Contente
- AI vs Automação
- Alguma desvantagem?
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Fonte: CharlieAJA / iStockphoto
Leve embora:
A IA está mais próxima do que você pensa e realmente pode introduzir algumas mudanças radicais na maneira como trabalhamos e vivemos.
Atualmente, a inteligência artificial (IA) é um tópico importante na empresa, com os líderes do setor analisando aplicativos que variam de produtos inteligentes a infraestrutura de computação com autocorreção e até autoconsciência.
Mas quanto disso é real e quanto é ficção científica? Estamos realmente prestes a vender nossa humanidade a uma classe de senhores de robôs? Ou a tecnologia falhará em produzir alguma mudança significativa?
A julgar pelo que está disponível no momento e para onde estão indo as tendências de desenvolvimento, a resposta para as duas últimas perguntas é "Não".
AI vs Automação
A primeira coisa a entender sobre a IA de hoje é que ela não é apenas uma extensão da automação existente. A automação tradicional pode ser usada para fazer com que máquinas, dispositivos e aplicativos executem tarefas repetíveis, geralmente a uma taxa consistente e de maneira consistente. A automação orientada por IA permite que a entidade programada se adapte e responda primeiro a uma ampla gama de estímulos e, em seguida, ajuste seus próprios padrões de programação e operação para se adequar às mudanças no ambiente. Assim, enquanto um braço robótico automatizado pode ser programado para conectar um determinado painel a um certo tipo de porta de carro da mesma maneira inúmeras vezes, um braço de IA pode analisar diferentes tipos de painéis e descobrir por si próprio como conectá-los a diferentes tipos de portas. (Para saber mais sobre automação, consulte Automação: o futuro da ciência de dados e do aprendizado de máquina?)
Em termos de infraestrutura corporativa, a IA é a chave para implementar a transformação digital necessária para prosperar em uma economia orientada a serviços, diz Venkat Srinivasan, presidente e CEO da empresa de automação Rage Frameworks. A IA já está introduzindo vários recursos importantes para operações de infraestrutura usando uma abordagem mais lingüística para análise de dados no lugar dos algoritmos tradicionais de banco de dados. Dessa forma, os sistemas de dados corporativos ganham a capacidade de entender os dados em seu sentido e relevância para o mundo real, o que, por sua vez, permite que eles compreendam as resmas de dados não estruturados que estão em arquivos corporativos intocados e esquecidos. Ao mesmo tempo, permite um nível mais alto de raciocínio e rastreabilidade, dando aos operadores humanos e outros sistemas inteligentes a capacidade de se aprofundar em análises e outros processos para determinar como e por que as decisões estão sendo tomadas.
Mas como, exatamente, tudo isso acontecerá no nível operacional? Que tipos de aplicativos podemos esperar dos processos orientados por IA?
Segundo Gil Press, sócio-gerente da consultoria gPress, dois dos mais profundos são o reconhecimento de fala e a geração de linguagem natural. Usando redes neurais e outras tecnologias avançadas, empresas como Google e Amazon já estão empurrando a computação conversacional para casa por meio do Google Home e Alexa. É apenas uma questão de tempo, portanto, que essas mesmas tecnologias invadem o datacenter, permitindo que usuários não técnicos simplesmente perguntem a seus ambientes de dados o que precisam saber em vez de digitar, clicar ou ing. Além disso, com os recursos de autoaprendizagem e auto-correção que a IA traz para a mesa, é provável que o ciclo de vida dos sistemas e os padrões de atualização mudem drasticamente - os equipamentos não se degradam com o tempo; ficará melhor com pouco ou nenhum envolvimento humano. Além disso, o próprio ambiente de dados se tornará mais proativo em suas operações, fazendo sugestões de como otimizar o desempenho dos dados, não apenas respondendo aos comandos.
Alguma desvantagem?
Essa visão de um futuro brilhante é tudo o que existe para a IA na empresa? E as desvantagens?
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Para ter certeza, diz Chris Preimesberger, da eWeek, a IA terá que ser implementada de maneira controlada e coordenada, como qualquer outra tecnologia. De fato, muitas das principais armadilhas são as mesmas das plataformas de dados existentes, como a implantação de uma tecnologia em busca de uma solução e a falha em garantir que os processos automatizados sejam adequados aos requisitos de negócios. Mas a IA também requer alguma atenção especial, como reconhecer o fato de que a IA só pode fornecer resultados tão bons quanto os dados que recebe. Também há uma troca entre amplitude e profundidade quando se trata de IA; qualquer sistema projetado para atender a uma ampla gama de funções não poderá se aprofundar nos processos altamente granulares que geram produtividade. (Para saber mais sobre o futuro da IA, consulte Não olhe para trás, aqui estão eles! O avanço da inteligência artificial.)
E provavelmente o mais importante de tudo: não importa o quão “inteligente” uma plataforma de IA se torne, ela sempre precisará de um cérebro humano para guiá-la.
Portanto, embora possa parecer clichê, o fato é que a IA está realmente à beira ou refazendo o ambiente de dados para algo semelhante ao que vimos nos filmes de ficção científica todos esses anos: um ambiente de dados falante e pensativo que é literalmente tudo à nossa volta, como o computador de bordo da Starship Enterprise.
Sob esse prisma, parece que todos teremos que nos acostumar com a ideia de que a empresa não é mais apenas uma coleção de dispositivos e software que suporta nossos dados, mas um membro responsivo e altamente eficaz da equipe de negócios.