25 exemplos práticos da transformação da IA nos setores

De acordo com uma pesquisa da McKinsey and Company, a IA está a caminho de automatizar até 30% das horas trabalhadas atualmente na economia dos EUA, além de exigir até 12 milhões de transições de carreira.

O impacto da IA vai além de meras estatísticas. Trata-se de entender e aproveitar essa ferramenta dinâmica para navegar em um mundo em que os insights orientados por dados não são mais um luxo, mas uma necessidade. Essa mudança de paradigma não afetará apenas os profissionais de áreas relacionadas a dados – todos os setores passarão por mudanças significativas.

Desde a complexidade da IA generativa em ferramentas como o ChatGPT até a explosão de aplicativos de inteligência de negócios, a revolução da IA está deixando sua marca – então vamos analisar exatamente como.

Por que usar IA?

Tanto para os profissionais de dados aspirantes quanto para os experientes, entender a IA não é apenas benéfico – é essencial para manter-se relevante, eficaz e competitivo à medida que a área de ciência de dados evolui rapidamente.

Seja no setor de saúde, finanças ou varejo, a capacidade da IA de lidar com rapidez e precisão com grandes quantidades de dados a torna uma ferramenta de valor inestimável. Da mesma forma, a IA permitiu que muitas organizações preparassem com eficácia sua infraestrutura de TI para o futuro, usando tudo, desde a análise preditiva com IA para segurança cibernética até a automação de relatórios atualizados e coleta de dados.

Espera-se que essa tecnologia contribua com até US$ 15,7 trilhões para a economia global até 2030, um vislumbre do impacto transformador em vários setores que as soluções de IA já estão tendo no mundo.

Ao automatizar tarefas de rotina, minimizar os erros humanos e otimizar a alocação de recursos, a IA reduz consideravelmente os custos. As empresas que utilizam a IA de forma eficaz geralmente obtêm uma vantagem competitiva, pois podem oferecer soluções mais inovadoras e econômicas e responder mais rapidamente às mudanças do mercado.

Por que aprender IA com a DataCamp?

Para ajudá-lo a começar, o DataCamp oferece uma plataforma acessível e avançada que permite que novos alunos e veteranos experientes aprendam IA do zero. Com foco no aprendizado prático, a DataCamp preenche a lacuna entre o conhecimento teórico e a aplicação no mundo real.

• Programa abrangente: a DataCamp oferece uma ampla gama de cursos que abrangem vários aspectos da IA, desde princípios básicos até aplicativos avançados.
• Competências relevantes para o setor: a plataforma garante que os alunos adquiram habilidades muito valorizadas no setor, tornando-os aptos para o trabalho.
• Experiência de aprendizado interativo: os cursos interativos da DataCamp tornam o aprendizado envolvente e eficaz, com feedback imediato e exemplos reais.
• Flexibilidade e acessibilidade: com fácil acesso online, os alunos podem progredir no próprio ritmo e conveniência, conciliando o aprendizado com sua agenda atual.
• Comunidade e apoio: a DataCamp oferece uma comunidade de apoio e recursos, ajudando os alunos a se tornarem proficientes em IA.

Exemplos de IA no comércio eletrônico

Na integração de soluções de IA no setor de comércio eletrônico, há muitos casos de uso que já estão sendo implementados em todo o setor. A taxa de crescimento é bastante rápida, com a previsão de que os gastos globais em IA no comércio eletrônico cheguem a US$ 16,8 bilhões até 2030.

Nessa área, a aplicação da inteligência artificial abrange o marketing personalizado, as soluções automatizadas de atendimento ao cliente, a acessibilidade dos negócios e a segurança. Temos um artigo separado que aborda a IA generativa no comércio eletrônico, com mais detalhes.

1. Experiências de compras personalizadas

A IA é um componente essencial para transformar as experiências de compras em jornadas personalizadas para cada cliente. O uso de algoritmos avançados e soluções de ML permite selecionar recomendações de produtos altamente personalizadas, analisando o histórico de navegação, os padrões de compra e até mesmo as atividades do usuário nas redes sociais.

Nosso curso sobre Análise de cestas de compras em R abrange algumas das técnicas usadas para personalizar e visualizar sistemas de recomendação.

2. Assistentes com tecnologia de IA

Embora ainda não tenhamos chegado ao ponto em que a IA e a automação possam assumir completamente o controle quando se trata de atendimento ao cliente (como qualquer pessoa que já tenha usado um chatbot comum pode afirmar), a adoção crescente de assistentes virtuais automatizados está se tornando cada vez mais predominante.

