A pesquisa “The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value”, realizada pela McKinsey, apontou que, neste ano, 72% das empresas no mundo já adotaram o uso da Inteligência Artificial. No Brasil, o cenário é semelhante: um estudo do IT Forum Inteligência mostrou que 43% das empresas planejam investir na área nos próximos 12 meses, enquanto 36% já iniciaram esses investimentos, que devem continuar ao longo do próximo ano.
Contudo, ainda de acordo com o estudo “Antes da TI, a Estratégia“, 78% dos executivos de TI ainda sentem a necessidade de entender melhor a tecnologia antes de realizar investimentos mais substanciais.
Neste guia, vamos descomplicar a Inteligência Artificial, explicando como ela pode facilitar o seu dia a dia, desde suas principais aplicações até os desafios éticos, como a privacidade dos dados. Continue a leitura para saber como a IA pode transformar sua empresa e impulsionar seus resultados!
O que é e como funciona a Inteligência Artificial?
Nos dias de hoje, responder a essa pergunta pode parecer algo “bobo”, visto que a Inteligência Artificial faz cada vez mais parte do nosso cotidiano. A IA é uma área da Ciência da Computação dedicada ao desenvolvimento de sistemas capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Aqui, estamos falando desde o reconhecimento de padrões em imagens e vozes até a tomada de decisões complexas e a geração de linguagem natural.
Sua origem foi no ano de 1943, com os primeiros estudos sobre redes neurais. Mas foi a partir dos anos 1990 que o campo ganhou força, uma vez que foi impulsionado por avanços em hardware, software e pela explosão no volume de dados disponíveis. Esses avanços permitiram que a IA se tornasse mais eficiente e aplicável em várias áreas.
Hernane Braga, Head de Ciência de Dados da BIX Tecnologia, explica que a Inteligência Artificial é “um grande guarda-chuva de várias tecnologias distintas”. Com ela, podemos treinar uma máquina para “enxergar” algo, como é o caso da Visão Computacional; prever demandas; otimizar e estimar; entre outras possibilidades. Falaremos mais sobre elas em breve.
Com o uso crescente de técnicas de Machine Learning – subcampo da IA focado no aprendizado automático – as máquinas estão cada vez mais aptas a realizar tarefas de forma autônoma, eficiente e em grande escala. A IA tem o potencial de automatizar processos, resolver problemas complexos e analisar grandes volumes de dados, trazendo benefícios significativos para diferentes setores e melhorando a qualidade de vida das pessoas.
Como funcionam os algoritmos de Inteligência Artificial
Antes de falarmos sobre os algoritmos de IA, é importante entender o que são algoritmos em geral.
Pense em uma receita de bolo. Para obter o bolo perfeito, precisamos seguir uma sequência de etapas – desde a proporção correta dos ingredientes até a ordem em que eles são misturados. Um algoritmo funciona de maneira semelhante, mas no contexto da computação. Ele é uma sequência de instruções ou regras que, quando seguidas corretamente, levam a um resultado final.
No caso da Inteligência Artificial, eles têm a tarefa de ensinar as máquinas a tomar decisões ou realizar determinadas tarefas sem a necessidade de uma intervenção humana constante. Esses algoritmos usam grandes quantidades de dados para identificar padrões, aprender com exemplos e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Entraremos em mais detalhes a partir de agora.
Algoritmos de aprendizagem supervisionado
No aprendizado supervisionado, os dados fornecidos ao algoritmo já vêm com as respostas corretas, chamadas de rótulos (labels). O algoritmo aprende a partir desses exemplos para, depois, aplicar esse conhecimento a novos dados. Um exemplo comum é a detecção de spam, que falaremos mais adiante.
Além disso, o aprendizado supervisionado também é usado para prever valores numéricos. Imagine que precisamos prever o salário de um novo colaborador com base em seu tempo de carreira e seus anos de estudo. Para isso, o algoritmo é treinado com dados de muitos outros funcionários. Essa técnica é chamada de regressão e é usada para fazer previsões contínuas, como preços, salários ou taxas.
