IA Embutida: Tendências de Sistemas Embarcados para 2019

Com a forte ênfase na transformação digital, os compradores de software estão ativamente buscando produtos que tenham inteligência artificial incorporada nas aplicações por várias razões.

Aqueles compradores que conseguem entender as realidades da rápida modernização das tecnologias empresariais sabem que essa IA incorporada ajudará a automatizar processos e tarefas de negócios, fornecerá aos usuários e empresas insights acionáveis por meio de análises avançadas, ajudará a guiar a tomada de decisões e melhorará a experiência geral do cliente.

Inevitavelmente, os compradores não precisarão procurar produtos com IA, a IA simplesmente estará lá, e esse será o foco para as empresas de software em 2019.

Sistemas de IA incorporada que estão transformando negócios

Tenho certeza de que os profissionais de marketing de produtos promoverão a noção de que seu software possui capacidades poderosas de IA, mas esta pode ser a única vez que você ouvirá sobre isso. A maioria das aplicações de IA dentro do software passará despercebida pelos usuários comuns das ferramentas, e esse é o ponto.

Ela simplesmente aumentará as tarefas diárias ou dará aos usuários acesso a funcionalidades que eles nunca tiveram antes, o que, em última análise, tornará seus trabalhos mais fáceis. Essas melhorias serão tanto preditivas quanto reativas por natureza, mas ambas proporcionarão um grande valor.

Devido à funcionalidade imperceptível da IA incorporada, as empresas de software precisarão se tornar ainda mais orientadas para o serviço em suas abordagens de vendas e sucesso do cliente.

Elas precisarão entender as necessidades do negócio e como o uso de IA em suas aplicações pode ajudar a transformar digitalmente a empresa para a qual estão vendendo. Empresas de consultoria e revendedores de valor agregado terão uma grande oportunidade nessa área também, especialmente se puderem provar de forma concisa o impacto da IA incorporada nas empresas.

O desenvolvimento de IA incorporada será cada vez mais simplificado com os avanços dos microsserviços de IA empresarial. As empresas de software não precisarão procurar os poucos engenheiros de software com as habilidades para criar modelos avançados de aprendizado de máquina; em vez disso, poderão utilizar ofertas de aprendizado de máquina de empresas como AWS, Azure Machine Learning e Google Compute Engine, entre outros. Isso economizará tempo, esforço e muito dinheiro em salários anuais.

Além disso, a Internet das Coisas (IoT) se beneficiará do uso de inteligência incorporada. Ao criar coisas inteligentes, as empresas podem ser preditivas e proativas em áreas como manufatura, cadeia de suprimentos e gestão de serviços de campo, para citar algumas. A quantidade de dados de sensores e o uso de análises de IoT só ajudarão a alimentar o aprendizado de máquina e aumentar a inteligência das coisas físicas. Embora tais avanços ainda possam estar a alguns anos de distância da utilização em massa, eles estão sendo aproveitados por empresas como a GE.

O caminho da IA é semelhante ao dos dispositivos móveis ou da computação em nuvem. Uma década atrás (ou menos), houve um grande impulso para avançar em direção a essas tendências, e agora mal os notamos. Simplesmente esperamos que haja um aplicativo móvel para nossas ferramentas de negócios e que nossos produtos sejam executados na nuvem. A IA incorporada progredirá para esse nível de normalidade no próximo ano.

O impacto da IA incorporada na modernização dos negócios

O impacto dos negócios da transformação digital é amplo, mas os compradores devem procurar a IA incorporada para ter a maior influência nas seguintes áreas:

1. A automação de processos e tarefas de negócios

Quando os compradores estão procurando adquirir software que contenha IA, eles devem investigar a forma como a solução automatizará as tarefas diárias para os funcionários. A IA incorporada deve estar economizando tempo e energia dos funcionários para que eles possam realocá-los para trabalhos mais importantes.