Embora o principal caso de uso, no momento, seja a economia e a eficiência da empresa por meio de respostas automatizadas, essa aplicação é muito promissora. Esses chatbots servem como primeiro ponto de contato para consultas de clientes e apresentam respostas instantâneas a perguntas comuns sobre produtos, serviços e políticas. Você pode explorar como criar chatbots em Python com nosso curso online.

3. Criação rápida de sites

A IA pode aproveitar a análise de dados e sua capacidade de gerar conteúdo para ajudar pequenas empresas, como os proprietários de lojas de comércio eletrônico, a criar seu site desde o início. Mesmo usando os construtores de sites mais baratos, os empreendedores poderão criar sites completos e garantir uma marca coesa, tudo sem saber programar.

Embora a configuração de um site não tenha sido incrivelmente exigente em termos de conhecimento técnico há algum tempo, o verdadeiro potencial da IA nesse sentido está na possibilidade de adotar práticas recomendadas escalonáveis em todo o sistema, mesmo sem um mínimo de conhecimento técnico – algo que ainda não acontece.

4. Prevenção de fraudes

A inteligência artificial já está sendo usada para aumentar consideravelmente a segurança das plataformas de comércio eletrônico, identificando e evitando atividades fraudulentas. Os sistemas de IA conseguem detectar anomalias que podem indicar transações fraudulentas analisando padrões de compras, comportamentos de usuários e dados de transações.

As duas principais vantagens dessa tecnologia nesse sentido são a capacidade de reagir em tempo real e detectar discrepâncias sutis em fatores como tempos de transação, que a verificação humana muitas vezes não consegue detectar.

Há várias técnicas de detecção de fraudes, como classificadores de floresta aleatória e agrupamento por k médias, que são usadas na detecção de anomalias. Confira nosso curso sobre Detecção de fraudes em Python para saber mais.

Exemplos de IA na educação

A crescente integração da IA na educação está remodelando a experiência de ensino e aprendizagem. As aplicações da IA nesse domínio vão desde a redução dos encargos administrativos até a criação de conteúdo educacional dinâmico e a adaptação de experiências de aprendizagem personalizadas.

Além disso, a aplicação analítica da IA pode determinar quais fatores geram envolvimento dos alunos, dando aos professores e aos formuladores de políticas a capacidade de implementar soluções orientadas por dados em uma das áreas mais importantes da sociedade.

5. Automação administrativa

Potencialmente, uma das contribuições mais expressivas da IA para a educação é a automação de tarefas administrativas. Os sistemas de IA podem lidar com tarefas de rotina, como avaliação, controle de frequência e resposta a perguntas comuns dos alunos.

A redução dos custos é um benefício em termos de acessibilidade educacional, ao passo que a redução da carga de trabalho não essencial dos professores (que já trabalham em média 53 horas por semana, de acordo com a Rand Corporation) reduzirá as taxas de esgotamento na profissão, permitindo que os educadores se concentrem nas prioridades essenciais da profissão.

6. Criação de conteúdo inteligente

A inteligência artificial generativa está revolucionando a maneira como o conteúdo educacional pode ser desenvolvido e apresentado. "Conteúdo inteligente" refere-se a materiais de aprendizagem digital que são interativos, personalizáveis e adaptáveis a estilos de aprendizagem individuais.

Os materiais didáticos cuidadosamente adaptados ao programa, desde o ensino fundamental até cursos de nível universitário, juntamente com livros didáticos personalizados, guias de estudo e interfaces digitais interativas e envolventes, são apenas algumas das possíveis aplicações da IA generativa quando se trata de conteúdo educacional.

7. Aprendizagem personalizada

Talvez uma das aplicações mais impactantes da IA na educação seja a capacidade de proporcionar experiências de aprendizado personalizadas, e não apenas interativas, na sala de aula.

Com base nos dados de aprendizado dos alunos, esses sistemas podem personalizar a experiência de aprendizado para atender às necessidades de cada aluno, ajustando o ritmo do aprendizado, a complexidade das tarefas e até mesmo o estilo de ensino. Confira o assistente de IA DataLab da DataCamp e dê o próximo passo na jornada para desenvolver e monetizar seus conhecimentos em IA, ciência de dados e muito mais.

Exemplos de IA em gerenciamento de negócios

As três principais aplicações dos avanços tecnológicos no gerenciamento de negócios são a automação, tomadas de decisões mais orientada por dados e avanços nas relações com os clientes.

Embora as maneiras exatas como a inteligência artificial mudará uma empresa dependam principalmente do setor, o gerenciamento de negócios, independentemente do setor, continuará aproveitando essas ferramentas para aumentar a produtividade, a otimização e a previsão.

