Machine Learning pode integrar estratégias de negócio, indica o especialista em cibersegurança, Deyvid Sousa
O ano de 2022 marcou mais avanços no quesito Inteligência Artificial no Brasil. Agora, a expectativa é que, de forma conjunta, os investimentos das empresas do país em IA devem somar um total de US$ 504 milhões (cerca de R$ 2,6 bilhões) até o fim deste mês. É o que prevê uma estimativa da consultoria de tecnologia IDC compartilhada pela CNN Brasil, que sinaliza para um crescimento de 28% em relação ao ano anterior.
Machine Learning em ambiente corporativo
Nos últimos dois anos, o investimento em IA vem em uma crescente em todo o mundo, com a inclusão do Machine Learning. De acordo com informações do “2022 AI Index Annual Report”, publicado pelo Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), os aportes privados no sistema mais do que dobraram de 2020 para 2021 e chegam a US$ 95 bilhões (R$ 491,40 bilhões). Além disso, a inovação, composta por hardware e software, permite que máquinas e dispositivos aprendam com o funcionamento e passem a executar tarefas baseados na experiência adquirida.
Neste cenário, o especialista em cibersegurança, Deyvid Sousa, chama a atenção para a crescente utilização do ML (Machine Learning, na sigla em inglês – Engenharia de Aprendizado de Máquina, em português) no mercado corporativo e para os resultados que a ferramenta pode oferecer.
Sousa diz que é importante destacar que o ML é uma parte da chamada IA (Inteligência Artificial) dedicada ao entendimento e da construção de métodos para realização desse entendimento.
“De forma simplista, os dados são ‘entendidos’. As novas interações são projetadas com a respectiva performance sendo monitoradas e, posteriormente, os desvios corrigidos, o que promove avanço e refinamento ao longo do tempo.”
Oportunidades para o mercado corporativo
O head of cybersecurity acrescenta que, em primeiro lugar, o processo de ML se utiliza de dados para definir modelos e categorizar as decisões ou respectivas entregas. Sendo assim, com a explosão de dados recente, é possível observar mais aplicações.
A tecnologia tem modificado a forma como o mercado corporativo se relaciona com os seus clientes. O impacto é tamanho que chega até mesmo a setores mais conservadores como os bancos. Como comentou Cláudio Salituro, o Pix era um divisor de águas e isso está se concretizando, essa tecnologia veio para ficar a ponto da extinção do Doc até 2024.
“Grandes provedores de tecnologia promovem ferramentas para processar os dados de forma simplificada, permitindo que diferentes modelos de ML (supervisionado, esforço e não supervisionado) sejam adotados rapidamente.”
Estratégias de negócio
Há várias estratégias de negócio a partir do Machine Learning, revela o especialista. Ele diz que as aplicações são diferentes e promovem a melhora da experiência dos usuários. Neste quesito, apresenta itens associados e elencados conforme navegação. Além da “visão computacional, que possibilita que os carros autônomos reconheçam elementos para tomada de decisão, como uma frenagem de emergência”.
O ML pode ainda ser utilizado para uma série de tomadas de decisões. Neste caso, o segmento financeiro, com as modelagens de negócio, conta com uma ampla adoção de modelos de sucesso em ML.
Era digital
Isso porque, com a digitalização de informações que, até pouco tempo, estavam apenas no papel, modelos e aplicações de grande sucesso avançaram rapidamente em áreas como a medicina, por exemplo.
“Com isso, é possível tratar desafios como administração e estudo sobre aplicação de medicamentos ou, até mesmo, modelos para evitar doenças.”
Foguetes
Por fim, Deyvid Sousa, acredita que a identificação do ML deve se tornar cada vez mais evidente nos sistemas autônomos com foguetes capazes de pousar sozinhos, aviões e veículos que não precisam de pilotos:
“O ML deve facilitar diversos elementos da vida cotidiana, como diagnósticos, ofertas e sentenças jurídicas, por exemplo, que poderão ser promulgadas pelos modelos desenvolvidos.”
*Foto: Reprodução