Software de CRM tem sido uma área que tem aproveitado a automação de processos com IA. As soluções nesse espaço estão começando a facilitar o trabalho dos representantes de desenvolvimento de vendas, fornecendo pontuação de leads inteligente e conteúdo de e-mail otimizado, para que o representante possa rapidamente escolher quais contas priorizar e como chamar sua atenção.

Essas ferramentas podem até recomendar o horário ideal do dia para enviar e-mails com base nas taxas de abertura e cliques e informar o representante sobre o método de acompanhamento adequado. Cada uma dessas tarefas é automatizada, para que o representante possa agendar mais reuniões e, em última análise, ajudar a aumentar a receita.

2. Insights acionáveis fornecidos por análises avançadas e preditivas

O boom de big data é o verdadeiro catalisador para todos os avanços da IA, mas à medida que o aprendizado de máquina consome e aprende com os dados, ele pode começar a fornecer insights digeríveis para os usuários. Isso ajuda a aumentar a necessidade de cientistas de dados e analistas altamente qualificados.

Análises avançadas e preditivas podem ser úteis para aqueles em departamentos tradicionalmente sem análises, como recursos humanos. Coordenadores de RH podem utilizar avaliações de desempenho baseadas em dados ou acompanhar engajamento dos funcionários com base em pesquisas internas para determinar preditivamente a rotatividade.

Isso ajudaria uma empresa a planejar suas necessidades de contratação antes que os funcionários realmente saiam, para garantir que a substituição ocorra de forma rápida e eficiente, tentar proativamente reter funcionários e evitar lacunas de desempenho.

3. Tomada de decisão inteligente

As empresas poderão aproveitar as recomendações da IA incorporada para tomar decisões mais informadas. Grande parte do trabalho de adivinhação pode ser eliminada com recursos preditivos de aprendizado de máquina, para que os tomadores de decisão saibam que estão fazendo os movimentos mais otimizados para crescer seus negócios.

Um ótimo exemplo disso é no espaço de planejamento de recursos empresariais - ou sistemas ERP - onde a IA incorporada poderá ajudar com processos tradicionalmente manuais, como orçamento e previsão, gestão de inventário e precificação.

Com o aprendizado de máquina, os sistemas ERP poderão se concentrar em números de orçamento e previsão mais exatos para permitir que as empresas determinem coisas como números de fabricação ou quanto inventário é ideal manter em um determinado momento.

A IA incorporada também poderá ajudar com números de precificação otimizados com base em dados de mercado e números de inventário. Este é apenas um exemplo menor de como a IA incorporada ajudará na tomada de decisões, mas o impacto será sentido em todos os departamentos.

4. Otimização da experiência do cliente

O sucesso do cliente em empresas B2B e B2C é tão crucial no mundo dos negócios de hoje que seria aparentemente irresponsável se a IA incorporada não pudesse melhorá-lo de alguma forma.

Os chatbots já se integraram às plataformas de atendimento ao cliente e são quase sempre a primeira linha de defesa para empresas B2C, mas as empresas B2B estão encontrando maneiras de utilizar bases de conhecimento inteligentes como um método de otimização da experiência do cliente.

Ao aproveitar o processamento de linguagem natural (NLP), as empresas não precisam sempre ter um funcionário pago de plantão para falar com um cliente; em vez disso, podem aumentar essas tarefas com um bot.

Tendências e previsões de IA incorporada

Algumas tendências de sistemas incorporados que impactam os negócios incluem:

1. IA preditiva vs. reativa

Algo importante a reconhecer é que cada um desses processos de negócios otimizados e simplificados pela transformação digital adota uma abordagem preditiva ou reativa à IA incorporada. Embora a preditiva seja mais benéfica para uma empresa, é quase impossível estar sempre um passo à frente. Os melhores exemplos disso podem ser o uso de IA incorporada em cibersegurança e sistemas de segurança inteligentes.

As empresas esperam ser o mais preditivas possível quando se trata de proteger seus dispositivos e dados contra malware e ataques cibernéticos. A esperança é que a IA possa prever ameaças cibernéticas antes que causem qualquer dano a um negócio; no entanto, existem tantas novas formas de ataques cibernéticos maliciosos que é impossível prever todos eles. Portanto, as aplicações de segurança precisam ser reativas também.

