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Tecnologias de IA para os negócios

Por Juliana Gaidargi em 25/05/2021 em Negócios

As tecnologias de IA estão trabalhando por si mesmas em praticamente todos os aspectos dos negócios. Importantes tecnologias de IA para negócios incluem reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, chatbots, geração de linguagem natural e análise de sentimento. Contudo, você sabia que elas estão mudando a forma como as empresas operam? Então, confira a seguir tudo que você precisa saber sobre esse tema.

Para ser claro, cada um desses tipos de tecnologias de IA representam categorias amplas. Ou seja, que geralmente incluem dezenas ou mesmo centenas de componentes subjacentes. Esses componentes são, por sua vez, frequentemente recombinados em aplicativos ainda mais sofisticados para agregar valor aos negócios.

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Por exemplo, um robô na loja pode usar tecnologia de reconhecimento de imagem, vídeo e voz no trabalho. Já o software de reconhecimento de imagem permitiria verificar a localização, preço e quantidade do estoque nas prateleiras. Em contrapartida, o recurso de vídeo ajudaria a evitar quaisquer obstáculos em seu caminho, bem como a identificar sua localização na loja. Finalmente, o componente de reconhecimento de voz permitiria ouvir e direcionar (e entreter) os clientes.

Contudo, para realizar esses feitos, essas tecnologias de IA nos negócios geralmente combinam uma variedade de algoritmos e técnicas adaptados a partes específicas da tarefa geral. Portanto, eles incluem processamento simbólico, análise estatística, redes neurais e muito mais.

Confira a seguir uma revisão detalhada de cinco tecnologias de IA que evoluíram ao longo do tempo para mudar drasticamente a forma como as empresas estão processando, analisando e gerando dados.

1. Reconhecimento de imagem

Algumas das várias maneiras que as empresas estão usando o reconhecimento de imagem incluem:

  • Inspeção automática nas linhas de fábrica;
  • Geração de estimativas de danos em seguros;
  • Identificação de objetos dentro de imagens;
  • Contagem de pessoas;
  • Controle de processos de fabricação;
  • Detecção de eventos, como entrada de clientes em uma loja;
  • Geração de modelos do mundo real.

Entretanto, as tecnologias de IA devem encontrar uma maneira de descrever o mundo usando números que podem ser processados ​​por vários tipos de algoritmos de IA. No caso da visão, os pesquisadores descobriram como quebrar uma imagem em uma grade de pixels, de forma que cada pixel pudesse ser representado como um número. No início, um número era usado para descrever o brilho de cada pixel. Contudo, mais tarde, as pessoas descobriram que poderiam usar três ou mais números para descrever o brilho de cores diferentes em cada pixel.

Então, os pesquisadores começaram a explorar como usar o reconhecimento de imagem para identificar caracteres em documentos digitais na década de 1960, usando formas primitivas de software de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Já outros pesquisadores começaram a explorar técnicas para interpretar cenas baseadas em imagens em um esforço para reconstruir mundos 3D a partir de imagens 2D. Com o passar dos anos, as técnicas se tornaram parte do kit de ferramentas da indústria de visão de máquina.

Novas descobertas

Mais tarde, os pesquisadores descobriram que podiam organizar o reconhecimento de imagens como um processo hierárquico. Dessa forma interpretar fenômenos complexos se tornaria mais fácil. Por exemplo, pixels em preto e branco podem ser reconhecidos como linhas e rabiscos, que, por sua vez, são reconhecidos como parte de números e dígitos. 

Afinal, é muito mais fácil treinar os algoritmos para aprender a interpretar caracteres com base nos padrões desses rabiscos, ao invés do brilho de cada pixel. Da mesma forma, é mais fácil determinar se uma imagem contém um gato com base no fato de a imagem conter dois olhos e as orelhas de formato apropriado, ao invés do brilho bruto das cores em cada pixel.

Este modo de processamento prometia avançar no campo do reconhecimento de imagem. No entanto, foi só por volta de 2012, com o desenvolvimento do AlexNet – uma rede neural convolucional de oito camadas projetada para oferecer suporte ao reconhecimento de imagens – que os pesquisadores descobriram como escalar esse processo para reconhecer milhares de diferentes tipos de objetos.

A beleza das técnicas de aprendizado profundo como o AlexNet era que o modelo podia aprender automaticamente a fazer uma ampla variedade de tarefas de reconhecimento de imagem. Contudo, de maneiras que não exigia que os humanos especificassem programaticamente cada etapa. Essa capacidade alimentou o uso de aprendizado profundo em outros tipos de aplicativos também, à medida que os pesquisadores descobriram como aplicar redes neurais a diferentes tipos de problemas.

