Entenda como as aplicações de inteligência artificial e machine learning impulsionam jornadas nos negócios, solucionando problemas e gerando eficiência

Na indústria e no campo, a tecnologia contribui fortemente para a melhoria na precisão, no desempenho e na eficiência produtiva. No dia a dia, os assistentes virtuais facilitam tarefas diárias, efetuando ligações, reservas em hotéis, atualizando a sua agenda de reuniões e traçando as melhores rotas de deslocamento em meio ao trânsito das cidades. 

A inteligência artificial está cada vez mais presente no cotidiano das pessoas, percorrendo desde as lavouras a setores como comércio e varejo, serviços financeiros e saúde. E a tendência é que o cenário para a tecnologia siga aquecido. 

De acordo com estudo da consultoria Gartner, ao longo de 2021 e do próximo ano, a maioria dos CIOs pretende concentrar seus investimentos em inteligência artificial (IA) e tecnologia de nuvem distribuída. Somente na área governamental, 36% dos CIOs (Chief Information Officers) planejam ampliar os investimentos em IA e Machine Learning.

“A inteligência artificial é um campo vasto dentro da ciência da computação e machine learning está dentro dele. A principal diferença é que a machine learning é uma aplicação específica que consegue gerar resultados sem ser programada para isso. A partir da observação de padrões históricos, ela consegue modelar o comportamento”, relata o cientista da computação, engenheiro de machine learning e professor da IMED Ralph José Rassweiler Filho.

 

Tecnologia para salvar vidas

 

No Brasil, um dos setores em que mais despontam startups focadas em IA é o da saúde. A área concentra 12,5% dos negócios dedicados a essa tecnologia, seguida dos ramos de recursos humanos (10%), agricultura (9,6%), indu´stria 4.0 (9,6%), segundo dados da plataforma de inovação aberta Distrito.

Um dos negócios que está fazendo a diferença na área é a startup Laura. A health tech, que nasceu em Curitiba, no Paraná, ajuda equipes médicas e de enfermagem a gerir atendimentos hospitalares, tornando a saúde mais acessível através da tecnologia. Isso é possível por meio da análise de dados de prontuários e exames, indicando quais pacientes devem ser priorizados.

“A Laura consegue coordenar o cuidado, em muitos casos, de maneira autônoma e auxiliar as equipes médicas e assistenciais na tomada de decisão. Com isso, conseguimos, consequentemente, escalar o atendimento à saúde. Quando você aumenta a capacidade de atendimento e também trabalha na melhoria da acessibilidade à saúde, acaba gerando um impacto social positivo, porque as pessoas terão mais facilidade em acessar esses serviços”, explica o CEO e cofundador da Laura, Cristian Rocha.

 

Cristian Rocha, CEO da Laura

 

Ele já atuava na área de tecnologia e computação, quando, em 2016, conheceu Jac Fressato, cofundador da Laura, e como ele perdeu a filha, com 18 dias de vida, em um hospital em Curitiba. Recém-nascida prematura, a bebê Laura teve uma piora clínica, que demorou a ser notada pela equipe médica. Quando percebida, já era tarde demais. 

“Quando ele me contou essa história, começamos a pesquisar em hospitais do Brasil e do mundo, para entender se esse erro era uma coisa isolada ou se isso acontecia com frequência. Descobrimos que mais de 8 milhões de pessoas morrem todos os anos, por problemas que poderiam ser evitados. Essas mortes podem ser evitadas, em grande parte, com mais eficiência”, observa Cristian.

A robô Laura consegue conectar dados e usa da preditividade para ajudar equipes médicas e assistenciais a interpretar o que é mais provável de acontecer. “A tecnologia ajuda a dar essa camada mais inteligente para a parte operacional e tirar a grande sobrecarga de trabalho manual que essas equipes têm, e que, hoje, tomam um tempo muito importante da sua rotina”, esclarece.

 

Laura em números 

 

+ 11 milhões de atendimentos analisados, desde que começou a operar em 2016
24 mil vidas salvas com ajuda da Laura
Média de 18 vidas humanas salvas por dia
(Outubro/2016 - Maio/2020)

Redução de 25% da taxa de mortalidade
De 5,18% a 3,87%

43 instituições de saúde conectadas,
incluindo 7 hospitais da Santa Casa de Porto Alegre
e o Hospital de Clínicas de Passo Fundo

 

IA para os pequenos negócios

 

Um ponto que merece ser lembrado está no fato de que a inteligência artificial não se aplica apenas aos grandes negócios. Pequenas e médias empresas também podem aproveitar vantagens e oportunidades significativas ao utilizar IA em suas rotinas. 

Ao automatizar processos, reduz-se o número de tarefas operacionais atribuídas aos colaboradores, o que reflete na agilidade e eficiência, além de abrir espaço para aprimorar outras áreas do negócio. 

Uma pesquisa desenvolvida pela Salesforce mostra que 83% das empresas que implementaram alguma forma de IA nas vendas conseguiram manter seus clientes. E tem mais: 74% conseguiram aumentar a velocidade das vendas.

