Como a Inteligência Artificial está transformando empresas e o desenvolvimento de software

Estamos na era da Inteligência Artificial.

Essa frase pode parecer exagerada, visto que esse conceito existe há muito tempo, principalmente nos ambientes técnicos e acadêmicos, mas esse é o primeiro momento em que vemos a tecnologia de fato adentrar à rotina de pessoas e empresas.

Nunca vimos tantas tecnologias de IA serem criadas e utilizadas em tantos processos do dia a dia. 

É por isso que é importante entender, do ponto de vista técnico, como essa tecnologia realmente funciona e quais benefícios pode trazer para sua empresa.

Neste guia, você vai entender tudo o que precisa saber sobre IA nas empresas. Acompanhe! 

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial é o conceito que estuda como tornar computadores mais capazes de automatizar tarefas comuns, geralmente atribuídas ao ser humano. 

A IA identifica formas de tornar computadores inteligentes com a análise e detecção de padrões e com conceitos matemáticos avançados, como álgebra linear.

O conceito existe há bastante tempo, desde a década de 50, nos ambientes acadêmicos. Porém, com a virada do milênio e com o surgimento da internet, foi possível ter maior base de dados para treinar sistemas em larga escala e torná-los ainda mais aplicáveis. 

A evolução de processadores e GPUs também tornou possível treinar e lidar com sistemas complexos, que se alimentam de milhões de dados para, então, entender como realizar uma tarefa.

Como uma IA é treinada?

Todos os sistemas de IA partem de dois princípios básicos: o de treinamento e repetição. Você precisa enviar dados em grandes quantidades para que a IA consiga decifrar um padrão, reconhecer, aprender e replicar.

Por exemplo, se usamos uma IA de análise e reconhecimento de imagens, estamos lidando com um sistema que aprendeu analisando milhares de exemplos em minúcias. 

Com várias camadas de análise, que empregam diversos métodos e funções matemáticas sob os dados, se obtém uma compreensão clara do que é um determinado objeto em uma imagem. 

A partir disso, ela consegue identificar uma nova figura e dar a ela uma categoria.

Principais abordagens

O que torna o campo da Inteligência Artificial tão fascinante são seus subcampos, que se tornaram termos cada vez mais presentes em discussões atuais no nosso cotidiano. São eles:

• Machine Learning (ML): trata-se de um campo da IA que consiste em aprendizado por treinamento, seja ele supervisionado ou não. É a área mais proeminente, em que IA entende padrões e se torna capaz de fornecer uma resposta inteligente e consistente;
• Deep Learning: é a evolução do conceito de redes neurais, que simulam o aprendizado dos neurônios humanos, com inúmeras camadas para especializar ainda mais o processamento e a análise e gerar respostas ainda mais avançadas;
• IA Generativa: a IA generativa é um tipo de IA que entende a linguagem humana e consegue gerar respostas personalizadas, em forma de imagens, textos e outras formas de mídia.

Exemplos de produtos digitais que usam Machine Learning e Deep Learning são os sistemas de recomendação de streamings, como Spotify e Netflix. Já um exemplo de IA generativa é o ChatGPT, baseado na arquitetura Transformer. 

Por que a Inteligência Artificial é importante para as empresas?

A Inteligência Artificial é, hoje, um recurso indispensável para empresas, por ser capaz de impulsionar a eficiência operacional e explorar dados com uma profundidade que ultrapassa as capacidades humanas.Na prática, ao automatizar tarefas, a IA representa a possibilidade de economizar custos e otimizar a precisão das atividades.

Ao mesmo tempo, as empresas podem alocar seus funcionários em trabalhos mais criativos e estratégicos, usando a IA como ferramenta para trabalhos mais repetitivos e cansativos.

Da mesma forma, a IA oferece uma boa capacidade de análise para tomada de decisão, com geração de relatórios avançados, gráficos e mais. 

Nesse sentido, é possível gerar valor mesmo em setores mais desafiadores, como finanças e saúde, que lidam com grandes volumes de dados complexos e, por vezes, sensíveis. 