Hoje, usamos o reconhecimento de imagem para identificar:

  • Produtos nas prateleiras;
  • Indivíduos em uma foto ou vídeo;
  • Defeitos na linha de montagem;
  • Objetos nas ruas para carros autônomos.

Na esteira do COVID-19, aplicativos estão sendo desenvolvidos para monitorar máscaras e regras de distanciamento social.

Criando valor com tecnologias de IA para negócios

Um insight importante para líderes empresariais é que muitas vezes é possível criar mais valor usando vários tipos de reconhecimento de imagem em um aplicativo. Por exemplo, o processamento inteligente de documentos e a inteligência de documentos combinam um conjunto de tecnologias de IA para negócios, incluindo processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, para capturar e classificar dados em formatos difíceis de ler. 

Combinado com o OCR, o processamento inteligente de documentos pode analisar o layout visual de um documento para determinar qual seção representa um produto, o valor da fatura ou os termos de uma venda. Portanto pode alimentar essas informações para outros aplicativos de negócios.

Contudo, é importante notar que a maioria dos aplicativos de reconhecimento de imagem nas empresas são altamente sensíveis ao contexto. Fornecedores e pesquisadores costumam apregoar novas melhorias no reconhecimento de imagem. Isso é feito citando softwares que superam os especialistas em humanos, por exemplo, na identificação de tumores em pessoas. 

No entanto, na prática, a IA só funciona nessas imagens radiológicas com um determinado conjunto de equipamentos e apenas se as imagens foram captadas no ângulo certo. Em contrapartida, os humanos são adeptos de interpretar uma grande variedade de imagens capturadas de muitos ângulos diferentes.

Portanto, os pesquisadores também estão encontrando preconceitos em algumas implementações desses aplicativos de reconhecimento de imagem. Para atenuar o preconceito, os especialistas recomendam treinar esses aplicativos em dados representativos dos tipos específicos de imagens que serão processados.

2. Reconhecimento de fala

Uma variedade de algoritmos é necessária para converter a fala humana em texto e prepará-la para processamento digital. Embora os sistemas de reconhecimento de voz estejam cada vez melhores, até mesmo os melhores sistemas de reconhecimento de voz de hoje ainda estão um tanto sujeitos a erros. Portanto, alguma verificação é necessária em aplicativos essenciais para a segurança, como a captura de dados de saúde.

Pesquisadores da Bell Labs desenvolveram os primeiros sistemas de reconhecimento de voz para identificar dígitos únicos em 1952. Em 1962, a IBM empurrou o envelope com sua máquina Shoebox que podia entender 16 palavras. Em meados da década de 1980, os pesquisadores começaram a usar técnicas estatísticas, como modelos ocultos de Markov, para desenvolver aplicativos que podiam compreender 20.000 palavras, mas com pausas entre as palavras.

Contudo, o primeiro produto de ditado para o consumidor, Dragon Dictate, foi lançado apenas em 1990 para “digitar” automaticamente o texto falado. Em seguida, a AT&T lançou um aplicativo de reconhecimento de voz que poderia rotear chamadas sem uma operadora humana. Esses sistemas iniciais tinham pequenos vocabulários adequados para um contexto particular ou exigiam um treinamento extensivo por uma voz individual.

No entanto, os pesquisadores encontraram maneiras de aplicar redes neurais profundas ao reconhecimento de fala a partir de 2010. Um dos principais motivadores para esse crescimento foi a necessidade de encontrar melhores maneiras de representar as características vocais de diferentes tipos de alto-falantes. Isso exigia descobrir maneiras melhores de transformar dados espectrais de áudio brutos em sons distintos, chamados de fonemas, que os humanos estão acostumados a ouvir (por exemplo, “c” na palavra “carro”).

Novas tendências

Os pesquisadores também estão combinando os resultados básicos do reconhecimento de fala com um contexto melhor para distinguir entre homônimos (urso / nu). Uma variedade de serviços básicos de voz para texto agora são fornecidos por serviços em nuvem que os desenvolvedores incorporam em vários fluxos de trabalho corporativos.

Os recursos básicos de reconhecimento de voz são integrados a smartphones e computadores modernos por meio de serviços em nuvem, como Microsoft Cortana, Google Now e Apple Siri. A Amazon usou o reconhecimento de voz para lançar uma nova maneira de se conectar à internet fora dos smartphones com seu serviço de voz Alexa. 