Conheça um pouco mais sobre cada técnica relacionada a este algoritmo:
Regressão Linear e Regressão Logística
Enquanto a regressão linear é utilizada para prever um valor contínuo com base em um dado conhecido, a regressão logística diz respeito a quando o resultado desejado conta com um número finito de opções, como “sim” ou “não”.
No caso da regressão linear, vamos supor que você tenha dados sobre as despesas e receitas da sua organização. Com esse método, você pode identificar que despesas são metade de suas receitas, por exemplo. Com base nessa relação, é possível prever futuras despesas a partir de uma receita esperada.
Já quando falamos da regressão logística, imagine o seguinte cenário: você tem um e-commerce e precisa prever se um visitante do seu site vai finalizar uma compra. A regressão logística analisa comportamentos anteriores, como o tempo gasto no site e o número de itens no carrinho. Com esses dados, ele pode prever se um novo visitante vai clicar no botão de finalização da compra ou não.
Árvores de Decisão e Random Forest
As árvores de decisão utilizam uma estrutura de “se-então” (if-else) para prever resultados. Um exemplo é prever a rotatividade de clientes. Se um cliente não acessar um aplicativo após se inscrever, o modelo pode prever que ele vai cancelar.
Por outro lado, se o cliente usa o aplicativo em diversos dispositivos e por longos períodos, o modelo pode prever que ele continuará usando o serviço. As árvores de decisão são simples de entender e interpretar, tornando-as populares em uma variedade de aplicações.
O Random Forest, por sua vez, é uma evolução das árvores de decisão. Ele cria várias árvores de decisão e combina seus resultados para obter previsões mais precisas. Esse método é robusto e eficaz, especialmente em problemas complexos que envolvem muitas variáveis, como diagnósticos médicos ou previsões de mercado.
k-Nearest Neighbors (k-NN)
Esse algoritmo classifica novos dados com base em dados semelhantes já rotulados. Por exemplo, se você quiser prever se um cliente irá comprar um produto, o k-NN procura clientes com comportamentos parecidos no passado e usa essas informações para fazer uma previsão. O k-NN é amplamente utilizado em sistemas de recomendação e classificação de imagens.
Algoritmos de aprendizagem não supervisionado
Diferentemente da aprendizagem supervisionada, onde se conhece previamente o resultado desejado, os algoritmos de aprendizagem não supervisionada (ou, do inglês, Unsupervised Learning) são utilizados para descobrir padrões ocultos em dados que não têm etiquetas ou respostas pré-definidas.
Para você entender melhor a aprendizagem não supervisionada, imagine que você tem uma biblioteca com milhares de livros, mas nenhum deles está classificado. Com esses algoritmos, você pode agrupar os livros com temas ou características semelhantes (ficção, biografias ou ciência, por exemplo). Mesmo sem saber de antemão a categoria de cada livro, o algoritmo consegue identificar padrões e separar os livros em grupos organizados, tornando a busca por conteúdo mais eficiente.
Ou seja, voltando aos termos mais técnicos, eles funcionam com conjuntos de dados desorganizados e têm como objetivo identificar as principais características em comum, agrupando as informações com base em suas semelhanças.
Agrupamento de dados (ou clustering)
Aqui, os algoritmos de Inteligência Artificial reúnem informações semelhantes em clusters, o que facilita a categorização de grandes volumes de dados. A depender da natureza dos dados de entrada, diferentes tipos de algoritmos de clustering podem ser usados.
Um exemplo disso é a identificação de diferentes tipos de tráfego de rede, o que permite prever possíveis incidentes de segurança, melhorando a proteção contra ameaças.
Detecção de anomalias
Como o próprio nome já sugere, essa aplicação de algoritmo de aprendizagem não supervisionado identifica comportamentos fora do padrão – ou seja, aprende a diferenciar o que é normal e o que é uma possível anomalia.
