Os Dados estão por todo o lado…

… e são cada vez mais valiosos. Tudo pode ser transformado em dados: os seus dados pessoais (nome, data de nascimento, NIF, IBAN, etc.), mas também as suas fotografias, o valor que tem à ordem no banco e até as pesquisas que faz no Google.

Big Data

Big Data é uma palavra-chave usada para descrever imensos volumes de dados, não estruturados e estruturados, que inunda organizações de todos os tamanhos no dia-a-dia. O processamento de Big Data começa com os dados brutos que, na maioria das vezes, é impossível armazenar na memória de um único computador.

Data Analytics

O Data Analytics é a ciência de examinar dados brutos com o objetivo de encontrar padrões e tirar conclusões sobre essa informação, aplicando um processo algorítmico ou mecânico para obter informações.

Fonte: John Lemos Forman in LinkedIn

 

142 zettabytes mais
O volume de dados produzidos em todo o mundo deverá aumentar de 33 zettabytes em 2018 para 175 em 2025 (1 zettabyte= 1 bilião de gigabytes).

Com esta astronómica quantidade de dados para analisar, é imperativo pedir ajuda às máquinas. É destas conclusões que resulta aquela SMS a avisar que estamos quase a passar o prazo limite para pagamento da conta da luz. Tudo isto acontece tendo como base o conceito de Machine Learning e Inteligência Artificial – que é muito, mas muito mais que o ChatGPT e outros semelhantes. Um sistema de IA é, de uma forma muito simples, um enorme processador de dados com uma capacidade extraordinária. E como faz isso? Tal como os humanos: através do treino.

“O modelo futuro de IA não irá passar pelo ChatGPT da altura, mas pela integração nos nossos sistemas de informação a um modelo proprietário de IA treinado com os nossos dados de negócio, de marca, e de cultura. A Inteligência artificial não será um modelo de tamanho único, como é hoje, mas antes algo feito à medida de cada organização, permitindo às marcas capacidades inimagináveis.” – João Santos, Eco.Sapo, junho 2023

Machine Learning X Inteligência Artificial

A IA é um campo largo: é o conjunto de todas as tecnologias que tentam assemelhar-se ao comportamento humano para criar algo. Pode facilmente ser confundida com o conceito de Machine Learning (ML).

Machine Learning é um subconjunto da inteligência artificial que permite automaticamente que uma máquina ou um sistema aprenda e melhore com base na experiência. Usa algoritmos para analisar grandes volumes de dados, aprender com os insights e tomar decisões embasadas.

Ou seja: ML é uma aplicação de IA que permite às máquinas extrair conhecimento dos dados e aprender com eles de maneira autónoma. Um computador inteligente utiliza a IA para pensar como um humano e realizar tarefas sozinho. O ML é a forma como um sistema informático desenvolve a sua inteligência.

Apesar de serem conceitos diferentes, unem-se na sua materialização. Muitos são os efeitos positivos nas estratégias de marketing, comunicação e comerciais, mas esta união vai além das leads e dos ROI’s.

Fonte: Freepik

 

Aplicação da Inteligência Artificial no nosso dia

Em maior ou menor escala, as empresas continuam a introduzir sistemas de automação e ML nas suas unidades de negócio. Ainda tendo a pandemia como argumento – de certa forma – subjetivo que possa comprovar o investimento de todos os sectores na IA, a verdade é dos factos: em 2017, só 20% das empresas tinham implementado IA numa área de negócios e hoje já são 50% (Jornal Económico).

A Statista acentua 5 factores que estão a contribuir para o crescimento da IA:
1 – Crescente disponibilidade de grandes volumes de dados
2 – Avanços na capacidade de computação e na infraestrutura de computação em nuvem
3 – Crescente procura de automatização e otimização em vários sectores, como a indústria transformadora, as finanças e os transportes
4 – Utilização crescente da IA em aplicações orientadas para o consumidor, como assistentes virtuais e chatbots
5 – Crescentes investimentos e parcerias entre empresas tecnológicas, instituições de investigação e governos

IA na Educação

A IA trouxe um novo desafio à Educação. Estamos perante uma revolução da inteligência artificial generativa. Programas como ChatGPT estão a desafiar as leis da compreensão, da escrita e da criatividade dentro da sala de aula. Os estudantes podem agora fazer trabalhos completos em segundos. Não é o único. Saiba mais sobre a Albertina PT.

Sendo um mecanismo de cruzamento de dados, as escolas já usavam IA mesmo antes do ChatGPT se ter tornado o melhor amigo das crianças e jovens. Sistema de entrada e saída dos menores na escola, sistemas de avisos e alertas e até na aproximação digital das escolas com as famílias, de forma acessível e sem necessidade de interrupção do trabalho, como é o caso das aplicações usadas nos estabelecimentos de pré-escolar.

