Melhores de Software de Inteligência Artificial

O que é software de IA?

Como usar software de inteligência artificial

Recursos do software de inteligência artificial

Tipos de software de inteligência artificial

Existem muitos tipos de software de IA, como chatbots, plataformas de IA e aprendizado de máquina, e soluções de aprendizado profundo. Cada subcategoria oferece recursos e funcionalidades valiosas de IA que podem ajudar as empresas a avançar.

Chatbots

Os chatbots são uma das áreas mais refinadas do software de IA e têm aplicações específicas no mundo dos negócios, particularmente na melhoria da experiência do cliente e automação de processos.

Os chatbots utilizam a tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP) para conduzir conversas com clientes por meio de texto e voz. Os chatbots aumentam a produtividade humana ao automatizar tarefas táticas, liberando tempo para criatividade e inovação. Os chatbots são o ponto de contato principal para call centers e chats de atendimento ao cliente ao vivo em sites. As empresas podem ajudar clientes ou potenciais clientes construindo um chatbot que determina a gravidade de uma solicitação ou o motivo do contato. Essas soluções analisam o tema geral das solicitações e direcionam os clientes para a pessoa certa equipada para responder às suas perguntas.

Os chatbots também podem servir como assistentes virtuais ou ferramentas de suporte ao cliente. Devido às suas habilidades de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, os chatbots continuam melhorando seu vocabulário e inteligência geral à medida que interagem com humanos.

Plataformas de IA

As plataformas de IA são um conjunto de tecnologias integradas e frameworks de software que permitem o desenvolvimento, teste, implantação e gerenciamento de aplicações de IA, modelos de ML e aprendizado profundo. Elas são a solução ideal para desenvolvedores que tentam construir aplicações inteligentes em outras plataformas. As plataformas de IA oferecem um ambiente centralizado que fornece algoritmos pré-construídos e frameworks de código para ajudar na criação da aplicação do zero.

As plataformas de IA são uma mistura de produtos de código aberto e proprietários e diferem do software de plataforma como serviço (PaaS) em nuvem. Embora ambas as tecnologias forneçam ferramentas e serviços para desenvolvimento de aplicações, as plataformas PaaS não se especializam em desenvolvimento de IA. Com as plataformas de IA, os desenvolvedores podem adicionar bibliotecas e frameworks de aprendizado de máquina e aprendizado profundo ao construir uma aplicação, dando-lhes uma vantagem inteligente.

No entanto, mesmo com a funcionalidade de arrastar e soltar, essas plataformas podem ser desafiadoras para iniciantes sem conhecimento suficiente de desenvolvimento.

Plataformas de aprendizado de máquina

A categoria de ML compreende várias bibliotecas e frameworks que desenvolvem, implantam e melhoram modelos e algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos requerem treinamento humano e frequentemente usam modelos de aprendizado supervisionado ou aprendizado por reforço para aprender com grandes conjuntos de dados.

Combinar algoritmos de ML com conjuntos de dados permite que as empresas obtenham insights e implantem novas soluções em escala. As plataformas de ML podem ser incorporadas ao software como algoritmos de código aberto, permitindo que as aplicações tomem decisões mais inteligentes e previsões precisas. No entanto, construir aplicações por meio desse processo requer habilidades de desenvolvimento avançadas e expertise técnica.

Algoritmos padrão de aprendizado de máquina incluem aprendizado de regras de associação, redes bayesianas e aprendizado de agrupamento e árvores de decisão.

Soluções de aprendizado profundo

Os algoritmos de aprendizado profundo são um subconjunto dos algoritmos de ML, mas não requerem treinamento humano. Em vez disso, eles usam a tecnologia de rede neural artificial (ANN) para aprender automaticamente a partir de conjuntos de dados e fazer previsões. A ANN permite que algoritmos sofisticados tomem decisões como o cérebro humano. No entanto, isso é feito em pequena escala porque é impossível imitar as conexões neurais no cérebro humano.

O aprendizado profundo usa múltiplas camadas de nós interconectados para reconhecer padrões complexos de forma eficaz. É amplamente utilizado em subcategorias como reconhecimento de imagem (visão computacional), NLP e reconhecimento de voz. Essas tecnologias usam ANN e dependem das camadas profundas de conexões neurais das redes para aprimorar suas capacidades de aprendizado.

Com algoritmos de reconhecimento de imagem, as aplicações são treinadas para identificar, interpretar e categorizar informações visuais dentro de imagens com precisão. É comumente usado para reconhecimento facial e detecção de objetos em veículos autônomos. O NLP permite que as máquinas analisem e respondam à linguagem e fala humana de forma significativa e relevante. Essa tecnologia torna a comunicação humano-máquina mais intuitiva e fácil. O NLP é comumente encontrado em aplicações como Siri do iPhone, Alexa da Amazon ou Google Assistant.

