Internet das coisas em logística: como ela beneficia o setor?
Novas tecnologias surgem a todo momento, e de maneira cada vez mais rápida alteram a forma como nos comportamos e nos relacionamos. O mesmo ocorre com o mundo corporativo, porém, de maneira ainda mais intensa. Uma das transformações mais nítidas é aplicação da tecnologia de internet das coisas em logística. As novidades envolvendo a IoT tem beneficiado muito esse setor. O universo corporativo é, por essência, mais sensível às mudanças tecnológicas, uma vez que o ambiente competitivo gera uma demanda por novidades que representem alguma vantagem competitiva às empresas. O resultado dessa dinâmica é a velocidade de adoção cada vez maior de avanços, como a IoT e a IA (Inteligência Artificial). Confira, a seguir, o conceito de IoT, suas novidades no setor de logística e os desafios para o futuro! O que é a internet das coisas? A internet das coisas tem se desenvolvido a passos largos, junto à quantidade de dispositivos conectados à internet. Mais do que uma rede de objetos que apenas transmitem informações, a interação das máquinas permite a coleta automática de dados. Os dados obtidos possibilitam a realimentação do próprio sistema, levando à antecipação de ações, a previsão de cenários e a ampliação dos canais de comunicação. Quais as novidades envolvendo a Internet das coisas em logística? O ciclo logístico relaciona todas as funções de uma empresa. Seu objeto de monitoramento e controle, parte da gestão de matérias-primas até o recebimento do produto pelo cliente final. A gestão da logística reversa — para o caso de devoluções e possíveis falhas no processo produtivo, como os recalls, por exemplo — também é parte importante do ciclo. Longe de ser apenas um departamento isolado da empresa, a logística deve ser encarada como a ponte que interliga, de maneira efetiva, a empresa e o seu mercado consumidor. Fornecedores, distribuidores, varejistas, consumidores, fabricantes, armazéns e depósitos são algumas das etapas que fazem parte da gestão logística. As aplicações da internet das coisas em logística são inúmeras, incrementando as atividades de monitoramento de cargas, controle de frota e gestão de estoque. Atividades de monitoramento ganham instantaneidade, ampliando a eficácia no rastreio de cargas. Com a IoT, mais especificamente por meio do uso de GPS, é possível acompanhar em tempo real o percurso de uma frota, estabelecendo rotas, realizando o controle de velocidade e apoio à segurança. Tecnologias como o RFID (Radio-Frequency IDentification) e os leitores de código de barras simplificam a gestão de estoque, permitindo a rastreabilidade automática de mercadorias. Outra aplicação da automação é a possibilidade de controle de documentações para revisões preventivas e periódicas, além do uso de sistemas de gestão virtual de armazéns. Quais são os desafios para o futuro? Mesmo com as grandes vantagens da internet das coisas em logística, Segundo o relatório ‘The Future of IoT in Enterprise’, 40% dos entrevistados veem os problemas de conectividade como um dos maiores desafios. Outro desafio diz respeito aos investimentos. Apesar de consideráveis, os gastos para aplicação da IoT em logística têm barateado nos últimos anos. Porém, é importante salientar a importância da análise custo-benefício, pois os ganhos em eficiência e a economia obtida com a redução de perdas e de custos operacionais, pagam os investimentos realizados. A IoT já é uma realidade. A aplicação dessa tecnologia tem proporcionado um grande avanço em termos de eficiência e eficácia no setor logístico como um todo. Empresas que têm como core business o transporte, manuseio e a distribuição de bens e mercadorias, seja pelas vias rodoviária, ferroviária, marítima ou aérea, podem apresentar serviços cada vez mais avançados aos seus clientes. Empresas não relacionadas diretamente ao setor logístico, também têm obtido sucesso na aplicação da IoT, garantindo melhor eficiência na gestão e interligação de sua cadeia de suprimentos. O uso da internet das coisas em logística é apenas uma das oportunidades disponíveis para a diferenciação. Cabe às empresas ficarem atentas aos avanços tecnológicos para que possam garantir vantagem competitiva em seus ambientes de atuação. Se você deseja saber mais sobre as diferentes aplicações da IoT, acesse este artigo em nosso blog.
O que é machine learning e que diferença isso faz na minha vida?
O fator primordial, que tornou possível a espécie humana alcançar sua evolução atual, é a capacidade de acumular conhecimentos ao longo da história e torná-lo disponível às gerações futuras. Mas, e se não fossemos os únicos a possuir esta capacidade? Já imaginou se máquinas desenvolvessem a habilidade de aprender com os próprios erros e aprimorar o seu raciocínio? Pois é, essa é a realidade do machine learning. Seja em filmes de ficção ou documentários na televisão, você provavelmente já ouviu sobre Inteligência artificial e aprendizado de máquina. Mas para além do que já possa ter ouvido falar, o que propomos com este artigo é que você mergulhe no tema e entenda o quão diretamente o machine learning afeta a sua vida neste exato momento, e também o seu futuro. Definimos a Inteligência artificial como um ramo da ciência da computação, que busca construir sistemas que tem como objetivo imitar a inteligência humana, mais especificamente a nossa capacidade de raciocínio e resolução de problemas. Da mesma maneira, o machine learning é um ramo da inteligência artificial, que tem como base o conceito de que sistemas de informação podem evoluir a sua própria programação algorítmica, tornando possível que aprendam a tomar decisões com pouca ou nenhuma intervenção humana. O que é machine learning e qual a sua origem? No início da década de 1940, as pesquisas em torno da inteligência artificial visavam exclusivamente o desenvolvimento de novos recursos para o projeto do que viria a ser o computador. Com advento da segunda guerra mundial, a demanda bélica influenciou o direcionamento das pesquisas, passando a ser orientadas para o desenvolvimento da própria indústria de armas. Com o tempo, começaram a surgir novos desdobramentos da inteligência artificial, como o ramo biológico, que pretendia imitar as redes neurais humanas. Mas é a partir dos anos 60 que inicia-se um desenvolvimento ainda maior desta ciência, e que passou a ser reconhecida como tal. Neste período, os pesquisadores de linha biológica passam a desenvolver teorias de que seria possível as máquinas realizarem funções complexas, tipicamente humanas, como a capacidade de raciocínio. Nasce então o machine learning. Talvez a principal característica que devemos destacar do machine learning seja a sua capacidade de interação e adaptação independentes dos seus modelos, frente aos diferentes dados a que são expostos. Ou seja, conforme o ambiente varia, o algoritmo se adapta para produzir resultados mais confiáveis. Como observamos, essa não é uma ciência tão recente. Mas, graças ao atual desenvolvimento da computação, da habilidade que esses algoritmos possuem de realizar cálculos complexos, aliados ao incipiente conceito de big data, esta área do conhecimento está ganhando ainda mais impulso. As aplicações da inteligência artificial em nosso dia a dia são inúmeras. Automação robótica, programas de computador, aplicados de celular, sistemas de segurança, dispositivos de reconhecimento, programas de diagnósticos, jogos, enfim. Outras aplicações de machine learning também são familiares, como os carros autônomos do UBER e do Google, e as sugestões diárias de ofertas que você recebe de empresas como Netflix e Amazon. Essas ofertas são sugeridas com base no raciocínio sobre suas preferências. Quais são suas aplicações? Como vimos, o