Nas finanças, análises preditivas de IA ajudam a entender e evitar situações de risco, com uma visão clara da probabilidade de inadimplência de cada consumidor. Essa aplicação é cada vez mais comum na análise de crédito. 

A prevenção de fraudes também é um bom exemplo. O tempo de detecção melhora em 90% com a ajuda da IA. 

Como funciona a Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial se fundamenta em algoritmos matemáticos capazes de aprender, interpretar e tomar decisões com base em grandes volumes de dados. 

Diferentes abordagens técnicas tornam isso possível, cada uma com aplicações específicas. Vamos entender cada uma. 

Aprendizado supervisionado

O aprendizado supervisionado é como ensinar uma criança a identificar frutas. Você fornece exemplos rotulados — como “isso é uma maçã” ou “isso é uma laranja” — até que o modelo consiga identificar novos exemplos sozinho. 

Os algoritmos mais comuns incluem regressão linear, árvores de decisão e redes neurais. Essa abordagem é amplamente usada em previsões, classificação de dados e reconhecimento de imagens.

Do ponto de vista lógico, uma árvore de decisão é até simples de entender para quem é programador e já domina a área. É parecida (embora diferente) com uma sequência de if-else aninhados, com ramificações para cada caso. 

Assim, se estabelece um fluxograma de raciocínio para que o sistema consiga chegar a uma decisão inteligente. 

Aprendizado não supervisionado

Aqui, não há rótulos nos dados. O algoritmo identifica padrões ocultos, associações e agrupamentos nos dados de forma mais “livre”.

Técnicas como análise de clusters (k-means) e redução de dimensionalidade (PCA) ajudam a segmentar clientes em um e-commerce ou analisar dados genéticos, por exemplo.

Redes neurais artificiais

As redes neurais simulam o funcionamento do cérebro humano. Estruturadas em camadas (entrada, oculta e saída), elas processam informações complexas como visão computacional e processamento de linguagem natural. 

As redes convolucionais (CNNs) são usadas para imagens, enquanto redes recorrentes (RNNs) são ideais para sequências, como análise de texto.

Conexão com outras tecnologias

Além das bases tecnológicas já citadas, é possível implementar a inteligência artificial em conjunto com outras tecnologias e encontrar aplicações relevantes para diversos contextos, como:

• Graph Neural Networks (GNN): útil em redes sociais e logística, essas redes trabalham com dados estruturados em grafos, analisando conexões e fluxos;
• IA e Big Data: a sinergia entre IA e big data é evidente. Enquanto a IA gera insights, os dados massivos alimentam sua capacidade preditiva.

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Exemplos de aplicação da Inteligência Artificial

Agora, vamos conhecer exemplos bem-sucedidos de IA. 

IA generativa

Essa vertente utiliza modelos como ChatGPT e DALL-E para criar conteúdo original. 

No marketing, empresas utilizam IA generativa para acelerar a criação de textos publicitários e personalizar campanhas. Um exemplo é a geração de imagens sob demanda para e-commerce, o que reduz custos de produção.

Automação inteligente

Automatizar tarefas repetitivas e manuais é outra aplicação poderosa da IA. Chatbots em SACs, como o implementado pelo C6 Bank, exemplificam o uso eficiente da IA para atendimento ao cliente. 

O assistente virtual do banco utiliza IA generativa para facilitar transações e solucionar dúvidas em tempo real.

Segurança de dados

IA é crucial na identificação de anomalias e fraudes financeiras. Bancos utilizam modelos para monitorar transações em tempo real, a fim de evitar movimentações suspeitas e proteger os dados de clientes. 

Um exemplo prático é o uso de algoritmos de aprendizado supervisionado para identificar padrões fraudulentos.

Aplicações da IA no desenvolvimento de software

A Inteligência Artificial tem revolucionado também o desenvolvimento e a manutenção de software, ao otimizar processos e reduzir custos. 

Vamos entender a partir de agora como funciona a IA para desenvolvedores.

Refatoração de código

Ferramentas como Codex (OpenAI) desenvolvem pedaços de código com base em descrições de linguagem natural. Serve, assim, para aumentar a eficiência e reduzir erros. Isso acelera a entrega de projetos e melhora a qualidade final do software.