Essa técnica é amplamente utilizada na cibersegurança de empresas e na detecção de fraudes financeiras, onde comportamentos suspeitos precisam ser rapidamente identificados.
Algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (NLP ou PLN)
As máquinas não falam com a linguagem natural – ou seja, a linguagem que os seres humanos utilizam –, mas sim as linguagens de programação. Para que as máquinas entendam o que estamos querendo dizer, temos os algoritmos de Processamento de Linguagem Natural.
“Geralmente, quando a gente trata de dados ou vai fazer alguma análise, a gente trabalha com dados estruturados, que são aqueles que estão disponíveis em bancos de dados e planilhas. São aqueles dados mais óbvios”, explica Laura Fiorini, Cientista de Dados na BIX Tecnologia.
Porém, quando precisamos extrair informações dos chamados dados não estruturados – áudios e textos livres, por exemplo –, precisamos de algum mecanismo que faça esse trabalho de forma simplificada e que facilite o acesso. É aí que entra a NLP.
Nós falamos sobre os algoritmos de Processamento de Linguagem Natural em um webinar no nosso canal do YouTube:
Algoritmos de aprendizagem por reforço
Em vez de aprenderem com dados já organizados e etiquetados, os algoritmos de Aprendizagem por Reforço (ou Reinforcement Learning, em inglês) aprendem com a experiência. Ou seja, nesse caso, a máquina toma decisões, observa os resultados e ajusta suas ações com base em “recompensas” e “punições”.
Para facilitar seu entendimento, pense em um jogo: a cada movimento que a máquina faz, ela “aprende” se a escolha foi boa ou ruim. Se o resultado foi positivo, ela é recompensada e tenta repetir esse comportamento. Se foi negativo, ela ajusta sua estratégia para evitar o erro no futuro. Esse ciclo de tentativa e erro permite que a IA melhore suas decisões com o tempo.
Existem vários tipos de aplicações envolvendo os algoritmos de aprendizado por reforço. Alguns deles são:
Visão Computacional
Essa área estuda como fazer computadores interpretarem e compreenderem imagens de uma forma bem parecida com a visão humana. “Uma vez que a gente consegue processar e compreender as informações de imagens em um computador, um novo mundo se abre. Essas técnicas podem ser aplicadas em imagens e vídeos em diversos contextos”, explica Laura Fiorini. Ela adiciona que um bom exemplo de aplicação dessa tecnologia é a detecção facial existente em câmeras digitais antigas.
Quando estamos falando de aplicações de Visão Computacional relacionadas à eficiência operacional, um bom exemplo é a possibilidade de inspeção do uso de EPIs em indústrias, o que aumenta a eficiência da sua organização ao garantir a segurança dos trabalhadores e a conformidade com as normas regulamentadoras.
Se você deseja saber mais sobre Visão Computacional, baixe nosso ebook gratuito sobre o tema:
Robótica Autônoma
Utilizam-se os algoritmos de aprendizagem por reforço com o objetivo de navegar em ambientes desconhecidos, bem como manipular objetos e realizar tarefas complexas. Desse modo, com o tempo, eles melhoram a precisão em suas ações.
Gerenciamento de Recursos
Em aplicações como controle de tráfego, algoritmos de Aprendizagem por Reforço otimizam o fluxo de veículos, ajustando sinais de trânsito para reduzir congestionamentos. Da mesma forma, em finanças, eles podem ajustar automaticamente carteiras de investimento para maximizar os retornos enquanto minimizam os riscos.
Inteligência Artificial no cotidiano
Os algoritmos de Inteligência Artificial estão presentes em diversas ferramentas e serviços que usamos diariamente, facilitando a nossa vida das mais diversas maneiras. Segundo pesquisa realizada pela Hibou, 54% dos brasileiros entrevistados acreditam que a tecnologia já está mudando algo em suas vidas. Confira alguns exemplos:
Assistentes virtuais
É bem provável que você já tenha dito frases como “E aí, Siri, me lembre de beber água em 20 minutos”, “Alexa, acenda as luzes” ou “Ok, Google, iniciar trajeto para casa” – ou pelo menos o início delas. As assistentes virtuais são alguns dos exemplos mais populares de Inteligência Artificial aplicada ao dia a dia.