IA generativa

O advento da IA generativa transformou o jogo da criação de conteúdo. Esta técnica usa redes neurais para identificar os padrões e estruturas dentro de dados existentes para gerar novo conteúdo sintético. Os dados de entrada podem incluir texto, imagem, som, animação e modelos 3D e são categorizados e traduzidos usando aprendizado profundo e NLP. Ele pode converter entradas de texto em imagens, transformar uma imagem em um vídeo e transformar um vídeo em texto.

A IA generativa é ideal para agilizar e automatizar fluxos de trabalho para profissionais em várias indústrias e empresas. Ela pode ser usada para criar dados sintéticos para treinar algoritmos de IA e ML existentes. Também pode analisar dados complexos, permitindo que as empresas descubram tendências e padrões ocultos.

Custo do software de inteligência artificial

O custo do software de IA varia dependendo de fatores como a aplicação, a complexidade das tarefas que realiza, o número de usuários e o modelo de preços do fornecedor. Pode variar de ferramentas de código aberto disponíveis gratuitamente a plataformas de nível empresarial que custam milhares a até milhões de dólares anualmente.

Aqui está uma visão geral geral:

• Gratuito ou de código aberto: Algumas ferramentas básicas de IA estão disponíveis gratuitamente ou como software de código aberto, especialmente aquelas destinadas a desenvolvedores e cientistas de dados.
• Baixo a médio alcance: Algumas soluções de software de IA são baseadas em um modelo de assinatura. Esses podem variar de tão baixo quanto $10 a várias centenas de dólares por mês. Isso pode incluir construtores de chatbots, ferramentas simples de análise preditiva e outras soluções de IA de baixo custo.
• Médio a alto alcance: Aplicações avançadas de IA usadas por empresas de médio a grande porte geralmente custam cerca de vários milhares de dólares anualmente. No entanto, o custo pode flutuar com base no número de usuários, no volume de dados processados e em outros fatores.
• Nível empresarial: Corporações maiores usam soluções de IA abrangentes e personalizadas que custam de várias centenas de milhares a milhões de dólares. Essas soluções geralmente incluem personalização extensiva, suporte contínuo e outros recursos premium.

Quais são os benefícios do software de inteligência artificial?

O software de IA constrói aplicações inteligentes que aumentam as capacidades humanas e proporcionam experiências aprimoradas. Ele permite que os usuários implementem aprendizado de máquina geral ou capacidades de aprendizado profundo mais específicas em aplicações de software.

Embora esta seja a razão principal e um tanto óbvia, há muitas motivações por trás dessa lógica, sendo os seguintes alguns dos temas mais comuns:

• Tomada de decisão inteligente: As soluções de IA ajudam os humanos a tomar decisões inteligentes. O aprendizado de máquina fornece evidências analíticas e resultados antecipados, eliminando a incerteza na tomada de decisões cruciais de negócios. Este recurso minimiza as chances de erro humano na tomada de decisões e equipa os usuários com os dados necessários para justificar suas escolhas.
• Personalização: Os algoritmos de ML permitem que os desenvolvedores de software criem um alto nível de personalização, proporcionando experiências únicas para todos os usuários. Ao criar aplicações que reconhecem interações do usuário, os desenvolvedores se beneficiam da implementação de sistemas de recomendação poderosos para melhorar seu software, semelhante à personalização de compras do consumidor da Amazon ou às capacidades de recomendação de conteúdo da Netflix.
• Interfaces conversacionais: Dada a popularidade das ofertas de IA conversacional para consumidores, como Alexa da Amazon, Siri da Apple e Google Home, as interfaces conversacionais estão entrando no mundo B2B. O software de IA é o ponto de partida para empresas de software que tentam inovar e acompanhar esses avanços. Usar reconhecimento de fala torna as interações do usuário com aplicações mais eficientes e distintas.
• Capacidades preditivas: A funcionalidade preditiva permite que uma solução de IA gere um resultado que se presume ser correto, em vez de exigir que um humano o faça manualmente. Isso pode ser tão simples quanto soluções de gerenciamento de despesas adicionando automaticamente uma despesa a um relatório. Com IA e ML, o software pode entender as cobranças recorrentes que um usuário insere todos os meses. Assim, o software automatiza a tarefa prevendo a cobrança e adicionando-a ao relatório.
• Automação de tarefas: As empresas automatizam tarefas redundantes e manuais dos funcionários implementando IA e aprendizado de máquina. Essa delegação para soluções de IA permite que os funcionários se concentrem em partes mais críticas de seus trabalhos que exigem expertise e experiência humana.

