{"id":2349,"date":"2022-02-04T00:00:00","date_gmt":"2022-02-04T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/insight\/inteligencia-artificial-da-ficcao-cientifica-ao-nosso-dia-a-dia\/"},"modified":"2026-06-04T18:15:25","modified_gmt":"2026-06-04T21:15:25","slug":"inteligencia-artificial-da-ficcao-cientifica-ao-nosso-dia-a-dia","status":"publish","type":"insight","link":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/insight\/inteligencia-artificial-da-ficcao-cientifica-ao-nosso-dia-a-dia\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial: da fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica ao nosso dia a dia"},"content":{"rendered":"
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Intelig\u00eancia Artificial (IA) \u00e9 \u00e1rea f\u00e9rtil da fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, seja na literatura \u2013 com cl\u00e1ssicos como \u2018Eu, Rob\u00f4\u2019, de Isaac Asimov de 1968; seja no cinema \u2013 com \u2018O Exterminador do Futuro\u2019, de James Cameron da d\u00e9cada de oitenta); ou \u2018Her\u2019, de Spike Jonze j\u00e1 em 2013, entre v\u00e1rios outros exemplos.<\/p>\n

Muitas vezes, na fic\u00e7\u00e3o, uma forma de Intelig\u00eancia Artificial consegue dom\u00ednio sobre os humanos, o que representa uma perspectiva n\u00e3o muito animadora para n\u00f3s. Ao mesmo tempo em que a IA era explorada para o entretenimento, ela se desenvolvia a passos largos na Academia.<\/p>\n

A IA foi definida formalmente apenas em 1956 e, de acordo com Kaufman (2016), algumas t\u00e9cnicas populares atualmente, como as Redes Neurais Artificiais, j\u00e1 vinham sendo desenvolvidas h\u00e1 duas d\u00e9cadas. Por\u00e9m, isto ficou quase totalmente restrito \u00e0s faculdades at\u00e9 a d\u00e9cada de 1980, quando as t\u00e9cnicas que se utilizavam do aprendizado baseado em dados (Machine Learning<\/em>) se tornaram o foco dos pesquisadores.<\/p>\n

\"Ebook<\/a><\/p>\n

E isso ocorreu em paralelo com outras grandes transforma\u00e7\u00f5es, como a informatiza\u00e7\u00e3o das empresas e, em seguida, a populariza\u00e7\u00e3o da internet e dos celulares \u2013 o que fez com que as organiza\u00e7\u00f5es detivessem uma grande quantidade de dados, habilitando todo o desenvolvimento tecnol\u00f3gico que vivenciamos hoje.<\/p>\n

Mas, como a intelig\u00eancia artificial vem se inserindo no dia a dia das pessoas e dos neg\u00f3cios?<\/p>\n

Intelig\u00eancia Artificial no cotidiano<\/strong><\/h2>\n

Todo esse contexto causou grandes mudan\u00e7as em nosso dia a dia, e a IA \u00e9 parte essencial nessas transforma\u00e7\u00f5es, mesmo que n\u00e3o percebamos: em uma simples busca na internet, uma IA tenta prever o que queremos escrever e, em seguida, prioriza os resultados que vemos; nos e-mails que recebemos, que s\u00f3 chegam \u00e0 nossa caixa de entrada ap\u00f3s passarem por um filtro de SPAMs.<\/p>\n

Tamb\u00e9m encontramos Intelig\u00eancia Artificial na ordena\u00e7\u00e3o dos posts no feed das redes sociais; nos filmes, s\u00e9ries e m\u00fasicas que nos s\u00e3o sugeridos por meio de plataformas de conte\u00fado como Netflix e Spotify; na sugest\u00e3o de produtos em\u00a0e-commerces<\/em>\u00a0ou propagandas em sites diversos; nos pagamentos que fazemos, seja nos e-commerces ou nas maquinetas de cart\u00e3o de cr\u00e9dito, que passam por detectores de fraudes.<\/p>\n

E n\u00e3o acaba a\u00ed! O controle de acesso a smartphones e aplicativos, al\u00e9m de caixas eletr\u00f4nicos de grandes bancos, j\u00e1 fazem amplo uso de biometria. Na entrada de estacionamentos ou em ped\u00e1gios, a placa de nossos carros s\u00e3o lidas automaticamente por meio de Vis\u00e3o Computacional.<\/p>\n

