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InternetA Inteligência Artificial demarcou um momento de virada na área tecnológica, independente do motivo pelo qual seria usada. Sua extensão faz com que diversos setores sejam afetados pelo poder de assimilação de informações que os computadores foram capazes de atingir.
Assim que as ferramentas munidas desse recurso começaram a adentrar no mercado de trabalho, diversas funções ganharam sua ajuda ou passaram por grandes reformulações, além do fato de que algumas profissões agora correm certos riscos com o permanente crescimento da IA.
Para fazer com que um sistema computacional fosse capaz de alcançar esses níveis e ainda aprender mais conforme o tempo passe e mais interações com os seres humanos ocorram, a mecânica utilizada foi a de Machine Learning, onde a máquina é feita de modo a compreender seus usos e aprimorar suas funções conforme ela as cumpre.
Na visão de Ricardo Costa, “Hoje, a indústria de TI dispõe de modelos de IA mais velozes, Data Lakes, contendo muito mais dados para se aprender, aumentando a eficiência quando comparados com os modelos existentes na década passada. O tempo disponível para o ser humano coletar dados, informações e conhecimento para tomada de decisão é absurdamente menor. Nós esperamos respostas corretas em pouco tempo. A IA revolucionou a automação de processos, a tomada de decisões e a personalização de serviços. As empresas usam chatbots inteligentes, análise de dados avançada e IA para melhorar a experiência do cliente”.
Conforme as novas tecnologias avançam, os recursos disponíveis pela inteligência artificial passam a ser necessários e fazem com que as mais variadas funções e tarefas tenham sua participação. Com o tempo, a praticidade de ter computadores auxiliando nas obrigações diárias fez com que o conhecimento sobre a ferramenta evoluísse e o seu abastecimento de conhecimento crescesse.
“Neste cenário, com a oferta quase que ilimitada de fontes de informações de quaisquer temas, o quão mais rápido chegarmos ao exato setor onde está o conhecimento de que precisamos, melhor responderemos às questões apresentadas. Além disso, se hoje somos mais rápidos na tomada de decisão, é esperado que os cenários mais críticos no futuro sejam projetados (Modelos Preditivos), com base em alto volume de informações coletadas no passado, entendidos como conhecimento. Neste contexto, entendo que a IA ultrapassou seu momento de decolagem e ganhou maior autonomia de voo”, complementa Ricardo.
Dessa forma, ao implementar essa ferramenta, as empresas e setores podem ver alguns resultados com o passar dos anos. Em curto e médio prazo, haverá mais capacidade computacional disponível e, assim, ganhos nos algoritmos. A expectativa de avanço em resultados obtidos com a adoção da Inteligência Artificial será mantida ou aumentará.
No caso do longo prazo, o tempo para coleta, armazenamento de dados e treinamento dos modelos de IA para, em seguida, treinar e disseminar modelos em suas diversas aplicações terá sido o suficiente. Haverá um desvio entre a curva de geração de novos dados disponíveis para treinamento (menos acentuada) e a curva de geração de novos modelos que precisam ser amadurecidos (mais acentuada), sem dispor de alto volume de dados ainda não explorados.
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