Inteligência Artificial (IA): guia completo sobre a tecnologia e como usar

Publicado em 5/5/2022. Atualizado em 4/11/2024.

Embora a inteligência artificial tenha ganhado novos contornos nos últimos anos, ela não é uma novidade. Desde a década de 1950 pesquisadores têm trabalhado em iniciativas envolvendo ferramentas baseadas em IA.

Sem dúvida, sua popularidade avançou após o lançamento de soluções como a Siri e a Alexa no mercado. Mais recentemente, o Chat GPT e outros modelos de IA generativa aproximaram a tecnologia das pessoas comuns.

Conhecer o conceito de inteligência artificial, entender como ela funciona, suas origens e aplicações pode fazer toda a diferença na rotina de profissionais e gestores. Pensando nisso, desenvolvemos este conteúdo que traz informações, curiosidades e dicas de como usar a IA no dia a dia do seu negócio. Acompanhe!

O que é inteligência artificial?

A Inteligência Artificial (IA) representa uma das maiores tendências tecnológicas atuais, com a capacidade de desenvolver sistemas que imitam a inteligência humana.

Essa tecnologia permite que máquinas realizem tarefas que antes eram exclusivas dos seres humanos, como aprender, raciocinar e tomar decisões baseadas em dados.

Exemplos como chatbots, o mais recente Chat GPT e variações de ferramentas de IA generativa demonstram como a IA pode operar de forma independente, executando comandos e respondendo a perguntas de forma natural e semelhante à interação humana.

Como a inteligência artificial funciona?

Em linhas gerais, a IA busca simular a inteligência humana, permitindo que máquinas realizem tarefas complexas com autonomia. Para isso, as ferramentas se baseiam em algoritmos e modelos matemáticos que permitem o aprendizado a partir de dados.

Um dos principais métodos é o machine learning, em que a máquina identifica padrões em grandes conjuntos de dados e utiliza esses padrões para fazer previsões ou tomar decisões.

O deep learning, por sua vez, é um subcampo do machine learning que utiliza redes neurais artificiais inspiradas no funcionamento do cérebro humano, permitindo a análise de dados mais complexos e a resolução de problemas mais sofisticados.

Adiante, aprofundaremos os conceitos de machine learning e deep learning. Para além das particularidades de cada um deles, o que você precisa ter em mente é que a IA funciona a partir de um grande volume de dados, que são usados pelos sistemas para aprender a reconhecer padrões, tomar decisões e realizar tarefas.

Qual a origem e surgimento da inteligência artificial?

A ideia de criar máquinas com a capacidade de pensar de maneira semelhante aos humanos é antiga. No entanto, o conceito de inteligência artificial ganhou espaço em nosso passado recente, mais especificamente no século XX.

Confira, a seguir, uma linha do tempo com os principais marcos históricos envolvendo o avanço do estudo e implementação das tecnologias baseadas em IA.

• 1943 — Warren McCulloch e Walter Pitts propõem o primeiro modelo computacional para redes neurais, estudo que serviu como um dos pilares da IA moderna.

• 1956 — a Conferência de Dartmouth, nos Estados Unidos, marca o nascimento oficial da IA como campo de estudo. No encontro, cientistas renomados se reuniram para discutir a possibilidade de criar máquinas capazes de realizar tarefas que exigem inteligência humana.

• 1950 a 1960 — década marcada por grandes expectativas no setor, com avanços expressivos em áreas como jogos, provas matemáticas e tradução de idiomas. Porém, as limitações tecnológicas da época e a complexidade do problema logo levaram ao que ficou conhecido como "inverno da IA".

• 1980 a 1990 — a IA experimenta um renascimento com o desenvolvimento de sistemas especialistas e o uso de novas técnicas de aprendizado de máquina.

• 2001 — a virada do século foi um marco envolvendo o uso de dados, com o aumento da capacidade computacional e o avanço de algoritmos mais sofisticados, impulsionando o início da era de ouro para a IA.

• 2010 — o deep learning, técnica de aprendizado de máquina inspirada no funcionamento do cérebro humano, revoluciona a IA, permitindo o desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas complexas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e até mesmo conduzir veículos autônomos.

• 2017 — o lançamento do modelo de linguagem Generative Pre-trained Transformer (GPT) marca um avanço na área de IA generativa, principalmente na área de geração de textos.

• 2022 e 2023 — a inteligência artificial generativa se torna mais acessível ao público em geral com o lançamento de ferramentas como o ChatGPT e o Stable Diffusion, que permitem a criação de textos, imagens e outros conteúdos.

