O que é Inteligência Artificial (IA)?

A inteligência artificial (IA) é a capacidade de uma máquina ou computador de imitar os recursos da mente humana. A IA utiliza várias tecnologias para equipar as máquinas para planejar, agir, compreender, aprender e detectar com inteligência semelhante à humana. Os sistemas de IA podem perceber ambientes, reconhecer objetos, tomar decisões, resolver problemas, aprender com a experiência e imitar exemplos. Essas habilidades são combinadas para realizar ações que, de outra forma, exigiriam a intervenção de humanos, como dirigir um carro ou cumprimentar um hóspede.

Por que a IA está crescendo em popularidade?

A Inteligência Artificial pode ter entrado nas conversas cotidianas na última década, mas ela já existe há décadas. O aumento relativamente recente de sua proeminência não é por acaso.

A tecnologia de IA, e especialmente o aprendizado de máquina, depende da disponibilidade de grandes volumes de informações. A proliferação da Internet, a expansão da computação em nuvem, o aumento dos smartphones e o crescimento da Internet das Coisas criaram uma enorme quantidade de dados que cresce a cada dia. Esse tesouro de informações, combinado com os enormes ganhos obtidos na capacidade de computação, possibilitou o processamento rápido e preciso de dados enormes.

Hoje, a IA está completando nossas conversas de bate-papo, sugerindo respostas de e-mail, fornecendo instruções de direção, recomendando o próximo filme que devemos assistir, aspirando nosso chão e realizando análises complexas de imagens médicas.

Qual é a história da IA?

A história da inteligência artificial remonta à Grécia antiga. No entanto, foi o surgimento da computação eletrônica que tornou a IA uma possibilidade real. Observe que o que é considerado IA mudou à medida que a tecnologia evoluiu. Por exemplo, há algumas décadas, as máquinas capazes de realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR) ou aritmética simples eram classificadas como IA. Atualmente, o OCR e os cálculos básicos não são considerados IA, mas sim uma função elementar de um sistema de computador.

• Década de 1950 - Alan Turing, um homem famoso por quebrar o código ENIGMA da Segunda Guerra Mundial usado pelos nazistas, publica o artigo Computing Machinery and Intelligence in the Mind. Ele tenta responder à questão de saber se as máquinas podem pensar. Ele descreve o Teste de Turing, que determina se um computador tem a mesma inteligência de um ser humano. O teste sustenta que um sistema de IA deve ter a capacidade de manter uma conversa com um ser humano sem que o ser humano saiba que está falando com um sistema de IA. A primeira conferência de IA é realizada no Dartmouth College. Foi aqui que o termo inteligência artificial foi usado pela primeira vez.
• Década de 1960 - O Departamento de Defesa dos EUA, por meio da DARPA, tem grande interesse em IA e começa a desenvolver programas de computador que imitam o raciocínio humano. Frank Rosenblatt constrói o computador Mark 1 Perceptron com base em uma rede neural que aprende com a experiência.
• Década de 1970 - A DARPA conclui vários projetos de mapeamento de ruas.
• Década de 1980 - Surge uma onda mais complexa de IA. As redes neurais com algoritmos de retropropagação são amplamente aplicadas em sistemas de IA.
• Década de 1990 - São produzidos volumes de dados cada vez maiores. Computadores potentes processam grandes quantidades de dados rapidamente. O supercomputador Deep Blue derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov duas vezes. O projeto de Sequenciamento do Genoma e outros empreendimentos igualmente complexos geram muitas informações. Os avanços da computação possibilitam que esses dados sejam armazenados, acessados e analisados.
• Anos 2000 - A revolução da Internet leva a IA a patamares sem precedentes. Big data entra para o léxico corporativo. A DARPA lançou assistentes pessoais inteligentes muito antes de Alexa, Siri, Cortana e Google Assistant se tornarem nomes conhecidos. Isso abre caminho para o raciocínio e a automação que fazem parte dos computadores pessoais e smartphones atuais. Isso inclui sistemas de busca inteligentes e sistemas de suporte a decisões que aumentam e complementam as habilidades humanas.
• Década de 2010 - O Baidu, gigante de buscas da China, revela o supercomputador Minwa, que se baseia em uma rede neural convolucional para identificar, analisar e categorizar imagens com maior precisão do que a média dos seres humanos. O programa de rede neural profunda AlphaGo, da DeepMind, vence o campeão mundial de Go, Lee Sodol, em uma partida de cinco jogos. O Go é um antigo jogo chinês consideravelmente mais complexo do que o xadrez.
• Década de 2020 - Esse período registrou um rápido avanço nos recursos de IA, principalmente nos modelos de linguagem e na IA generativa. Também tem sido uma época de crescente conscientização pública e discussão sobre os possíveis impactos da IA na sociedade, no trabalho e na vida cotidiana. Os destaques incluem o lançamento do GPT-3 pela OpenAI, que apresenta habilidades impressionantes de linguagem natural, seguido pelo GPT-4 com melhorias significativas. O ChatGPT também foi lançado, trazendo a IA de conversação para o mercado, bem como o DallE para a criação de imagens. O AlphaFold da DeepMind é um avanço na previsão da estrutura de proteínas. A União Europeia propõe a Lei de IA, com o objetivo de regulamentar o desenvolvimento e o uso da IA. Há avanços contínuos nos sistemas de IA multimodal (combinando texto, imagem e áudio) e um foco cada vez maior na pesquisa de alinhamento e segurança da IA.

