Vivemos em uma era de inovação e mudança sem paralelo. Agora temos mais oportunidades para investigar como a IA pode ser usada para produzir conteúdo único e variado graças à IA generativa, ou GenAI. No entanto, a verdadeira revolução está esperando por você na próxima parada da jornada: a análise autônoma. Esta é uma nova classe de análise que pode interagir com o ambiente e aprender, adaptar-se e agir sem muita ajuda humana.
Todos os aspectos da sociedade podem beneficiar enormemente da análise autónoma, incluindo a melhoria da acessibilidade e da qualidade dos cuidados de saúde, a abordagem de questões ambientais, a resolução de acidentes e estrangulamentos relacionados com o transporte, a aceleração da excelência na produção, a promoção da equidade social e económica e muito mais.
Análise autônoma: o que é?
Vamos começar com algumas definições:
O processo de coleta, tratamento, avaliação e apresentação de dados para produzir conclusões e sugestões de escolhas é conhecido como análise tradicional. Para especificar os objetivos e procedimentos da análise e monitorar os resultados, é necessária a intervenção humana. A análise convencional é baseada em modelos e regras que precisam ser atualizados e modificados manualmente quando as condições comerciais, sociais, econômicas e de mercado mudam. Business intelligence, análise de regressão, regras de associação, clustering, segmentação, mineração de dados e aprendizado de máquina são alguns exemplos de aplicações analíticas tradicionais.
A IA que pode gerar novos dados ou conteúdos, incluindo texto, fotos, música, código e outros formatos, é conhecida como IA generativa ou GenAI. GenAI faz uso de modelos generativos, que podem amostrar novos dados a partir da distribuição de probabilidade dos dados nos quais são treinados após aprenderem sobre eles. GenAI é útil para muitas coisas, incluindo análise de dados, produção de conteúdo e aumento de dados.
A IA que é capaz de aprender com o ambiente, adaptar-se e tomar as melhores decisões com o mínimo de intervenção humana é chamada de análise autônoma. O aprendizado por reforço (RL) é uma base comum para análises autônomas. RL ganha conhecimento com feedback e experiência. As aplicações para análise autônoma incluem jogos complexos, robótica, carros autônomos e questões de otimização dinâmica.
Um tipo hipotético de inteligência artificial conhecido como inteligência artificial geral, ou AGI, é capaz de igualar ou exceder a inteligência humana em todos os campos e tarefas sem ser restringida por objetivos ou situações específicas. AGI é capaz de aprender com qualquer tipo de dados e experiências e aplicar o que aprendeu a situações novas e desconhecidas.
Um enorme avanço nas capacidades analíticas que era impensável há um ano foi possibilitado pela GenAI. O desenvolvimento de análises autônomas é ainda mais promissor para o avanço da meta da inteligência artificial geral (AGI), também conhecida como “superinteligência”. As seguintes vantagens são oferecidas pela análise autônoma:
Com base em dados e feedback, a análise autônoma pode identificar automaticamente as melhores práticas, estratégias e caminhos a seguir para alcançar os objetivos desejados. As regras e os pesos dos modelos de análise autônoma são atualizados e ajustados dinamicamente em resposta ao aprendizado e à adaptação.
Cenários operacionais complexos, dinâmicos e em constante mudança podem ser apoiados por análises autônomas. Quando as condições operacionais mudam, a análise autônoma pode se adaptar mais rapidamente para fornecer resultados e recomendações mais precisos e pertinentes.
Usando um processo de feedback em tempo real, a análise autônoma é capaz de aprender e se ajustar aos resultados de cada decisão tomada.
O ciclo de feedback na análise é fundamental para a análise autônoma. O ciclo de feedback analítico avalia os resultados analíticos (ou seja, compara os resultados esperados e reais), encontra e registra as lições aprendidas na avaliação do resultado e alimenta essas lições de volta nos modelos analíticos para atualizar e modificar automaticamente os pesos do modelo. Com a ajuda deste ciclo de feedback, os modelos analíticos autónomos podem ajustar os seus parâmetros e pesos em resposta a novas circunstâncias ambientais e operacionais, exigindo ao mesmo tempo menos intervenção humana. Eles também podem aprender com cada decisão e interação.