Quais são os tipos de inteligência artificial?

A IA pode ser classificada quanto à sua função e quanto à sua capacidade. Essa capacidade se refere ao nível de inteligência e amplitude das tarefas que pode realizar. Em uma subclassificação podemos falar em capacidade Estreita, Geral (AGI) e Superinteligência:

• IA Estreita — é a forma mais conhecida e utilizada. Ela é projetada para executar tarefas específicas, como reconhecimento de imagens e tradução de idiomas. Não possui consciência e não tem capacidade de aprender ou se adaptar a novas situações com autonomia.

• IA Geral (AGI) — essa é uma forma de IA mais ambiciosa e que permanece no campo dos estudos. Sua principal característica é o fato de que ela teria capacidade de compreensão, aprendizagem e aplicação do conhecimento de uma maneira muito semelhante aos seres humanos.

• Superinteligência artificial (ASI) — é a categorização mais avançada e se refere a um nível de IA que ultrapassa a inteligência humana, sendo mais criativa, adaptável à diferentes situações e totalmente apta para resolver problemas. A ASI é um avanço considerado importante mas também traz preocupações éticas e legais, o que exigiria uma regulamentação rigorosa. A ideia da ASI é que ela seja capaz de realizar descobertas científicas e criar novas tecnologias.

Somado a essa classificação, também existe aquela que subdivide as inteligências em quatro tipos: IA de máquina reativa, IA de memória limitada, teoria da mente da IA e inteligência artificial consciente. Entenda!

IA de máquina reativa

Nas classificações quanto à capacidade, este é o tipo mais básico de inteligência artificial e está associado a reações a estímulos do ambiente de forma predefinida.

Ela não tem memória e não pode aprender com experiências passadas. Um exemplo clássico é o Deep Blue, o computador da IBM que venceu o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov.

IA de memória limitada

A IA de memória limitada é uma categoria que se refere às ferramentas de IA que são capazes de aprender com dados históricos e utilizar essa informação para tomar decisões futuras. Carros autônomos são um bom exemplo, pois utilizam dados de sensores e mapas para navegar em tempo real e evitar obstáculos.

Teoria da mente da IA

A teoria da mente é um conceito que se refere à capacidade de atribuir estados mentais (crenças, desejos, intenções) a si e aos outros. A IA baseada na teoria da mente seria capaz de entender as emoções, os pensamentos e as intenções dos seres humanos, permitindo uma interação mais natural e empática.

Embora seja um conceito fascinante, a teoria ainda está em um estágio inicial de desenvolvimento e sua implementação é complexa, pois envolve a compreensão de conceitos abstratos como consciência, emoção e intencionalidade.

Inteligência artificial consciente

Por fim, o quarto tipo também é um conceito bastante especulativo, pois refere-se a uma IA com consciência sobre si e sobre o mundo ao seu redor. Uma IA consciente teria experiências subjetivas e seria capaz de sentir emoções.

Quais tecnologias fazem parte da inteligência artificial?

Como vimos, a inteligência artificial é um tema complexo, que envolve diferentes classificações e usos. Quando se fala nas tecnologias envolvidas, alguns merecem destaque, como é o caso dos já mencionados machine learning e deep learning.

Além deles, explicamos a seguir outras tecnologias que se destacam no cenário atual da inteligência artificial. Confira!

Machine Learning

O principal uso do machine learning — aprendizado de máquina — é ajudar com previsão. Para conseguir uma previsão mais precisa usando IA, os analistas precisariam criar modelos matemáticos que imitam a coisa real.

As máquinas precisariam, então, ser treinadas usando uma vasta quantidade de dados de amostra etiquetados imparciais, abrangendo uma ampla gama de cenários. Por exemplo, se estivermos tentando prever se uma pessoa gostaria de um filme ou não, o modelo matemático poderia usar parâmetros como o título, a descrição, o elenco e o gênero do filme.

O modelo seria, então, alimentado com um conjunto de dados de treinamento de exemplo, incluindo uma indicação de se a pessoa gostou desses filmes ou não. Há três tipos de aprendizado de máquina:

• aprendizado de máquina supervisionado — quando o modelo recebe informações específicas e produz resultados específicos;

• aprendizado de máquina não supervisionado — tem a ver com construir um modelo no qual não há informações explícitas e a máquina aprende sozinha usando métodos como correspondência de padrão;

• aprendizado de máquina semissupervisionado — quando o modelo usa dados de amostra e usa ativamente novos dados para melhores previsões.