8. Automação de tarefas administrativas

A IA tem feito avanços expressivos na automação de tarefas administrativas que geralmente consomem muito tempo e são repetitivas. Por meio de softwares e aplicativos orientados por IA, as empresas podem simplificar os processos burocráticos, gerenciar a programação de forma eficiente e lidar com as operações de rotina do escritório com mais facilidade.

Nem precisamos nos limitar a uma grande empresa típica que funciona em um escritório; por exemplo, ferramentas como software para projetos de telhados, com recursos como previsão de preços, comparações de ofertas aprimoradas por IA e alertas automatizados quando o estoque está em baixa, permitem que os fornecedores confiem com eficácia na IA para o gerenciamento e, talvez, para a maior parte das tarefas administrativas do trabalho.

9. Tomadas de decisões aprimoradas

Ao processar grandes volumes de dados, a IA pode facilmente identificar tendências, prever resultados e apresentar recomendações orientadas por dados para estratégias de negócios, que são muito valiosas na análise de mercado, no planejamento financeiro e na eficiência operacional.

Quando se trata de planejamento estratégico e tomada de decisões, a IA oferece ferramentas poderosas para análise e insights de negócios. A utilização da análise preditiva e da modelagem avançada possibilita a avaliação avançada de riscos, o que é muito importante nos setores em que as condições de mercado são voláteis e mudam rapidamente.

10. Gestão de relacionamento com o cliente

A IA aprimorou consideravelmente os recursos dos sistemas de gestão de relacionamento com o cliente, ou CRM, e as empresas podem oferecer um atendimento ao cliente mais personalizado e eficaz utilizando a IA.

As ferramentas de CRM com IA podem analisar rapidamente os dados dos clientes, incluindo interações anteriores, preferências e comportamento de compra, para adaptar as comunicações e as recomendações. Essa personalização leva a uma maior satisfação e fidelidade do cliente.

IA na vida cotidiana

Como não podemos cobrir todas as maneiras pelas quais a IA está sendo integrada à nossa vida pessoal, vamos nos concentrar nos três casos de uso mais observados – casas inteligentes, veículos autônomos e entretenimento.

11. Casas inteligentes e IoT

A IA é um elemento fundamental na evolução da tecnologia das casas inteligentes e da Internet das Coisas, também conhecida como IoT.

Alguns exemplos de IA em casas inteligentes e IoT são dispositivos com tecnologia de IA, como termostatos, câmeras de segurança residencial e assistentes de voz que aprendem com nossos hábitos e preferências para automatizar tarefas, aumentar a segurança e melhorar a eficiência energética.

12. Veículos autônomos

Os veículos autônomos representam uma das aplicações mais empolgantes da IA, e esses carros e drones autônomos usam a IA para interpretar dados de sensores, tomar decisões e navegar com segurança.

Os algoritmos de IA processam grandes volumes de dados de câmeras, radares e sistemas LiDAR para entender o ambiente ao redor do veículo, prever as ações de outros usuários da estrada e ajudá-lo a tomar decisões em frações de segundo.

13. Entretenimento e mídia

Quando se trata de entretenimento e mídia, a IA desempenha um papel fundamental na formação de nossas experiências de visualização e audição.

Serviços de streaming como Netflix e Spotify usam sistemas de recomendação orientados por IA para analisar nossos hábitos de visualização e audição, considerando fatores como programas assistidos anteriormente, conteúdo de buscas e até mesmo o tempo gasto em determinados títulos para sugerir filmes, programas de TV e músicas cuidadosamente adaptados às nossas preferências exatas.

IA em navegação e logística

Um dos principais alvos dos recursos de IA para gerenciar e otimizar sistemas complexos, a aplicação dessa tecnologia em navegação e logística atualmente se concentra em garantir operações sustentáveis e econômicas.

14. GPS e otimização de rotas

Os algoritmos de IA analisam grandes volumes de dados, incluindo condições atuais de tráfego, padrões históricos de tráfego, fechamento de estradas e relatórios meteorológicos, para determinar as rotas mais eficientes, o que é muito benéfico para serviços de logística e entrega.

Ao considerar vários destinos e os requisitos específicos de diferentes cargas, a IA pode otimizar as rotas de entrega, levando a reduções expressivas no consumo de combustível e nos tempos de entrega.

15. Gerenciamento de tráfego

O impacto da IA vai além da otimização de rotas individuais, abrangendo sistemas de gerenciamento de tráfego mais amplos. Em áreas urbanas, onde o congestionamento é um desafio comum, os sistemas de IA analisam o tráfego em tempo real, usando dados de uma rede de câmeras, sensores e dispositivos GPS.

