Possivelmente, você já deve ter ouvido os termos Inteligência Artificial e Machine Learning. Talvez já tenha se dado conta de que não é tão simples, a princípio, compreender o que é cada um e quais são as diferenças entre eles.
Vamos abordar o assunto neste artigo, além de trazer diferentes dados que evidenciam seus impactos nas empresas. Acompanhe a seguir e tenha uma ótima leitura!
A princípio, é importante esclarecer que a Inteligência artificial (ou IA) diz respeito a sistemas ou máquinas que imitam a inteligência humana, realizando tarefas, podendo ainda se aprimorar iterativamente com base nas informações que coletam, por meio de um volume muito alto de dados.
Uma solução de IA envolve uma junção de diversas tecnologias, como redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado, entre outros, que conseguem simular capacidades humanas inteligentes. Por exemplo: o raciocínio, a percepção de ambiente, a identificação e uma tomada de decisão com embasamentos.
Em outras palavras, pode-se dizer que IA diz respeito à possibilidade de soluções tecnológicas desenvolverem atividades de uma maneira considerada inteligente.
De acordo com estudo encomendado pela IBM, realizado pela Morning Consult e publicado pela Gazeta do Povo, 40% das empresas brasileiras já utilizam Inteligência Artificial em suas operações ou em algum tipo de processo.
Uma das principais transformações geradas por essa adoção massiva de sistemas inteligentes é a alteração das funções de trabalho, isso porque esses sistemas podem substituir trabalhadores humanos ou obrigá-los a se requalificarem para que mantenham seus empregos.
Uma das áreas que pode ser mais afetada por esse processo é a linha de montagem na indústria. Os robôs vêm ganhando espaço, sendo empregados de maneira articulada, principalmente no setor de automação.
Segundo dados da federação internacional da área, publicados pela Agência Brasil, o número de unidades fabricadas quase triplicou, saltando de 150 mil unidades para 430 mil, entre 2012 e 2018.
No entanto, as previsões sobre o uso de IA e seus potenciais com relação a transformações nas funções de trabalho variam consideravelmente.
Outro estudo, realizado pelos pesquisadores Carl Frey e Michael Osbourne e também publicado pela Agência Brasil, indica que 47% dos empregos nos Estados Unidos são passíveis de substituição por máquinas inteligentes.
Por outro lado, um relatório da consultoria McKinsey, publicado também pela Agência Brasil, prevê um equilíbrio no balanço de empregos até 2030, com perda de 20% e aumento na mesma proporção.
Contudo, se os efeitos seguirem no ritmo atual, as alterações nas funções de trabalho devem ser grandes, entre 40 e 160 milhões de mulheres e 60 e 275 milhões de homens poderão ter que mudar de ocupação profissional.
Por meio de um relatório emitido em 2018, o Fórum Econômico Mundial ressalta a Inteligência Artificial como um dos quatro fatores mais importantes para a transformação no trabalho, além da conectividade móvel, grande coleta de dados e computação em nuvem.
Esses dados também foram publicados pela Agência Brasil. Segundo relatório da McKninsey, as atividades com maior risco de substituição por sistemas inteligentes serão: trabalhadores de serviços (30%), operadores de máquinas (40%). Já os ganhos maiores devem ocorrer nas áreas de saúde (25%) e manufatura (25%).
Ou seja, é fato que a IA irá influenciar a maneira como trabalhamos. Algumas vezes substituindo funções humanas, outras agregando valor e possibilitando novos empregos. Isso mostra a importância de se qualificar, adquirindo conhecimento, em vez de ignorar essa forte tendência de transformação.
Agora fica mais fácil compreender do que se trata o termo Machine Learning, já que consiste numa área da Inteligência Artificial.
O Machine Learning é embasado pelo princípio de que as máquinas podem aprender sozinhas, quando têm acesso a um grande volume de dados, permitindo que identifiquem, reconheçam e incorporem padrões, conectando informações por meio de “inputs” e “outputs”.
Ao se valer do Big Data e de algoritmos, o sistema faz análises estatísticas nos dados recebidos, gerando respostas e previsões. Com esse processo, o Machine Learning faz com que os programas e aplicações se tornem mais inteligentes, de acordo com os propósitos pelos quais foram concebidos.
São muitos os benefícios para as empresas ao se valer do Machine Learning. Um deles é que, por tornar possível a análise de dados em um volume e complexidade de dados altos, a aplicação permite a criação de algoritmos capazes de realizar previsões sobre diversos tipos de cenários e ainda não ser prejudicada por erros humanos.
Assim, pode-se prever o sucesso de um lançamento de determinado produto, ao analisar o histórico de demandas e vendas em um período, por exemplo.
Além disso, o Machine Learning pode substituir diversas atividades que antes eram realizadas por humanos. Dessa forma, a empresa ganha ao poupar tempo e mão de obra, sendo esta última podendo ser designada para tarefas de caráter mais estratégico.
Ou seja, ao automatizar tarefas, a organização conta com mais agilidade e assertividade na identificação de problemas, geração de relatórios e bases para tomadas de decisões, sem precisar contratar novos funcionários.
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Esperamos que tenha gostado desse conteúdo. Até a próxima!
Fontes:
Gazeta do Povo
Agência Brasil
