Embora conceitualmente simples (um sistema capaz de modificar o próprio código com base em aprendizado), a Inteligência Artificial Adaptativa abre caminho para implicações complexas.

E, talvez, seja uma evolução necessária para organizações que lidam com uma massa crescente de dados – sob o risco de serem “soterradas” pelos mesmos dados que, de outra maneira, poderiam torná-las mais ágeis, flexíveis e resilientes.

Neste artigo você vai descobrir por que deve prestar atenção na IA Adaptativa (sejam quais forem seus planos a respeito dessa tecnologia).

O domínio dos dados

Há dois fatores cruciais para qualquer empresa que deseje não apenas sobreviver, mas prosperar: as crises e os dados.

À primeira vista, a adoção crescente das tecnologias nos mais diversos setores nos dá a impressão de que o mundo se torna cada vez mais seguro. Bom, um vírus que tomou o mundo de surpresa em 2020 mostrou que não estamos imunes a crises globais. Longe disso.

Mas não é nem preciso pensar em escala mundial para ter um vislumbre a respeito dos riscos que espreitam organizações de praticamente todos os setores. Falhas de segurança, crises de relações públicas e quebras na cadeia de suprimentos podem acontecer com qualquer empresa.

Para não sucumbir diante dessas crises, as organizações devem ser capazes de lidar com elas de maneira ágil e bem orientada.

Em relação ao segundo fator (os dados), cabe dizer que, para que se possa extrair todo o seu potencial, é necessário usá-los com inteligência.

Uma organização pode se tornar muito mais produtiva, segura e bem-sucedida quando escuta o que os dados têm a dizer. Onde há gargalos de produtividade? Como elevar a segurança cibernética da empresa? E quais são as expectativas e necessidades do público?

Para cada um desses aspectos, há insights valiosos que podem ser extraídos de dados.

E para superar as crises e bem utilizar os dados, é preciso inteligência.

Indo além da mudança

Naturalmente, a inteligência artificial em si não é uma bala de prata e sua implementação, como ocorre com praticamente qualquer tecnologia, demanda que se “prepare o terreno”.

A adoção da IA tradicional, para que seja bem executada, deve manter presente a colaboração humana. A IA adaptativa exige que se vá além: seus algoritmos devem ser configurados para evoluir e receber subsídios continuamente.

“Evoluir” não é simplesmente “mudar” – é mudar para melhor. No caso da IA adaptativa, há 3 categorias de algoritmos que permitem a evolução:

• Aprendizado supervisionado: treinado com um dataset categorizado, em que a resposta correta para cada input é conhecida. O algoritmo aprende a fazer previsões com base nos padrões que descobre nos dados de treinamento;
• Aprendizado não supervisionado: nesse caso, o dataset não é categorizado, e portanto a resposta correta para cada input é desconhecida. O algoritmo deve descobrir por conta própria os padrões nos dados.
• Aprendizado com reforço: o treinamento é feito com tentativa e erro. O algoritmo recebe feedbacks positivos e negativos para suas ações, e aprende a tomar decisões que gerem cada vez mais feedbacks positivos.

A maneira como os algoritmos são alimentados é outro ponto crucial no processo, tanto para a sua evolução propriamente dita quanto para se obter inteligência e agilidade no uso dos dados. Os conceitos de maturidade digital e visão computacional são valiosos nesta empreitada.

As melhores decisões possíveis

Mesmo que você não pretenda implementar IA adaptativa na sua organização, buscar os benefícios que ela oferece deve ser uma prioridade. Afinal, eles podem ser alcançados sem o auxílio da tecnologia (embora o caminho seja mais difícil nesse caso) e farão grande diferença na empresa.

Uma organização orientada por dados (data driven) é capaz de tomar decisões mais precisas e inteligentes com base no contexto em que se encontra. As melhores decisões possíveis.

Processos mais eficientes, produtos de maior qualidade e respostas mais ágeis a crises estão ao alcance daqueles que buscam a inteligência de dados.

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