Ao pensar em casos de uso de inteligência artificial (IA), pode-se fazer a pergunta: o que a IA não será capaz de fazer? A resposta fácil é principalmente o trabalho manual, embora possa chegar o dia em que muito do que agora é trabalho manual será realizado por dispositivos robóticos controlados por IA. Mas, no momento, a IA pura pode ser programada para muitas tarefas que exigem pensamento e inteligência, desde que essa inteligência possa ser coletada digitalmente e usada para treinar um sistema de IA. A IA ainda não está carregando a máquina de lavar louça depois do jantar, mas pode ajudar a criar um resumo legal, um novo design de produto ou uma carta para a vovó.
Estamos todos maravilhados com o que a IA pode fazer. Mas a questão para nós que estamos no mundo dos negócios é: quais são os melhores usos comerciais ? Montar uma versão da Mona Lisa no estilo de Vincent van Gough é divertido, mas com que frequência isso impulsiona os resultados financeiros? Aqui estão 27 maneiras altamente produtivas de que os casos de uso de IA podem ajudar as empresas a melhorar seus resultados financeiros.
As interações com os clientes agora podem ser assistidas em tempo real com a IA conversacional. Consultas baseadas em voz usam processamento de linguagem natural (PLN) e análise de sentimentos para reconhecimento de fala para que as conversas possam começar imediatamente. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode entender o que os clientes estão dizendo, bem como seu tom, e pode direcioná-los aos agentes de atendimento ao cliente quando necessário. Com o text to speech e a PLN, a IA pode responder imediatamente a consultas e instruções enviadas por texto. Não é necessário fazer os clientes esperarem pelas respostas às perguntas frequentes (FAQs) ou dar o próximo passo para a compra. E os agentes de atendimento ao cliente digitais podem aumentar a satisfação do cliente oferecendo conselhos e orientações a eles.
O uso de IA é eficaz para criar experiências personalizadas em escala por meio de chatbots, assistentes digitais e interfaces de cliente, proporcionando experiências personalizadas e publicidades direcionadas a clientes e usuários finais. Por exemplo, a Amazon lembra os clientes de reordenar seus produtos comprados com mais frequência e mostra a eles produtos ou sugestões relacionados. O McDonald's está criando soluções de IA para atendimento ao cliente com a tecnologia de IA IBM Watsonx e PNL para acelerar o desenvolvimento de sua tecnologia de recebimento automatizado de pedidos (AOT). Isso não apenas ajudará a dimensionar a tecnologia AOT em todos os mercados, mas também ajudará a lidar com integrações, incluindo idiomas, dialetos e variações de menu adicionais. No Spotify, eles sugerem um novo artista para o prazer auditivo do cliente. O YouTube fornecerá um feed selecionado de conteúdo adequado aos interesses dos clientes.
Os mecanismos de recomendação usam dados de comportamento do consumidor e algoritmos de IA para ajudar a descobrir tendências de dados a serem usadas no desenvolvimento de estratégias de venda ampliada e venda cruzada mais eficazes, resultando em recomendações complementares mais úteis para os clientes durante o checkout para varejistas online. Outros usos incluem a Netflix oferecendo recomendações de visualização alimentadas por modelos que processam conjuntos de dados coletados do histórico de visualização; o LinkedIn usa ML para filtrar itens em um feed de notícias, fazendo recomendações de emprego e sugestões sobre com quem se conectar; e o Spotify usa modelos de ML para gerar suas recomendações de músicas.
O reconhecimento facial ativa smartphones e assistentes de voz, alimentados por aprendizado de máquina, enquanto a Siri da Apple, a Alexa da Amazon, o Google Assistant e o Copilot da Microsoft usam a PNL para reconhecer o que dizemos e depois responder adequadamente. As empresas também aproveitam o ML nas câmeras de smartphones para analisar e aprimorar fotos usando classificadores de imagens, detectar objetos (ou rostos) nas imagens e até mesmo usar redes neurais artificiais para aprimorar ou expandir uma foto, prevendo o que está além de suas bordas.
