são projetados e desenvolvidos de forma otimizada para consumir a menor quantidade de recursos, mantendo alta eficiência. Os dados não precisam de ser processados na nuvem, mostrando independência e autoaprendizagem. Com o Tiny ML, impressoras, televisores e carros poderão realizar tarefas que antes apenas computadores e smartphones eram capazes de realizar.
“Uma empresa que dá prioridade à Inteligência Artificial deve adotar e desenvolver cada uma dessas abordagens de IA para oferecer serviços de qualidade e otimizar processos”, explica Octavio Loyola-González, Executive Manager & Head of Machine Learning da Stratesys.