Esses sistemas utilizam os algoritmos de aprendizagem supervisionada e por reforço para aprender com as interações dos usuários e responder a comandos de voz. Você pode agendar compromissos, enviar mensagens, tocar músicas e até controlar dispositivos em casa, como luzes inteligentes.
Conforme o usuário interage, a IA melhora sua compreensão das preferências pessoais, tornando as respostas cada vez mais precisas e personalizadas.
Detecção de spam
Já se perguntou como determinados emails seus vão parar na caixa de spam sem necessariamente você sinalizar? Isso ocorre porque os serviços de email como o Gmail contam com algoritmos de aprendizagem supervisionada para detectar e-mails indesejados.
Funciona assim: o modelo é treinado com exemplos de e-mails rotulados como spam e não spam, aprendendo a identificar padrões em mensagens suspeitas. A tarefa do modelo de Inteligência Artificial é aprender a reconhecer esses padrões para classificar corretamente novos e-mails. Com isso, é possível filtrar automaticamente mensagens indesejadas, mantendo a caixa de entrada mais limpa e segura.
Sistemas de recomendação
Se você é heavy user de plataformas como Spotify e Netflix, sabe do que vamos falar. Esses apps utilizam algoritmos de aprendizado não supervisionado e k-Nearest Neighbors (k-NN) para recomendar filmes, produtos ou músicas que podem agradar ao usuário.
Ao analisar o comportamento e preferências anteriores, a IA sugere conteúdo com base em pessoas que têm gostos semelhantes ou que visualizaram itens parecidos. Por isso, suas recomendações de quais filmes e séries assistir ou quais músicas você pode gostar se tornam cada vez mais precisas e personalizadas.
Indústria do entretenimento e esportes
Engana-se quem pensa que a Inteligência Artificial não afeta a forma com que consumimos entretenimento e esportes. Nas transmissões de Fórmula 1, por exemplo, a IA processa milhões de dados em tempo real, oferecendo insights sobre desempenho dos carros. Nas Olimpíadas de Paris, em 2024, a IA analisou a performance dos atletas com precisão, auxiliando treinadores e juízes.
Já quanto à indústria do entretenimento, em realities como o Big Brother Brasil, algoritmos de reconhecimento facial monitoram participantes, enquanto metadados ajudam na edição de cenas. Além disso, a tecnologia também impacta a produção de filmes e jogos. Não da maneira que os filmes sobre Inteligência Artificial costumam retratar, é claro, mas sim, automatizando legendas, por exemplo, e tornando a experiência do usuário mais imersiva e personalizada.
Veículos autônomos
Veículos autônomos dependem de algoritmos de Visão Computacional e aprendizagem por reforço para navegar em ruas e estradas. Esses carros utilizam câmeras, sensores e dados em tempo real para identificar obstáculos, interpretar sinais de trânsito e tomar decisões de direção, como frear ou acelerar. A IA aprende continuamente com as situações de trânsito, ajustando suas ações para garantir uma direção segura.
Aprenda mais sobre Visão Computacional e suas aplicações:
Detecção de fraudes
A Inteligência Artificial desempenha um papel fundamental na detecção de fraudes, especialmente no setor financeiro. É através dela que bancos e empresas de cartões de crédito utilizam algoritmos de detecção de anomalias para monitorar transações e identificar atividades suspeitas.
Aqui, a IA analisa grandes volumes de dados em tempo real, procurando padrões fora do comum, como compras em locais ou valores atípicos, ajudando na prevenção de fraudes financeiras de maneira rápida e eficaz.
Inteligência Artificial no mercado de trabalho
Muito além da influência no cotidiano, a IA tem se tornado cada vez mais presente nos diversos setores da economia, transformando a forma como empresas e indústrias operam.