aprendizado de máquina ou machine learning é um tipo de inteligência artificial que permite — sem programação prévia —, que os computadores aprimorem seu algoritmo (instruções lógicas orientadas a solução de problemas) de acordo com o seu ambiente (alimentação de dados). Para que este conceito seja melhor esse assimilado, vamos abordar alguns exemplos práticos do seu funcionamento. Segundo analistas, vivemos em um verdadeiro ponto de inflexão em relação ao ML. No mundo dos negócios o machine learning está se tornando decisivo. Já nos próximos anos, as empresas que não aplicarem a aprendizagem de máquina no aprimoramento de suas operações e no desenvolvimento de seus produtos e serviços, estarão em desvantagem competitiva em relação aos seus concorrentes. O machine learning proporciona grandes oportunidades de redução de custos para as empresas principalmente aqueles referentes a automação de tarefas e de análise refinada de dados complexos, impossíveis de serem realizadas por qualquer profissional. Vejamos alguns exemplos. Cruzamento de dados O machine learning no setor de saúde é uma excelente ferramenta de diagnóstico precoce, uma vez que é capaz de perceber padrões e doenças que ainda não podem ser detectados pelos diagnósticos atuais. Esse ganho de velocidade na identificação de problemas possibilita um avanço no tratamento e prevenção de doenças. Navegação inteligente Provavelmente você já utilizou as ferramentas de navegação do Google e Waze. O machine learning, responsável pelo funcionamento desses aplicativos, analisa uma grande quantidade de informações simultaneamente, com o objetivo de traçar as melhores rotas possíveis a quem os utiliza. Economia de energia Umas das maiores despesas de uma empresa são os gastos com energia elétrica. Para combater isso, as soluções de machine learning são capazes de sozinhas analisar os seus padrões de consumo. Assim, é possível gerenciar os sistemas de controle de energia com o objetivo de otimizar a eficiência do negócio. Diferentes áreas de atuação Até aqui abordamos a aplicação do conceito de ML aos negócios de uma maneira geral. Mas este tema é ainda mais vasto e instigante, estendo-se em diferentes áreas. O reconhecimento da importância da tecnologia de machine learning é percebida principalmente pelas indústrias que atuam com base na análise e geração de grandes quantidades de informações. A análise de dados e a produção de insights relacionados pela machine learning, conferem maior eficiência no aproveitamento dos recursos de uma empresa. Vejamos agora, exemplos da aplicação do ML em diferentes segmentos. Serviços financeiros Instituições do mercado financeiro se beneficiam da tecnologia de machine learning para a prevenção de fraudes e levantamento de informações, que podem identificar oportunidades de investimento por exemplo. Governo Órgãos governamentais como os de arrecadação, segurança pública e previdência, podem utilizar a machine learning para detectar e se proteger de possíveis fraudes de identidade e sonegação, além de obter insights para a formulação de novas políticas. Transporte A análise dos dados pelo machine learning permite a identificação de padrões e tendências para a criação e monitoramento rotas para as grandes empresas de logistica
IoT e Ciência de Dados: feitos um para o outro?
Talvez ainda não tenha se dado conta, mas todas as inovações que presenciamos surgir na última década como a Uber nos transportes, o Airbnb na hotelaria, as fintechs e as moedas digitais, estão acontecendo graças ao que chamamos de Big Data e o cruzamento de informações. Mas, afinal, o que é Big Data? Provavelmente, você já ouviu que vivemos na era da informação. Essa expressão tem sentido, pois a criação de novos produtos, negócios e tecnologias, a tomada de decisões e a aplicação de um marketing mais assertivo só são possíveis graças a um grande levantamento e análise de diferentes fontes de dados. Se no passado o conhecimento era a base das estratégias de negócio, hoje a análise e ciência de dados é que são o fator chave para o sucesso. Toda essa quantidade de informações é gerada pela IoT (internet das coisas), por meio dos mais diversos dispositivos de software e hardware que nos cercam no dia a dia. Adiante, vamos detalhar um pouco mais esses conceitos com alguns exemplos de aplicação. O que é IoT Internet of things, ou Internet das coisas, é composta basicamente por uma rede de objetos, como celulares, veículos, prédios e outros, capazes de coletar e transmitir informação, e que se conectam ao mundo on-line. Em outras palavras, IoT representa a forma como máquinas conectam-se entre si, coletando automaticamente os dados que nutrem seu próprio sistema, permitindo previsões e antecipação de ações. O que é Big Data Big Data é um termo utilizado para descrever o grande volume de dados (estruturados\não estruturados) gerados a cada segundo pelos mais diversos dispositivos. A grande vantagem do Big Data está atrelada à possibilidade de cruzamento desses dados por meio de diversas fontes, para, assim, angariar insights rápidos e de grande valor. Aplicações O uso das duas tecnologias (IoT e Big Data) beneficiam as empresas de diferentes maneiras. Seja na tomada de decisão, na triagem de dados relevantes, na avaliação de riscos e catástrofes e em mais um milhão de alternativas inimagináveis. Agora que você já descobriu o que é Big Data, vejamos alguns exemplos de aplicações dessa tecnologia nos diferentes setores. Big Data no marketing O Big Data no marketing constitui-se como uma ferramenta fundamental para análise de comportamento de compra e desenvolvimento de produtos e campanhas mais segmentadas, cirúrgicas e eficazes. Big Data no mercado financeiro O cruzamento de dados gerados sobre o comportamento dos clientes em seus diferentes canais (site, pesquisas, call center, etc.) permite que as instituições financeiras encontrem novas oportunidades de negócios, compreendam melhor as necessidades de seus clientes e desenvolvam ações para redução de riscos e fraudes. Big Data na saúde Os dados gerados pela pesquisa farmacêutica e pela utilização de dispositivos como marca-passos e outras ferramentas médicas permitem o refinamento no diagnóstico de doenças, na prevenção e personalização de tratamentos. Ciência de dados O simples levantamento de dados não gera por si só vantagem competitiva para as empresas. É necessário organizá-los em informações úteis, que configurem inteligência de mercado, inteligência operacional e conhecimento relevante para a tomada de decisões. Sendo assim, não existe IoT sem uma forma inteligente de data analytics e ciência de dados. É a inteligência artificial, o elo responsável por unir IoT e Big Data. Com as tecnologias de IA, como redes neurais e machine learning, os sistemas podem aprender com os dados gerados e até tomar decisões, sejam elas supervisionadas ou não. Para fechamos com um exemplo prático de inteligência de dados, na Aliger, uma linha de sensores geológicos matriciais podem ser usados para prevenir deslizamentos, rompimentos de diques, entre outras aplicações. Assim, de acordo com a cobertura geográfica, uma grande quantidade de dados podem ser classificados, curados e analisados, e decisões podem ser tomadas em frações de segundos. Com a análise refinada e a curadoria, obtêm-se informações valiosas para o aprendizado, gerando conhecimentos e habilidades que permitem decisões e respostas mais rápidas, eficientes e eficazes, muitas vezes de forma preditiva, evitando catástrofes e preservando recursos. Gostou de conhecer um pouco mais sobre o que é Ciência de Dados, Big Data e IoT? Deixe seu comentário no post e enriqueça essa discussão sobre os diferentes usos e aplicações da ciência de dados e sua relação com as tecnologias de IoT.