Outra maneira de classificar o aprendizado de máquina é aprendizado raso versus aprendizado profundo. O aprendizado raso tem a ver com a máquina realizar apenas alguns níveis de processamento, enquanto o aprendizado profundo tem a ver com a máquina realizar diversos níveis de processamento para chegar à resposta específica, por exemplo: reconhecimento de face.

À medida que o número de camadas de processamento aumenta no aprendizado profundo, a complexidade do processamento também aumenta.

Processamento de linguagem natural (NLP)

Conhecido pela sigla NLP, o processamento de linguagem natural está relacionado com a aptidão das máquinas em entender as linguagens estruturadas pelos seres humanos, como o idioma inglês.

A análise sintática é possível e as máquinas podem analisar frases e reconhecer substantivos, verbos, sujeitos, objetos e outros. No entanto, a parte desafiadora do NLP tem a ver com as máquinas estarem aptas a entender o contexto do mundo real.

Em 2011, um blogueiro observou que toda vez que a atriz de cinema Anne Hathaway estava no noticiário, as ações da Berkshire-Hathaway subiam! Isso acontecia porque as máquinas encontraram uma correlação sem contexto. Portanto, o contexto precisa ser alimentado nos dados ou a máquina precisa ser treinada com toneladas de dados que permitirão um reconhecimento de padrão mais preciso.

Sendo assim, aprendizado de máquina e NLP caminham juntos na maior parte do tempo. Exemplos comuns de aplicações de NLP incluem tradução de idiomas, pesquisa, assistentes inteligentes, bots de chat, filtros de e-mail e geração de texto, entre outras.

Há dois métodos pelos quais as máquinas podem gerar linguagem natural. O primeiro método é gerar a linguagem natural do zero, o que tende a ser muito difícil, pois a gramática e a estrutura de frase podem ser muito diferentes entre os idiomas.

O segundo método é mais fácil e usa modelos. Por exemplo, digamos que um sistema agregue feedback de usuários de diversas fontes, como redes sociais, chamados de suporte e pesquisas. O NLP pode ser usado para análise de sentimento do feedback e para responder automaticamente a reclamações dos clientes em determinados cenários.

Deep learning

O deep learning, que pode ser traduzido livremente como "aprendizagem profunda", se inspira no funcionamento do cérebro humano. Utilizando redes neurais artificiais com múltiplas camadas, ele permite que os computadores aprendam de forma autônoma a partir de grandes volumes de dados, identificando padrões complexos e tomando decisões com alta precisão.

Essa tecnologia tem sido aplicada em diversas áreas, como reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e até no desenvolvimento de veículos autônomos.

Por meio da simulação do funcionamento do cérebro, o deep learning possibilita a criação de sistemas cada vez mais inteligentes e capazes de realizar tarefas que antes eram exclusivas dos seres humanos.

Inteligência artificial generativa e LLMs

A IA generativa, que ganhou popularidade principalmente em 2022 e 2023, concentra-se na criação de novos conteúdos, como textos, imagens, músicas e códigos. Ela funciona a partir de modelos de aprendizado que são treinados em vastas quantidades de dados, aprendendo a identificar padrões e gerar novos conteúdos que se assemelham aos dados originais.

Os Large Language Models (LLMs), por sua vez, que podem ser traduzidos como "grandes modelos de linguagem", são um tipo específico de modelo generativo que se especializa na manipulação e geração de texto.

LLMs como o GPT-4 são capazes de gerar textos coerentes e contextualmente relevantes, traduzir idiomas, escrever diferentes tipos de conteúdo criativo e responder perguntas de forma informativa e clara.

Essa tecnologia tem revolucionado inúmeros setores, desde a criação de chatbots mais sofisticados até a geração de código para desenvolvimento de software, abrindo portas para novas possibilidades e desafiando nossa compreensão sobre a capacidade das máquinas.

Organização do conhecimento e lógica

A organização do conhecimento, representada pela capacidade de apresentar e manipular informações de forma estruturada, é necessária para que uma máquina possa raciocinar, aprender e tomar decisões.

A lógica, por sua vez, fornece as ferramentas para formalizar o raciocínio e realizar inferências a partir de um conjunto de fatos e regras. Neste contexto, a IA utiliza técnicas como as redes semânticas, as ontologias e a lógica fuzzy, o que auxilia na representação do conhecimento de forma mais complexa e flexível, aproximando os sistemas de IA da capacidade humana de raciocinar e resolver problemas.

