[vc_row][vc_column][vc_column_text]Os avanços em Inteligência Artificial (IA) generativa estão transformando setores inteiros, desde a criação de conteúdo até a automação de processos complexos. Entretanto, com grandes poderes vêm grandes responsabilidades, e a segurança é um dos pilares fundamentais para implementar projetos de IA generativa com sucesso. Neste artigo, exploramos as melhores práticas de segurança em IA generativa, ajudando você a mitigar riscos, proteger dados sensíveis e garantir conformidade com normas regulatórias.
Por que a segurança é crucial em projetos de IA generativa?
A IA generativa depende de grandes volumes de dados para treinar modelos avançados. Isso inclui dados proprietários e, muitas vezes, informações sensíveis. Por essa razão, sem uma abordagem robusta de segurança, você corre o risco de:
Exposição de dados confidenciais;
Violações de privacidade;
Uso indevido da tecnologia;
Danos à reputação da sua empresa.
Esses riscos são agravados pela rápida evolução das ameaças cibernéticas. Portanto, é essencial adotar estratégias proativas para proteger seus projetos de IA.[/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]
Melhores práticas de segurança para projetos de IA generativa
Implemente o princípio do menor privilégio (POLP):
Restrinja o acesso aos sistemas de IA apenas às pessoas e sistemas que realmente precisam dele. Dessa forma, você reduz a superfície de ataque e limita possíveis danos em caso de comprometimento.
Proteja os dados de treinamento:
Certifique-se de que os dados usados para treinar modelos de IA sejam criptografados e anonimizados, sempre que possível. Isso evita vazamentos que possam expor informações sensíveis.
Monitore continuamente as atividades do modelo:
Estabeleça processos de auditoria para monitorar como o modelo está sendo usado e detecte comportamentos anômalos. Além disso, o monitoramento ajuda a identificar vulnerabilidades rapidamente.
Garanta conformidade com regulamentações:
Esteja alinhado a leis como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil e a GDPR (General Data Protection Regulation) na União Europeia. Assim, você demonstra responsabilidade no uso de dados pessoais.
Adote práticas de DevSecOps:
Integre segurança em todas as etapas do ciclo de vida do desenvolvimento, garantindo que ela não seja uma reflexão tardia. Com isso, você reforça a proteção desde o início.
A Amazon Web Services (AWS) oferece um conjunto robusto de ferramentas e serviços para ajudar você a construir soluções de IA generativa seguras. Por exemplo, as ferramentas incluem:
Amazon SageMaker para criar, treinar e implantar modelos de IA;
AWS Identity and Access Management (IAM) para controlar acessos com precisão;
AWS Key Management Service (KMS) para gerenciar chaves de criptografia;
AWS CloudTrail para auditoria e monitoramento contínuos.
Essas soluções ajudam a simplificar a segurança enquanto você se concentra em criar soluções de IA que impulsionam seus negócios.
A segurança em projetos de IA generativa não é um luxo, mas uma necessidade. Desse modo, adotar as melhores práticas mencionadas aqui permitirá que você construa soluções inovadoras sem comprometer a integridade e a privacidade dos dados. Além disso, com ferramentas avançadas, como as oferecidas pela AWS, sua jornada para a inovação será mais segura e eficiente.[/vc_column_text][vc_column_text]📌 Fonte: Este conteúdo foi inspirado no artigo original publicado no blog da AWS Brasil, que pode ser acessado aqui.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A tecnologia tem evoluído a passos largos, e a Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) é uma das inovações que mais tem chamado a atenção nos últimos anos. Neste artigo, vamos explorar o que é Gen AI, como a Amazon Web Services (AWS) está utilizando essa tecnologia e qual a importância dela para o mercado de trabalho. Também discutiremos os treinamentos e certificações da AWS necessários para se destacar na área e como a Fast Lane pode ajudar você a conquistar essas qualificações.
O que é Gen AI?
A Gen AI, ou Inteligência Artificial Generativa, é uma subcategoria da inteligência artificial que se concentra na criação de novos conteúdos, seja em forma de texto, imagens, áudio ou outros formatos. Diferente da IA tradicional, que se baseia em análise de dados existentes para fazer previsões ou classificações, a Gen AI tem a capacidade de gerar novos dados. Isso a torna extremamente poderosa para tarefas criativas, como a geração de conteúdo, design de produtos, e até mesmo no desenvolvimento de novos medicamentos.