Testes automatizados

A IA é essencial no DevOps em pipelines de integração contínua (CI/CD), com testes preditivos e até correções automáticas. Esse fator reduz significativamente o tempo de validação de software por times de QA.

Diferentemente de scripts tradicionais, que seguem regras pré-definidas, os algoritmos de IA aprendem continuamente com os erros encontrados, melhorando a capacidade de detectar falhas em futuras execuções.

Exemplo: ferramentas como Applitools utilizam visão computacional para identificar mudanças sutis em interfaces visuais que poderiam passar despercebidas em testes manuais.

Nesse contexto, a IA explora cenários e caminhos que humanos poderiam ignorar, e isso aumenta a abrangência e a precisão dos testes.

Debugging avançado

Ferramentas como Copilot (GitHub) e DeepCode usam IA para detectar e corrigir erros críticos em produção. O resultado é um processo de depuração mais rápido e confiável.

Além disso, alguns dos principais usos nesse contexto são:

• Arquiteturas distribuídas: ferramentas de IA também melhoram a confiabilidade em sistemas de alta complexidade, como microsserviços;
• Correções automáticas: algoritmos de ML podem sugerir soluções ou ajustes no código, reduzindo a dependência de revisões manuais.

Personalização e hiperpersonalização da experiência do usuário

A experiência do usuário é outra área diretamente impactada por IA, que ajusta conteúdos e serviços com base em comportamentos e preferências individuais. Vamos conferir os principais pontos dessa interseção entre as áreas. 

• Personalização: é a adaptação de serviços e conteúdos com base em padrões gerais de comportamento percebidos ao longo do tempo. É o que acontece em aplicativos de bem-estar, que sugerem exercícios específicos com base no perfil do usuário, como idade, peso ou objetivos;
• Hiperpersonalização: vai além, utilizando dados em tempo real e múltiplas fontes para oferecer interações extremamente precisas e contextuais. Uma plataforma que ajusta recomendações médicas ou lembretes de medicamentos com base no monitoramento contínuo de dispositivos wearables, como frequencímetros ou smartwatches, é um bom exemplo.

Ciência de dados e IA

A ciência de dados é a base que alimenta os modelos de IA e, ao mesmo tempo, aproveita-se da tecnologia para executar análises mais avançadas. 

Aplica a busca por padrões e conexões em grandes bases de dados para simplificar a visão e encontrar as respostas que ajudarãogestores e decisores a fazer escolhas melhor fundamentadas. 

Além disso, a área também cuida da coleta, do armazenamento, do processamento e da estruturação dos dados que servem como insumos para a IA. Com isso, as empresas se preocupam também com a qualidade dos dados e com a infraestrutura de gestão deles. 

Algumas aplicações da combinação dos conceitos no mercado são:

• Gestão hospitalar: modelos preditivos ajudam a prever o fluxo de pacientes, otimizando recursos como leitos e equipes médicas;
• Gerenciamento de estoque do varejo: a IA analisa dados de vendas históricas e tendências de mercado para prever demandas futuras, reduzindo desperdícios e maximizando lucros;
• Gestão de investimentos: robôs de advisory, como os usados por XP Investimentos e Warren, analisam dados de mercado e perfil dos clientes para recomendar carteiras de investimento personalizadas.

Tendências de IA: o que vem por aí?

Sabemos que o conceito vai continuar relevante ao longo dos anos e inspirando novas discussões. Por isso, veja agora as principais tendências: 

• IA ética: o desenvolvimento de IA com transparência e governança é uma prioridade para evitar vieses e garantir decisões justas;
• Computação cognitiva: essa tecnologia promete simular interações humanas mais profundas, como sistemas de suporte emocional para saúde mental;
• Automação avançada: soluções integradas de front-end e back-end já estão sendo adotadas por empresas para automatizar operações complexas.

Conclusão

A Inteligência Artificial é um verdadeiro pilar estratégico para empresas que buscam eficiência operacional, inovação e personalização no atendimento. Por isso, empresas precisam entender como se adaptar a esse cenário e implementar IA em seus contextos. 

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Perguntas frequentes

Agora, confira algumas respostas rápidas para as principais perguntas sobre IA.

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