Se um malware conseguir passar por uma solução de inteligência de ameaças, a IA incorporada precisa ser capaz de tomar imediatamente as medidas apropriadas para mitigar qualquer dano ou perda potencial de dados. Seria um mundo ideal se tivéssemos as soluções para todos os nossos problemas de negócios antes de sabermos quais eram, mas essa não é uma expectativa realista, então a IA reativa ainda é necessária.

Espaços como ERP, onde a IA incorporada fornece insights com base em dados históricos, estão fornecendo um serviço preditivo com base na reação de desempenho anterior, projeções humanas inexatas e catalisadores desconhecidos ou externos. O mesmo vale para as análises de pessoas fornecidas pela IA em soluções de RH, juntamente com uma infinidade de outros softwares de negócios.

2. Os fornecedores de software precisarão se adaptar ou terceiros dominarão

Já está se tornando prática padrão adotar uma abordagem orientada para o serviço na venda, mas com a IA incorporada se tornando a base dos produtos, os fornecedores terão que realmente entender seus prospects para entregar. Haverá uma ênfase maior em como a solução do fornecedor pode aproveitar os dados de uma empresa e usar esses dados para alimentar e capacitar o software baseado em IA.

Muitas vezes, isso significará descobrir como a solução pode consumir dados não estruturados e não limpos de uma empresa, o que será um grande desafio para os fornecedores de software. As equipes de vendas precisarão ser capazes de definir as possibilidades de sua ferramenta e não exagerar, pois não cumprir as expectativas pode ser mais custoso do que uma venda perdida.

Na verdade, é desafiador para os representantes de vendas acompanhar e fazer uma diligência intensa em cada uma de suas contas, então haverá uma grande oportunidade para empresas de consultoria, parceiros de fornecedores e revendedores de valor agregado capitalizarem na venda de soluções contendo IA. Essas empresas podem ter mais oportunidades de aprender o que uma empresa precisa antes de iniciar o processo de vendas, então estarão mais aptas a fornecer a elas a ferramenta baseada em IA exata que precisam para resolver seus problemas.

No entanto, se um representante de vendas entender as necessidades da empresa e as nuances de como seu produto resolve esse problema usando IA, eles terão a chance de superar suas metas. Os compradores quererão saber como a IA incorporada contribuirá para a transformação digital de sua empresa, então provar e vender o impacto nos negócios é tudo.

3. Aprendizado de máquina como serviço ajudará no crescimento da IA incorporada

Existem apenas tantos desenvolvedores de software com o conhecimento e as habilidades para construir os modelos de aprendizado de máquina necessários para produtos de IA incorporada, mas a necessidade desses funcionários está sendo reduzida pelos fornecedores de nuvem empresarial. Amazon Web Services (AWS), Azure da Microsoft e Google Cloud Platform são os três principais fornecedores de plataformas digitais que estão capitalizando em microsserviços, incluindo aprendizado de máquina como serviço.

Na última década, esses gigantes moveram toda a sua enorme infraestrutura para a nuvem, aprenderam com esses processos e forneceram espaço de datacenter para empresas externas com infraestrutura como serviço. Esse armazenamento em nuvem pública é uma das principais razões para a rápida migração de produtos legados para a nuvem: é simplesmente muito fácil. O tempo de configuração é significativamente reduzido com esses microsserviços, e as empresas pagam apenas pelo que usam. É simples, aparentemente econômico e conveniente.

Coisas semelhantes estão acontecendo no espaço de aprendizado de máquina. Devido aos dados acessíveis aos fornecedores empresariais, eles são capazes de construir e treinar modelos de aprendizado de máquina próprios e são responsáveis por alguns dos avanços mais rápidos em IA.