O Conceito de Gen AI na AWS
A AWS é uma das empresas líderes mundiais em serviços de computação em nuvem, e não é surpresa que esteja na vanguarda da tecnologia Gen AI. A AWS oferece uma gama de ferramentas e serviços voltados para a criação e implementação de soluções baseadas em Gen AI. Entre essas ferramentas estão o Amazon SageMaker, que permite a criação, treinamento e implementação de modelos de machine learning, e o AWS DeepComposer, uma ferramenta que usa Gen AI para criar música original.
Essas soluções permitem que empresas de todos os tamanhos e setores desenvolvam aplicações inovadoras que podem transformar suas operações, seja automatizando processos, melhorando a experiência do cliente ou criando novos produtos e serviços.[/vc_column_text][vc_column_text]
A importância da Gen AI no mercado de trabalho
O mercado de trabalho está passando por uma transformação impulsionada pela Gen AI. A capacidade de criar soluções que automatizam processos complexos e geram novos conteúdos de maneira eficiente está redefinindo as funções em diversos setores, desde o marketing até a engenharia. Profissionais que dominam a Gen AI são altamente demandados, e essa tendência só tende a crescer à medida que mais empresas adotam essa tecnologia.
Treinamentos e certificações AWS necessários para trabalhar com Gen AI
Para trabalhar com Gen AI, é essencial que os profissionais adquiram conhecimentos sólidos em inteligência artificial, machine learning e nas ferramentas da AWS que suportam essas tecnologias. A seguir, listamos alguns dos principais treinamentos e certificações da AWS que são indispensáveis:
AWS Certified Machine Learning – Specialty: Essa certificação é voltada para profissionais que desejam validar sua expertise em machine learning na AWS.
AWS Certified Solutions Architect – Associate: Embora focada em arquitetura de soluções, essa certificação fornece uma base sólida em serviços AWS, essencial para quem deseja trabalhar com Gen AI.
AWS Certified Data Analytics – Specialty: Este treinamento é fundamental para quem deseja se aprofundar na análise de dados, uma competência crucial para o desenvolvimento de soluções de Gen AI.
Curso AWS SageMaker: Este treinamento específico foca no uso do SageMaker para criar e implementar modelos de machine learning, uma ferramenta central para a Gen AI na AWS.
Como a Fast Lane pode ajudar você a se qualificar
A Fast Lane, empresa global líder em treinamento e parceira oficial da AWS, oferece todos esses treinamentos e certificações, capacitando profissionais para enfrentar os desafios do mercado de trabalho moderno. Com uma equipe de instrutores altamente qualificados e uma vasta experiência no setor, a Fast Lane é o parceiro ideal para quem deseja se especializar em Gen AI e avançar na carreira.
Conclusão
A Gen AI é uma das tecnologias mais promissoras da atualidade, e a AWS está na vanguarda dessa inovação. Para se destacar no mercado de trabalho, é crucial investir em treinamentos e certificações que o capacitem a utilizar essa tecnologia de maneira eficaz. A Fast Lane oferece todas as ferramentas necessárias para que você atinja esse objetivo e se torne um especialista em Gen AI.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
A inteligência artificial (IA) está revolucionando a educação, oferecendo uma promessa dupla: personalização em grande escala e democratização do acesso ao conhecimento. Este avanço vai além da simples incorporação de novas ferramentas tecnológicas nas salas de aula, transformando a própria essência do ensino e da aprendizagem para atender melhor às necessidades individuais de cada estudante.
Um estudo recente indica que entre 20% e 40% das tarefas docentes podem ser automatizadas com a tecnologia disponível atualmente, liberando até 13 horas semanais por professor. Esse tempo pode ser redirecionado para melhorar o aprendizado dos alunos e prevenir o esgotamento profissional, um problema que afeta 81% dos professores (Soocial, 2024; McKinsey & Company).
IA e a Individualização do Aprendizado
AIAtem o potencial de superar o modelo tradicional de “tamanho único” da educação, que falha em atender às diferenças individuais no ritmo e estilo de aprendizagem dos alunos. Algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas de recomendação analisam dados de desempenho em tempo real, adaptando o material didático para desafiar os estudantes de acordo com seu nível de conhecimento e estilo de aprendizado. Essa personalização aumenta a eficácia do processo educacional e a motivação dos alunos, que se sentem mais engajados e compreendidos.
