Muitas organizações têm investido significativamente na inteligência artificial; uma prova disso é que 65% das empresas globais aumentaram seus orçamentos destinados à IA, de acordo com o “Estudo Talent Trends 2024”, da Randstad. Com esse crescimento das tecnologias, todo mundo, e não só profissionais de TI, devem estar atualizados e se familiarizar com alguns conceitos presentes no cotidiano.
“O conhecimento em IA permite que as pessoas entendam melhor as tendências tecnológicas e participem ativamente da inovação em suas áreas, implementando soluções que aumentam a eficiência e a produtividade”, comenta a gerente de marketing na Higlobe, fintech de pagamentos para profissionais brasileiros que trabalham remotamente para os EUA, Samyra Ramos.
Pensando nisso, a especialista compartilha três termos mais utilizados no mundo da inteligência artificial que todos precisam conhecer. Confira:
1. Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
Machine Learning (ML) é um subcampo da Inteligência Artificial focado em permitir que sistemas computacionais aprendam a partir de dados. Em vez de serem programados explicitamente para executar tarefas específicas, os modelos de ML identificam padrões nos dados que recebem e fazem previsões ou decisões baseadas neles.
Na prática, o ML atua no reconhecimento de voz, recomendação de produtos (como em plataformas de e-commerce), na filtragem de e-mails (classificação do que é importante e o que é spam), nos chatbots (analisando o histórico de conversas e entendendo os pedidos), combate de golpes em sistema de pagamentos (aprende o histórico de consumo do cliente para analisar comportamento fora do comum), entre outros.
2. Deep Learning (Aprendizado Profundo)
Deep Learning é um subsetor de Machine Learning que utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas, inspiradas na estrutura do cérebro humano. Essas redes são capazes de modelar relações complexas nos dados, destacando-se em reconhecimento de imagem e vídeo (classificação, detecção de objetos, segmentação), processamento de linguagem natural (tradução, geração de texto, análise de sentimento) e em jogos e simulações, em que a IA pode superar humanos em desafios como xadrez e Go. Essa tecnologia tem impulsionado significativamente os avanços em inteligência artificial na última década.
3. Natural Language Processing (NLP, ou Processamento de Linguagem Natural)
O processamento de linguagem natural (NLP) se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana. Seu objetivo é capacitar máquinas a compreender, interpretar e responder de forma útil e natural às tentativas de comunicação.
As aplicações principais do NLP incluem desenvolvimento de chatbots e assistentes virtuais, como Siri, Alexa e Google Assistant; análise de sentimentos para identificação de opiniões e emoções em textos; e tradução automática para conversão de texto entre idiomas, exemplificado pelo Google Translate. Para alcançar esses objetivos, o NLP utiliza técnicas como linguística computacional, aprendizado de máquina e redes neurais profundas.
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