Conheça alguns dos principais usos da inteligência artificial

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

Por Maria Korolov

As aplicações de inteligência artificial (IA) relacionadas aos departamentos de TI, como automação, controle de qualidade e ciberseugurança 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 cibersegurança

De acordo com uma estudo da Deloitte com executivos dos EUA divulgado 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 cibersegurança, com 41%.

A razão para a adoção da IA ​​pelos departamentos de TI deve-se, 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.

” A IA, machine learning e aplicações de data science são muito, muito intensivos em TI”, diz o executivo. “pode dizer-se: “Vamos começar com marketing”, mas nem sempre os profissionais do marketing, estão preparados para lidar com a intensidade tecnológica dessas aplicações quanto os  da 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 ver, para prever equipamentos que estão na  iminência de avariar, entre tantas outras situações. Com base nesta flexibilidade, as empresas estão a descobrir novos usos para a incorporação da IA em análises preditivas.

Na saúde e medicina, por exemplo, a IA e o machine learning  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 fornecedores de assistência médica agora contam com diagnósticos assistidos por computador.

A Seer eme São Francisco, é uma empresa de dados de ciências biológicas e de saúde que procura 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 numa proteína chamada hemoglobina”, diz Philip Ma, diretor de negócios da empresa. “Pequenas alterações nas proteínas podem ter influências dramáticas na saúde de uma pessoa.”

Pode ser difícil identificar quais as 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 de cancro, este ano um dos projetos em que a empresa está a trabalhar 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 machine learning usada pela Edgewise para criar segmentos de rede ou pelos retalhistas para agrupar os seus clientes em coortes.

A empresa também usa a análise de Markov e a análise de componentes principais numa variedade de plataformas de data science, incluindo a Domino Data Lab.

Serviço de atendimento ao cliente

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

Segundo um estudo da Gartner divulgada em junho, no ano passado 75% das empresas aumentaram os 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.

As empresas também estão a incorporar fontes de dados externas, como a social media, para ajudar a melhorar o atendimento ao cliente, bem como outros tipos de dados não estruturados.

“Todos estes esforços estão a levar processos mais automatizados no espaço do cliente”, explica Li. “E não são apenas as grandes empresas. Eu trabalhei com algumas pequenas organizações, algumas estão mesmo a desenvolver as suas próprias análises. Eu definitivamente acho que isto está a acontecer em numa grande variedade de empresas.”

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