O que é singularidade tecnológica e o que eu tenho a ver com isso?
Você sabe o que é singularidade tecnológica? Talvez, você não saiba definir esse conceito em poucas palavras, mas muito provavelmente, você já teve algum tipo de contato com o tema. Esse conceito está presente em diferentes filmes de ficção, na literatura futurista, documentários sobre os avanços da ciência, enfim, não seria exagero supor que você, em algum momento, já foi exposto a esse conhecimento, mesmo sem ter consciência disso. Mas, afinal, o que é singularidade tecnológica e o que você tem a ver com isso? Acredite, todos nós estamos de alguma maneira conectados a ela, sofrendo sua influência diariamente, muito mais do que imaginamos. O objetivo deste artigo é apresentar quais são os avanços e características da teoria da singularidade tecnológica. Você vai entender como a inteligência artificial se desenvolveu ao longo do tempo e quais as previsões de sua evolução para o futuro. O que é a singularidade tecnológica? Singularidade é um termo que já é utilizado pelas ciências há muito tempo, mais corriqueiramente pela ciência física. A sua aplicabilidade se refere às situações em que o raciocínio humano não consegue mais, digamos assim, conceber a estrutura e o funcionamento de certos fenômenos naturais e exprimi-los por meio de teoremas e equações matemáticas plausíveis. O exemplo mais clássico do seu uso pela física moderna é no estudo da composição do interior dos buracos negros. Nesse extremo físico de alta densidade, é impossível descrever, com algum grau de certeza, qual é o comportamento das leis naturais conhecidas. Sendo assim, podemos entender que o uso do termo singularidade exprime certa incapacidade humana de compreender e prever o funcionamento de um fenômeno. Com o tempo, os futurologistas passaram a lançar mão dessa ideia científica para exprimir as suas previsões sobre um determinado momento histórico, não muito distante, em que ocorrerá a superação do raciocínio humano pela tecnologia. Grosso modo, é sobre isso que a singularidade tecnológica diz respeito. Um provável ponto na história, em que as máquinas, ou melhor, a inteligência artificial, vai extrapolar o nível de conhecimento e habilidades cognitivas dos seres humanos. Adivinhações acerca do futuro não são área de competência do estudo científico. O máximo que pesquisadores se arriscam a fazer é emitir opiniões sobre probabilidades que sejam mais ou menos embasadas. No entanto, é curioso e até mesmo impressionante constatar o consenso existente em torno do surgimento da singularidade tecnológica. Não são poucos os cientistas que são taxativos ao afirmar que não se trata de uma questão de “se” um dia a singularidade surgir, mas sim, uma questão de “quando” ela vai ocorrer. Segundo esses pesquisadores, o avanço acelerado da tecnologia e sua integração com as mais variadas áreas do conhecimento levaram, inevitavelmente, à concretização desse momento ímpar da história. À medida que o progresso científico avança em velocidades exponenciais a cada ano, também fica cada vez mais difícil para os cientistas teóricos e futurologistas conceber até que ponto essa revolução tecnológica pode influenciar nossa espécie. Todo o nosso estilo de vida como o conhecemos, nossa civilização, nossas leis, enfim, o próprio conceito sobre o que é a humanidade está passível de ser revisto com o advento da singularidade. Apesar de certo grau de consenso entre a comunidade científica, é preciso deixar claro que isso tudo é apenas uma teoria. Existem pesquisadores que afirmam não acreditar na possibilidade da existência de algo como a singularidade. O máximo que visualizam para o futuro são maiores capacidades de velocidades de processamento. Para estes, ainda que assumam a plausibilidade teórica do tema, é mais provável que o desenvolvimento da tecnologia encontre obstáculos intransponíveis que inviabilizam o seu desenvolvimento até esse estágio de singularidade. A baixa demanda por sistemas mais avançados poderia desestimular o investimento em pesquisas relacionadas à IA (Inteligência Artificial), por exemplo. Também é possível que outras catástrofes de ordem econômica ou política, como guerras e problemas ambientais, destruam a humanidade e a sua ordem social antes mesmo que seja possível algo como a singularidade surgir. Enfim, segundo esses pesquisadores, existe uma grande diferença entre acreditar que algo é possível no campo das ideias e sua aplicabilidade prática. A simples formulação teórica não significa que esta seja possível no mundo real. Frente a tantas variáveis que podem interferir no desenvolvimento e posterior surgimento da singularidade tecnológica, a sua não existência também se torna algo plausível. Como é a história do conhecimento? A curiosidade sempre foi o motor propulsor do conhecimento humano. A observação dos fenômenos da natureza gera indagações a respeito da finalidade da vida e a busca por um senso de propósito. O espanto ante ao desconhecido levou o ser humano à formulação de explicações para os fenômenos que o cercava. A criação de mitos foi, durante muito tempo, a principal maneira pela qual se obtinham explicações e se encontrava propósito ante essas inquietações próprias do seu ser. Na antiguidade clássica, com o desenvolvimento da filosofia, houve a elevação do corpo de conhecimentos a um novo patamar, mesmo que ainda impregnado pelos mitos de outrora. Entre os pensadores dessa era, muitos são citados até hoje pelas suas contribuições à física, astronomia, matemática e filosofia. São eles: Tales de Mileto, Sócrates, Platão e Aristóteles. Ao