Como a IA funciona?

A Inteligência Artificial afirma que existem princípios que regem as ações dos sistemas inteligentes. Ele se baseia na engenharia reversa das capacidades e características humanas em uma máquina. O sistema usa o poder de computação para exceder a capacidade de um ser humano médio. A máquina precisa aprender a responder a determinadas ações. Ele se baseia em dados históricos e algoritmos para criar um modelo de propensão. As máquinas aprendem com a experiência a realizar tarefas cognitivas que normalmente são feitas pelo cérebro humano. O sistema aprende automaticamente com os recursos ou padrões dos dados.

A IA está fundamentada em dois pilares: engenharia e ciência cognitiva. A engenharia envolve a criação de ferramentas que dependem de inteligência comparável à humana. Grandes volumes de dados são combinados com uma série de instruções (algoritmos) e um rápido processamento iterativo. A ciência cognitiva envolve a emulação de como o cérebro humano funciona e traz para a IA vários campos, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo, redes neurais, computação cognitiva, visão computacional, processamento de linguagem natural e raciocínio de conhecimento.

Os sistemas de IA são monolíticos?

A Inteligência Artificial não é um tipo de sistema. Há os sistemas de IA simples e de baixo nível voltados para a execução de uma tarefa específica, como previsão do tempo, análise de dados comerciais, chamada de táxi e assistentes digitais. Esse é o tipo de IA, chamado de "narrow AI," com o qual a pessoa comum tem maior probabilidade de interagir. Seu principal objetivo é a eficiência da direção.

No outro extremo do espectro estão os sistemas avançados que emulam a inteligência humana em um nível mais geral e podem lidar com tarefas complexas. Isso inclui pensar de forma criativa, abstrata e estratégica. A rigor, esse tipo de máquina verdadeiramente senciente, chamada de "inteligência geral artificial" ou AGI, só existe nas telas de cinema por enquanto, embora a corrida para sua realização esteja se acelerando.

Onde a inteligência artificial é usada?

Os seres humanos buscaram a inteligência artificial reconhecendo o valor inestimável que ela pode ter para a inovação empresarial e a transformação digital. A IA pode cortar custos e introduzir níveis de velocidade, escalabilidade e consistência que, de outra forma, estariam fora de alcance. Você provavelmente interage com alguma forma de IA várias vezes por dia. As aplicações da IA são numerosas demais para serem abordadas aqui de forma exaustiva. Aqui está uma visão geral de alguns dos mais importantes.

1. Segurança cibernética

À medida que os ataques cibernéticos crescem em escala, sofisticação e frequência, as defesas cibernéticas dependentes de humanos não são mais adequadas. Tradicionalmente, os aplicativos antimalware eram criados com ameaças específicas em mente. As assinaturas de vírus seriam atualizadas à medida que novos malwares fossem identificados.

Mas acompanhar o grande número e a diversidade de ameaças acaba se tornando uma tarefa quase impossível. Essa abordagem era reativa e dependia da identificação de um malware específico para que ele fosse adicionado à próxima atualização.

Os sistemas antispam, de firewall, de detecção/prevenção de intrusão e outros sistemas de segurança cibernética baseados em IA vão além da estratégia arcaica baseada em regras. Identificação, análise, atenuação e prevenção de ameaças em tempo real é o nome do jogo. Eles implantam sistemas de IA que detectam características de malware e tomam medidas corretivas mesmo sem a identificação formal da ameaça.

Os sistemas de segurança cibernética de IA dependem da alimentação contínua de dados para reconhecer padrões e reverter ataques. Ao alimentar os algoritmos com grandes volumes de informações, esses sistemas aprendem a detectar anomalias, monitorar o comportamento, responder a ameaças, adaptar-se a ataques e emitir alertas.

2. Reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural

Também conhecido como STT (speech-to-text), o reconhecimento de fala é uma tecnologia que reconhece a fala e a converte em texto digital. Ele está no centro dos aplicativos de ditado do computador, bem como do GPS habilitado para voz e dos menus acionados por voz.

O processamento de linguagem natural (NLP) depende de um aplicativo de software para decifrar, interpretar e gerar texto legível por humanos. A PNL é a tecnologia por trás da Alexa, da Siri, dos chatbots e de outras formas de assistentes baseados em texto. Alguns sistemas de NLP usam a análise de sentimentos para identificar a atitude, o humor e as qualidades subjetivas em um idioma.

3. Reconhecimento de imagens

Também conhecido como visão mecânica ou visão computacional, o reconhecimento de imagens é uma inteligência artificial que permite classificar e identificar pessoas, objetos, textos, ações e escritas que ocorrem em imagens estáticas ou em movimento. Geralmente alimentado por redes neurais profundas, o reconhecimento de imagens encontrou aplicação em carros autônomos, análise médica de imagem/vídeo, sistemas de identificação de impressões digitais, aplicativos de depósito de cheques e muito mais.

4. Recomendações em tempo real

Os sites e aplicativos de comércio eletrônico e entretenimento aproveitam as redes neurais para recomendar produtos e mídias que atraiam o cliente com base em sua atividade anterior, na atividade de clientes semelhantes, na estação do ano, no clima, na hora do dia e muito mais. Essas recomendações em tempo real são personalizadas para cada usuário. Para sites de comércio eletrônico, as recomendações não apenas aumentam as vendas, mas também ajudam a otimizar o estoque, a logística e o layout da loja.

5. Negociação automatizada de ações

O mercado de ações pode ser extremamente volátil em tempos de crise. No entanto, é quase impossível para um ser humano reagir com rapidez suficiente aos eventos que influenciam o mercado. Os sistemas de negociação de alta frequência (HFT) são plataformas orientadas por IA que fazem milhares ou milhões de negociações automatizadas por dia para otimizar portfólios de ações para grandes instituições.

6. Serviços de compartilhamento de caronas e carros autônomos

Lyft, Uber e outros aplicativos de carona compartilhada usam IA para conectar os passageiros solicitantes aos motoristas disponíveis. A tecnologia de IA minimiza os desvios e os tempos de espera, fornece ETAs realistas e calcula os preços de pico durante os picos de demanda.

Os carros autônomos ainda não são padrão na maior parte do mundo, mas já houve um esforço conjunto para incorporar funções de segurança baseadas em IA para detectar cenários perigosos e evitar acidentes.

7. Tecnologia de piloto automático

Ao contrário dos veículos terrestres, a margem de erro das aeronaves é extremamente estreita. Os fabricantes de aeronaves tiveram que impulsionar os sistemas de segurança e se tornar um dos primeiros a adotar a inteligência artificial.

Para minimizar a probabilidade e o impacto do erro humano, os sistemas de piloto automático têm pilotado aeronaves militares e comerciais há décadas. Eles usam uma combinação de tecnologia GPS, sensores, robótica, reconhecimento de imagens e prevenção de colisões para navegar os aviões com segurança pelo céu, mantendo os pilotos e a equipe de terra atualizados conforme necessário.

8. Automação de testes de software

A inteligência artificial acelera e simplifica a criação, a execução e a manutenção de testes por meio da automação inteligente de testes com base em IA. O aprendizado de máquina baseado em IA e o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) avançado permitem o reconhecimento avançado de objetos e, quando combinados com a identificação de mockups baseados em IA, gravação baseada em IA, correspondência de texto baseada em IA e automação baseada em imagem, as equipes podem reduzir o tempo de criação de testes e os esforços de manutenção de testes, além de aumentar a cobertura de testes e a resiliência dos ativos de teste.

9. Teste funcional

A Inteligência Artificial permite que você teste mais cedo e mais rápido com os produtos de Automação de Testes Funcionais da OpenText™. Ele combina um amplo suporte tecnológico com recursos orientados por IA para oferecer a velocidade e a resiliência que suportam mudanças rápidas de aplicativos em um pipeline de entrega contínua.

10. Gerenciamento de serviços corporativos

Tanto a TI quanto a empresa enfrentam os desafios de muitos fluxos de trabalho manuais e propensos a erros, um volume cada vez maior de solicitações, funcionários insatisfeitos com o nível e a qualidade do serviço e muito mais. A inteligência artificial e a tecnologia de aprendizado de máquina podem levar o gerenciamento de serviços para o próximo nível:

• Os recursos de pesquisa inteligente permitem que os funcionários encontrem respostas com facilidade e rapidez
• Os agentes virtuais ou bots podem executar tarefas usando o processamento de linguagem natural (NLP)
• A análise inteligente permite a otimização e a automação do fluxo de trabalho
• As métricas de dados não estruturados, por exemplo, pesquisas com usuários, podem ser coletadas e analisadas com mais eficiência.