Mais recentemente, os assistentes digitais, como a Siri nos celulares Apple, e Alexa nas resid\u00eancias, s\u00e3o capazes de dialogar conosco por meio de Processamento de Linguagem Natural. E muito mais! Da sugest\u00e3o de a\u00e7\u00f5es nas empresas de investimento \u00e0 previs\u00e3o do tempo, de rob\u00f4s de limpeza a carros aut\u00f4nomos, a IA j\u00e1 molda o nosso dia a dia e o n\u00famero de aplica\u00e7\u00f5es cresce cada vez mais.<\/p>\n

Conhe\u00e7a 8 termos comuns de IA<\/strong><\/h2>\n

Intelig\u00eancia Artificial\u00a0 (IA)<\/strong><\/h3>\n

\u00c1rea da Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o que tem como objetivo criar sistemas computacionais que desempenhem tarefas espec\u00edficas, normalmente associadas ao intelecto humano. Classificamos como \u2018inteligente\u2019 se um sistema demonstra habilidades que associamos diretamente \u00e0 nossa intelig\u00eancia, como as habilidades de se comunicar, enxergar, movimentar-se, aprender e reconhecer padr\u00f5es, em geral.<\/p>\n

Data Science<\/strong><\/h3>\n

\u00c1rea interdisciplinar que visa a extra\u00e7\u00e3o de conhecimento e a obten\u00e7\u00e3o de\u00a0insights\u00a0<\/em>a partir de dados por meio do uso de matem\u00e1tica, estat\u00edstica, computa\u00e7\u00e3o e conhecimento do neg\u00f3cio. Envolve t\u00e9cnicas e processos necess\u00e1rios para todas as etapas, desde a obten\u00e7\u00e3o dos dados at\u00e9 a sua utiliza\u00e7\u00e3o em alto n\u00edvel, como em ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es importantes para os neg\u00f3cios e no\u00a0suporte \u00e0 tomada de decis\u00e3o<\/a>.<\/p>\n

QUEM J\u00c1 FAZ?<\/strong>\u00a0 Provedores de conte\u00fado, como Netflix e Spotify, al\u00e9m de redes sociais, como Facebook e Instagram, fazem uso intensivo de Machine Learning e Deep Learning na personaliza\u00e7\u00e3o do que \u00e9 exibido para os usu\u00e1rios, fazendo com que cada pessoa veja um conte\u00fado customizado e que o seu engajamento com o produto seja maximizado.<\/p>\n

Machine Learning (ML)<\/strong><\/h3>\n

\u00c1rea da IA que prov\u00ea \u00e0s m\u00e1quinas a capacidade de aprender a partir de dados hist\u00f3ricos de um determinado problema ou por meio da pr\u00f3pria experi\u00eancia, ou seja, sem a necessidade de dar instru\u00e7\u00f5es espec\u00edficas ao computador para que ele resolva o problema. O aprendizado se d\u00e1 principalmente por meio da aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas ou de modelos inspirados no c\u00e9rebro humano, como as Redes Neurais Artificiais (RNAs).<\/p>\n

Deep Learning<\/strong><\/h3>\n

\u00c1rea de ML baseada nas RNAs e que se desenvolveu principalmente nos \u00faltimos dez anos. A DL ficou popular em 2016, quando uma m\u00e1quina desenvolvida pela empresa DeepMind venceu um campe\u00e3o do jogo de estrat\u00e9gia Go. A DL \u00e9 capaz de aprender padr\u00f5es sutis de problemas complexos a partir de grandes bases de dados (Big Data) e do uso de Redes Neurais Artificiais muito grandes, conhecidas como profundas (Deep<\/em>), demandando de computa\u00e7\u00e3o intensiva para sua execu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

QUEM J\u00c1 FAZ?\u00a0<\/strong>Provedores de conte\u00fado, como Netflix e Spotify, al\u00e9m de redes sociais, como Facebook e Instagram, fazem uso intensivo de ML e DL na personaliza\u00e7\u00e3o do que \u00e9 exibido para os usu\u00e1rios, fazendo com que cada pessoa veja um conte\u00fado customizado e que o seu engajamento com o produto seja maximizado.<\/p>\n

Processamento de Linguagem Natural (NLP)<\/strong><\/h3>\n

\u00c1rea da IA que possibilita \u00e0s m\u00e1quinas se comunicarem com humanos por meio das linguagens naturais, a partir de voz e texto. Isso habilita novas formas de intera\u00e7\u00e3o n\u00e3o baseadas em telas e toques, potencializando um grande n\u00famero de novas aplica\u00e7\u00f5es e intera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