longo da história, o avanço produtivo e as necessidades tecnológicas também impulsionaram o desenvolvimento das ciências. Já na Europa, o Iluminismo surge como alternativa às visões míticas do universo e dão lugar a uma cosmologia mais fundamentada na razão. Expoente máxima desse momento histórico é a descrição do discurso sobre o método de René Descartes e o surgimento das enciclopédias, que procuravam condensar e divulgar os conhecimentos da época ao máximo de pessoas. Nos séculos subsequentes, o progresso tecnológico e científico tornou-se a principal característica do desenvolvimento humano. Desde de surgimento da ciência no século VI com Tales de Mileto, até os avanços de Galileu Galilei, Isaac Newton, Alexander Fleming e Einstein, mudanças profundas em termos econômicos e políticos surgiram nos mais diferentes países, graças à explosão tecnológica da revolução industrial e o desenvolvimento do livre mercado. Em 1950, o matemático húngaro John Von Neumann incutiu a
Tecnologias emergentes e a ciência da inovação
A ciência da inovação: A busca contínua por inovação em produtos, modelo de negócio, processos e o investimento constante em pesquisa e desenvolvimento não são opções descartáveis no mundo dos negócios. O acirramento da competição exige cada vez mais das empresas, e o uso de tecnologias emergentes tem se mostrado um fator diferenciador primordial. As empresas que desejam perpetuar-se em seus ambientes de atuação não podem se contentar apenas em eficiência. A vantagem competitiva agora é construída com base em sua capacidade de monitorar, prever e superar os movimentos do seu mercado lançando mão de novas tecnologias. O que são tecnologias emergentes São tecnologias de grande potencial de impacto e crescimento. Em sua maioria, já apresentam aplicações práticas, mas são pouco exploradas. Essas tecnologias geram grande interesse por parte de investidores e empreendedores, e na prática, podem mudar a forma como as empresas operam já nos próximos 5 ou 10 anos. Os benefícios da utilização dessas tecnologias não representam apenas ganho de eficiência como a automação, mas também ampliam as possibilidades de atuação da empresa como um todo. São possíveis novos modelos de negócio, novas propostas de valor, percepções de marca, experiências de compra, novos arranjos produtivos, etc. A seguir listamos 3 exemplos das principais tecnologias emergentes com maior crescimento e evidência hoje. Você conhecerá o conceito e os principais benefícios para a assertividade dos negócios. IA — Inteligência Artificial Resumidamente, a IA almeja reproduzir as capacidades cognitivas humanas em máquinas. As subáreas desenvolvidas a partir daí variam desde tecnologias de visão computacional até o aprendizado de máquinas e a computação cognitiva, por exemplo. Com elas, é possível que máquinas reconheçam padrões, imagens, fala e refinem seu próprio algoritmo. Nos negócios, sistemas de IA podem ser aplicados no controle e na reposição de estoques, no controle da qualidade, na eliminação de processos de checkout em caixas no setor de varejo, em sistemas de segurança e muitos outros. IoT — Internet of Things A internet das coisas permite a conectividade de objetos físicos com a internet, possibilitando a coleta e transmissão de dados em tempo real. Big data e analytics São soluções que trabalham grandes quantidades de dados com o intuito de retornar informações mais refinadas, que sirvam de subsídios para a tomada de decisões. Curva de adoção Nem tudo são flores na aplicação de novas tecnologias no mundo dos negócios. Apenas a utilização de uma tecnologia emergente não garante o sucesso de um empreendimento. Antes é preciso entender que toda inovação tecnológica segue uma curva de adoção por parte do público. Sendo assim, o tempo para adoção de um novo produto dependerá do seu mercado alvo e das estratégias de comunicação e marketing adotadas. O professor de psicologia Everett M. Rogers desenvolveu, em 1962, a teoria chamada de difusão de inovação, conhecida como curva de adoção. Seu objetivo era descrever o comportamento relacionado à adesão às inovações. Rogers desenvolveu um modelo que pode ser utilizado em diferentes sociedades, no qual os indivíduos são classificados em 5 perfis diferentes, segundo a sua maior ou menor velocidade para aderir a uma inovação. São eles: inovadores, primeiros adeptos, maioria inicial, maioria tardia e retardatários. O estudo desses perfis e o desenvolvimento de estratégias de marketing específicas para cada momento da curva de adoção são essenciais para o sucesso da difusão das inovações pretendidas por um negócio. A ciência da inovação Na visão do professor Clayton Christensen, da Harvard Business School, inovações de ruptura transformam produtos outrora inacessíveis e economicamente inviáveis em grandes sucessos de vendas. Isso contraria o senso comum de que a inovação se resume apenas a novas invenções ou habilidades criativas. A ciência da inovação busca sistematizar a forma como as inovações são geridas nas organizações, baseando-se em informações e experiências passadas e no desempenho do seu mercado (clientes, concorrentes, benchmarks). Mais do que apenas um processo interno, ela estabelece um ciclo contínuo de mensuração, testes e colaboração em todos os aspectos do negócio, integrando atividades de pesquisa e desenvolvimento em algo comercialmente viável, incrementando sua proposta de valor. Quer conhecer outras maneiras de diferenciar o seu negócio e construir vantagens sólidas e duradouras para a sua empresa? Acesse agora mesmo nosso artigo sobre vantagem competitiva.