O que é verdade para o suporte de TI também é verdade para o ESM; a IA torna as operações e os resultados melhores.

Como posso começar a usar a inteligência artificial?

Há muitas maneiras de aproveitar a inteligência artificial para que sua empresa permaneça competitiva, impulsione o crescimento e libere valor. No entanto, sua organização não dispõe de recursos infinitos, portanto, é preciso priorizar. Comece definindo quais são os valores e os objetivos estratégicos de sua organização. A partir desse ponto, avalie as possíveis aplicações da IA em relação a esses valores e objetivos. Escolha a tecnologia de IA que certamente causará o maior impacto nos negócios.

O mundo só vai se tornar mais dependente da IA. Não se trata mais de adotar ou não a IA, mas de quando. As organizações que utilizam a IA antes de seus pares podem obter uma vantagem competitiva significativa. O desenvolvimento e a busca de uma estratégia de IA bem definida é onde tudo começa. Pode ser necessário experimentar um pouco antes de saber o que funcionará para você.

Como a OpenText ajuda as empresas com inteligência artificial?

Os clientes já confiam nas soluções de gerenciamento de informações da OpenText para ajudar a gerenciar conjuntos de dados privados, desde transações B2B até conteúdo operacional, código de aplicativo e propriedade intelectual. Agora, sem ter que mover seus dados, você pode usar os recursos de OpenText Aviator AI para obter o máximo de suas informações.

Aqui estão alguns dos benefícios da IA desenvolvida para os negócios:

Mantenha os dados privados e seguros: Seus dados proprietários não devem estar em domínios públicos para executar LLMs. Faça experiências com LLMs aprovados em um ambiente sandbox para experimentar novos casos de uso, mantendo seus conjuntos de dados privados seguros.

Empregue o modelo de IA certo para o trabalho certo: Um tamanho único não serve para todos. Ajudamos a avaliar os LLMs em relação aos casos de uso e temos um esquadrão modelo para você começar. Trata-se dos resultados que você deseja obter com a IA e como podemos ajudá-lo a alcançá-los.

Faça o pivô da IA com um parceiro confiável: As transformações comerciais e tecnológicas nunca terminam. O OpenText™ Professional Services ajuda você a explorar os casos de uso e modelos de IA que se aplicam ao seu negócio e a navegar com segurança pelas complexidades da IA.

Quais são as principais áreas de inteligência artificial abordadas pela OpenText?

Veja a seguir os recursos de IA empresarial oferecidos pelo software OpenText Aviator for Business:

OpenText™ IT Operations Aviator: Redefina as funções de suporte comercial de nível 1 com recursos de autoatendimento da IA generativa para operações de TI.

OpenText™ Experience Aviator: Transforme as comunicações com IA geradora privada para o sucesso do cliente.

OpenText™ Business Network Aviator: Revolucione a conectividade na Internet das nuvens com IA para cadeias de suprimentos.

OpenText™ DevOps Aviator: Eleve milhões de desenvolvedores com IA para DevOps.

OpenText™ Content Aviator: Potencialize os espaços de trabalho inteligentes com o gerenciamento de conteúdo de IA para modernizar o trabalho.

OpenText™ Cybersecurity Aviator: Melhore sua postura de segurança com o poder da detecção de ameaças por IA.

A OpenText também oferece o OpenText Aviator for Technologists, plataformas e ferramentas de engenharia de IA para ajudar sua organização a estabelecer fluxos de informações e orquestrar dados com perfeição: 

OpenText™ Aviator Platform: Permita decisões mais inteligentes com plataformas de IA corporativas para processar, organizar e analisar grandes conjuntos de dados de todos os tipos.

OpenText™ Aviator IoT: Conecte pessoas, sistemas e coisas com a IA da IoT para gerenciar melhor os ativos de alto valor e acelerar seus negócios.

OpenText™ Aviator Lab: Experimente a IA com nossos especialistas em serviços profissionais e explore o que você pode fazer com a IA no OpenText Private Cloud.

OpenText™ Aviator Search: Dê aos usuários acesso às respostas de que precisam, de forma mais rápida e fácil, com a pesquisa baseada em IA de vários repositórios que permite personalizar tudo, desde cliques até conversas.

OpenText™ Aviator Thrust: Crie do seu jeito com as APIs de IA do OpenText Cloud que criam fluxos de informações em tempo real para permitir aplicativos e fluxos de trabalho personalizados.