A integração da IA está transformando os educadores de dispensadores de conhecimento em facilitadores de experiências de aprendizagem personalizadas. Isso exige novas habilidades, como a competência em tecnologias digitais e a capacidade de interpretar dados sobre o desempenho dos alunos. Além disso, os educadores devem adotar uma abordagem holística, centrada no aluno, promovendo habilidades como pensamento crítico, criatividade e adaptabilidade – essenciais no século XXI.
O Papel dos Modelos de Linguagem de Grande Escala
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM), como o Chat GPT, estão se mostrando cruciais para a personalização do ensino. Eles permitem a criação automática de resumos, exercícios e avaliações personalizados. Na Fast Lane Brasil, promovemos o desenvolvimento de habilidades para que os educadores e gestores possam implementar essas tecnologias e otimizar o processo de ensino.[/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]
[/vc_column_text][us_separator][vc_column_text]Desafios e Responsabilidades na Adoção da IA na Educação
A adoção da IA no ensino também exige atenção aos desafios éticos, como a privacidade dos dados dos alunos. Instituições e profissionais treinados pela Fast Lane Brasil garantem que essas ferramentas sejam aplicadas com segurança e equidade, visando reduzir desigualdades.
Fast Lane Brasil: Preparando Você para o Futuro da Educação com IA
Na Fast Lane Brasil, estamos na liderança dessa transformação digital, oferecendo treinamentos especializados para que empresas e profissionais possam dominar as habilidades necessárias e maximizar o uso da IA. Nossa missão é tornar a educação mais inclusiva, adaptativa e eficiente, preparando profissionais para um mundo em constante mudança.
Aproveite o potencial da inteligência artificial na educação com a Fast Lane Brasil e seja parte dessa mudança![/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row]
Se você não sabe do que estamos falando, na semana passada aconteceu a conferência anual da Apple, e as revelações foram de tirar o fôlego.
A Apple finalmente entrou no campo das inteligências artificiais com seu novo sistema, o Apple Intelligence. Este avanço marca uma nova era para a empresa, que agora está pronta para competir de frente com os gigantes do setor. A Apple Intelligence promete revolucionar a forma como interagimos com nossos dispositivos, trazendo uma super calculadora integrada com IA que resolve questões complexas de física e matemática. Além disso, a calculadora pode replicar a sua escrita, tornando a experiência ainda mais personalizada.
Para os usuários do Vision Pro, a inovação é ainda mais impressionante. Qualquer foto 2D pode ser transformada em uma imagem 3D, permitindo que você veja os detalhes do fundo das fotos. O aplicativo de fotos foi completamente redesenhado, e agora, basta um comando de voz para encontrar aquelas fotos especiais, como as do seu casamento.
A Siri recebeu uma atualização massiva, se tornando um assistente pessoal altamente eficiente. Agora, ela pode resumir sua semana, tirar dúvidas, escrever mensagens e até enviar recados por você. A parceria com a OpenAI integra o ChatGPT aos dispositivos Apple, elevando ainda mais a capacidade de interação e assistência.
Outra novidade é a capacidade de criar qualquer emoji que você imaginar, simplesmente descrevendo-o. Você pode até transformar fotos da sua galeria em emojis personalizados. Imagine criar um emoji com uma foto da sua mãe – as possibilidades são infinitas e divertidas.
Essas inovações marcam apenas o começo de uma nova era na tecnologia para a Apple, onde ainteligência artificialestá cada vez mais presente em nossas vidas diárias. Não perca essas e outras novidades tecnológicas – siga-nos para se manter atualizado com conteúdos de valor sobre inteligência artificial e outras inovações.
AFast Laneé parceira de aprendizado autorizado da AWS, Cisco, Google e Microsoft, oferecemos o currículo oficial de treinamento em Ciência de Dados, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML).
Aprenda com que entende do assunto e de um passo a mais no sucesso da sua equipe.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Historicamente, a tomada de decisão no contexto de produção nas fábricas e no ambiente de desenvolvimento de negócios tem permitido a criação de modelos de serviço inovadores e tem sido fundamental para o crescimento das empresas em alguns casos, enquanto em outros, acaba sendo um fator para o fracasso.