Saiba o que é visão computacional e como ela pode ser usada
Você sabe o que é a visão computacional? O nome já sugere muita coisa, não é mesmo? Se olhar no espelho, identificar os objetivos à nossa volta, atravessar uma rua ou ler um artigo como este que está diante dos seus olhos são coisas tão banais que não nos damos conta da incrível engenharia biológica existente por trás do fenômeno da visão. Conceitos como a visão computacional e semelhantes, inicialmente eram restritos a construção de lentes e câmeras para captação e trabalho com imagens. Nos últimos anos, essa realidade ganhou um upgrade em seu desenvolvimento, graças ao crescimento da inteligência artificial e aplicação do conceito de redes neurais, aliados ao aprimoramento dos estudos sobre a auto-progressão de algoritmos, conhecido como machine learning. Quer saber mais sobre essa tecnologia e como ela pode ser utilizada nas empresas? Continue a leitura! Como funciona a visão humana A complexidade existente no processo de visão envolve não apenas a captação da luz refletida por um objeto, mas também processos cerebrais de identificação e armazenamento de memória que ocorrem de maneira quase instantânea. Para identificar um carácter deste texto ou qualquer outro objeto, próximo ou distante, a imagem atravessa seu olho e chega à sua retina. Uma análise primária é feita e o resultado é enviado longitudinalmente ao córtex cerebral, onde ela é analisada mais profundamente. No restante do córtex, a imagem é comparada com o seu acervo de memória analisando todas as suas características – processo que, apesar de complexo, ocorre em frações de segundo. O que é a visão computacional Como área do conhecimento, podemos afirmar que a visão computacional faz parte da inteligência artificial. Uma de suas melhores definições é a seguinte: um corpo de conhecimentos que busca a modelagem artificial da visão humana com o intuito de replicar suas funções, por meio do desenvolvimento de softwares e hardwares avançados. Como podemos perceber, recriar o mecanismo da visão humana não é algo simples, uma vez que esse processo é multifacetado, envolvendo um conjunto de órgãos e funções. Dada essa complexidade, é difícil imaginar que seres não biológicos, como máquinas e computadores, possam um dia desenvolver ou mesmo imitar essa capacidade humana. A novidade é que essa tecnologia já existe e se desenvolve a passos largos. Com ela, tarefas de reconhecimento, detecção, movimento, restauração de imagens e identificação agora podem ser desempenhadas automaticamente por máquinas. Mesmo em um estágio em que ainda podemos considerar como incipiente, uma verdadeira explosão de aplicações úteis tem surgido nos mais diferentes ramos. Conheça, a seguir, um pouco mais sobre as aplicações da visão computacional. Uso militar Muitas aplicações da visão computacional para o uso militar foram desenvolvidas. Apenas uma pequena parte é conhecida pelo público, devido à natureza secreta que a tecnologia possui nesse meio. No entanto, alguns de seus usos já são amplamente conhecidos, como na detecção de unidades inimigas e mísseis teleguiados. Veículos autônomos Carros não tripulados prometem ser o futuro de um trânsito mais seguro nas grandes metrópoles do mundo. Ainda em fase de testes por envolver diferentes tecnologias aplicadas a uma função comum, a visão computacional inserida nesses veículos, permite que eles reconheçam o trajeto e os obstáculos em seu caminho, aprimorando as rotas a serem seguidas. Apesar de se encontrarem em um estágio bem avançado, a tecnologia de veículos autônomos ainda não atingiu maturidade suficiente para que possa ser disponibilizada em larga escala ao mercado. Mercado de marketing A pesquisa Image intelligence realizada por Susan Etlinger demonstrou que mais de 3 bilhões de imagens são compartilhadas todos os dias pelas redes sociais. Cerca de 80% desse montante contém logotipos ou outras indicações que remetem a empresas específicas, mas sem possuir nenhum tipo de referência textual às suas marcas. Nesse contexto, empresas de marketing especializadas no mundo digital, que oferecem o serviço de gestão e monitoramento de presença online para outros negócios, não possuíam formas de acompanhar esse tipo de conteúdo tão relevante. Com a tecnologia de visão computacional, essa realidade começa a mudar, uma vez que a precisão de identificação de imagens chega a ser de 99%. Desse modo, um novo leque de possibilidades no mercado publicitário digital emerge graças ao uso dessa tecnologia. Segurança Sistemas de reconhecimento facial estão cada vez mais em destaque, dado o nível superior de segurança que confere ao acesso a locais públicos e privados, além de a dispositivos eletrônicos como celulares e tabletes. Tais sistemas também funcionam como chave de acesso para a confirmação de operações no setor financeiro, que requerem segurança extra. Nas redes sociais, a mesma função também está disponível na forma de detecção da presença do usuário e de seus amigos em fotos que são postadas, por exemplo. Serviços públicos É importante salientar, para além do uso privado, a utilidade pública do uso dessa tecnologia em diferentes situações. O uso de várias câmeras em uma região, por exemplo, permite monitorar a segurança do local, bem como o tráfego de veículos por meio do uso de imagens estereoscópicas, tornando o sistema de visão ainda mais preciso. Processo produtivo Empresas de diferentes ramos utilizam a visão computacional como ferramenta de controle de qualidade, por exemplo. Seja no ramo alimentício, têxtil ou automobilístico, softwares cada vez mais avançados, aliados à capacidade de processamento cada vez maior do hardware, ampliam as opções de uso da visão computacional a cada dia. Sistemas de monitoramento conseguem reconhecer padrões preestabelecidos, bem como apontar falhas que, de outra maneira, poderiam passar imperceptíveis ao olhar de um funcionário em linha de produção. A loja de conveniência Amazon Go, localizada na sede da empresa em Seattle, é um exemplo marcante da aplicação da tecnologia de visão computacional e deep-learning no setor comercial. Nela, os clientes podem efetuar suas compras sem a necessidade de um check out final, ou seja, sem terem que se dirigir a um caixa para “passar” seus produtos. A tecnologia, chamada de “Just Walk Out”, identifica quando os itens são retirados ou retornados às prateleiras. Ao final das compras, a conta dos usuários no aplicativo da Amazon Go é debitada automaticamente. Um
Estratégia do oceano azul: ela ainda é válida?
