Tipos de inteligência artificial: 3 principais e dicas para aplicá-la

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Apesar da popularização desde o último ano, a Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação com décadas de pesquisas e estudos sobre tecnologias e sistemas capazes de “simularem” a inteligência humana.  

De acordo com dados divulgados na última edição da Futurecom, o total de investimentos na tecnologia deve aumentar. A previsão é de que 75% das corporações privadas invistam em soluções com IA até 2025. Isso representa um montante que supera os US$ 300 bilhões.

Expert em Inovação, Transformação Digital e Cultura Data Driven, Lyzbeth Cronembold traz uma luz para quem quer saber mais sobre a tecnologia, conversando com o Cubo sobre os tipos de inteligência artificial e seu impacto nas corporações. 

Cronembold é CEO da Changers Digital, consultoria de inovação Data Driven que amplia a relação e conexão entre marcas a partir da inteligência de dados aplicada as experiências em ecossistemas complexos. 

Confira a seguir.

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O que é inteligência artificial?

IA é um campo de estudos da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e tecnologias capazes de executar atividades que normalmente requerem inteligência humana. 

Essas tarefas incluem, mas não se limitam, reconhecimento de fala, compreensão de linguagem natural, reconhecimento de padrões, tomada de decisões, resolução de problemas, e aprendizado contínuo a partir de dados.

As IAs podem aprender, dar respostas, resolver problemas, fazer cálculos, compreender linguagens naturais e fornecer insumos para a tomada de decisões.

Os sistemas funcionam por meio de algoritmos e modelos matemáticos que reconhecem padrões em dados e reagem por meio deles. Há diferentes tipos de Inteligência Artificial, e algumas delas fazem parte do cotidiano, como ferramentas de reconhecimento de voz, chatbots, carros autônomos, análise de dados, jogos, entre outros sistemas. 

A IA é um tema quente para diferentes setores, pois além de provocar a transformação digital, ela é capaz de agilizar, prever erros e gerar insights que diferenciam empresas no mercado. 

Tipos de inteligência artificial

A inteligência artificial pode ser dividida em três principais tipos, de acordo com suas especificidades técnicas. Conheça eles a seguir:  

Inteligência Artificial Limitada

Chamada de ANI, é considerada limitada pois trabalha com comandos e grupos "DataSet" de dados. Refere-se a sistemas de IA que são projetados e treinados para realizar tarefas específicas e limitadas, com um alto grau de competência. A ANI é especializada e focada em domínios restritos.

São modelos em que se consegue criar algoritmos de machine learning. Alguns exemplos de ANI são:

  • Assistentes virtuais, como Siri, Alexa e Google;
  • Serviços de streaming com recomendação, como Netflix e Spotify;
  • Serviços financeiros: detecção de fraudes e assistentes financeiros para pagamento de contas;
  • Sistemas de navegação com rotas inteligentes, como o Waze.

Inteligência Artificial Geral

Conhecida como AGI, a Inteligência Artificial Geral, ainda não existe “na prática”. A ideia é que esse tipo de IA atinja o nível humano de cognição, equiparando sua inteligência à humana.

Segundo a IBM, a AGI teria “uma consciência de autoconhecimento capaz de resolver problemas, aprender e planejar para o futuro”.

Superinteligência

Também chamada de ASI, a Superinteligência é outro tipo teórico de IA, que superaria as capacidades do cérebro e a inteligência humana.

Apesar de ainda não terem aplicações no “mundo real”, tanto a AGI como a ASI são objeto de estudo de pesquisadores e empresas. 

IA generativa

E a IA generativa? Em qual dessas classificações ela se encaixa? Apesar de toda a atenção que esse tipo de inteligência artificial tem ganhado, Lyzbeth explica que ela não deixa de ser uma ANI.

“Hoje, o máximo que temos é uma IA generativa, que reproduz uma empatia por meio de treinamento. Ainda assim, essa empatia é retroalimentada na IA generativa pelo que chamamos de dados sintéticos. Ela funciona por reforço e treinamento”, pontua a especialista. 

Na imagem, uma jovem mulher afro-americana em plano americano e usando óculos de grau está segurando um tablet, no qual vê algo na tela. O aparelho está de "costas" para quem vê a imagem. O fundo da imagem é escuro. O tema do artigo é tipos de inteligência artificial.Inteligência Artificial ganha espaço no mercado. (Fonte: Getty Images/Reprodução)

Tipos de algoritmos

Quando falamos de algoritmos de machine learning, podemos considerar três classificações: Supervisionada, Não supervisionada e de Reforço.