Hoje, responder de forma rápida e eficiente a certas questões essenciais nesses ambientes pode nos permitir gerar economias significativas e novas receitas, ou até mesmo dar origem a uma próxima disrupção de mercado que vá colocar a empresa em uma posição privilegiada, além de ajudar a evitar riscos.
Nas áreas responsáveis pelos processos operacionais e de produção (OT), as perguntas que precisam ser respondidas para otimizar os processos e reduzir os custos a eles associados são, entre outras:
Quanto produzimos?
Qual é o nível de retração?
Qual é a eficiência do processo?
Quanto uma unidade gasta de energia na produção?
Quais são as condições do maquinário?
É possível aumentar a produção com as máquinas que já temos?
A resposta perfeita para essas perguntas possibilita tomar decisões como:
– Aumentar ou reduzir o volume de produção de acordo com a demanda, para implementar um modelo just-in-time com o mínimo de necessidade de estoque.
– Mudar ou não a infraestrutura de produção para aproveitar ao máximo os insumos e reduzir ou eliminar o desperdício (custo) e ter maior capacidade de produção.
– Optar por investir em energias renováveis, ou projetos energeticamente sustentáveis.
– Decidir promover iniciativas que gerem disrupção no mercado e que confiram à empresa uma significativa vantagem competitiva.
É nos pontos mencionados anteriormente que a análise de dados e as tecnologias desenvolvidas com esse intuito têm o seu maior impacto. Por isso, tecnologias como machine learning (ML) ou deep learning (DL) tornaram-se nos últimos dois anos os pilares da inovação tecnológica e das grandes disrupções de mercado nos setores industrial, de consumo em massa, comércio eletrônico, financeiro e serviços.
Apenas para exemplificar, o Gartner estima que até 2025, 60% das câmeras de vigilância de segurança vão integrar funções de monitoramento e análise em tempo real no mesmo dispositivo, em comparação com 21% em 2020.
Além disso, estima-se que até 2025, as empresas que interagem com seus clientes por meio de máquinas devam ver a oportunidade total de faturamento com serviços aumentar em 20% como resultado de uma maior conscientização das necessidades dos clientes.
Anunciante
Assim como ocorreu com o desenvolvimento de ML e IA, as tecnologias de processamento de dados leves, como edge computing (computação de borda), que utilizam os recursos de computação dos equipamentos de acesso que conectam dispositivos de IoT, também estão permitindo que os recursos de ML sejam explorados rapidamente. Isso acontece principalmente no ambiente operacional para viabilizar a tomada de decisão sobre aspectos relacionados à otimização dos processos e negócios, permitindo, por exemplo, ter a resposta para perguntas como:
Quais métodos de divulgação impulsionam mais as vendas?
Que segmento de cliente vai comprar um novo produto?
Quando o estoque precisa ser reabastecido com um modelo push/pull?
Como podemos ver a seguir no radar de tecnologia do Gartner, nos próximos meses esses recursos de computação de borda serão, assim como a IA e o ML, os mais adotados, junto com a integração das comunicações de TI/OT com arquiteturas padronizadas, como o modelo ISA-95, que estabelece as bases para o avanço rumo à implementação do modelo de produção 4.0.
Nesse contexto, a Cisco oferece suporte às empresas com soluções que integram IA e computação de borda, para atender a diversas necessidades dos setores de manufatura, energia, petróleo e gás, consumo, financeiro e empresarial. Essas soluções incluem:
– Cybervision – Uma solução de segurança cibernética para ambientes industriais que utiliza tecnologia avançada de IA para detectar, conter e eliminar ameaças conhecidas e desconhecidas.
– App Dynamics – Utiliza tecnologias avançadas de IA para analisar e otimizar os fluxos de informação nos processos digitais, melhorando a experiência do cliente e ajudando a identificar e resolver problemas rapidamente, além de permitir a análise de desempenho das aplicações.