Assistentes virtuais ou de voz, como a Alexa, da Amazon, e a Siri, da Apple, são impulsionados por IA. Quando alguém faz uma pergunta por fala ou texto, o ML procura a resposta ou lembra de perguntas semelhantes que a pessoa já fez antes. A mesma tecnologia pode alimentar bots de mensagens, como os usados pelo Facebook Messenger e Slack, enquanto o Google Assistant, a Cortana e o IBM watsonx Assistant combinam a PLN para entender perguntas e solicitações, tomar ações apropriadas e redigir respostas.
A IA pode atrair, desenvolver e reter uma força de trabalho que priorize habilidades. Uma enxurrada de aplicações pode ser rastreada, classificada e passada aos membros da equipe de RH com precisão. As tarefas manuais de avaliação de promoções podem ser automatizadas, facilitando a obtenção de insights importantes de RH com uma visão mais clara, por exemplo, dos funcionários candidatos para promoção e avaliando se eles atenderam aos principais benchmarks. Perguntas rotineiras da equipe podem ser respondidas rapidamente usando IA.
Ferramentas de IA generativa, como ChatGPT, Bard e DeepAI, contam com recursos de inteligência artificial de memória limitada para prever a próxima palavra, frase ou elemento visual dentro do conteúdo que está gerando. A IA generativa pode produzir texto, imagens e outros conteúdos de alta qualidade com base nos dados utilizados para o treinamento.
A IBM Research está trabalhando para ajudar seus clientes a usar modelos generativos para escrever código de software de alta qualidade mais rapidamente, descobrir novas moléculas e treinar chatbots conversacionais confiáveis baseados em dados corporativos. A equipe da IBM está até usando IA generativa para criar dados sintéticos para construir modelos de IA mais robustos e confiáveis e para substituir dados do mundo real protegidos por leis de privacidade e direitos autorais.
Os sistemas de especialistas podem ser treinados em um corpo (metadados usados para treinar um modelo de aprendizado de máquina) para emular o processo de tomada de decisão humano e aplicar essa experiência para resolver problemas complexos. Esses sistemas podem avaliar grandes quantidades de dados para descobrir tendências e padrões e para tomar decisões. Eles também podem ajudar as empresas a prever eventos futuros e entender por que ocorreram eventos passados.
A visão computacional alimentada por IA permite a segmentação de imagens, que tem uma ampla variedade de casos de uso, incluindo auxílio ao diagnóstico em imagens médicas, automação da locomoção para robótica e carros autônomos, identificação de objetos de interesse em imagens de satélite e marcação de fotos em mídias sociais. Executando em neural networks, a visão computacional permite que os sistemas extraiam informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais.
Há muitos benefícios em usar a inteligência artificial para operações de TI (AIOps). Ao incorporar a IA nas operações de TI, as empresas podem aproveitar o poder considerável dos modelos de PNL, big data e ML para automatizar e otimizar os fluxos de trabalho operacionais e monitorar a correlação de eventos e a determinação da causalidade.
AIOps é uma das maneiras mais rápidas de impulsionar o ROI a partir de investimentos em transformação digital. A automação de processos é frequentemente centrada em esforços para otimizar gastos, alcançar maior eficiência operacional e incorporar tecnologias novas e inovadoras, que muitas vezes se traduzem em melhor experiência do cliente. Mais benefícios da IA incluem a criação de um sistema de TI mais sustentável e a melhoria dos pipelines de integração contínua/Delivery Pipeline.