Esses sistemas podem identificar rapidamente padrões e prever congestionamentos, permitindo que os centros de controle de tráfego tomem medidas proativas, como ajustar a temporização dos semáforos, redirecionar o tráfego e disponibilizar informações em tempo real aos motoristas.

Exemplos de IA no setor de saúde

O impacto da IA na área da saúde é profundo e multifacetado, oferecendo avanços revolucionários no diagnóstico e na descoberta e desenvolvimento de medicamentos.

A tecnologia já alcançou uma precisão notável nos diagnósticos. Assim, não é de se admirar que o mercado global de saúde com IA seja uma das aplicações mais promissoras da inteligência artificial, com a projeção de movimentar quase US$ 188 bilhões até 2030 e chegar a uma taxa de crescimento anual composta de 37% de 2022 a 2030.

16. Detecção e diagnóstico de doenças

Utilizando algoritmos sofisticados e técnicas de aprendizagem profunda, a IA pode analisar imagens médicas, como raios X, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas, com precisão e velocidade notáveis. Essa capacidade permite a detecção precoce de condições e doenças, muitas vezes antes que manifestem sintomas expressivos.

17. Descoberta e desenvolvimento de medicamentos

Quando se trata de produtos farmacêuticos, a IA e a análise de big data estão acelerando consideravelmente o processo de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.

A IA pode analisar vastos bancos de dados de compostos químicos e simular suas interações com alvos biológicos, identificando, assim, candidatos potenciais a novos medicamentos com muito mais rapidez. Os algoritmos avançados também podem prever como diferentes medicamentos reagirão no corpo humano, o que ajuda a entender os possíveis efeitos colaterais e a eficácia no início do desenvolvimento.

IA em finanças

Desde o combate a fraudes com técnicas avançadas de detecção até o aprimoramento de avaliações de risco para decisões de empréstimo e crédito, a IA está na vanguarda das inovações financeiras, oferecendo um vislumbre de um futuro em que cada movimentação financeira é mais inteligente, rápida e sintonizada com as necessidades individuais.

18. Detecção de fraudes

A IA é fundamental na detecção e prevenção de fraudes financeiras, uma constante no setor financeiro. Um dos principais pontos fortes da IA na detecção de fraudes é sua capacidade de processar e analisar vários pontos de dados, como local da transação, valor, frequência e tipo de comerciante, para criar um entendimento detalhado do comportamento normal do cliente. Qualquer desvio dessa norma pode ser sinalizado para que haja mais investigação por humanos.

19. Avaliação de riscos

A análise de big data e a IA aprimoram consideravelmente o processo de tomada de decisões no contexto de aprovações de empréstimos e avaliações de crédito. Tradicionalmente, os processos de aprovação de empréstimos se baseavam muito em pontuações de crédito e critérios fixos, que muitas vezes ignoravam as nuances da situação financeira de um indivíduo.

Os algoritmos de IA, no entanto, podem analisar uma gama mais ampla de fatores, incluindo estabilidade da renda, padrões de gastos e até mesmo atividade nas redes sociais, para obter uma visão geral mais abrangente da saúde financeira de um candidato.

Isso, é claro, sem falar das aplicações práticas da IA para as pessoas em tudo, desde a criação de estratégias de reversão de riscos para negociação de opções até a análise de ações para candidatos a compra/venda. Mais uma vez, tanto as pessoas quanto as empresas têm aproveitado a capacidade da IA de examinar grandes volumes de dados e apresentar resultados tangíveis que podem ser utilizados de maneira adequada.

Exemplos de IA na agricultura

A adoção da IA na agricultura é um divisor de águas, marcando um salto expressivo na forma como cultivamos alimentos e gerenciamos os recursos naturais para sermos mais eficientes e sustentáveis e, ao mesmo tempo, estarmos mais sintonizados com o delicado equilíbrio da natureza.

As tecnologias de IA estão sendo empregadas em vários aspectos da agricultura, desde o monitoramento de culturas e do solo até a implantação da robótica agrícola. Vamos ver alguns exemplos importantes de IA para demonstrar isso.

20. Monitoramento de culturas e do solo

Os agricultores podem utilizar algoritmos orientados por IA para analisar dados de várias fontes, como imagens de satélite, sensores no campo e até mesmo drones.

Os sistemas de IA podem detectar deficiências de nutrientes, estresse hídrico, infestações de pragas e doenças nas plantações em estágios iniciais, permitindo uma intervenção em tempo hábil, o que é crucial para evitar perdas nas plantações. Além disso, a IA permite uma análise precisa do solo, ajudando os agricultores a entender os níveis de umidade, o equilíbrio do pH e a concentração de nutrientes.

