Inovação

As 7 principais tendências de inteligência artificial para 2021

A inteligência artificial (IA), especificamente o subdomínio de aprendizado de máquina (Machine Learning), mesmo antes da pandemia, já causava uma disrupção generalizada em quase todos os setores.

A pandemia do Covid-19 afetou muito a forma como se faz negócios, mas não diminuiu o impacto que a inteligência artificial tem em nossas vidas. Ao contrário, ficou muito claro que algoritmos de autoaprendizagem e máquinas inteligentes desempenharão um grande papel na luta contínua contra esse surto, assim como outros que enfrentaremos no futuro.

A inteligência artificial continua sendo uma tendência importante quando se trata de escolher as tecnologias que mudarão a forma das pessoas de viver, trabalhar e se divertir no futuro próximo.

O tamanho do mercado global de IA foi calculado como US$ 39,9 bilhões em 2019 e deve atingir uma taxa de crescimento anual de até 42,2% entre 2020 e 2027. 

A inteligência artificial é um elemento significativo que promete dominar e transformar a era digital inteiramente com alta precisão e exatidão.

Continue lendo o texto para descobrir quais serão as 7 principais tendências em inteligência artificial.

1. Automação de processos robóticos (RPA)

Automação de processos robóticos (Robotic Process Automation) é uma das tecnologias de inteligência artificial que ajudam, com o auxílio de um software robô, na execução de tarefas manuais repetitivas. Se houver algo além do conhecimento do robô, ele notifica seu proprietário para intervir. Resumindo, o RPA executa a tarefa mundana e dá tempo às pessoas para um trabalho mais estratégico.

O RPA é usado em cobrança, faturamento, processamento de folha de pagamento, extração de dados, rastreamento e programação de remessa. Também é conhecido como Hybrid Workforce, que mostra a colaboração da força de trabalho humana com os robôs.

2. Inteligência Artificial em saúde

A inteligência artificial já está ajudando o setor de saúde em grande medida com alta precisão, mas novos avanços devem surpreender.

As empresas de desenvolvimento de inteligência artificial estão lutando arduamente para criar ferramentas avançadas para aprimorar as capacidades do setor de saúde. 

Big Data foi usado para identificar pacientes com Covid e pontos críticos significativos. Além disso, os pesquisadores desenvolveram câmeras térmicas e aplicativos para smartphones para medir a temperatura de indivíduos e coletar dados para organizações de saúde. Atualmente, estão trabalhando em algoritmos avançados para prever com precisão surtos futuros.

3. Inteligência artificial para segurança cibernética e violações de dados

Ferramentas avançadas de inteligência artificial já estão coletando e analisando uma vasta gama de conjuntos de dados, para identificar ameaças à segurança. À medida que coleta mais dados, o sistema se torna mais preciso.

Daqui para frente, os dados digitais estarão em maior risco de serem hackeados e vulneráveis ​​a ataques de phishing. Inteligência artificial e tecnologias avançadas darão suporte ao departamento de segurança contra atividades maliciosas em todos os campos. 

A inteligência artificial ajudará a prevenir crimes cibernéticos no futuro com medidas aprimoradas de segurança cibernética corporativa. O sistema com suporte de inteligência artificial detectará atividades ou transações digitais falsas que seguem padrões criminosos.

Seus alarmes preventivos protegerão as informações de dados confidenciais de empresas de hacking de dados. Por causa de sua alta eficiência e vantagens, a demanda por inteligência artificial em segurança cibernética aumentará em 2021.

4. Processamento de linguagem natural (PNL)

Na PNL, os modelos de aprendizado de máquina ensinam os computadores a entender o que é material escrito ou falado que descreve um processo específico. A popularidade da PNL está crescendo devido ao seu uso significativo como Amazon Alexa e Google Home. A PNL eliminou a necessidade de escrever ou interagir com uma tela, pois agora os humanos interagem com robôs que entendem sua linguagem. 

O Processamento de Linguagem Natural tem dois subaplicativos.

  • Compreensão da linguagem natural: permite que uma máquina revise um texto escrito e entenda seu significado corretamente.
  • Geração de linguagem natural: é uma resposta lógica que uma máquina gera para entradas de todos os tipos, por exemplo, qualquer texto.

O uso de PNL aumentará em 2021 para análise de sentimento, tradução automática, resumindo um processo, geração de legenda automática de vídeo e como chatbots.

5. Aprendizagem por reforço

A Aprendizagem Reforçada (RL) será uma das competências exigidas no futuro por diferentes organizações. É um aplicativo específico de aprendizado profundo que funciona com base em sua experiência para melhorar a eficácia dos dados. 

Nesse processo de aprendizagem, o software é alimentado com diversas condições diferentes que informam sobre o desempenho de sua tarefa específica. Assim, várias ações definem sobre as ações autoaprendidas do software que ele executa para obter o resultado final.

Por exemplo, o chatbot tem informações para responder às perguntas gerais de um usuário, como saudações, reserva de pedidos ou chamadas de consulta. As empresas de desenvolvimento de aprendizado de máquina podem adicionar condições sequenciais em chatbots usando RL. 

6. A união da Internet das coisas com a IA (AIoT)

A Internet das Coisas (IoT) está em uso para o gerenciamento adequado de dispositivos interconectados. No entanto, os pesquisadores aprimoraram as capacidades dos dispositivos IoT acoplando-os à inteligência artificial. 

A tecnologia IoT tem potencial para oferecer informações em tempo real em software e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Ele também irá monitorar o desempenho de vários dispositivos interconectados.

7. Reconhecimento facial - um avanço em 2021

Em função dos problemas atuais da COVID-19, a tecnologia de reconhecimento facial crescerá em um ritmo rápido em 2021. Ela identifica características faciais de imagens e vídeos usando biometria e, em seguida, compara essas informações com o banco de dados já disponível.

Essa tecnologia excepcional já está sendo usada na área financeira. As principais instituições financeiras do País já usam soluções próprias e do mercado para implementar a biometria facial ou por voz como forma de autenticar as transações bancárias. Isso sem descartar o reconhecimento por impressão digital (fingerprint), tecnologia já incorporada ao cotidiano dos clientes.

No futuro, o sistema de reconhecimento facial se tornará mais sensível e preciso do que hoje. 

Para saber mais sobre o que o futuro nos reserva em inteligência artificial e outras tecnologias surpreendentes, continue acompanhando o Trends.