A estratégia do oceano azul: Depois de terminar um MBA em 2004 e insatisfeito com as práticas da concorrência no mercado de tecnologia, estava buscando alguma forma de reinventar o negócio, tentando construir mais valor para os clientes e sair da concorrência sangrenta. Como eu poderia ter sucesso em um mercado no qual outros concorrentes ofereciam o mesmo produto por um valor bem próximo do custo? Foi quando, em uma viagem, folheei um livro, numa dessas livrarias de aeroporto, que transformou a minha percepção de valor. Fiquei encantado com a visão apresentada e casos de empresas bem-sucedidas que fizeram a transição de um mercado de alta competitividade e baixas margens para um mercado com uma vantagem competitiva sustentada, onde o valor do benefício tem um peso muito maior na escolha do que o preço em si. Resolvi beber água na fonte. Em 2006 fui para o INSEAD estudar com os professores autores da estratégia do oceano azul. Aquela estada em Fountainebleau ampliou minha visão e perspectivas para o futuro. Desde então venho aplicando esses conceitos para criar mais valor e vantagem competitiva com bastante sucesso. O termo “estratégia do oceano azul” se transformou em uma dessas palavras-chave que ouvimos com frequência no mundo dos negócios. Algumas pessoas acreditam que se trata de uma estratégia antiga, que não se aplica mais e até uma palavra da moda. Na verdade, ela continua funcionando, só precisamos atualizar alguns conceitos, aprender com as falhas e por fim aprimorá-la. O movimento é tudo. Enquanto estamos em movimento estamos aprendendo, vivendo, experimentando e transformando as coisas. Algumas empresas que implementaram a estratégia do oceano azul obtiveram bons resultados e ficaram esperando por uma nova onda, que obviamente não veio, alegando posteriormente que a estratégia não funciona mais. Foi assim com a re-engenharia, a gestão do conhecimento, entre outras finadas estratégias da moda. Hoje temos que criar mercados e não competir em mercados saturados. Assim fizeram desde a General Electric até a startup em sua mais tenra idade. A quarta revolução industrial, a transformação digital, o aprimoramento das ferramentas de inteligência artificial, a multiplicação das startups, entre outros sintomas da contemporaneidade e da vida cosmopolita nos obrigam a reavaliar continuamente o que fazemos, como fazemos e os resultados obtidos. Essa transição é um movimento contínuo, como as ondas do mar, e nunca deve cessar, assim como deve ser o aprendizado de um profissional bem-sucedido. Pensando nisso, os professores Kim e Mauborgne acabaram de lançar o livro a transição para o oceano azul, que é uma compilação dos maiores sucessos e fracassos da implementação da estratégia que eles começaram a desenvolver há trinta anos. Movimento, criação de mercados, fator humano, competência criativa e mais alguns ingredientes ilustram que a estratégia continua mais atual do que nunca. O objetivo deste post não é ajudar os professores a vender livros, mas conceituar a estratégia e ilustrar um pouco como a aplicamos para construir as coisas inteligentes mais incríveis que temos criado. Nestes anos na Aliger, temos ajudado vários clientes a manter este fluxo de movimento contínuo, construindo mercados e vantagem competitiva sustentada, de forma que, quando os concorrentes copiam e lançam no mercado suas tecnologias e produtos, já estamos introduzindo uma nova geração de produtos e funcionalidades, que mesmo os competidores com capacidade de investimento ilimitado têm dificuldades para criar um valor maior do que nossos clientes levam ao mercado. O que é a estratégia do oceano azul? De todas as palavras-chave mercadológicas, poucas são mais conhecidas que a estratégia do oceano azul. Ela consiste na descoberta de novos mercados e surgiu como uma alternativa para empresas que querem expandir seus negócios sem necessariamente ter de lidar com a competição, pelo menos em um primeiro momento. A estratégia do oceano azul inspira-se, em seu nome, nas Grandes Navegações e propõe que é possível descobrir nichos de mercado e oportunidades. Segundo a estratégia, isso pode ser mais lucrativo do que o simples investimento em áreas já estabelecidas. A estratégia do oceano azul não é a criação de conceitos de negócios que competem com outros e sim a fundação de novos mercados nos quais a competição é, em si, irrelevante. Ou seja, se você pretende criar um negócio em um setor que já existe, como uma rede de lanchonetes fast-food, logo de início já pode descartar essa estratégia do seu arsenal, a não ser que você faça isso de uma forma totalmente inovadora, deixando de lado até então premissas que o mercado consideraria axiomas. Quando foi conceituada, a estratégia do oceano azul dividiu o mercado em dois: oceanos vermelhos e oceanos azuis. Os vermelhos representam todas as indústrias que já existem e funcionam dentro do mercado como conhecemos, onde a competição se dá por preços; os azuis, aqueles pedaços ainda não explorados, cujas regras competitivas não existem e nos quais é preciso que empreendedores definam e desbravem novas águas frequentemente e mantenham a estratégia em movimento. Quais os pontos principais? As diferenças entre o posicionamento no oceano vermelho e no oceano azul podem ser colocadas assim: a de oceano vermelho compete em mercados estabelecidos; a de oceano azul explora nichos ainda não conquistados; na estratégia de oceano vermelho é preciso vencer a competição; na estratégia do oceano azul, por outro lado, competir é irrelevante; o oceano vermelho explora uma demanda já existente; o oceano azul cria e captura uma demanda que até recentemente não sabíamos que existia; no oceano vermelho é preciso oferecer o melhor custo-benefício; no oceano azul o custo-benefício ainda precisa ser estabelecido, mesmo que o mercado necessite ser educado para isso; o oceano vermelho exige centrar seu negócio em oportunidades específicas para o cliente, quando comparado com os demais nomes do mercado e produtos existentes; e a estratégia do oceano azul se baseia em diferenciação, disrupção, alto valor entregue aos clientes e bom custo benefício. Como a estratégia funciona na prática? O benefício, e o que faz com que a estratégia do oceano azul funcione na prática para algumas organizações, é que ela valoriza a inovação. Ao longo da pesquisa que levou os autores Mauborgne e Kim a descobrirem essa tendência, eles
Tecnologia na agricultura: quais são e como aumentam a produtividade
Há muito o que se falar sobre a tecnologia na agricultura. Afinal, até alguns poucos anos atrás, o seu emprego era limitado à utilização de equipamentos modernos para acelerar processos. Na contemporaneidade, porém, tecnologia na agricultura é um assunto um pouco mais complexo. Você sabia que alguns dos recursos que estão mudando o processo de cultivo de alimentos têm muito mais a ver com o que se pode fazer com dados do que com algum tipo de trator muito moderno? Explore conosco alguns dos impactos da tecnologia na agricultura e conheça o que a Inteligência das Coisas pode fazer pelo trabalho no campo! A tendência da agricultura inteligente O conceito mais importante da tecnologia na agricultura, atualmente, é o do cultivo inteligente. Ele parte do princípio de que conhecimento pode fazer mais pelas fazendas do que produtores sequer imaginam. Para implementá-lo, são utilizados alguns recursos comuns às coisas inteligentes, como o rastreio e o monitoramento com auxílio de sensores. Rastreio e monitoramento são princípios comuns em outras indústrias e, ao ouvi-los, você provavelmente os associa, naturalmente, a alguns ambientes, como o da logística. Afinal, que outra parte dos negócios poderia ser um exemplo tão claro de como acompanhar de perto bens pode evitar perdas e evidenciar oportunidades? Mas não é só na logística que o campo pode se beneficiar dos sensores. A agricultura pode obter melhores resultados, aumentar as próprias margens de lucro e evitar desperdícios, considerando rastreio e monitoramento também suas palavras de ordem. Tecnologia é essencial aqui porque é o que nos possibilita acompanhar ativos e detectar necessidades de mudanças. A agricultura inteligente, porém, não se limita à rastreabilidade dos processos. Ela pode ser aplicada por um negócio em outras tantas situações, como na análise do solo, no acompanhamento da temperatura local, no ajuste da irrigação e até no monitoramento de adubamento. Isso faz com que o plantio de produtos para exportação, que precisam ter sua qualidade assegurada com cautela, como o café, seja otimizado. O uso da tecnologia na agricultura para melhor administração do plantio Existem inúmeras situações que podem implicar um