QUEM J\u00c1 FAZ?<\/strong>\u00a0Os assistentes virtuais Alexa, da Amazon, Siri, da Apple, e Google Assistant conseguem entender e responder perguntas e pedidos dos seus usu\u00e1rios a partir de conversas com os mesmos, por meio de NLP.<\/p>\n

Vis\u00e3o Computacional<\/strong><\/h3>\n

\u00c1rea da IA que possibilita \u00e0s m\u00e1quinas o entendimento de cenas em alto n\u00edvel a partir de imagens e v\u00eddeos. Isso habilita a automa\u00e7\u00e3o ou o aux\u00edlio por meio de m\u00e1quinas em tarefas visuais, antes dependentes exclusivamente de humanos.<\/p>\n

QUEM J\u00c1 FAZ?\u00a0<\/strong>O Google Photos organiza as fotos de um usu\u00e1rio, baseando-se em quem est\u00e1 nelas ou em situa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, como fotos na praia ou na pr\u00e1tica de esportes. C\u00e2meras dos smartphones demarcam os rostos na imagem e algumas podem tirar fotos sozinhas, quando o usu\u00e1rio sorri.<\/p>\n

Data Analytics<\/strong><\/h3>\n

Data Analytics<\/em>, ou simplesmente\u00a0Analytics<\/em>, \u00e9 o nome dado ao conjunto de ferramentas, processos e t\u00e9cnicas para fazer an\u00e1lise de grande quantidade de dados, com o objetivo de extrair e visualizar informa\u00e7\u00f5es \u00fateis e mensur\u00e1veis para os diversos cen\u00e1rios encontrados nas empresas, como acompanhamento de fluxos e processos, por exemplo. Isto se d\u00e1 por meio da aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas da ci\u00eancia de dados, da estat\u00edstica, da computa\u00e7\u00e3o e da IA.<\/p>\n

Business Intelligence\u00a0 (BI)<\/strong><\/h3>\n

Compreende as tecnologias usadas por empresas para a visualiza\u00e7\u00e3o e a an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es que impactam diretamente nos neg\u00f3cios, a partir de uma estrat\u00e9gia direcionada por dados. Tem como objetivo melhorias na tomada de decis\u00f5es, redu\u00e7\u00e3o de custos, efici\u00eancia de mercado e aumento do lucro, entre outros.<\/p>\n

QUEM J\u00c1 FAZ?<\/strong>\u00a0A Uber usa BI para determinar v\u00e1rios aspectos essenciais de seus neg\u00f3cios, entre eles, o pre\u00e7o din\u00e2mico. Os algoritmos monitoram, em tempo real, as condi\u00e7\u00f5es de tr\u00e1fego, a disponibilidade de motoristas e a demanda, ajustando os pre\u00e7os \u00e0 medida que a demanda aumenta, a oferta diminui ou as condi\u00e7\u00f5es de tr\u00e2nsito mudam.<\/p>\n

A IA \u00e9 uma tecnologia amplamente difundida hoje, pois vem sendo desenvolvida ao longo de d\u00e9cadas e est\u00e1 pronta para impactar todas as \u00e1reas dos neg\u00f3cios na sociedade. Ainda nesse sentido, \u00e9 poss\u00edvel destacar como a pandemia acelerou o processo de transforma\u00e7\u00e3o digital nas organiza\u00e7\u00f5es, e agora, o\u00a0dom\u00ednio das novas tecnologias habilitadoras\u00a0<\/strong>\u00e9 fundamental para o entendimento e cria\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios que ir\u00e3o, al\u00e9m de existir, ter sucesso nesta nova era.\"\"<\/p>\n

Agora que voc\u00ea j\u00e1 sabe que a IA molda o nosso dia a dia,\u00a0l<\/strong>eia o nosso e-book:<\/b>\u00a0Intelig\u00eancia Artificial e seus impactos nos neg\u00f3cios<\/b><\/a>!<\/b><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":6906,"template":"","categories":[5],"tags":[315,354,316],"formato_insights":[],"class_list":["post-2349","insight","type-insight","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia","tag-data-science","tag-inteligencia-artificial","tag-machine-learning"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/insight\/2349","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/insight"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/types\/insight"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6906"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2349"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2349"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2349"},{"taxonomy":"formato_insights","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/formato_insights?post=2349"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}