A combinação dessas técnicas com o aprendizado de máquina viabiliza a criação de sistemas híbridos, que são capazes de aprender com os dados e, ao mesmo tempo, aplicar regras lógicas para tomar decisões mais precisas.

Métodos probabilísticos e estatísticos

Os métodos probabilísticos e estatísticos fornecem as ferramentas para lidar com a incerteza e a complexidade do mundo real. Em vez de buscar soluções exatas, a IA frequentemente se baseia em probabilidades para tomar decisões e fazer previsões.

Técnicas como a inferência bayesiana, a análise de regressão e os modelos gráficos probabilísticos permitem que os sistemas de IA aprendam com dados, identifiquem padrões e façam generalizações.

Essas abordagens são utilizadas em áreas como aprendizado de máquina, visão computacional e processamento de linguagem natural, permitindo que os sistemas de IA se adaptem a novas situações e tomem decisões mais confiáveis, mesmo nas situações em que as informações são incompletas ou imprecisas.

Quais são os principais benefícios da inteligência artificial?

As tecnologias de IA têm impactado diversos setores, trazendo uma série de benefícios que impulsionam a inovação e agregam valor e qualidade às operações. Entre esses benefícios, destacamos os seguintes.

• Automação — ferramentas de IA permitem automatizar tarefas repetitivas e que consomem muito tempo, liberando os humanos para se concentrarem em atividades mais complexas e criativas. Como exemplo, podemos citar os chatbots com IA, que atuam no atendimento a clientes.

• Redução de erros e custos operacionais — essas tecnologias ajudam a reduzir a incidência de erros humanos, resultando em maior precisão e confiabilidade nos processos. Além disso, a automação de tarefas e a otimização de recursos contribuem para a redução dos custos operacionais. Como exemplo, podemos citar áreas de gestão de contratos que podem usar documentos baseados em IA para otimizar suas tarefas.

• Processamento rápido de informações — outro benefício é o rápido processamento de informações, já que a IA consegue processar grandes volumes de dados em tempo real, extraindo insights e favorecendo o processo de tomada de decisão. As plataformas de e-commerce utilizam algoritmos de inteligência artificial para recomendar produtos aos clientes com base em seus históricos de compras e preferências.

• Disponibilidade integral — sistemas baseados em IA podem operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem interrupções, garantindo a continuidade dos serviços. Para empresas que oferecem atendimento ao cliente, os chatbots são soluções que permitem atender aos clientes a qualquer hora do dia ou da noite, proporcionando um atendimento mais ágil e dinâmico.

• Redução de tarefas repetitivas — outro benefício que destaca a IA é a automação e o impacto nas tarefas repetitivas e maçantes, que podem ser objeto de atuação de um sistema, liberando os colaboradores para se dedicarem a atividades mais criativas e estratégicas. Neste contexto, softwares do tipo RPA —Robotic Process Automation — podem automatizar tarefas como a geração de relatórios e a atualização de planilhas.

Quais são os riscos associados à inteligência artificial?

Embora traga inúmeros benefícios, a IA também apresenta riscos que precisam ser considerados. Por exemplo, o uso e a coleta de dados sensíveis, como informações pessoais e financeiras, levantam preocupações com a privacidade e a segurança.

Além disso, a IA pode perpetuar informações incorretas e eventuais conclusões discriminatórias (lembre-se que ela se baseia em dados de treinamento), e isso pode levar à reprodução de padrões que afetam a segurança jurídica da empresa.

Somado a isso, o alto custo de desenvolvimento e implementação de sistemas pode limitar o acesso a essa tecnologia para pequenas empresas. Questões éticas atreladas à autonomia, responsabilidade e impacto social da IA também precisam ser consideradas.

Como usar a inteligência artificial nos meus negócios?

A inteligência artificial pode ser usada em vários contextos, desde o atendimento ao cliente até a otimização de processos. Confira, a seguir, algumas aplicações que podem beneficiar a sua empresa!

Atendimento ao cliente

Por meio de chatbots e assistentes virtuais é possível automatizar o atendimento ao cliente, dando suporte a dúvidas frequentes, permitindo o agendamento de serviços e a resolução de problemas simples, liberando os atendentes humanos para lidar apenas com questões mais complexas.

Na área de atendimento, a IA também pode ser usada para analisar o histórico de interações dos clientes e oferecer recomendações personalizadas de produtos ou serviços, identificando a opinião dos clientes e permitindo uma resposta mais rápida aos feedbacks.

Análise de dados

Os algoritmos de aprendizagem de máquina podem ser usados para prever demandas por produtos e serviços, identificar tendências de mercado, oportunidades de negócio e até gargalos em processos internos, favorecendo a tomada de decisão e otimizando fluxos de trabalho que podem contribuir para o ganho em produtividade.

