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Estas são as principais aplicações de inteligência artificial hoje

Automação da TI, análise preditiva e serviço de atendimento ao cliente estão entre os usos mais populares da tecnologia

Maria Korolov, CIO.com

25/07/2019 às 18h51

Foto: Shutteerstock

As aplicações de inteligência artificial (IA) relacionadas aos departamentos de TI, como automação, controle de qualidade e segurança cibernética estão entre os usos mais populares da tecnologia. No entanto, esse cenário deverá mudar nos próximos anos. Para os especialistas, o aperfeiçoamento da IA tornará mais simples a sua implementação nas organizações.

Confira as primeiras explorações do potencial da inteligência artificial.

Automação da TI, controle de qualidade e segurança cibernética

De acordo com uma pesquisa da Deloitte com executivos dos EUA divulgada no final do ano passado, a automação da TI é a aplicação mais popular para a IA, presente em 47% das empresas. Em seguida, aparece o controle de qualidade, com 46%, e a segurança cibernética, com 41%.

A razão para a adoção da IA ​​pelos departamentos de TI se deve, principalmente, ao interesse dos profissionais de trabalhar com dados, projetos piloto e de explorar novas tecnologias, diz Samir Hans, especialista em IA da Deloitte Risk e Assessoria Financeira.

"IA, aprendizado de máquina e aplicativos de ciência de dados são muito, muito intensivos em TI", diz o executivo. "Você pode dizer: 'Vamos começar com marketing', mas as pessoas no marketing, em geral, não são tão versadas na tecnologia quanto as pessoas que estão na área de TI."

Além disso, a inteligência artificial e o machine learning usados ​​para a TI também são mais maduros do que outros tipos de funcionalidade.

Análise preditiva

Um dos usos mais importantes da inteligência artificial é a capacidade de fazer previsões inteligentes. A IA é utilizada, por exemplo, para previsões meteorológicas, para prever quais produtos os clientes podem querer comprar ou quais filmes eles vão gostar de assistir, para prever equipamentos que estão prestes a quebrar, entre tantas outras situações. Por conta dessa flexibilidade, as empresas estão descobrindo novos usos para a incorporação da IA em análises preditivas.

Em saúde e medicina, por exemplo, a IA e o aprendizado de máquina podem ser usados ​​para analisar dados genéticos, históricos médicos e resultados de exames para prever doenças e identificar tratamentos possíveis. Segundo o Gartner, 38% dos provedores de assistência médica agora contam com diagnósticos assistidos por computador.

A Seer, de São Francisco, é uma empresa de dados de ciências biológicas e de saúde que busca o auxílio da IA para processar informações de exames de sangue - especificamente, para analisar os níveis de proteína para facilitar os diagnósticos.

"Como um exemplo trivial, a anemia falciforme é causada por uma mutação que causa alterações em uma proteína chamada hemoglobina", diz Philip Ma, diretor de negócios da empresa. "Pequenas alterações nas proteínas podem ter influências dramáticas na sua saúde."

Pode ser difícil identificar quais mudanças de proteínas estão relacionadas a qual doença específica, principalmente se a enfermidade envolver genes e proteínas diferentes. "É aí que a IA pode ser muito útil", afirma o especialista.

Se há apenas uma proteína envolvida, a análise estatística padrão é suficiente. Mas se dezenas de proteínas estão envolvidas, o trabalho se torna muito mais complexo. Além disso, existem diferenças nas proteínas que não têm a ver com a doença, mas sim com o sexo, idade ou alimentação.

Para melhorar a identificação do câncer, neste ano um dos projetos em que a empresa está trabalhando é na análise do sangue de milhares de pacientes para gerar insights sobre como a doença afeta a proteína no sangue. Para isso, a Seer utiliza a análise de cluster, a mesma tecnologia de aprendizado de máquina usada pela Edgewise para criar segmentos de rede ou por varejistas para agrupar seus clientes em coortes.

A companhia também usa a análise de Markov e a análise de componentes principais em uma variedade de plataformas de ciência de dados, incluindo a Domino Data Lab.

Serviço de atendimento ao cliente

O próximo caso de uso mais popular da IA, de acordo com a pesquisa da Deloitte, é o atendimento ao cliente, uma área liderada predominantemente por assistentes virtuais.

Segundo uma pesquisa do Gartner divulgada em junho, no ano passado 75% das empresas aumentaram seus investimentos em tecnologia para melhorar a experiência do cliente. O levantamento mostrou ainda que 53% dos entrevistados consideram que a inteligência artificial terá o maior impacto na experiência do cliente nos próximos três anos. Outros 39% citaram assistentes virtuais e chatbots.

As recomendações e a personalização, por exemplo, são agora tecnologias maduras e de uso generalizado, diz BeiBei Li, professora assistente de sistemas de informação e gestão no Heinz College da Carnegie Mellon University."Estamos vendo essas áreas já indo muito bem", afirma.

As empresas também estão incorporando fontes de dados externas, como as mídias sociais, para ajudar a melhorar o atendimento ao cliente, bem como outros tipos de dados não estruturados.

"Todos esses esforços estão levando a processos mais automatizados no espaço do cliente", explica Li. "E não são apenas as grandes empresas. Eu trabalhei com algumas pequenas organizações, algumas até mesmo desenvolvendo suas próprias análises. Eu definitivamente acho que isso está acontecendo em uma grande variedade de empresas."

 

 

 

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