– IoT Operations Dashboard: Permite conectar dispositivos (gateways) a recursos de computação de borda para extrair dados de dispositivos de IoT, e utiliza ML para analisar dados e projetá-los em um painel digital de fácil interpretação, utilizando um modelo de consumo flexível na nuvem.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Por: Paco Bolaños – Cisco Brasil[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Os últimos 18 meses resultaram em uma mudança radical em todos os setores, da adoção da telemedicina nos serviços de saúde às carteiras digitais nos serviços financeiros, às compras sem contato no varejo, e a tecnologia digital tem estado na vanguarda dessa mudança sísmica.
Meus próprios hábitos também mudaram, a ponto de eu não conseguir me imaginar voltando para um mundo sem flexibilidade tecnológica e destreza digital. Em outras palavras, graças a Deus às vezes posso esquecer minha carteira em casa sem ter problemas. A tecnologia digital agora é mais necessária do que nunca, para todas as organizações em todos os setores, à medida que entramos em uma era em que as pessoas esperam que seus dados digitais estejam disponíveis em qualquer lugar, a qualquer momento e em qualquer dispositivo.
A Microsoft e a Microsoft Cloud estão na vanguarda para ajudar as organizações e seus funcionários e clientes a navegar nas principais tendências deste novo momento. A Microsoft Cloud é usada por organizações grandes e pequenas, de novas startups a empresas da Fortune 500. Ela potencializa a capacidade digital de uma organização ao mesmo tempo em que fornece as garantias necessárias para manter os dados confidenciais e seguros.
O Microsoft Ignite é uma oportunidade de mostrarmos os resultados de nossos esforços em um amplo espectro de produtos em várias tendências-chave:
Como otimizar para o novo mundo do trabalho híbrido
Como ajudar os clientes a construir empresas hiperconectadas
Como todas as empresas podem se tornar uma empresa digital
Como proteger tudo com segurança de ponta a ponta
Estamos introduzindo mais de 90 novos serviços e atualizações no Ignite. No centro desses novos anúncios está o comprometimento em abordar as tendências e explorar formas inovadoras de conectar pessoas, organizações e ideias. Iremos destacar três áreas de novidades durante o Ignite:
Potencialização do metaverso
Vamos começar definindo o termo, e não, não se trata do metaverso imaginado por Neal Stephenson em Snow Crash de 1992. Trata-se de um mundo digital persistente que está conectado a muitos aspectos do mundo físico, incluindo pessoas, lugares e coisas. O metaverso permite experiências compartilhadas nos mundos físico e digital. Conforme as empresas aceleram sua transformação digital, o metaverso pode ajudar as pessoas a se encontrarem em um ambiente digital, tornar as reuniões mais confortáveis com o uso de avatares e facilitar a colaboração criativa de qualquer lugar do mundo.
A Microsoft Cloud oferece um conjunto abrangente de recursos criados para potencializar os metaversos (haverá mais de um!): Recursos de IoT que permitem que os clientes criem “gêmeos digitais” de objetos físicos na nuvem, utilizando o Microsoft Mesh para criar um senso compartilhado de presença em dispositivos e usando recursos da plataforma IA para criar interações naturais por meio de modelos de aprendizado de máquina de fala e visão.
À medida que discutimos o metaverso, estamos pensando em um novo meio e tipo de aplicativo, da forma como falamos sobre a web e os sites há muito tempo, desde 1990. Estamos fazendo dois anúncios importantes no Ignite que dão continuidade à evolução do metaverso:
Dynamics 365 Connected Spaces: agora em visualização, este produto oferece uma nova perspectiva sobre a forma como as pessoas circulam e interagem com praticamente qualquer espaço, da loja de varejo ao chão da fábrica, e como elas gerenciam a saúde e a segurança em um ambiente de trabalho híbrido.
Mesh para o Microsoft Teams: essa ponte de métodos de comunicação faz da presença humana a conexão definitiva. Agora, todos em uma reunião podem estar presentes sem estar fisicamente presentes usando avatares personalizados e espaços imersivos que podem ser acessados a partir de qualquer dispositivo, sem a necessidade de equipamentos especiais.
Traduzindo os avanços da IA para os clientes
Os modelos de inteligência artificial em grande escala agora estão se tornando plataformas, criando inteligência ambiental – ambientes digitais que são responsivos e conscientes das necessidades de um usuário. Essas descobertas de IA podem ser usadas pelas organizações de várias maneiras, desde a implantação de agentes inteligentes até o auxílio no serviço de atendimento ao cliente e a extração de informações de volumes de dados não estruturados.