Tais avanços vão desde o AlphaGo do Google DeepMind, que é capaz de vencer jogadores campeões mundiais de "Go", até a capacidade da Amazon de adicionar Alexa aos seus produtos para fornecer uma interface de usuário conversacional. As empresas estão pegando essas ferramentas de aprendizado de máquina e as fornecendo a outras empresas por uma taxa mensal, mas são rápidas e fáceis de implantar e podem ter um impacto imediato na transformação digital de uma empresa.

Por exemplo, ao alimentar os dados de imagem de uma empresa para produtos como Amazon Rekognition, Google Cloud Vision API, IBM Watson Visual Recognition ou Microsoft Computer Vision API, uma empresa pode treinar suas soluções para reconhecer e classificar imagens. A facilidade e a rapidez de conectar esses algoritmos de aprendizado de máquina em produtos de software aumentarão o número de soluções usando IA incorporada no próximo ano, e "aprendizado de máquina como serviço" se tornará um termo comum à medida que mais e mais desenvolvedores de software aproveitarem os serviços.

4. A Internet das Coisas utilizará IA incorporada para criar coisas inteligentes

IoT e IA têm estado em listas de tendências tecnológicas por mais de alguns anos agora, mas ao incorporar IA em dispositivos conectados à internet, você obtém algo ainda mais poderoso e benéfico, coisas inteligentes.

Esse conceito estava na lista de tendências da G2 para 2017, mas continuará a ser discutido no próximo ano, à medida que as empresas continuarem a abraçar a transformação digital. A IA incorporada será capaz de analisar dados de IoT, que será uma quantidade enorme de dados consumíveis no futuro, para obter melhores insights acionáveis. Isso é o que permitirá que as máquinas sejam preditivas em vez de reativas.

As indústrias que isso poderia impactar mais são aparentemente mais tradicionais, como manufatura, agricultura, aviação, saúde e transporte. Empresas B2B nesses espaços podem aproveitar a inteligência incorporada fornecendo produtos e máquinas que são preditivos por natureza, utilizando aprendizado de máquina.

A IA incorporada no produto físico, digamos um trator, pode alertar os proprietários ou empresas sobre problemas de manutenção antes que eles realmente aconteçam. Isso economizaria tempo e recursos do agricultor, garantindo o máximo de tempo de atividade para que ele pudesse manter sua colheita da melhor forma possível.

Continuo relutantemente voltando a este comercial da IBM Watson (porque quem quer um vídeo do YouTube no meio de um artigo sobre tendências tecnológicas?), mas é um exemplo muito bom de incorporação de IA em máquinas.

Previsões finais

A IA incorporada continuará a se infiltrar em aplicações de software em 2019, quer os usuários saibam ou não.

As equipes de marketing farão das capacidades de aprendizado de máquina de suas soluções a peça de destaque, enquanto as equipes de vendas terão que ajustar seus métodos de venda, aprofundando-se mais nos dados de uma empresa e como podem se beneficiar da IA incorporada. Se os departamentos de vendas não se adaptarem, consultores terceirizados terão uma oportunidade massiva de ajudar a modernizar empresas implementando aplicações inteligentes.

O desenvolvimento de aprendizado de máquina prosperará em 2019 devido ao uso de aprendizado de máquina como serviço fornecido por fornecedores de computação em nuvem empresarial. Quase todos os aspectos dos negócios serão impactados pela implementação de aplicações contendo IA incorporada, incluindo espaços não relacionados a software, quando a inteligência incorporada for combinada com a Internet das Coisas.

Outra aplicação importante de IA incorporada que passou despercebida? Vamos falar sobre como ela é capacitada pela tecnologia blockchain. Este infográfico da LiveTiles apresenta alguns dos principais projetos de blockchain de IA em 2019.

Nenhuma dessas previsões pode ser revolucionária ou mesmo se concretizar no próximo ano. No entanto, se os compradores de software e empresas estiverem sérios sobre a transformação digital, eles garantirão perguntar sobre as capacidades de IA de um produto antes de comprá-lo.

Aprenda sobre modelos de aprendizado de máquina e mantenha-se na vanguarda da inovação em IA.