As empresas líderes agora estão usando IA generativa para modernização de aplicativos e operações de TI corporativa, incluindo a automação de codificação, implementação e dimensionamento. Para codificação, os desenvolvedores podem inserir um comando de codificação como uma frase simples em inglês por meio de uma interface de linguagem natural e obter um código gerado automaticamente. O uso de IA generativa com recursos de geração de código também pode permitir que os desenvolvedores de nuvem híbrida de todos os níveis de experiência migrem e modernizem o código de aplicações legadas em escala para novas plataformas de destino com consistência de código, menos erros e velocidade.
Garantir que os aplicativos funcionem de forma consistente e constante, sem provisionamento e gastos excessivos, é um caso de uso crítico das operações de IA (AIOps). A automação é fundamental para otimizar os custos em nuvem, e as equipes de TI, por mais habilidosas que sejam, não sempre têm a capacidade de determinar continuamente as configurações exatas de computação, armazenamento e banco de dados necessárias para entregar desempenho com o menor custo. O software de IA pode identificar quando e como os recursos são usados e corresponder à demanda real em tempo real.
Para ajudar a garantir a disponibilidade ininterrupta do serviço, as principais organizações usam recursos de análise de causa raiz em tempo real com tecnologia de IA e automação inteligente. O AIOps pode permitir que as equipes de ITOps identifiquem rapidamente as causas subjacentes dos incidentes e tomem medidas imediatas para reduzir o tempo médio entre falhas (MTBF) e o tempo médio de reparo (MTTR).
As soluções da plataforma AIOps também consolidam dados de várias fontes e correlacionam eventos em incidentes, garantindo visibilidade clara de todo o ambiente de TI por meio de visualizações dinâmicas da infraestrutura, recursos integrados de IA e ações de remediação sugeridas.
Usando o gerenciamento preditivo de TI, as equipes de TI podem usar IA para automatizar operações de TI e rede para resolver incidentes de forma rápida e eficiente, evitando proativamente problemas antes que eles ocorram, melhorando as experiências do usuário e reduzindo o custo de tarefas administrativas. Para ajudar a eliminar a expansão da ferramenta, uma plataforma de AIOps de nível empresarial pode oferecer uma visão holística das operações de TI em um painel central para monitoramento e gerenciamento.
Há muitas maneiras pelas quais a IA pode usar ML para fornecer segurança cibernética aprimorada, incluindo: reconhecimento facial para autenticação, detecção de fraudes, programas antivírus para detectar e bloquear malware, aprendizado por reforço para treinar modelos que identificam e respondem a ataques cibernéticos e detectam intrusões e algoritmos de classificação que rotulam eventos como anomalias ou ataques de phishing.
A IA não se resume a pedir um haicai escrito por um gato. Os robôs manipulam e movem objetos físicos. Em ambientes industriais, a IA limitada pode executar tarefas rotineiras e repetitivas que envolvem manuseio de materiais, montagem e inspeções de qualidade. A IA pode ajudar os cirurgiões monitorando os sinais vitais e detectando possíveis problemas durante os procedimentos. As máquinas agrícolas podem realizar poda, movimentação, desbaste, semeadura e pulverização de forma autônoma. Dispositivos domésticos inteligentes, como o iRobot Roomba, podem navegar pelo interior de uma casa usando visão computacional e usar dados armazenados na memória para entender seu progresso. E se a IA pode guiar um Roomba, ela também pode direcionar carros autônomos na rodovia e robôs que transportam mercadorias em um centro de distribuição ou em patrulha em busca de protocolos de segurança e proteção.
A IA pode ser usada para manutenção preditiva , analisando dados diretamente das máquinas para identificar problemas e sinalizar manutenção necessária. A IA também tem sido usada para melhorar a eficiência mecânica e reduzir as emissões de carbono nos motores. Os cronogramas de manutenção podem usar a análise preditiva impulsionada por IA para criar maiores eficiências.
A IA pode ajudar com forecasting. Por exemplo, uma função de cadeia de suprimentos pode usar algoritmos para prever necessidades futuras e o tempo que os produtos precisam ser enviados para que cheguem em tempo hábil. Isso pode ajudar a criar novas eficiências, reduzir os estoques excessivos e ajudar a compensar os erros de reordenamento.