  • Supervisionada: é quando se qualificam os dados. Ou seja, os dados são conhecidos e através de uma técnica de aprendizado de máquina onde o modelo é treinado utilizando um conjunto de dados rotulados. Cada exemplo de treinamento é composto por uma entrada e a saída correspondente (ou rótulo). O objetivo do modelo é aprender a mapear as entradas para as saídas corretas, de modo que ele possa fazer previsões precisas em novos dados não vistos. É uma técnica poderosa de IA utilizada em uma ampla gama de aplicações, desde a classificação de imagens até a previsão de tendências de mercado, oferecendo precisão e eficiência, mas que também enfrenta desafios como a necessidade de dados rotulados e a potencial falta de generalização.
  • Não supervisionada: é quando não temos informações a respeito dos dados. Acontece por meio de uma técnica de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado usando dados que não possuem rótulos. O objetivo é descobrir padrões ou estruturas subjacentes nos dados sem orientação explícita sobre o que buscar. Este tipo de aprendizado é particularmente útil para explorar dados e encontrar relações ocultas ou agrupamentos naturais. Um exemplo: imagine uma amostra de dados, onde não sabemos quem está naquele grupo, quem é aquela população. Então, utilizamos um algoritmo que permite efetuarmos a clusterização por tipo de comportamento, ou seja, agrupa-se por tipo de comportamento. Isso é muito usado, por exemplo, em campanhas de marketing e outras ações mais dirigidas. Permite a descoberta de padrões.
  • Reforço: esta está ligada a automatizar processos e ensinar máquinas através de um agente que toma decisões interagindo com um ambiente, entender se algo está “certo ou errado”. Muito utilizado em reconhecimento de imagens. Um exemplo é a área médica: o algoritmo ensina a máquina a compreender as imagens em radiografias. O objetivo do agente é maximizar uma recompensa acumulada ao longo do tempo, aprendendo a escolher ações que resultem em melhores recompensas. Este tipo de aprendizado é inspirado pelo processo de aprendizado humano em que a exploração e a experiência desempenham papéis cruciais

Evolução e usos da IA

A evolução dos tipos de inteligência artificial deve impactar a sociedade e os negócios a curto e longo prazo. 

Dentro das IAs, existem mecanismos que permitem aprimorá-las, isso envolve diversas estratégias, técnicas e abordagens, que variam conforme o tipo de IA em questão, assim como: uma combinação de avanços técnicos, melhorias na infraestrutura, colaboração interdisciplinar e desenvolvimento de diretrizes éticas e de segurança. 

Cada tipo de IA apresenta desafios e oportunidades únicos que devem ser abordados com estratégias específicas para alcançar avanços significativos e assegurar seu uso benéfico e seguro.

“Daí partimos para um conceito de deep learning, que é um pouco mais profundo e criam modelos, digamos, ainda mais inteligentes. Eles imitam ainda mais a capacidade humana, permitindo treinamentos mais elaborados”, reforça Lyzbeth. Esse subcampo do aprendizado de máquina (ML) utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para modelar e entender padrões complexos em dados. 

Essas redes neurais profundas são inspiradas na estrutura e funcionamento do cérebro humano, permitindo a realização de tarefas complexas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e jogos de estratégia.

A aplicação prática ainda está em processo. “A adoção de uma tecnologia acontece aos poucos. A inteligência artificial já é de longa data, exige recursos, estudo e demanda uma série de conhecimentos que ainda estão em desenvolvimento. A organização que adotar com estratégia e clareza terá diferenciais significativos no mercado que atua”, sinaliza a especialista.

Os desafios para a aplicabilidade da inteligência artificial nos negócios não são só técnicos, a questão cultural também é importante e deve ser uma prioridade para quem busca adotar a tecnologia. 

“Ainda existem algumas barreiras que são disseminar, colocar isso dentro da cultura da organização. Afinal, a inteligência artificial está quase sempre atrelada a um processo de inovação. Ele, por sua vez, está atrelado à cultura da organização que está ligada ao modelo mental de como as pessoas e os executivos pensam”, considera Lyzbeth. 

Nesse sentido, um destaque é a popularização da IA generativa, que ajudou a disseminar o entendimento sobre essa tecnologia.

Impacto nos setores

Apesar do desenvolvimento ainda em processo, o uso da IA nos negócios deve acontecer de modo amplo nos próximos anos. Isso porque a inteligência artificial traz ganhos de celeridade e eficiência, independentemente do setor.

“Na minha visão, a IA é a eletricidade de hoje. Quando surgiu, a humanidade ficou surpresa: ‘temos luz’. Quando tem um apagão, a gente sofre por falta de energia elétrica. Eu acredito que a inteligência artificial vai ter esse momento ‘WOW’ e chegará a hora em que ela vai estar tão introduzida no nosso dia a dia que vamos sofrer quando não estiver com inteligência artificial, ressalta a CEO da Changers Digital.

