Número de empresas brasileiras que usam inteligência artificial deve dobrar até 2023

O uso da Inteligência Artificial é um dos principais vetores de transformação para as empresas, resultando em inovações de produtos, serviços e processos empresariais. Segundo um levantamento da Associação Brasileira das Empresas de Software (Abes) em parceria com a IDC, até 2023 o número de empresas brasileiras que utilizam Inteligência Artificial em seus negócios deve superar 30%. Atualmente 15,3% do total já indicam que possuem iniciativas com o uso da tecnologia.

O Brasil já ocupa o primeiro lugar em investimento em TI da América Latina, respondendo por 42,8% do investimento regional, segundo o mesmo estudo. E, cada vez mais, as empresas estão interessadas em entender melhor as potencialidades de uso da tecnologia. A utilização de Machine Learning (aprendizado de máquina, em português), por exemplo, contribui de diferentes formas no trabalho das empresas, sendo aplicada cada vez mais em sistemas que utilizamos no dia a dia.

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Um dos exemplos de solução cujo objetivo é ajudar negócios com conhecimentos limitados a construir modelos customizados próprios de IA é o Cloud AutoML, parte do portfólio oferecido por Google Cloud. A plataforma permite que os engenheiros criem sistemas sem a necessidade de escrever códigos, por meio de uma plataforma pronta para utilização e customização de acordo com a demanda de cada negócio.

Abaixo estão algumas ferramentas de AutoML que o Google Cloud oferece para o mercado:

AutoML Vision

• O AutoML Vision é uma ferramenta que permite treinar modelos de aprendizado de máquina para classificar e organizar imagens de acordo com marcadores definidos previamente. Assim, é possível gerar sugestões de marcações mais corretas futuramente. É utilizada em áreas de segurança e controle de qualidade, manutenção preventiva, por exemplo, para detecção de objetos nas imagens. A classificação é usada para descoberta de produtos em uma imagem.

AutoML Natural Language

• Com o AutoML Natural Language é possível criar modelos personalizados de machine learning para classificar conteúdo em inglês em um conjunto personalizado de categorias, o que é útil quando as categorias disponibilizadas pela API Natural Language são muito genéricas ou não se aplicam ao uso específico do usuário. É utilizado em classificações de textos em um conjunto de categorias.

AutoML Video Intelligence

• O AutoML Video Intelligence permite que o usuário treine modelos de machine learning para classificar imagens e segmentos dos vídeos conforme as categorias definidas.

AutoML Translation

• O AutoML Translation permite a criação de modelos de tradução personalizados para que as consultas de tradução retornem resultados específicos. É utilizado em modelos de traduções de textos customizados para segmentos específicos, como seguros ou medicina.

AutoML Tables

• Com o AutoML Tables, é possível criar e implementar modelos de machine learning de última geração em dados estruturados de forma rápida, automática e escalável. A plataforma aproveita os dados para executar tarefas essenciais, como gerenciamento da cadeia de suprimentos, detecção de fraudes, otimização de conversão de leads e aumento do valor de vida útil do cliente.

Para aproveitar todos os benefícios da inteligência artificial e machine learning, é fundamental que as empresas invistam em criar uma cultura de dados internamente. Fábio Andreotti, head de Google Cloud Brasil, explica que as empresas brasileiras estão usando a nuvem e adotando novas tecnologias por conta de sua estratégia de negócios. “O processo de transformação digital não deve estar restrito a uma área dentro da companhia, mas deve envolvê-la por inteiro”, diz. “Os dados não servem apenas para olhar para o espelho retrovisor, mas para prever os próximos passos.”

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