A IA pode impulsionar tarefas e ferramentas para quase qualquer setor para aumentar a eficiência e a produtividade. A IA pode fornecer automação inteligente para otimizar processos de negócios que eram tarefas manuais ou executados em sistemas legados, o que pode exigir muitos recursos, ser caro e propenso a erros humanos. Aqui estão alguns dos setores que estão se beneficiando agora do poder adicional da IA.
Com aplicações de IA, os fabricantes automotivos podem prever e ajustar a produção de forma mais eficaz para responder às mudanças na oferta e na demanda. Eles podem otimizar fluxos de trabalho para aumentar a eficiência e reduzir tarefas demoradas e o risco de erros em produção, suporte, compras e outras áreas. Os robôs ajudam a reduzir a necessidade de mão de obra manual e a melhorar a detecção de defeitos, fornecendo veículos de maior qualidade aos clientes a um custo menor para a empresa.
Em educação e o treinamento, a IA pode adaptar os materiais educacionais às necessidades individuais de cada aluno. Professores e treinadores podem usar a análise de dados de IA para ver onde os alunos podem precisar de ajuda e atenção extras. Para estudantes tentados a plagiar seus trabalhos ou tarefas de casa, a IA pode ajudar a identificar o conteúdo copiado. Ferramentas de tradução de idiomas orientadas por IA e serviços de transcrição em tempo real podem ajudar falantes não nativos a entender as lições.
As empresas do setor de energia podem aumentar sua competitividade de custos aproveitando IA e análise de dados para forecasting, conservação de energia, otimização de energias renováveis e gerenciamento de rede inteligente. Ao introduzir a IA nos processos de geração, transmissão e distribuição de energia, a IA também pode melhorar o suporte ao cliente, liberando recursos para a inovação. E para clientes que usam IA fornecida por empresas, eles podem entender melhor seu consumo de energia e tomar medidas para reduzir o gasto de energia durante os períodos de pico de demanda.
FinOps (Finanças + DevOps) impulsionado por IA ajuda instituições financeiras a operacionalizar decisões de gastos na nuvem baseadas em dados para equilibrar com segurança o custo e o desempenho, a fim de minimizar a fadiga de alertas e o desperdício de orçamento. Plataformas de IA podem usar aprendizado de máquina e aprendizado profundo para detectar transações suspeitas ou anômalas. Bancos e outros credores podem usar algoritmos de classificação de ML e modelos preditivos para sugerir decisões de empréstimos.
Muitas transações do mercado de ações usam ML com décadas de dados do mercado de ações para prever tendências e, em última instância, sugerir se e quando comprar ou vender. O ML também pode realizar negociações algorítmicas sem intervenção humana. Os algoritmos de ML podem prever padrões, melhorar a precisão, diminuir custos e reduzir o risco de erro humano.
O setor de saúde está usando automação inteligente com PNL para fornecer uma abordagem consistente para análise de dados, diagnóstico e tratamento. O uso de chatbots em consultas remotas de saúde requer menos intervenção humana e, muitas vezes, reduz o tempo para o diagnóstico.
No local, o ML pode ser usado em imagens radiológicas, com a visão computacional habilitada para IA frequentemente usada para analisar mamografias e no rastreamento precoce do câncer de pulmão. O ML também pode ser treinado para criar planos de tratamento, classificar tumores, encontrar fragmentos de osso e detectar alterações neurológicas.
Na pesquisa genética, na modificação de genes e no sequenciamento do genoma, o ML é usado para identificar como os genes afetam a saúde. O ML pode identificar marcadores genéticos e genes que responderão ou não a um tratamento ou medicamento específico e que podem causar efeitos colaterais significativos em determinadas pessoas.