baixo desempenho na cultura de produtos agrícolas. Desde como um agricultor lida com pragas até variações climáticas simples, vários pontos na equação que resulta na colheita perfeita podem ser ajustados para obtenção de melhores resultados. Utilizando ambos — sensores e algoritmos preditivos, que fazem parte da Inteligência das Coisas —, é possível liberar mão de obra sem perder o controle do que está sendo administrado. Verificar continuamente os campos continua sendo uma demanda para os agricultores, todavia, hoje, essa demanda pode ser encarada com o auxílio de ferramentas melhores, que não apenas lidam com dados concretos, como o que se pode aferir com os olhos, mas também consideram alguns fatores, como a previsão do tempo ou o volume de precipitação para criar o cenário ideal. Tecnologia na agricultura, hoje, é incluir um aparato capaz de trabalhar em conjunto com a Inteligência Artificial na tomada de decisões em tempo real, endereçando problemas e antecipando desafios. Todo esse aparato, quando bem aplicado, economiza dinheiro para os produtores e, acima de qualquer outra coisa, evita prejuízos. Ainda que a tecnologia seja novidade para a maioria dos produtores rurais, ela traz resultados comprovados. O retorno obtido ao se apostar na Internet das Coisas no campo pode reduzir a demanda por pesticidas, por exemplo, e liberar valores para a aplicação em outras tecnologias que elevarão o desempenho agrícola. Uma maior produtividade, menores perdas e melhora na tomada de decisões Alguns cultivos em particular são mais desafiadores que outros. Esse é o caso que vemos nas vinícolas do país, em que monitorar algumas características, como temperatura e umidade, pode fazer toda a diferença na obtenção de um produto de alta qualidade. Projetos de Inteligência, nesses casos, são centrados em automatizar a coleta de dados, monitorar parâmetros específicos e informar os trabalhos atuais e futuros. Da radiação solar à luminosidade captada em uma plantação, tudo pode ser quantificado e servir como informação preciosa para a produção do próximo ano. Ou, pelo menos, essa era a realidade até alguns anos atrás. Com IoT, modificações podem ser providenciadas imediatamente, impactando diretamente a cultura que está crescendo em suas plantações agora. Graças a recursos assim, engenheiros agrícolas podem escolher que direção seguir bem informados e conseguem agir rapidamente para preservar as características fundamentais do produto que precisam vender sem se surpreender com os problemas que aparecem pelo caminho. O controle, a economia e os retornos em todas as suas colheitas O que faz, todavia, com que a tecnologia na agricultura seja uma tendência para a qual você deve abrir os olhos é a forma como ela modifica os resultados do campo. Obter melhores rendimentos é mais fácil quando se sabe exatamente quais são as variáveis que influenciam esses resultados e, embora já as conheçamos há algum tempo, apenas agora é possível acompanhá-las e utilizar algoritmos e computadores para extrair informações acionáveis. Uma das consequências da tecnologia no plantio é o aumento das toneladas que se pode colher em um mesmo número de hectares. O desafio é encontrar, nas fazendas, a infraestrutura ideal para fazer a implementação do equipamento necessário com sucesso. Se você fosse apresentado, agora mesmo, a algum tipo de trator que pode acelerar o tempo do trabalho em suas fazendas em duas ou três vezes não ficaria empolgado? É isso que IoT está fazendo nos campos, mas com dados e modelos matemáticos que entregam um roteiro preciso para o controle das plantações, a economia de recursos e a obtenção de retornos que sequer imaginávamos até pouco tempo. Os exemplos citados são apenas uma referência de como tecnologias relacionadas à Internet das Coisas podem modificar os resultados obtidos no agronegócio. Respostas customizadas para as necessidades da sua produção agrícola levam em consideração os pontos fortes do empreendimento e, por isso, são as que podem trazer mais impacto. Contar com a ajuda de especialistas capazes de orientá-lo na escolha de técnicas e recursos que possam não apenas acelerar processos como identificar oportunidades é o ideal. O Time da Aliger é especializado saberá orientá-lo quanto às implementações tecnológicas que realmente farão
Inteligência artificial: o guia completo da Aliger
O conceito de Inteligência Artificial é imprescindível para que possamos falar da maioria das tecnologias que são tendência hoje. Entretanto, essa área da ciência da computação muitas vezes é explicada sem muito detalhamento e acaba gerando mais dúvidas do que respostas. Por isso, preparamos um guia completo para explicar para você o que é Inteligência Artificial e ajudá-lo a entender melhor o que é possível fazer com auxílio do recurso. Aqui você entenderá não apenas o conceito, mas como funciona a Inteligência Artificial, quais são as tecnologias que a tornam possível, onde ela é utilizada e quais benefícios gera. Além disso, você terá um guia para a aplicação da Inteligência Artificial nas empresas e saberá como fazer uso dela. Cases e tendências ilustram este material para ajudá-lo a compreender melhor o tema. O que é Inteligência Artificial? Inteligência Artificial, ou AI na sigla inglesa, é a disciplina que se dedica a simular a inteligência humana em computadores e máquinas. Por definição, a Inteligência Artificial compreende processos como o aprendizado, a razão e a autocorreção. São eles que diferenciam essencialmente a forma como as máquinas eram programadas para tomar decisões antes e depois do surgimento da Inteligência Artificial. Foi John McCarthy o primeiro cientista a utilizar a noção de AI, em 1956, em uma palestra na Dartmouth Conference. Desde então a Inteligência Artificial passou a ser sinônimo de uma porção de preceitos que, juntos, deram o pano de fundo para a criação do que chamamos de indústria 4.0. Hoje, ao falarmos de AI podemos fazer referência a coisas como Big Data, automação de processos ou à robótica tradicional. O que diferencia a Inteligência Artificial das outras “inteligências” que um computador pode ser programado para ter são as tarefas que ela pode desempenhar. AI identifica padrões em dados, por exemplo, com eficiência maior até mesmo que seres humanos, e permite que os negócios obtenham direcionamentos claros aos quais seguir. Inteligência Artificial, todavia, não é uma coisa só. Há tipos diferentes dela e cada uma pode ser classificada como “forte” ou “fraca” de acordo com certos padrões. A Inteligência Artificial forte é aquela que demonstra capacidades humanas avançadas, como os sistemas de computação cognitiva. Elas são capazes de lidar mesmo com tarefas pouco familiares porque conseguem relacionar informação o bastante para detectar a solução mais adequada. Um exemplo de Inteligência Artificial forte é o Watson, da IBM. As Inteligências Artificiais fracas, por outro lado, são treinadas para algumas tarefas em específico e limitadas a elas. Pense, por exemplo, em assistentes virtuais como a Alexa, criada pela Amazon. Seguindo comandos específicos ela é capaz de realizar uma porção de coisas, mas quando confrontada com um dado para o qual não foi programada, não apresenta nenhuma reação. Outros tipos de classificação das Inteligências Artificiais separam-nas em reativas — como o Deep Blue, da IBM (uma inteligência feita para vencer jogos como o xadrez) — e de inteligência limitada — como sistemas de BI que usam dados do passado para informar decisões futuras. Ainda nessa classificação temos também tipos de AI que não existem, como as capazes de demonstrar