Ética e dados

A questão ética é transversal quando se fala em IA. Mesmo nos algoritmos mais simples é preciso saber o que será feito com os dados. 

“Quando alguém coleta as minhas informações em um laboratório, por exemplo, preciso dar autorização para isso. Se houver algum algoritmo de inteligência capaz de gerar insights sobre a minha saúde, ele pode estar fazendo uma invasão da minha privacidade. E, se alguém utilizar isso de uma maneira não adequada, não ética, e começar a me oferecer produtos, por exemplo?”, exemplifica Lyzbeth.

A necessidade de novos desenvolvimentos de habilidades já começa a se tornar uma realidade. 

“Acredito que a questão ética vai exigir uma nova função — porque as inteligências artificiais trazem essa questão de trabalhos do futuro. O World Economic Forum, por exemplo, colocou três habilidades muito evidentes a respeito do ser humano e das novas necessidades para o mercado de trabalho. A primeira delas é o pensamento criativo. A segunda é a capacidade analítica, e em terceiro vem a capacidade de saber trabalhar inteligência artificial”, cita a especialista.

Como adotar a IA no dia a dia de organizações

Lyzbeth traz um passo a passo de como corporações podem incorporar a IA no dia a dia. Em primeiro, a especialista orienta a busca por um "trust partner": “um especialista, alguém que conhece a sobre o tema IA. E isso tanto para o lado corporativo, como indivíduos dentro da organização, ocupando uma posição de liderança”, destaca. 

Olhar para fora também é importante. Trabalhar com inovação aberta, buscar conhecimento e cocriar são algumas das dicas da especialista. “É importante entender como trazer esses conceitos para dentro da organização de forma estratégica, relevante, montando comitês e garantindo a questão de governança e segurança para implementar a tecnologia”, ressalta a especialista. 

A cibersegurança, as normativas e a ética são três preocupações primordiais para os próximos anos e a CEO da Changers Digital explica relevância desse olhar atento nos negócios. “À medida que adotamos uma nova tecnologia, temos que nos resguardar disso, porque não é a tecnologia por si só. Ela permeia uma série de outras coisas que impactam a organização e a sociedade”, pontua.

Outros pontos que devem ser trabalhados pelas organizações são o life long learning e a experimentação. Lyzbeth destaca, por exemplo, a relevância de culturas como a do Vale do Silício e Israel, com colaboração e multidisciplinaridade norteando a busca por soluções criativas em ecossistemas complexos.

Trabalhar a experiência também é um aspecto fundamental. “Precisamos nos preocupar quando criamos uma solução, questionando-nos para que essa experiência seja positiva. Sendo assim, ela precisa se tornar o que chamamos de experiência memorável. E por que isso é importante? Porque toda experiência memorável faz com que a tecnologia tenha uma adoção melhor”, aponta.

Desafios

Entre os desafios propiciados pela adoção de novas tecnologias, a CEO da Changers Digital destaca a questão de letramento e disseminação de entendimento, que demandam as três habilidades mencionadas anteriormente: o pensamento analítico, o pensamento criativo e a capacidade de lidar com a IA.

“Startups atuam na problemática para trazer a solução. As grandes empresas podem promover oportunidades de inovação, seja criando estratégias envolventes como: ‘hackathons’ ou outras ações desse tipo que podem ajudar no processo de adoção maior da inteligência artificial”, ressalta.

Na imagem, um grupo multiétnico de pessoas está em uma sala de reuniões conversando sobre algo animdamente. Eles vestem roupas casuais. O tema do artigo é tipos de inteligência artificial.Dados são coletados a todo instante: como usá-los será um diferencial competitivo. (Fonte: Getty Images/Reprodução)

Tendências

Em relação a tendências, Lyzbeth acredita que cada vez mais vamos ter uma tecnologia mais humanizada e algoritmos de inteligência buscando a questão humana da empatia. Outro ponto que reforça é a questão dos gêmeos digitais, que são eficientes para as organizações. 

“Essa é uma vertente que deve vir forte, principalmente para a questão de conseguir acelerar o processo de treinamento e a garantia da qualidade em indústrias. Com os gêmeos digitais, temos o mapeamento exato daquilo que precisamos treinar o colaborador dentro da organização, por exemplo. Acredito que isso também tende a chegar de forma impactante”, pontua.

A especialista destaca ainda a criação de clones digitais, como influenciadores digitais, na criação de posts criativos e humanizados, com geração de impacto para os mercados da economia criativa e de conteúdo.

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Referências:

Futurecom 2023, Valor Econômico.

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