Com a IA, as seguradoras podem praticamente eliminar a necessidade de cálculos ou pagamentos manuais de taxas e simplificar o processamento de sinistros e avaliações. A automação inteligente também ajuda as seguradoras a aderir mais facilmente às regulamentações de conformidade, garantindo que os requisitos sejam atendidos. Dessa forma, conseguem calcular o risco de um indivíduo ou entidade e definir a taxa de seguro apropriada.
A IA avançada com análise de dados pode ajudar os fabricantes a criar insights preditivos sobre as tendências do mercado. A IA generativa pode acelerar e otimizar o design de produtos, ajudando as empresas a criar várias opções de design. A IA também pode ajudar com sugestões para aumentar a eficiência da produção. Usando dados históricos de produção, a IA generativa pode prever ou localizar falhas nos equipamentos em tempo real e, em seguida, sugerir ajustes nos equipamentos, opções de reparo ou peças de reposição necessárias.
Para o setor de ciências biológicas, a descoberta e a produção de medicamentos exigem uma quantidade imensa de coleta, agrupamento, processamento e análise de dados. Uma abordagem manual de desenvolvimento e teste poderia levar a erros de cálculo e exigir um grande volume de recursos. Por outro lado, a produção de vacinas contra a Covid-19 em tempo recorde é um exemplo de como a automação inteligente permite que os processos melhorem a velocidade e a qualidade da produção.
A IA está se tornando a arma secreta para que os varejistas entendam e atendam melhor às crescentes demandas dos consumidores. Com as compras online altamente personalizadas, os modelos diretos ao consumidor e os serviços de entrega competindo com o varejo tradicional, a IA generativa pode ajudar os varejistas e as empresas de e-commerce a melhorar o atendimento ao cliente, planejar campanhas de marketing e transformar as capacidades de seus talentos e seus aplicativos. O AI pode ajudar a otimizar ainda mais o gerenciamento de estoque.
A IA generativa é excelente para lidar com diversas fontes de dados, como e-mails, imagens, vídeos, arquivos de áudio e conteúdo de redes sociais. Esses dados não estruturados formam a espinha dorsal para a criação de modelos e o treinamento contínuo da IA generativa, para que possam permanecer úteis ao longo do tempo. Aproveitar esses dados não estruturados pode estender os benefícios a vários aspectos das operações de varejo, incluindo o aprimoramento do atendimento ao cliente por meio de chatbots e a facilitação de um roteamento de e-mail mais eficaz. Na prática, isso pode significar orientar os usuários para os recursos apropriados, seja conectando-os ao agente certo ou direcionando-os para guias do usuário e perguntas frequentes.
A IA informa muitos sistemas de transporte atualmente. Por exemplo, o Google Maps usa algoritmos de ML para verificar as condições atuais do tráfego, determinar a rota mais rápida, sugerir lugares para “explorar nas proximidades” e estimar os tempos de chegada.
Aplicações de compartilhamento de caronas, como o Uber e o Lyft, usam ML para combinar passageiros e motoristas, definir preços, analisar o tráfego e, assim como o Google Maps, analisar as condições de trânsito em tempo real para otimizar rotas de direção e estimar horários de chegada.
Computer Vision orienta carros autônomos. Um algoritmo de ML não supervisionado permite que carros autônomos coletem dados de câmeras e sensores para entender o que está acontecendo ao redor deles e possibilita a tomada de decisões em tempo real.
Muito do que a IA pode fazer parece milagroso, mas muito do que é divulgado na mídia em geral é frívolo, divertido ou simplesmente assustador. O que agora está disponível para as empresas é uma ferramenta extremamente poderosa que pode ajudar muitos setores e funções a fazerem grandes progressos. As empresas que não explorarem e adotarem os casos de uso de IA mais benéficos logo estarão em grave desvantagem competitiva. Manter-se atento às ferramentas de IA mais úteis, como o IBM watsonx.ai™, e dominá-las agora renderá grandes dividendos.
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