A Inteligência Artificial (IA) tem sido um tema muito popular ultimamente, e com razão. A tecnologia está progredindo rapidamente e seu impacto está sendo sentido em quase todos os setores. O Machine Learning (ML), também conhecido como aprendizado de máquina, que é uma parte da IA, se destaca por sua capacidade de transformar as indústrias, desbloqueando todo o seu potencial. 

Desde a área da saúde até as finanças, educação e fabricação, o ML está mudando a forma como trabalhamos, pensamos e vivemos. Não é mais uma questão de se, mas de quando a IA se tornará parte integrante de nossas vidas cotidianas.

Neste artigo, vamos explorar as emocionantes possibilidades do ML e como ele está pronto para revolucionar as indústrias para um futuro melhor. Também vamos analisar alguns dos desafios que surgem com a adoção dessa tecnologia e como podemos superá-los para garantir que a IA beneficie a todos, e não apenas alguns poucos. 

Se você tem dúvidas sobre o que é e os conceitos básicos do funcionamento do ML, em nosso blog publicamos um guia para iniciantes sobre ML.

Apesar de não ser possível identificar uma única pessoa ou evento que tenha sido responsável por tudo, a evolução do ML nos mostra o quão complexo esse campo pode ser.

Há quem acredite que tudo começou em 1943, quando Walter Pitts e Warren McCulloch apresentaram o primeiro modelo matemático de redes neurais do mundo. Aqui está uma representação simplificada do conceito, que consiste em duas partes – g e f.

O famoso livro The Organization of Behavior, de Donald Hebb, foi publicado e se tornou um marco importante no campo do ML. Na década de 1990, a primeira tecnologia de ML foi desenvolvida, trazendo consigo o filtro de spam, que revolucionou a forma como as pessoas lidam com e-mails. Esse avanço significativo foi resultado do trabalho conjunto de cientistas e marcou o início da era moderna do ML.

O seu impacto é vasto e profundo, trazendo uma série de benefícios tangíveis para as empresas. Ao aprimorar a tomada de decisões, otimizar processos, personalizar experiências, detectar fraudes, promover melhorias contínuas, reduzir custos e estimular a inovação, o ML se torna uma ferramenta indispensável para o sucesso empresarial na era digital. Investir nessa tecnologia é, sem dúvida, um passo estratégico crucial para qualquer empresa que deseje crescer e prosperar.

O uso de ML está se tornando cada vez mais comum nas empresas, impulsionando a inovação e a eficiência em várias áreas. Essa tecnologia está desbloqueando todo o seu potencial e permitindo novas possibilidades em diversas indústrias. Vamos explorar alguns casos de uso relevantes e entender como o ML está promovendo mudanças significativas.

Previsão de Demanda: Muitas empresas estão aplicando ML para prever a demanda de produtos e serviços. Isso ajuda a otimizar estoques, reduzir desperdícios e melhorar a eficiência na cadeia de suprimentos. Em 2022, 41% das empresas no Brasil já implementaram ativamente a IA, incluindo o ML.

Manutenção preditiva: O ML é utilizado para monitorar equipamentos industriais e prever falhas antes que ocorram, o que reduz paradas não planejadas e economiza custos de manutenção. As despesas com sistemas de IA aumentaram 59,3% em 2022, e espera-se que continuem crescendo em mais de 50% ao ano até 2025.

Detecção de fraudes: O ML é aplicado para identificar padrões suspeitos em transações financeiras, ajudando a prevenir fraudes e proteger os clientes. A adoção global de IA cresceu de forma constante, com 41% das empresas no Brasil implementando ativamente a tecnologia.

Recomendação personalizada: Plataformas de streaming, comércio eletrônico e serviços de assinatura usam ML para recomendar produtos e conteúdo aos usuários, melhorando a experiência do cliente e aumentando as taxas de conversão. A expectativa é de que a receita total da IA possa subir para US$ 46 milhões até 2024.

O seu progresso está causando uma verdadeira revolução no mercado de trabalho, principalmente para os profissionais de TI. A adoção dessa tecnologia não só está alterando a maneira como as empresas funcionam, mas também está redefinindo as habilidades e funções dos profissionais do setor. Vamos analisar os impactos mais importantes e os desafios enfrentados por esses profissionais na atualidade.

Aceleração de Investimentos

Nos últimos dois anos, 73% dos profissionais* de tecnologia da informação em empresas brasileiras que utilizam IA aumentaram seus investimentos. Isso mostra que há uma maior procura por especialistas em ML e IA, motivando os profissionais a aprimorarem suas habilidades para acompanharem as novidades tecnológicas. Esse cenário está gerando um ambiente dinâmico, onde a educação contínua se torna fundamental para a carreira dos profissionais de TI. 

Incorporação do ML em aplicações

No momento atual, 60% das empresas* estão planejando investir na implementação da IA, incorporando-a em seus processos e aplicativos. Essa tendência cria novas oportunidades para os profissionais de TI, que precisam desenvolver e integrar soluções baseadas em ML. A habilidade de criar algoritmos eficientes, interpretar grandes volumes de dados e implementar modelos de ML está se tornando uma competência crucial. Profissionais com conhecimento em ML estão sendo cada vez mais valorizados, e a demanda por essas habilidades específicas está em alta.