Esses serviços geralmente fazem o trabalho pesado na nuvem. Contudo, mais recentemente, o Google elevou o nível ao desenvolver algoritmos mais eficientes que podem executar o aplicativo de reconhecimento de voz nativamente em seus telefones Pixel.

Portanto, o uso da tecnologia de reconhecimento de voz nas empresas está aumentando. Afinal, vários fornecedores também estão começando a desenvolver aplicativos para gravar automaticamente chamadas em conferência e reuniões físicas para fins de conformidade ou para documentar melhor o processo de tomada de decisão.

Contudo, o reconhecimento de fala automatizado também pode ajudar a monitorar a atividade do call center para garantir que os funcionários estejam seguindo os procedimentos corretos para que os gerentes não precisem ouvir cada chamada. Aplicativos de reconhecimento de voz também estão sendo usados ​​para automatizar traduções verbais para viajantes. Outras aplicações dessas tecnologias de IA para os negócios incluem automação residencial, interação de videogame e legenda oculta automatizada para indexação de vídeos.

3. Chatbots

As técnicas de IA de conversação permitem que os aplicativos interajam com os humanos de maneira natural. O primeiro chatbot, Eliza, foi desenvolvido no Laboratório de Inteligência Artificial do MIT de 1964-1966. No entanto, os primeiros chatbots eram limitados em termos de vocabulário e tipos de interação que poderiam permitir. 

Esses aplicativos usavam uma árvore de decisão que seguia por vários caminhos com base em consultas ou na resposta de um usuário a uma pergunta. Nas décadas de 1980 e 1990, essas técnicas foram expandidas para aplicativos telefônicos automatizados, nos quais a interação era controlada por meio de respostas de tom de discagem ou vocabulários simples usando a tecnologia de resposta de voz interativa (IVR).

Contudo, mais recentemente, os aplicativos de chatbot explodiram. Isso se deu devido a melhores tecnologias de processamento de linguagem natural para interpretar e responder a consultas de texto e melhor integração com outros serviços que tornam mais fácil para as empresas configurar automaticamente chatbots que podem:

  • Responder a perguntas frequentes;
  • Receber pedidos;
  • Personalizar as respostas para um determinado usuário. 

Inclusive, um dos principais insights dos aplicativos chatbot recentes tem sido o desenvolvimento de estruturas de programação de aplicativos para representar a intenção do usuário e a resposta apropriada.

Além disso, os chatbots externos podem ajudar a automatizar muitos aspectos das interações com o cliente. Afinal, eles também permitem que as marcas alcancem vários canais de mídia social, como o Facebook, de uma forma mais envolvente.

O papel dos apps

O lado do desenvolvimento e implantação de aplicativos das empresas tem visto uma explosão no uso da tecnologia ChatOps. Esta combina chatbots com ferramentas operacionais para provisionar aplicativos e infraestrutura automaticamente e gerar relatórios. As integrações de ChatOps permitem que as equipes documentem seus processos. Isso facilita a resposta a problemas recorrentes. E isso inclui identificar como um determinado processo foi executado no passado.

Contudo, as ferramentas de ChatOps estão começando a entrar em outros aspectos dos negócios como uma forma de ajudar a documentar várias comunicações dentro ou entre departamentos, principalmente à medida que mais empresas adotam aplicativos de mensagens como Slack e Microsoft Teams. Ou seja, um departamento financeiro pode usar ChatOps para gerar e rastrear o status de indicadores de negócios importantes. Da mesma forma, uma equipe de vendas pode usar ChatOps para coletar dados sobre contas-chave.

Entretanto, os chatbots também podem ajudar a facilitar outros tipos de interações internas. Por exemplo, os funcionários podem consultar os chatbots de RH para fazer perguntas sobre o status de seus benefícios ou solicitar licença. Além disso, entre as tecnologias de IA para negócios, os chatbots também estão sendo usados ​para automatizar as interações com o gerenciamento de sistemas de TI para lidar com problemas simples ou fazer a triagem automática de problemas mais complicados.

4. Geração de linguagem natural

Conforme o volume de dados aumenta, pode ser difícil priorizar as informações certas para funcionários ou clientes. Felizmente, os aplicativos de geração de linguagem natural (NLG) podem ajudar a encontrar, organizar e resumir as percepções mais adequadas para um determinado usuário.