A Microsoft continua expandindo as possibilidades do que essa tecnologia pode fazer. Há apenas cinco anos, anunciamos o primeiro computador de IA de hiperescala. Agora, temos o supercomputador de IA mais poderoso do mundo, com clientes usando a infraestrutura para resolver grandes problemas. A AMD, por exemplo, o utilizou para projetar processadores de última geração. Pesquisadores na Holanda o utilizaram para simular como a COVID-19 pode ser espalhada por partículas de aerossol em áreas altamente povoadas.
No Azure, criamos os recursos fundamentais para criar e treinar modelos em grande escala. Nossa parceira OpenAI usou o supercomputador para treinar modelos de GPT-3, uma inovação em compreensão e geração de linguagem natural.
No Ignite, estamos anunciando o Serviço OpenAI do Azure, que inicialmente estará disponível apenas por convite. Isso dará aos clientes acesso aos modelos avançados da OpenAI, além da segurança, confiabilidade, conformidade, privacidade de dados e outros recursos de nível empresarial integrados ao Microsoft Azure.
A Microsoft também está oferecendo ferramentas dos clientes do Serviço OpenAI do Azure para garantir que os resultados fornecidos pelos modelos sejam apropriados para os negócios, e estamos monitorando como as pessoas estão empregando a tecnologia para garantir que ela esteja sendo usada corretamente.
Criação de uma rede de confiança
À medida que continuamos explorando o trabalho híbrido, as empresas hiperconectadas, a computação de várias nuvens/várias bordas e a segurança de confiança zero, há um elemento-chave que os conecta: a capacidade de ter um ecossistema digital onde a confiança entre as partes pode ser estabelecida em tempo real.
A Microsoft está construindo o sistema de identidade do futuro, um que conecta e permite que pessoas, organizações, aplicativos e até mesmo dispositivos inteligentes tomem decisões de acesso em tempo real com segurança. Ele começa com o Azure Active Directory (AD), que se estende além do gerenciamento da proteção e do acesso para agora auxiliar os processos do cliente nos métodos de colaboração externa.
O Microsoft Teams Connect é executado nessa infraestrutura de confiança; cada usuário e cada pedido de acesso é protegido através da nossa plataforma de identidade. E agora, a colaboração segura e confiável entre os limites pode ser estabelecida em questão de minutos.
Temos o prazer de anunciar no Ignite duas atualizações no Teams Connect que ajudam a remover ainda mais barreiras e criar um ecossistema sem limites.
O Teams Shared Channels permite que os usuários convidem uma equipa externa para entrar em um canal, agendar uma reunião de canal compartilhada e colaborar em arquivos.
O Chat com Teams permite que os usuários conversem sem dificuldade com pessoas fora de uma rede corporativa. Os usuários do Teams que estiverem no trabalho poderão conversar com qualquer usuário do Teams com um endereço de e-mail ou número de telefone pessoal da Microsoft e permanecer dentro dos protocolos de segurança e conformidade de sua organização.
Isso significa que os funcionários de várias empresas podem colaborar como uma equipe estendida e receber apenas o acesso correto necessário para fazer o trabalho.
Continuação da história
As principais áreas de foco que acabamos de revisar são a ponta do iceberg quando se trata dos novos produtos e atualizações que estamos revelando no Ignite. Outras novidades dignas de nota incluem:
Microsoft Loop – um novo aplicativo que transita livremente entre aplicativos, permitindo que as equipes pensem, planejem e criem em conjunto. Você pode organizar tudo o que precisa para o seu projeto (arquivos, links e dados de outros aplicativos) em um único espaço de trabalho. É fácil usar componentes portáteis para concluir o trabalho no chat, em reuniões ou documentos sabendo que o conteúdo fica sempre sincronizado.
A Microsoft Customer Experience Platform, uma solução de marketing que coloca as organizações no controle dos dados de seus clientes para personalizar, automatizar e orquestrar as jornadas do cliente.
Contexto IQ – um conjunto de recursos que integrará ainda mais colaboração, compartilhamento e comunicação no fluxo de trabalho entre o Dynamics 365, o Office 365 e o Teams.