IA na Saúde

Se o marketing tem a jornada do cliente, a saúde tem a jornada do paciente: a sinalização de todas as interações do paciente com o sistema de saúde, incluindo consultas, exames, procedimentos e internamentos.

A IA é usada como técnica que cria modelos de decisão a partir da análise de grandes volumes de dados. É o avanço natural da escala de Avaliação de Risco Cardiovascular Framingham, que usa os dados do paciente, estando acessível a todos, mesmo em casa, embora seja usada nos serviços de urgência.

Cada vez se torna mais próximo de nós a imagem de um robot só a braços numa sala de operações. Se a IA tenta imitar o pensamento humano, também se vai unir à motricidade fina humana para o melhor auxílio numa delicada intervenção cirúrgica. A primeira duodenopancreatectomia por cirurgia robótica em Portugal foi feita em 2022. Pode ler mais sobre a IA na saúde aqui, sendo que o grande objetivo do uso da IA e da ML será sempre ajudar nas áreas de diagnóstico de doenças, desenvolvimentos de medicamentos e a medicina personalizada: uma pessoa, um tratamento.

Fonte: Freepik

IA no Ambiente

A IA pode ser uma boa aliada da sustentabilidade – porque o ambiente também tem dados.

Várias são as aplicações móveis para monitorizar e prever o clima e dos recursos naturais como temperatura, precipitação, vento, radiação solar, nível do mar, qualidade do ar, disponibilidade de água, entre outros, para gerir as atividades de forma sustentável, evitando riscos e aproveitando oportunidades, como umas boas ondas para surfar.

Além disso, podemos usar os dados do Google Earth Engine, uma plataforma que usa imagens de satélite e algoritmos de IA para monitorar as mudanças na superfície da Terra ao longo do tempo.

E não é só por um mundo mais verde, mas também por um mundo sem desperdício. O gigante Google percebeu que os seus sistemas de Big Data gastavam muita energia. A DeepMind desenvolveu um sistema que usa redes neurais para controlar o arrefecimento dos centros de dados do Google:

“O sistema aprende com os dados históricos e em tempo real para prever a temperatura e o consumo de energia dos centros de dados e ajustar os parâmetros dos sistemas de resfriamento. Conseguiu reduzir em 40% a energia usada para resfriar os centros de dados, o que equivale a uma redução de 15% na pegada de carbono.” – Jonas França, Gestor Ambiental, junho de 2023

IA na Mobilidade e Transportes

Sim, a UBER é um serviço que usa a IA. Porque sabe onde estamos, onde queremos ir, como pagamos, se levamos ou não bagagem e, se formos utilizadores assíduos, a plataforma acaba por conseguir estabelecer um padrão de deslocações – o tal padrão de comportamentos.

Mas o setor da mobilidade e transportes abarca em si outro setor onde a IA tem um impacto significativo: os seguros. São os processos de digitalização e automatização que aqui fazem a diferença. Coisas simples como a Declaração Amigável de Acidente Automóvel digital pode ser uma solução para melhor compreensão dos dados, evitando o erro humano. A aplicação móvel e-SEGURNET funciona como uma alternativa ao tradicional papel da declaração amigável. Exigiu um acordo entre as seguradoras com atuação em Portugal.

IA nas Finanças

A IA é utilizada para a previsão de risco, otimização de investimentos, análise de fraude (tal como nos seguros), detecção de padrões e comportamentos, e até uma análise de sentimentos: a IA pode ajudar os bancos a avaliar o sentimento dos clientes em relação à empresa, permitindo uma análise dos dados coletados de feedback dos clientes.

IA no Turismo

Já conhece o Yotel, no Porto?

O hotel Yotel destaca-se devido à sua oferta de camas inteligentes, room service robótico e uma aplicação móvel que permite desligar a televisão e fazer o check in.

Tendo poder de investimentos, a indústria hoteleira tem muito por onde escolher: a IA permite que check-in e check-out; controlo de acesso por reconhecimento facial; limpeza dos quartos; manutenção de equipamentos e gestão de stock nos hotéis, e muito mais.

O mesmo se aplica aos sistemas de vigilância em hotéis, embora aqui se coloque a questão da utilização da imagem.

Fonte: Freepik

 

Um lugar-comum da IA é na ajuda ao cliente: a aplicação de chatbots são ótimas formas de tirar dúvidas dos clientes internos ou externos de uma forma rápida, e podem contar com o apoio da Quokka da Automaise.

 “Há empresas que trabalham com dados muito sensíveis e não querem que o processamento dessa informação passe pelos principais modelos disponíveis, por questões de segurança. Com o nosso Large Language Model, alojado em servidores próprios, resolvemos essa questão.” – Ernesto Pedrosa, CEO da Automaise

Nos últimos anos, Portugal tem experimentado um notável crescimento no campo da Inteligência Artificial (IA) e esta veloz ascensão está intrinsecamente ligada ao Big Data. Estima-se que, em Portugal, o investimento em IA vá chegar aos 500 milhões de euros até 2025.