De olho na transformação digital impulsionada pelo contexto da pandemia e na inclusão dos pequenos lojistas no e-commerce, o cientista da computação Vitor Grenzel, formado pela IMED, criou a startup Recomendada, em seu trabalho de conclusão do curso.

 

Recomendada auxilia usuário a encontrar peças com base na aparência da peça

 

A proposta consiste em oferecer um novo modelo de recomendação para ecommerce, no qual a inteligência artificial reconhece o produto através de foto ou imagem e, com base em aspectos visuais, faz recomendações mais assertivas.

Em uma loja virtual de vestuário, por exemplo, funciona da seguinte maneira: com base nas imagens, a IA busca automaticamente pontos semelhantes entre as peças. Desse modo, não são necessários muitos dados estruturados, o que, conforme Vitor, costuma ser uma dificuldade para pequenos e médios e-commerces. 

“Acreditamos que aumentando a usabilidade e a interação do usuário e proporcionando uma maior exploração do catálogo, resultará em um maior engajamento e até em um aumento do ticket médio”, explica Vitor.

Entre as vantagens da ferramenta, está proporcionar a exploração do catálogo, uma vez que o algoritmo faz a recomendação pela aparência da peça e não com base no histórico de compras, como é feito na filtragem colaborativa.

Além disso, o usuário pode adicionar uma imagem através de upload ou tirando uma foto com a câmera do celular, para realizar a busca. Esse recurso auxilia o consumidor que está buscando uma peça que viu nas redes sociais ou, até mesmo, uma peça que já possui.

 

Desafios no Brasil e no mundo

 

Aplicações de inteligência artificial e machine learning são bastante utilizadas por grandes players da tecnologia, como Apple, Google e Netflix, otimizando seus sistemas de recomendação e anúncios, mas, como mostra a Recomendada, não são apenas para uso das gigantes.

Tanto no cenário nacional ou internacional, ainda são encontrados desafios para o avanço da inteligência artificial e machine learning. Um deles é a estruturação de dados. Isso significa que, para que se consiga criar um algoritmo com capacidade de predizer resultados, é necessário uma grande quantidade de dados estruturados, que torne possível a identificação de padrões históricos.

Outro obstáculo é a cultura, pois ainda há pouco entendimento sobre a tecnologia, o que, muitas vezes, acaba resultando em certa resistência ao uso dessas aplicações. Um problema reconhecido pelo CEO da Laura, Cristian Rocha. “Essa resistência acontece, principalmente, pelo desconhecimento. O fato destas equipes não conhecerem a inteligência artificial e também por saberem como interpretar estas predições que são feitas.” 

 

Ralph Rassweiller

 

Ao mesmo tempo, a ascensão da IA e machine learning abre novas possibilidades de atuação e, às instituições de ensino, cabe o papel de preparar profissionais para atender a esse mercado. Ralph, que também é engenheiro de machine learning na Quinto Andar, lembra que sua função apresentou um crescimento rápido em número de vagas nos últimos anos.

“A função do engenheiro de machine learning não é escrever soluções, mas ajudar a escalar, entendendo como funciona a infraestrutura e as práticas de algoritmo”, observa Ralph.

Cresce também a busca por cientista de dados, posição que requer conhecimentos para estatísticas e outras formas de modelagem matemática. Isso porque o cientista de dados é quem implementa a inteligência artificial.

Na avaliação dele, a área também está aquecida para profissionais que não necessariamente tenham experiência com tecnologia. Nesse cenário, há espaço para psicólogos, pedagogos e profissionais da educação.

“A psicologia, por exemplo, pode ajudar a modelar melhor as soluções, a entender o comportamento humano, que, muitas vezes, não é tão preditivo assim”, pontua.

 

Três usos (no mínimo) curiosos de inteligência artificial

 

 

10ª Sinfonia de Beethoven 

 

Quando o compositor Ludwig Von Beethoven morreu, em 1827, ele havia conseguido terminar a 9ª Sinfonia, considerada uma obra-prima. Porém, devido à deterioração da sua saúde, não conseguiu dar continuidade à 10ª Sinfonia, trabalho que havia lhe sido encomendado. Quase dois séculos depois, uma equipe de especialistas finalizou a sinfonia incompleta usando IA. 

 

 

 

Revivendo pela voz

 

Em campanha para o Dia dos Pais, com o ex-jogador de futebol Arthur Antunes Coimbra, o popular Zico, o Mercado Livre recriou a voz do pai do ex-atleta, utilizando Inteligência Artificial.

 

 

 

Roteirista

 

Recentemente, a Netflix publicou um filme de terror, totalmente escrito por inteligência artificial. A plataforma alimentou uma aplicação com 400 mil horas de filmes de terror de diferentes gêneros, pedindo que, na sequência, ela escrevesse sua própria obra. O resultado, um curta de quatro minutos, foi publicado na forma de animação.

 

 

 

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