A multinacional de tecnologia Stratesys revela os 7 processos de Inteligência Artificial que serão consolidados ao longo deste ano.
A Inteligência Artificial (IA) tornou-se uma tendência para as empresas. Vários executivos “c-level” estão relatando progresso em suas empresas devido à aplicação de IA em suas unidades de negócios. No entanto, a IA cobre um amplo espectro de abordagens para a solução de problemas.
Nesta linha, a multinacional tecnológica Stratesys, um hub digital entre a Europa e a América, definiu as principais abordagens de IA que foram tendência em 2022 e que continuarão a ser desenvolvidas em 2023:
- Automated Machine Learning (AutoML): Qualquer pessoa pode ter acesso às plataformas AutoML e, com isso, o benefício adicional de reduzir o erro humano e acelerar a democratização da IA. Quase todas as etapas do ciclo de modelagem de IA são automatizadas. Este foi um grande passo à frente, pois não gastamos muito tempo procurando modelos eficazes de IA. Com a ajuda do aprendizado semissupervisionado e autossupervisionado, é possível produzir pelo menos 3 vezes mais modelos do que usando um esquema tradicional, reduzindo custos e democratizando o desenvolvimento de modelos.
- No-Code Machine Learning & Low-Code Machine Learning Development: No-Code e Low-Code estão se tornando cada vez mais populares entre as empresas. Várias plataformas permitem que as empresas funcionem sem a necessidade de um engenheiro ou desenvolvedor. Isso é possível porque os usuários podem criar suas próprias ferramentas com uma interface “arrastar e soltar”, em vez de exigir codificação complicada para isso. Isso economiza tempo e dinheiro, exigindo menos habilidades técnicas e menos codificação. Como os analistas de negócios não possuem o conjunto de habilidades de programação e codificação de software necessário, esses aplicativos são cada vez mais necessários nas empresas.
- Machine Learning Operationalization Management (MLOps): Isso engloba um conjunto de práticas focadas em implementar e manter modelos de IA de forma confiável e eficiente para as empresas. Primeiro, você deve passar por uma fase de desenvolvimento contínuo (DevOps) onde os modelos são testados e desenvolvidos em sistemas experimentais isolados. Quando são aprovados pelo negócio, vão para a fase de implantação ou produção (MLOps). Nesta última fase, pretende-se aumentar a automatização e melhorar a qualidade dos modelos implantados, com foco nos requisitos regulatórios e comerciais.
- Reinforcement Learning: Há alguns anos, essa abordagem estava intimamente associada à robótica, pois utiliza um sistema de recompensa e punição para reforçar o aprendizado. Por muito tempo, foi utilizado para problemas envolvendo dispositivos de interação robótica (aranhas, drones, robôs etc.). No entanto, com a explosão do mundo de Process Mining e simulação de processos, esta abordagem ganhou um novo campo de aplicação ao buscar a melhor saída possível entre uma ampla variedade de possibilidades de execução de um mesmo processo.
- Robotic Process Automation (RPA) & Process Mining: Por um lado, o RPA permite que um sistema automatize qualquer processo que possa ser repetitivo, possibilitando que as pessoas gastem seu tempo trabalhando em outros projetos que exigem habilidades de pensamento humano mais críticas. No entanto, todas as etapas devem ser bem predefinidas antes que o “bot RPA” possa processá-lo, para que não haja falha devido a desvios imprevistos. Por outro lado, o Process Mining consegue detectar os processos da empresa onde mais tempo é consumido. Além disso, ter a capacidade de simulação permite a elaboração de cenários não contemplados que podem surgir repentinamente (COVID19) e com isso, ver os efeitos no ciclo de vida do processo e como lidar com eles.
- Generative AI: Essa abordagem é capaz de produzir texto, fala e imagens; abrangendo postagens em blog, código de programa, poesia e arte (e até mesmo ganhando concursos, controversamente). A IA generativa produz modelos complexos de IA para prever a próxima palavra com base em sequências de palavras anteriores ou a próxima imagem com base em palavras que descrevem imagens anteriores. Hoje, seu poder pode ser observado por meio de diferentes plataformas, como GPT para texto, DALL-E para imagens, Whisper para voz e Copilot para gerar código em várias linguagens de programação.
- Tiny ML: Essa abordagem visa desenvolver modelos de IA que usam maquinário com restrição de hardware, como microcontroladores. Os algoritmos são projetados e desenvolvidos de forma otimizada para consumir a menor quantidade de recursos, mantendo alta eficiência. Os dados não precisam ser processados na nuvem, mostrando independência e autoaprendizagem. Com o Tiny ML, impressoras, televisores e carros poderão realizar tarefas que antes apenas computadores e smartphones eram capazes de realizar.
“Uma empresa que prioriza a IA deve ter adotado e desenvolvido cada uma dessas abordagens de IA para oferecer serviços de qualidade e otimizar processos”, explica Octavio Loyola-González, Executive Manager & Head of Machine Learning da Stratesys.