Desde soluções para a automatização de processos e análise de dados, passando por inovações que impulsionam experiências personalizadas, a IA oferece vantagens competitivas que variam de acordo com as necessidades e características de cada segmento. Ao adaptar essas tecnologias, setores como saúde, varejo e manufatura têm observado um aumento significativo em eficiência, precisão e inovação.
IA no Varejo
O estudo “Inteligência Artificial no Varejo”, realizado pela Central do Varejo, revelou que 78% dos entrevistados desejam aplicar mais essa tecnologia às rotinas de trabalho. Mas como fazer isso?
Uma possibilidade é o uso de chatbots, que atendem de forma rápida e personalizada – o que pode agradar especialmente a Geração Z, proporcionando interações em tempo real que facilitam o processo de compra.
Além disso, a Inteligência Artificial, associada ao Machine Learning, é amplamente aplicada na previsão de demanda. Ao analisar dados históricos de vendas, padrões sazonais e até dados climáticos, os algoritmos conseguem prever com precisão as necessidades futuras, auxiliando na automatização da gestão de estoque e evitando tanto a falta quanto o excesso de mercadorias. Esse tópico até já foi tema de webinar da BIX Tecnologia. Na ocasião, desenvolvemos um case sobre previsão de demanda. Confira:
Inteligência Artificial na Indústria
Por impulsionar a automação, otimizar processos e melhorar a segurança no ambiente de trabalho, a IA está transformando a indústria. Com a capacidade de prever falhas e otimizar a produção, a Inteligência Artificial está auxiliando empresas a se tornarem mais competitivas e inovadoras.
Um dos maiores avanços é a automação inteligente, onde algoritmos monitoram e gerenciam linhas de produção em tempo real. Esse controle automatizado evita desperdícios e falhas, como no caso de esteiras industriais que interrompem automaticamente ao detectar problemas, garantindo a eficiência e qualidade dos produtos. Além disso, a Inteligência Artificial na Indústria é aplicada para prever falhas em equipamentos, permitindo uma manutenção preditiva, que antecipa problemas antes que causem interrupções inesperadas.
Como a IA é usada na Saúde
A Inteligência Artificial na saúde permite desde diagnósticos mais rápidos e precisos até melhorias na gestão de dados e cuidados ao paciente. A própria Organização Mundial da Saúde (OMS) afirma que a tecnologia é promissora na melhoria da prestação de serviços em saúde.
Os algoritmos de IA podem detectar precocemente doenças como câncer e analisam imagens médicas para encontrar anomalias invisíveis a olho nu. Além disso, auxilia na organização de registros médicos eletrônicos, otimizando a gestão desses dados. Por fim, também pode identificar tendências de saúde nas populações.
Inteligência Artificial na Agricultura
A capacidade da IA de processar grandes quantidades de dados supera a nossa; ou seja, a tecnologia se torna essencial para o agronegócio. Combinada com o IoT, sigla para Internet das Coisas, ela eleva a qualidade dos produtos e permite prever falhas ou necessidades de manutenção, garantindo maior produtividade e controle.
Além disso, com o uso de drones, a IA analisa imagens para identificar o momento ideal de plantio, otimizando o rendimento das colheitas. Por fim, soluções baseadas em IA ajudam na previsão de vendas e definição de preços, ajudando produtores a tomar decisões estratégicas.
Vantagens da Inteligência Artificial
Depois de explorarmos tantos exemplos – e lembramos que isso é apenas uma pequena parte! –, fica claro o quanto a IA pode transformar nosso dia a dia. Desde a automação de tarefas simples até a capacidade de tomar decisões com base em grandes volumes de dados, a IA tem o potencial de transformar a forma como vivemos e trabalhamos.
Automação contínua e redução de custos
A IA permite que máquinas trabalhem de forma contínua, sem a necessidade de pausas, em atividades como atendimento ao cliente 24 horas, produção em massa e limpeza automatizada. Essa capacidade de automação ininterrupta traz grandes benefícios para as empresas, permitindo a execução de tarefas repetitivas de maneira rápida e precisa.