21. Robótica agrícola

A introdução da robótica na agricultura, impulsionada pela IA, está transformando rapidamente as operações agrícolas. Os robôs agrícolas estão sendo usados para várias tarefas, como plantio de sementes, remoção de ervas daninhas, colheita e até mesmo coleta de frutas.

Esses robôs são equipados com sensores e algoritmos de IA que lhes permitem navegar pelos campos, identificar plantações e executar tarefas com alta precisão e eficiência.

Exemplos de IA em marketing

A IA se tornou um componente crucial no setor de marketing, oferecendo ferramentas inovadoras para entender e envolver os consumidores de forma mais eficaz. A integração da IA nas estratégias de marketing permite que as empresas analisem o comportamento do consumidor e personalizem o conteúdo em uma escala sem precedentes.

22. Análise do comportamento do consumidor

As tecnologias de IA são excelentes na coleta e análise de grandes volumes de dados de consumidores, permitindo entender melhor o comportamento e as preferências dos consumidores.

Por meio de algoritmos de IA, os profissionais de marketing podem monitorar e interpretar padrões nas interações, compras e atividades online dos clientes, ajudando-os a entender os fatores que influenciam as decisões, as preferências e as tendências dos consumidores.

23. Personalização de conteúdo

As ferramentas com inteligência artificial e aprendizado de máquina permitem que os profissionais de marketing apresentem conteúdo personalizado aos consumidores com base em suas preferências e comportamentos exclusivos.

Além de analisar os dados, os profissionais de marketing podem consolidar todas essas informações em um único painel. Essa visão abrangente só foi possível com o advento de interfaces de usuário fáceis de usar para grandes modelos de linguagem, ou LLMs, e várias ferramentas derivadas de LLMs que agora costumam ser usadas em marketing.

Com base no histórico de navegação e no comportamento de compra, os sites de comércio eletrônico também usam a IA para mostrar aos usuários produtos pelos quais eles têm maior probabilidade de se interessar. No marketing por e-mail, a IA pode otimizar o conteúdo dos e-mails, as linhas de assunto e os horários de envio para cada destinatário, aumentando as chances de engajamento.

IA na segurança de dados

Os recursos de detecção de ameaças e monitoramento de rede da IA são essenciais para garantir medidas robustas de segurança cibernética, especialmente porque qualquer avanço expressivo na tecnologia leva à sua própria corrida armamentista de segurança.

24. Detecção e prevenção de ameaças

As medidas de segurança tradicionais geralmente dependem do reconhecimento de assinaturas de malwares conhecidos ou de padrões específicos de ameaças, que podem ser ineficazes contra ameaças novas ou em evolução. A IA aumenta consideravelmente a capacidade de detectar e prevenir ameaças cibernéticas.

Isso é conseguido com a adoção de uma abordagem mais proativa e dinâmica: a utilização dealgoritmos de aprendizado de máquina permite que os sistemas de IA analisem padrões e anomalias nos dados, identificando possíveis ameaças, mesmo que não tenham sido encontradas antes.

Esses sistemas de IA são treinados com vastos conjuntos de dados de incidentes de segurança cibernética, o que permite que aprendam e se adaptem às novas táticas dos invasores cibernéticos, incluindo a detecção de padrões de acesso incomuns, tráfego de rede suspeito ou anomalias no comportamento do usuário que possam indicar uma violação de segurança.

25. Monitoramento de rede

O monitoramento manual é impraticável e propenso a erros humanos em um ambiente em que os fluxos de dados são imensos e complexos, mas, com sua capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados em tempo real, a IA supera facilmente essas limitações.

A IA desempenha um papel crucial no monitoramento de rede, analisando continuamente o tráfego de dados para garantir a segurança e a integridade dos sistemas de informação.

Conclusão

A integração generalizada da IA ressalta uma mensagem clara para os profissionais de todos os setores: adaptar-se à IA e aproveitá-la é essencial para alcançar o crescimento e o sucesso.

A adoção da IA é fundamental para permanecer à frente, independentemente da área de atuação – seja ciência de dados, saúde, educação ou liderança empresarial. À medida que a IA continua evoluindo, promete abrir ainda mais caminhos para a inovação e o progresso, e seu potencial é limitado apenas por nossa imaginação e criatividade coletivas.

Então, o que está esperando? Confira o programa de competências Fundamentos de IA da DataCamp e você terá acesso a seis cursos que vão colocar você em uma posição privilegiada para aproveitar o entusiasmo com a IA e transformá-lo em fonte de renda.