Várias atualizações importantes no Azure, incluindo como estamos ajudando os clientes a gerenciar dados e aplicativos em ambientes híbridos e de várias nuvens com o Azure Arc.
As novas e melhores soluções de segurança para pequenas empresas com o Defender for Business.
[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Por: Frank X. Shaw, vice-presidente corporativo – Microsoft[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Estamos trazendo um tema que muitas vezes causa confusão pela sua definição, então para começar deixamos aqui uma nota muito importante: A Inteligência Artificial não é só uma única coisa.
A inteligência artificial é uma junção de muitas tecnologias diferentes que juntas trabalham para permitir que as máquinas encontrem, compreendam, atuem e aprendam com níveis de inteligência semelhantes aos dos humanos. Com seus sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, a Inteligência Artificial pode “aprender por si mesmas”.
As tecnologias como aprendizado de máquina, que já vimos por aqui e processamento de linguagem natural fazem parte do cenário de AI. Cada uma dessas tecnologias está evoluindo ao longo dos tempos em seu próprio caminho e ritmo, porém quando aplicado em combinação com dados, análises e automação, ajudam empresas a atingirem seus objetivos.
Definindo a inteligência artificial como “limitada” e “geral”.
A Inteligência Artificial limitada (ou “fraca”), na maior parte que experimentamos no dia vem dela, que realiza uma única tarefa ou um conjunto de tarefas intimamente relacionadas. Alguns exemplos incluem:
Aplicativos meteorológicos
Assistentes digitais
Software que analisa dados com a função de otimizar uma determinada negócios
Quando aplicada corretamente a Inteligência Artificial limitada tem o poder de transformar e influenciar a forma como trabalhamos e vivemos, assim como faz já atualmente em muitos casos.
Já Inteligência Artificial geral (ou “forte”) é mais parecida com o que você vê em filmes de ficção científica, onde as máquinas sensíveis emulam a inteligência humana. Por mais que as máquinas executem algumas tarefas melhor do que os seres humanos, um exemplo seria o processamento de dados, essa visão igual aos do cinema ainda não existe. Por esse motivo a colaboração entre máquina e homem é muito importante, atualmente a Inteligência Artificial não é uma subtituição e sim uma extensão das capacidades humanas, e continuará sendo.
Conhecendo as tecnologias por trás da IA
Existem algumas tecnologias que são a junção da Inteligência Artificial que juntas contribuem para que ela evolua e cresça.
Machine Learning
Como já vimos anteriormente dispensa apresentação. Com ML ao invés de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, fazemos com que a partir dos dados ela aprenda sozinha.
Deep Learning
O Deep Learning “treina” as máquinas para executarem atividades como se fossem humanos, dessa forma o sistema pode aprender como se defender de ataques sozinho, por exemplo.
O processo de aprendizado ocorre entre suas camadas de neurônios matemáticos, em que a informação é transmitida através de cada camada. Nesse modo, a saída da camada anterior é a entrada da posterior.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural visa ao estudo e à tentativa de reproduzir processos de desenvolvimento ligados ao funcionamento da linguagem humana. Para isso, emprega softwares, programação e outras soluções.
Por meio do PLN, as máquinas podem compreender melhor os textos, isso envolve: o reconhecimento de contexto, extração de informações, desenvolvimento de resumos etc. Também é possível compor textos partindo de dados obtidos por computadores, um exemplo é quando você está em sua rede socias, os algoritmos podem buscar padrões em postagens para compreender como os clientes se sentem em relação a marca e produto.
Por que a IA é importante?
Com o aumento rápido de dados e à maturidade de outras inovações no processamento em nuvem e na capacidade computacional, o reconhecimento da Inteligência Artificial está crescendo mais rápido do que nunca. Com esses facilitadores as organizações estão começando a notar como a Inteligência Artificial pode multiplicar o valor para eles.
As empresas que se expandem com a Inteligência Artificial veem o retorno triplicar em comparação com aquelas que estão presas na fase-piloto. Essa capacidade de autoaprendizagem e auto-otimização significa que a Inteligência Artificial integra benefícios ao negócio que gera.
A Inteligência Artificial além de ajudar as empresas a se adaptarem rapidamente, com um fluxo constante de insights para impulsionar a inovação, também oferecem vantagem competitiva em um mundo de constante mudança.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]