Além disso, a automação que a Inteligência Artificial proporciona acaba por reduzir os custos operacionais, uma vez que diminui a necessidade de intervenção humana e otimiza diversos processos.
Aumento da produtividade
O aumento da produtividade é outro grande benefício da IA, diretamente ligado à sua capacidade de automatizar tarefas. Com a tecnologia assumindo atividades repetitivas e processando informações rapidamente, seus colaboradores podem se dedicar a tarefas mais complexas e criativas, potencializando o valor entregue pela equipe.
A pesquisa Generative AI Snapshot Research, realizada pela Salesforce, revelou que o uso da IA Generativa pode economizar até cinco horas de trabalho por semana, o que equivale a um mês inteiro de produtividade adicional por ano. Isso prova como a IA pode tornar as rotinas de trabalho mais ágeis e eficientes.
Tomada de decisões inteligentes
Ao analisar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões ou tendências que podem passar despercebidos pelos humanos, a IA auxilia na tomada de decisões melhor informadas. Com isso, as chances de erros são menores, o que contribui para a competitividade das organizações.
Melhora da eficiência operacional
A aplicação da IA permite que as organizações otimizem seus processos, como a previsão de demanda e a gestão da cadeia de suprimentos, com grande precisão.
Ao identificar possíveis falhas, ajustar estoques de forma mais inteligente e otimizar a produção, a IA ajuda a reduzir desperdícios e agilizar operações. Consequentemente, as empresas economizam tempo e recursos. Isso leva a uma melhora significativa na eficiência operacional, além de contribuir para o aumento da produtividade e a redução de custos.
Personalização e maior experiência do usuário
Como já mencionamos anteriormente por aqui, a Inteligência Artificial aplicada ao dia a dia envolve os sistemas de recomendação de plataformas como Spotify e Netflix. Ao analisar o comportamento e as preferências dos usuários, as recomendações de filmes, músicas e produtos se tornam cada vez mais precisas e personalizadas. Ou seja, a experiência proporcionada para cada usuário é única.
Além de melhorar a experiência do usuário, esses sistemas de recomendação aumentam a fidelidade dos clientes. A IA cria uma interação mais agradável e eficaz ao se alinhar aos gostos individuais, o que também contribui para o sucesso dessas plataformas.
Desafios da Inteligência Artificial
Como toda tecnologia, a Inteligência Artificial também apresenta desafios que não podem ser ignorados. Embora os benefícios sejam evidentes, é importante lembrar que há riscos associados à sua implementação. Preocupações como o impacto no mercado de trabalho, o viés algorítmico e a dependência excessiva da tecnologia estão sempre no radar dos especialistas.
Alta complexidade de projetos
Antes de qualquer coisa, é importante ressaltar que o preço de projetos de Inteligência Artificial como um todo variam conforme a complexidade, o tamanho e os requisitos do cliente. Além disso, o desenvolvimento de soluções de IA tem se tornado cada vez mais barato em relação a anos anteriores.
No entanto, implementar IA exige investimentos tanto de habilidades especializadas, quanto de infraestruturas robustas para garantir o sucesso da tecnologia. Projetos de alta complexidade exigem times multidisciplinares, com cientistas de dados, engenheiros de Machine Learning e desenvolvedores trabalhando juntos.
A integração de IA também deve levar em consideração a escalabilidade, a segurança e a capacidade de adaptação a mudanças. A combinação desses fatores com uma gestão eficiente de dados e um entendimento claro dos objetivos estratégicos, são essenciais para que a IA entregue resultados concretos. Ou seja, embora os custos iniciais possam ser altos, o retorno potencial justifica o investimento para empresas preparadas para lidar com essa complexidade.