Quem usa software de inteligência artificial?

Acabaram-se os dias em que os desenvolvedores usavam principalmente software de IA para criar aplicativos inteligentes. Os casos de uso e aplicações de software de IA se expandiram com o surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e ferramentas de IA generativa como o ChatGPT.

Do setor financeiro à saúde, não há nenhuma indústria que não esteja aproveitando o poder da IA para reinventar seus processos. Instituições financeiras usam algoritmos de IA para detectar fraudes, avaliar riscos e desenvolver estratégias de investimento robustas. A IA também apoia profissionais médicos na previsão de resultados de pacientes, no design de planos de tratamento personalizados e no diagnóstico de doenças.

As empresas usam assistentes virtuais e chatbots de IA para apoiar o atendimento ao cliente, simplificando interações e melhorando as experiências dos usuários. As empresas também empregam IA para melhorar processos como análise de dados, modelagem preditiva e gerenciamento de relacionamento com o cliente.

A IA também é amplamente utilizada em marketing e e-commerce para analisar o comportamento do cliente, otimizar campanhas publicitárias e personalizar experiências do usuário. Além disso, governos e institutos de pesquisa utilizam IA para análise de dados, modelagem climática e fins de segurança.

Indústrias como manufatura, logística e transporte incorporam IA para reduzir custos e melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos.

Desafios com software de inteligência artificial

Muitos usuários potenciais assumem que o melhor software de inteligência artificial pode fazer tudo certo desde o início, mas isso é falso. Mesmo o software de IA gratuito requer tempo e uma grande quantidade de dados para aprender e desempenhar de acordo com as expectativas. Os usuários devem treinar algoritmos de aprendizado de máquina usando aprendizado por reforço, supervisionado e aprendizado não supervisionado para construir uma aplicação verdadeiramente inteligente.

Por exemplo, um modelo de visão computacional não pode determinar se uma imagem é de um gato ou um cachorro, a menos que tenha aprendido como um gato e um cachorro se parecem.

Também há uma necessidade de mais pessoas que entendam como construir esses algoritmos e treiná-los para realizar as ações necessárias. O usuário comum não pode simplesmente iniciar o software de IA e esperar que ele resolva todos os seus problemas. Em vez disso, é necessário um conhecimento substancial de desenvolvimento de software e aprendizado de máquina.

No entanto, à medida que a necessidade desses profissionais aumenta, também aumentará o número de candidatos qualificados e as capacidades das aplicações que estão construindo.

Tendências de tecnologia de IA

Nos últimos cinco anos, a IA tem sido uma das tendências tecnológicas mais significativas. No entanto, à medida que o marketing para IA continua, as palavras de ordem podem ser avassaladoras. A G2 determinou algumas tendências dentro do software de IA: IA embutida e aprendizado de máquina como serviço (MLaaS).

IA embutida

Por meio da IA embutida, os desenvolvedores podem integrar aprendizado de máquina e aprendizado profundo em sistemas e dispositivos de rede. Essa funcionalidade inteligente permite que as aplicações executem modelos de IA no nível do dispositivo e realizem tarefas "inteligentes" com base nos resultados. A IA embutida é usada em softwares como CRM, automação de marketing e análises, permitindo processos simplificados, tarefas automatizadas e capacidades preditivas.

A tendência em direção a dispositivos embutidos combina inteligência artificial com geração de dados, melhorando a eficiência, privacidade e desempenho das aplicações. A demanda por IA embutida aumentará com o tempo, semelhante a tendências como implantação em nuvem e capacidades móveis. No futuro, os benefícios do aprendizado de máquina não serão contados como uma oferta especial de fornecedor, mas como um recurso esperado.

Aprendizado de máquina como serviço (MLaaS)

O MLaaS faz parte de uma tendência mais ampla de entrega de serviços de software por meio da nuvem. O boom na infraestrutura de nuvem pública permitiu que empresas como Google, Amazon e Microsoft oferecessem serviços de desenvolvimento e infraestrutura para outras empresas com um modelo de pagamento conforme o uso.

O MLaaS é uma oferta baseada em nuvem que fornece ferramentas e algoritmos de aprendizado de máquina como serviço, permitindo que indivíduos usem capacidades de ML sem precisar de expertise. Os desenvolvedores podem usar esses algoritmos e soluções pré-construídos para obter insights de dados. Pequenas empresas podem economizar tempo, recursos e dinheiro usando sistemas construídos por outras empresas em vez de contratar desenvolvedores com seus orçamentos. Com a necessidade de IA aumentando, as empresas continuarão a depender do MLaaS.

Pesquisado e escrito por Matthew Miller

Revisado e editado por Shanti S Nair