Desafios no gerenciamento de dados

Apesar das oportunidades existentes, os profissionais de TI enfrentam desafios significativos, especialmente quando se trata de gerenciar dados. É essencial implementar uma estratégia eficaz de gerenciamento de dados para garantir a eficácia dos sistemas de ML. No entanto, 51% dos profissionais de TI* consideram difícil assegurar a segurança dos dados. Isso significa que, além de desenvolver habilidades em ML, os profissionais precisam dominar práticas avançadas de segurança cibernética e gerenciamento de dados para proteger informações sensíveis e garantir a conformidade com as regulamentações.

O impacto do ML no mercado de trabalho é profundo e diversificado. Para os profissionais de TI, isso representa tanto uma chance quanto um desafio. Ao investir e incorporar IA em processos e aplicativos, as empresas estão moldando um novo ambiente de trabalho que requer habilidades avançadas em ML, segurança de dados e análise crítica. Os profissionais que se adaptam a essas mudanças e se comprometem com a aprendizagem contínua estarão na vanguarda dessa transformação, prontos para aproveitar as novas oportunidades que surgem nessa era de inovação tecnológica.

*Fonte: Estudo IBM

À medida que as empresas passam a migrar para o armazenamento em nuvem, elas buscam maneiras inovadoras de aproveitar os dados. Como é quase impossível analisar grandes quantidades de dados manualmente, as organizações estão adotando o uso do ML em Big Data para lidar com isso. 

Recentemente, a Fortune Business Insights publicou um artigo que estima que o setor  de ML em escala global alcançará quase US$ 226 bilhões até 2030 – um crescimento enorme em comparação com os US$19,2 bilhões em 2022. Não conseguimos nem imaginar como será tudo em 2050. É por isso que o ML é considerado o futuro de todos os avanços tecnológicos.

Confira as 4 tendências de ML que achamos que vão se desenvolver nas próximas décadas. Todas elas surgem dos avanços atuais e dos desafios em curso na indústria.

1. O Impacto da Computação Quântica

Os especialistas da área estão animados com a possibilidade de melhorar a velocidade do ML através da computação quântica. Isso se deve ao fato de que ela permite operações simultâneas em vários estágios, o que deve reduzir consideravelmente os tempos de execução no processamento vetorial de alta dimensão.

Ainda não sabemos se a computação quântica será o divisor de águas que todos estão esperando! Até o momento, não há modelos desse tipo disponíveis no mercado, mas as grandes empresas de tecnologia estão trabalhando para tornar isso realidade. Com tanta incerteza envolvida, o futuro do ML pode ser difícil de prever.

2. Criação de modelo versátil

Espera-se que os próximos anos marquem o início de algo grande: um modelo multiuso que pode executar várias tarefas ao mesmo tempo. Você não precisará se preocupar em entender os aplicativos relevantes de uma estrutura. Em vez disso, você treinará um modelo em vários domínios de acordo com suas necessidades. Quão conveniente seria ter um sistema que cubra todas as bases, desde o diagnóstico de câncer até a classificação de imagens de cães por raça?

Claro, um processador quântico bem projetado para aprimorar os recursos de ML certamente dará um impulso a esse desenvolvimento.

3. Portabilidade de ML distribuído

Com o aumento do uso de bancos de dados e armazenamento em nuvem, as equipes de dados desejam ter mais flexibilidade ao utilizar conjuntos de dados em diferentes sistemas. É previsto um grande avanço no campo do ML distribuído, onde os cientistas não precisarão mais criar algoritmos do zero para cada plataforma. Em vez disso, poderão integrar seu trabalho imediatamente nos novos sistemas, juntamente com os conjuntos de dados do usuário. Nos próximos anos, é provável que vejamos alguma forma de portabilidade de ML distribuída, com as ferramentas sendo executadas nativamente em várias plataformas e mecanismos de computador.

4. Ambiente no-code

À medida que tecnologias de código aberto como TensorFlow, scikit-learn, Power Apps, Caffe e Torch continuam a se desenvolver, o ML provavelmente continuará a simplificar o processo de programação para equipes de dados.

Isso significa que pessoas que não são programadoras poderão se envolver com ML sem precisar de um diploma avançado; basta baixar alguns pacotes e participar de um curso online sobre como utilizar esses softwares. Além disso, a automação do ML irá aprimorar a qualidade das análises e resultados.

Conclusão:

Com os últimos avanços do ML, muitos de nós não podemos deixar de perguntar: “As máquinas assumirão todas as funções de um humano?”

Embora a visão de robôs governando o mundo pareça bastante irrealista, as pessoas ainda estão preocupadas com a estabilidade de seus empregos. Para entender as futuras aplicações do ML, você deve dar um passo atrás e reformular toda a imagem do ML.

Em vez de eliminar a necessidade de trabalho humano, as interrupções de ML levarão a uma mudança na demanda de emprego. Os requisitos básicos para uma determinada função hoje provavelmente incluirão um conjunto diferente de competências amanhã. 

Para as empresas, o ML continuará sendo uma palavra da moda nos próximos anos. Seu destaque é inevitável, e até necessário, para que o mundo lide com os volumes de dados que produzimos diariamente. 

Em última análise, no fim das contas, as máquinas não podem fazer tudo sozinhas. Como diz o ditado, “em time que está ganhando não se mexe” – tanto as pessoas quanto as tecnologias estão trabalhando juntas para alcançar objetivos comuns, sem a intenção de se excluírem.