[DIÁRIOS DA IA] Construindo o Lego de Inteligência Artificial: estruturas essenciais para empresas inovadoras

Tarefas, dados, computação, paradigmas, algoritmos e talentos podem funcionar como “blocos” para desenvolver sistemas de IA. / Foto: Dan Burton (Unsplash)

[21.06.2024]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”

No cenário atual, a inovação e o crescimento são imperativos para a sustentabilidade e competitividade das empresas. A Inteligência Artificial (IA) tem se destacado como uma ferramenta poderosa para alcançar esses objetivos. Neste artigo, mostramos como a IA pode ser um lego de tecnologias, destacando os componentes essenciais que as empresas devem integrar para criar soluções inovadoras e eficientes.

Neste sentido, temos blocos de construção necessários para desenvolver sistemas de IA. Entre esses blocos estão as tarefas, dados, computação, paradigmas, algoritmos e talentos. Cada um desses componentes desempenha um papel crucial na criação de sistemas de IA que podem aprender, adaptar-se e evoluir com eficiência​​.

BLOCOS DE CONSTRUÇÃO PARA SISTEMAS DE IA:

Tarefas: As tarefas são os problemas específicos ou objetivos que os sistemas de IA são projetados para resolver. Exemplos incluem classificação, regressão, sistemas de recomendação, clustering e processamento de linguagem natural. Essas tarefas determinam o foco do sistema de IA e orientam seu desenvolvimento​​.

Dados: Os dados são essenciais para que os sistemas de IA aprendam e façam inferências precisas. Eles podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados, e podem incluir texto, imagens, áudio, vídeo, dados tabulares, entre outros. A diversidade e a qualidade dos dados são fundamentais para o sucesso dos sistemas de IA​​.

Computação: A capacidade de processamento e armazenamento é crucial para executar algoritmos complexos e analisar grandes volumes de dados. Isso inclui o uso de memória em tempo real, computação em nuvem, computação de borda, unidades de processamento gráfico (GPU), unidades de processamento tensorial (TPU) e unidades centrais de processamento (CPU)​​.

Paradigmas: Os paradigmas são as abordagens ou frameworks que orientam como o aprendizado e a resolução de problemas são conduzidos. Isso inclui aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço, aprendizado de transferência, entre outros. Cada paradigma é adequado para diferentes tipos de problemas e conjuntos de dados​​.

Algoritmos: Os algoritmos são os procedimentos e regras projetados para processar dados, aprender com eles e fazer inferências ou decisões. Exemplos incluem árvores de decisão, sistemas especialistas, aprendizado de máquina, redes neurais e aprendizado profundo. A escolha do algoritmo correto é vital para o desempenho do sistema de IA​​.

Talento: O talento humano é necessário para projetar, desenvolver, implementar e manter sistemas de IA. Isso inclui engenheiros de dados, cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, engenheiros de MLOps e pesquisadores de aprendizado de máquina. A expertise dessas pessoas é essencial para traduzir dados brutos em soluções de IA aplicáveis​​.

A implementação da IA apresenta desafios significativos, como a gestão de grandes volumes de dados e a complexidade dos algoritmos. No entanto, a integração bem-sucedida pode resultar em vantagens competitivas substanciais. Questões éticas e de governança também são cruciais, destacando a necessidade de um desenvolvimento responsável e transparente dessas tecnologias​​.

O LEGO DA IA NA PRÁTICA

Para aplicar os conceitos discutidos, propomos passos práticos e acionáveis. As empresas devem identificar problemas específicos que possam ser resolvidos com IA, coletar e analisar dados relevantes, e utilizar ferramentas como a computação em nuvem para processamento de dados. Engenheiros de dados e cientistas de dados são cruciais para a implementação eficaz da IA.

Exemplos de empresas que tiveram sucesso com essas práticas demonstram a viabilidade e os benefícios das estratégias propostas​​. Técnicas como aprendizado supervisionado e redes neurais profundas são fundamentais para modelar padrões complexos em grandes conjuntos de dados. A integração desses métodos demonstra a eficácia das abordagens de IA​​.

Recapitulando, a IA oferece um conjunto de ferramentas poderosas que podem transformar a operação e a tomada de decisões empresariais. Este artigo destacou a importância de considerar os diversos componentes da IA e como integrá-los para criar soluções inovadoras.

Convidamos os leitores a aplicar esses conhecimentos e observar as tendências emergentes que continuarão a moldar o futuro dos negócios.

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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

• Kahneman, D., & Tversky, A. (2013). Choices, values, and frames. In: Handbook of the Fundamentals of Financial Decision Making: Part I. World Scientific, 269-278.
• Vieira, R. L. (2021). A teoria da perspectiva e as mudanças de preferência no mainstream: um prospecto lakatosiano. Revista Brasileira de Economia, 75(2), 195-214.
• Whitelaw, G. (2023). AI as a Mosaic of Meta Things. Meta Publications.

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