Além de reduzir o esforço humano e os erros e abrir novas oportunidades para a criação de valor operacional, de produto e de cliente, a análise autónoma também pode lidar com situações operacionais complexas e dinâmicas e fornecer resultados mais rápidos, mais precisos e mais relevantes.
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Quais casos de uso analítico autônomo existem?
Possivelmente, a melhor maneira de ver as possibilidades da análise autônoma é observar estes poucos casos de uso da indústria:
Monitoramento de dados de produção, detecção de anomalias, previsão de falhas e ajustes de parâmetros em tempo real são formas de otimizar o processo de fabricação.
Assistência médica: eleve o padrão de atendimento avaliando dados médicos, fazendo recomendações de tratamento personalizadas, diagnosticando doenças e orientando os pacientes sobre como proceder.
Varejo: use perfis e preferências de clientes para criar conteúdo personalizado, como e-mails, anúncios e postagens em mídias sociais, para melhorar a experiência do cliente. Ao examinar o feedback e o comportamento do consumidor, também pode aumentar a retenção de clientes e otimizar o plano de marketing.
Transporte: analisando dados de sensores, reconhecimento de objetos, planejamento de rotas e controle de ações, veículos autônomos podem ser viabilizados. Através de um fluxo de tráfego eficiente e da coordenação de veículos, também pode diminuir o congestionamento e os acidentes.
Agricultura: detecte pragas e doenças, preveja datas de colheita, monitore dados de plantas, solo e clima, e modifique fertilizantes e irrigação para maximizar o rendimento e a qualidade das colheitas.
Energia: Ao avaliar os dados da rede elétrica, prever a oferta e a procura, identificar erros e interrupções e gerir a geração e distribuição, a eficiência energética e a fiabilidade podem ser aumentadas.
Os dados e preferências dos viajantes podem ser usados para gerar recomendações personalizadas para hotéis, atividades e destinos, melhorando assim a sua experiência geral de viagem. Ao examinar informações e feedback sobre viagens, também é possível otimizar a programação de viagens e o plano de gastos.
Segurança: analise dados de rede, detecte ameaças e anomalias, antecipe vulnerabilidades e tome medidas preventivas para impedir e identificar ataques cibernéticos.
Cidades Inteligentes: maximizar o uso da infraestrutura e dos serviços urbanos, monitorando dados de câmeras, sensores e dispositivos de Internet das Coisas (IoT); identificação de padrões e emergências; previsão de tráfego e demanda; e modificando instantaneamente regras e parâmetros.
Hospitais inteligentes: elevam o nível de qualidade e eficiência dos cuidados de saúde, avaliando dados de wearables, dispositivos médicos e registos para diagnosticar doenças, sugerir tratamentos e dar aos pacientes atenção e feedback individualizados.
A produção inteligente refere-se ao aumento da produtividade e da qualidade da produção através da análise de dados de produtos, máquinas e processos; detecção de falhas e falhas; previsão de manutenção e desempenho; e controle de operação e ação.
Sinopse: Análise autônoma
Nossos olhos foram abertos para o incrível potencial da IA na produção de conteúdo único e variado por meio da GenAI. O próximo grande desenvolvimento em análise é a análise autónoma, um campo emergente que pode interagir com o seu entorno e aprender, adaptar-se e agir com pouca ajuda dos seres humanos.
O objetivo final da transformação digital é a análise autónoma, através da qual as empresas estabelecem uma cultura de aprendizagem e adaptação constantes, impulsionada pela IA e capacitada pelo ser humano. Esta cultura visa maximizar as interações entre IA e humanos e utiliza insights operacionais, de produtos e de clientes para gerar novos valores e oportunidades. Os desafios dinâmicos e complexos do século XXI não podem ser enfrentados pela análise tradicional, que se concentra na elaboração de relatórios e na otimização de casos de utilização específicos. Em vez disso, estamos a assistir ao nascimento de uma nova classe de análise que está menos preocupada com a otimização e mais com a aprendizagem e a adaptação.
Todas as facetas das nossas vidas, incluindo cuidados de saúde, educação, habitação, trabalho, entretenimento, segurança, equidade e ambiente, podem ser impactadas positivamente pela análise autónoma se formos minuciosos na identificação do problema que estamos a tentar resolver, dos resultados que esperamos alcançar e os KPIs e métricas que usaremos para avaliar o sucesso de nossos esforços.