desejos e intenções próprias ou que são conscientes da própria existência. Há muitos exemplos de Inteligência Artificial, seja no processamento da linguagem natural, na robótica e no reconhecimento de padrões. Mais adiante você conhecerá algumas delas em detalhe. [btx_button full_width=”true” link=”/” icon=”anchor”]Baixe o nosso e-book: O guia completo da indústria 4.0[/btx_button] Como funciona a Inteligência Artificial? Há centenas de anos, filósofos se dedicam à tarefa de entender o pensamento humano. Essa disciplina nunca foi tão relevante quanto agora, quando temos a possibilidade de replicar nossa forma de pensar em máquinas. Por isso, é um consenso que a Inteligência Artificial depende muito das disciplinas humanas e de como utilizaremos o que os computadores podem fazer para avançar o endereçamento das nossas principais necessidades. Dito isso, precisamos frisar que não há uma resposta universal para como a Inteligência Artificial funciona. Isso porque temos muitos tipos de AI e cada um deles opera sob regras em particular. Machine Learning elimina a necessidade de codificar mensagens especificamente toda vez que buscamos uma resposta de um sistema, enquanto Deep Learning utiliza uma estrutura que se assemelha ao cérebro humano para conferir às máquinas o poder de tomar decisões conforme os problemas se apresentam. De forma geral, entretanto, a Inteligência Artificial pode ser baseada em dois modelos: aquele que guia-se pelos dados que já conhecemos (modeling a priori) e aquele que não. A Inteligência Artificial modelada por conhecimentos que já existem compõe boa parte dos robôs que utilizamos hoje. Ela é definida seguindo propósitos claros e serve a funções específicas, com base em informação estruturada. Essa informação estruturada fornece à Inteligência Artificial respostas baseadas nesses padrões, que necessariamente estão corretas, pois já temos essa informação. Lembra quando a Google criou uma AI especificamente para vencer o jogo chinês Go? Essa AI era uma inteligência baseada em conhecimentos modelados a priori. Já as inteligências que não são baseadas em informações conhecidas seguem um padrão diferente (ou não estruturado). O algoritmo é responsável pela tomada de decisões e codificado para atender a um determinado comportamento. A maneira como ele interage ou percebe os problemas ao seu redor define seu curso de ação e essa Inteligência Artificial aprende, mais ou menos, como um bebê. Por meio de tentativa e erro, modelos não baseados a priori são construídos e tomam como verdadeiros os resultados que assim podem ser comprovados. Digamos que uma Inteligência Artificial construída assim tem como objetivo sair de um labirinto: toda vez que ela atingir uma parede aprenderá que aquela não é a resposta correta e, em pouco tempo, conseguirá se orientar mesmo sem compreender de fato o labirinto como um todo. Quais são as tecnologias por trás da AI? Falar de Inteligência Artificial não é abordar um tema único. Sendo assim, precisamos compreender algumas das tecnologias que a tornam possível. Estamos falando especificamente de redes neurais, de Machine Learning, Deep Learning, aprendizado supervisionado e não supervisionado e processamento da linguagem natural. Saiba
Deep learning: saiba o que é e como funciona na prática
Deep Learning é um dos campos do aprendizado de máquina, ou Machine Learning, que se ocupa de algoritmos especiais. Esses algoritmos, ao contrário dos demais, simulam a capacidade de células neurais para reproduzir a maneira como os nossos cérebros são introduzidos ao conhecimento. O Deep Learning, portanto, dá às máquinas a capacidade de aprender conforme elas entram em contato com novas informações. Os principais destaques ligados à tecnologia são os avanços que proporcionam para a Inteligência das Coisas. Assim, o Deep Learning faz com que o uso de algoritmos seja menos complexo, mais fácil de se aprender e ajuda ainda a acelerar a aplicação da Inteligência Artificial. Por isso, a tecnologia é uma das mais avançadas e necessárias para organizar, analisar, interpretar e aplicar dados no contexto dos negócios. Vamos entender melhor como funciona o Deep Learning? Continue a leitura! Como funciona o Deep Learning? Deep Learning se baseia em dois conceitos: o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. O primeiro treina inteligências artificiais a partir de parâmetros definidos, que são replicados por uma máquina para conseguir seu objetivo. Já o segundo funciona de maneira mais espontânea e permite que a Inteligência Artificial seja treinada de acordo com uma lógica semelhante à tentativa e erro. Ambos os tipos de aprendizagem podem produzir resultados similares. O importante é entender que quanto mais complexa é uma estrutura de Deep Learning, mais elaboradas são as tarefas que consegue completar. Redes neurais simples tendem a ser aplicadas em atividades repetitivas, enquanto as de aprendizado não supervisionado são usadas em coisas como a computação cognitiva. Qual a importância do Deep Learning para os negócios? Existem 3 grandes impactos do Deep Learning que trazem vantagem competitiva para os negócios: Deep Learning influencia as vendas Deep Learning é um recurso fundamental para avaliar leads e transformá-los em clientes. Seus algoritmos podem ajudar profissionais de vendas a se focarem nos potenciais clientes mais relevantes e a análise preditiva ajuda a indicar isso. Deep Learning também ajuda a entregar seu pitch de vendas no contexto e momento certos para aumentar suas chances de ser efetivo. Deep Learning muda a maneira como fazemos Marketing Também o Marketing Deep Learning pode fazer o que outros tipos de AI não faz. Entender textos, figuras e imagens, oferecer sugestões e esclarecer questões com a ajuda de redes neurais, torna o trabalho do departamento em questão muito mais simples. Filtrar anúncios com base no que a sua audiência responde e fazer a jornada do cliente de forma mais simples, é um dos grandes benefícios de aplicar a tecnologia. Deep Learning transforma o Big Data Por último, podemos dizer que o Deep Learning muda nossa relação com dados. Ajudando a escaneá-los e entendê-los melhor faz com que a tecnologia seja capaz de recomendar qual o próximo passo a seguir. Como começar a usar o Deep Learning? Aplicar o aprendizado de máquina nos problemas de negócios é uma questão de identificar oportunidades. O Deep Learning pode ajudá-lo, por exemplo, a fazer previsões quando há um conjunto de dados muito complexo. Digamos que seja preciso escolher passagens frequentemente para as viagens do seu time: essa tecnologia o ajudará na tarefa. Mas há outras várias aplicações do Deep Learning. Por exemplo, a criação de filtros de spam menos permeáveis, o reconhecimento da fala humana, a produção de recomendações personalizadas para seus clientes, etc. Tudo isso pode ser feito desde que existam dados claros o bastante para a tecnologia utilizar. Sistemas de Deep Learning também são de grande auxílio no atendimento ao consumidor. Eles podem identificar, entre um sem-número de solicitações, a natureza de cada uma delas e catalogá-las para ajudar a equipe a endereçá-las. A tecnologia do Deep Learning pode fortalecer estratégias e detectar tendências importantes, além de mudar a maneira como seus colaboradores entendem a Inteligência Artificial. Existem várias tecnologias emergentes que um negócio pode se beneficiar. Hoje a Aliger trabalha em parceria com a NVIDIA para levar as melhores vantagens até a sua empresa. Portanto, não deixe de conferir sobre a ferramenta e o que ela pode fazer por sua empresa! Até a próxima.