Existem vários tipos dessas tecnologias de IA, dependendo do caso de uso de negócios. Afinal, a geração de linguagem natural está começando a ser adicionada como front-end para aplicativos de business intelligence e analytics. Esse processo faz parte de uma nova categoria de aplicativos que o Gartner cunhou como analítica aumentada. 

Essas tecnologias de IA para negócios combinam a capacidade de interpretar consultas de texto simples e gerar resumos apropriados de uma análise em inglês simples. Por exemplo, a USAA construiu um aplicativo NLG para melhorar as respostas que dá aos usuários de negócios sobre como os diferentes produtos de seguro estavam sendo vendidos.

Outro aspecto dessa tecnologia de IA está sendo usado para melhorar a maneira como as informações do produto são apresentadas aos usuários. Afinal, nesses tipos de aplicativos, o mecanismo de geração de linguagem natural pode personalizar a descrição de um produto com base nas preferências do usuário. 

Personalização

Por exemplo, um usuário mais técnico pode ser apresentado a um mergulho profundo nas propriedades técnicas de um produto, como um novo fone de ouvido para telefone. Enquanto isso, um comprador preocupado com a moda receberia uma descrição estética de sua aparência e status. Contudo, também melhora a tradução de conteúdo para novos mercados.

A Trulia, por exemplo, está usando o NLG para gerar automaticamente descrições de bairros para anúncios de imóveis. Contudo, o NLG também está sendo usado para gerar artigos básicos de notícias para a Associated Press. Inclusive, a Esquire Singapore até mesmo elaborou uma edição especial cheia de histórias geradas por IA. No entanto, ainda é cedo para essa tecnologia de IA, portanto, os especialistas alertam as empresas que novos tipos de controle de qualidade são necessários para aplicativos de missão crítica, como saúde.

Ainda assim, é provável que as empresas se beneficiem de uma variedade de melhorias recentes nas estruturas de processamento de linguagem natural. Afinal, novas métricas de processamento de linguagem natural estão surgindo para ajudar as empresas a avaliar a utilidade de uma determinada estrutura e melhorar essas implementações de aplicativos NLG.

5. Análise de sentimento

As pessoas costumam expressar vários tipos e intensidades de emoção ao escrever sobre eventos, marcas, políticos e outras coisas. O campo da análise de sentimento começou na década de 1950, com os profissionais de marketing analisando o tom dos documentos em papel escritos. Contudo, obviamente, este foi um processo muito manual. No entanto, agora, praticamente todo mundo deixa um rastro digital de sentimentos em seus escritos nas mídias sociais, em blogs, comentários em artigos de notícias, análises, fóruns de suporte e correspondências com empresas.

Uma variedade de tecnologias de IA focadas em negócios, incluindo processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e estatísticas, são usadas para analisar o tom emocional dessas trilhas digitais. Essas ferramentas são úteis para rastrear como as mudanças em um produto ou serviço afetam os clientes sem ter que perguntar diretamente às pessoas. Entretanto, também é útil para manter o controle sobre os produtos e campanhas dos concorrentes.

Outro caso de uso para análise de sentimento identifica os chamados influenciadores de marca, permitindo que as empresas formem um relacionamento mais forte com indivíduos que podem dar conselhos melhores sobre como melhorar um serviço ou oferta.

Prevendo tendências

Além disso, a análise de sentimento também ajuda a identificar tendências importantes sobre as coisas em que os clientes ou clientes potenciais podem estar interessados. Assim, as empresas poderão melhorar suas ofertas atuais ou criar novas para atender a essas demandas. Contudo, as empresas também podem usar a análise de sentimento para identificar os motivos específicos pelos quais sua marca pode estar sofrendo, como longos tempos de espera, baixa qualidade ou um recurso mal concebido.

Internamente, as empresas também usam essas tecnologias de IA nos negócios para ajudar a compreender e melhorar a moral e o bem-estar dos funcionários. Nesse caso de uso, a análise de sentimento analisa as postagens internas de funcionários para ajudar a entender questões importantes ou como as mudanças de gerenciamento podem afetá-los.

Contudo, existem também aplicações mais sofisticadas de análise de sentimento. Estas usam IA para dar sentido à emoção transmitida em vozes e rostos. Essa análise pode ajudar a identificar mudanças no humor durante chamadas de suporte ou avaliar a percepção do cliente sobre novos produtos na prateleira da loja. A Netflix até fez experiências com o uso de análise de sentimento de expressão facial para melhorar os trailers de filmes. No entanto, alguns pesquisadores alertam que esses aplicativos de análise de sentimento podem sofrer de problemas de confiabilidade, especificidade e generalização.

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