Produção de materiais padronizados

Modelos predefinidos e IA podem ser usados para gerar contratos personalizados de forma rápida, reduzindo o tempo e os custos envolvidos nesse processo. A plataformas como o IAM Docusign facilitam a tomada de decisões com base em dados, além de contribuir para a formalização e o gerenciamento de acordos e seus processos personalizados.

Além dessas aplicações, a inteligência artificial pode ser usada em campanhas de marketing, desenvolvimento de produtos e até gerenciamento de riscos. São inúmeras possibilidades que devem ser avaliadas de acordo com as necessidades e objetivos de cada organização.

Uso da inteligência artificial em diferentes áreas

Muitos setores de mercado se beneficiam de tecnologias baseadas em IA. A seguir, destacamos alguns segmentos e como eles têm usufruído de soluções de inteligência artificial em suas atividades.

Medicina

Na área médica a inteligência artificial já é utilizada para diagnóstico preciso por meio da análise de imagens como radiografias e tomografias; desenvolvimento de medicamentos e personalização de tratamentos por meio de análise de dados genéticos e históricos médicos, o que contribuiu para a criação de planos de tratamento individualizados.

Direito

A área jurídica é uma das grandes beneficiadas com o uso da inteligência artificial, já que facilita a pesquisa jurídica, contribui para a análise de contratos e pode ser usada para analisar casos e prever resultados em processos.

Soluções como Docusign IAM e a Agreement AI contribuem para o aprimoramento das atividades por meio de análises de contratos que ajudam a identificar cláusulas ambíguas, conflitantes ou que não estejam de acordo com as melhores práticas.

Ainda, a assinatura eletrônica e a geração de contratos padronizados, com alto grau de segurança jurídica, são diferenciais desses sistemas e que têm sido cada vez mais usados pelos operadores de direito e departamentos jurídicos de empresas.

Finanças

No setor de finanças, a IA é usada principalmente em atividades de detecção de fraudes, análise de dados de mercado para gestão de investimentos e atendimento aos clientes. Os chatbots com inteligência artificial podem responder a perguntas sobre produtos financeiros e auxiliar os clientes em suas transações.

Jogos

Outro segmento bastante impactado pela inteligência artificial é o de jogos. Neste mercado, a IA está ligada à criação de NPCs (personagens não jogadores), geração de conteúdo procedural e análise de dados para personalização da experiência dos jogadores, oferecendo desafios adequados ao nível de cada usuário.

Inteligência artificial na Docusign

Diversos produtos da Docusign usam inteligência artificial para entregas inovadoras, ágeis e seguras para os clientes. Aprendizado de máquina e extração de dados, por exemplo, são usados para pesquisa, análise de contratos e fornecimento de notificações proativas aos clientes.

A IA também ajuda a classificar contratos em agrupamentos lógicos com base em cláusulas específicas, sendo especialmente útil em casos em que as empresas estão lidando com um grande volume de contratos.

Neste cenário, a inteligência artificial ajuda a eliminar processos manuais, permitindo que os clientes utilizem o tempo de forma mais inteligente e estratégica.

À medida que a IA se torna cada vez mais predominante, há a preocupação de que os trabalhos dos seres humanos serão substituídos por máquinas. Então, "que valor o ser humano está agregando?" é a pergunta-chave.

O maior valor agregado pelos seres humanos está na última fase da solução do problema e na tomada de decisão, levando em consideração o contexto do mundo real e o bom senso. Por exemplo, no futuro, com os avanços em IA, gerenciar e fazer a manutenção de contratos podem se tornar muito mais simples.

Os sistemas serão capazes de recomendar seções para o contrato a ser redigido de forma inteligente e poderão melhor analisar os riscos. A IA também estará apta a simplificar processos, reduzindo o nível de esforço e o tempo gasto em tarefas rotineiras, enquanto decisões importantes ainda serão tomadas por seres humanos.

Como você viu, embora ainda haja muito o que explorar quando se fala em tecnologia de inteligência artificial, já temos diversas ferramentas que podem fazer toda a diferença em gestão e aprimoramento de processos dentro das empresas. Independentemente do porte ou segmento de atuação do seu negócio, vale a pena implementar soluções de IA em sua operação.

Está buscando soluções de inteligência artificial para otimizar as atividades em sua empresa? Entre em contato com a nossa equipe de vendas, solicite informações e use a tecnologia a favor do seu negócio!