Viés algorítmico
Mesmo com os avanços na Inteligência Artificial, o viés algorítmico ainda é uma grande preocupação. Estudos como um realizado pela Unesco, intitulado “Bias Against Women and Girls in Large Language Models” (Preconceitos contra Mulheres e Meninas em LLMs), revelaram que modelos de linguagem natural, como GPT-3.5 e Llama 2, reproduzem estereótipos de gênero e raça.
Os vieses algorítmicos também foram identificados no X (antigo Twitter) em 2020, onde usuários notaram que o algoritmo de recorte de imagens priorizava rostos brancos em detrimento de negros. Isso evidenciou como redes neurais, treinadas em bases de dados enviesadas, podem reproduzir comportamentos discriminatórios.
Por essa razão, para mitigar esses problemas, é fundamental a realização de testes rigorosos e constantes para identificar e corrigir preconceitos em seus modelos de IA. Transparência, revisão colaborativa e o uso de bases de dados diversificadas são passos fundamentais para garantir que a IA evolua de forma justa e inclusiva, evitando reforçar desigualdades já existentes.
Limitações da Inteligência Artificial atual
Apesar dos avanços significativos, a IA ainda tem limitações. Ela pode ter dificuldades em lidar com situações inesperadas ou resolver problemas complexos que não foram previamente programados.
Além disso, a IA precisa ser constantemente atualizada e treinada para se adaptar às mudanças do mundo real. O desenvolvimento de IA ainda está em evolução, e melhorar sua capacidade de lidar com situações não previstas é um desafio contínuo para pesquisadores e desenvolvedores.
Desafios regulatórios e éticos
A Inteligência Artificial levanta questões complexas sobre privacidade, segurança e responsabilidade. Sem uma regulamentação clara da IA, existe o risco de uso indevido de dados pessoais e corporativos.
No Brasil, tramita no Poder Legislativo o PL 2.338/2023, também conhecido como Marco Legal da Inteligência Artificial. O Projeto de Lei propõe diferentes faixas regulatórias, classificando os sistemas de acordo com seu risco à sociedade. As características levadas em consideração são:
- Risco excessivo, que exigem uma regulação mais rigorosa;
- Alto risco, que terão regras mais flexíveis em relação aos sistemas de risco excessivo;
- Sistemas que não se encaixam em nenhuma dessas categorias.
Até a publicação deste artigo, em 01 de outubro de 2024, a matéria ainda tramita dentro da Comissão Temporária Interna sobre Inteligência Artificial no Brasil, do Senado Federal.
Para entender mais sobre o Marco Legal da Inteligência Artificial, confira este webinar realizado pela BIX Tecnologia:
Quando a minha empresa precisa de serviços de IA?
A verdade é que nem todas as organizações precisam de serviços de IA – pelo menos, imediatamente. O trabalho dos cientistas de dados, profissionais que costumam trabalhar com Inteligência Artificial, vai além da simples aplicação de algoritmos. O foco, nesse caso, é a otimização de métricas empresariais por meio da análise de dados e identificação de padrões que ajudam a resolver determinados problemas.
A grande questão é que, muitas vezes, a empresa não tem um escopo claro em relação à tecnologia, e é justamente nesse ponto que os projetos de Ciência de Dados se tornam essenciais, uma vez que ajustam as estratégias às metas do negócio.
Contudo, para que uma organização possa aproveitar todo o potencial que a IA pode oferecer, é necessário que ela já tenha um nível avançado de maturidade em relação aos seus dados – tanto no que diz respeito à infraestrutura, quanto à compreensão do valor estratégico dessas informações. Além disso, uma infraestrutura robusta é fundamental para que a IA possa ser integrada de forma bem-sucedida, garantindo a escalabilidade e a eficiência das soluções implementadas.
Quer aprender mais sobre Inteligência Artificial? Inscreva-se na nossa newsletter!
Deu para ver que a IA está mudando o jogo em diversos setores, não é? A tecnologia evolui rápido, e quem não acompanhar pode ficar para trás. Por isso, assine nossa newsletter e receba as últimas tendências, dicas e inovações sobre como a Inteligência Artificial pode fazer a diferença no seu negócio!