O que é computação de IA?

Esse processo, que é fundamental para muitas tecnologias de ponta como IA generativa, edge computing e a Internet das Coisas (IoT), depende do desenvolvimento de modelos de IA por meio do treinamento de um algoritmo com grandes conjuntos de dados.

Nos últimos anos, a IA se tornou, sem dúvida, a tecnologia mais transformadora do nosso tempo, sustentando avanços em diversos setores, como tecnologia, finanças, saúde, varejo, entretenimento e muito mais. A computação de IA e os sistemas e processos que a viabilizam estão no centro de muitas dessas transformações.

A computação de IA possui diversas aplicações no mundo real, e o mercado para seus serviços está crescendo exponencialmente. Segundo a Forbes, 64% das empresas em 2024 disseram esperar que a IA aumente a produtividade, com previsão de que seu mercado atinja impressionantes USD 407 bilhões até 2027¹.

Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem a forma como as pessoas aprendem e desenvolvem muitas das mesmas habilidades, incluindo resolução de problemas e tomada de decisões. 

As aplicações que usam IA conseguem ver e identificar objetos, compreender e responder a prompts de linguagem humana, fazer recomendações a usuários e especialistas e muito, muito mais. A computação de IA sustenta os processos que tornam possíveis a IA e suas diversas aplicações.

O aprendizado de máquina (ML) é o processo de criação de modelos de IA por meio do treinamento de algoritmos para fazer previsões ou tomar decisões com base em dados. ML abrange uma ampla variedade de técnicas que permitem que computadores aprendam e façam inferências a partir de dados sem serem explicitamente programados para tarefas específicas. Um modelo de IA é um programa treinado com um conjunto de dados para reconhecer certos padrões e tomar decisões sobre eles sem assistência humana.

A computação de IA depende fortemente de dois conceitos que são importantes compreender antes de considerar a tecnologia para um caso de uso empresarial: redes neurais e deep learning.

As redes neurais são programas de aprendizado de máquina treinados para tomar decisões de maneira semelhante aos seres humanos. No cérebro humano, os neurônios biológicos cooperam para identificar fenômenos, considerar opções e chegar a uma decisão. As redes neurais imitam esse processo por meio de uma rede composta por nós, neurônios artificiais (também conhecidos como camadas de input) e camadas de output.

Cada nó em uma rede neural está conectado a outros. Se o output de qualquer nó individual ultrapassa um valor específico, ele é ativado, enviando suas informações para outra camada da rede. Dessa forma, os dados passam pelas camadas da rede, permitindo que a rede neural funcione de maneira semelhante ao cérebro humano.

O deep learning, um subconjunto do aprendizado de máquina, utiliza redes neurais compostas por muitas camadas, também conhecidas como redes neurais profundas, para simular o processo de tomada de decisões humanas. As redes neurais profundas são formadas por uma camada de input e uma camada de output, além de centenas de camadas ocultas, o que as diferencia das redes neurais padrão (que geralmente possuem apenas uma ou duas camadas ocultas).

As múltiplas camadas de uma rede neural profunda impulsionam um processo conhecido como aprendizado não supervisionado, que capacita as máquinas a extrair informações de grandes conjuntos de dados não estruturados. O aprendizado não supervisionado tornou o aprendizado de máquina possível em larga escala e é ideal para muitas das tarefas mais complexas da computação de IA, como processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional, que envolvem a identificação rápida e precisa de padrões complexos em grandes volumes de dados.

O processo de computação de IA consiste em três etapas fundamentais: extração/carregamento/transformação (ETL), seleção de modelo de IA e análise de dados. Veja mais de perto cada etapa:

1. Extrair/carregar/transformar (ETL): cientistas de dados preparam um conjunto de dados por meio de um processo conhecido como extração/transformação/carregamento (ETL), um procedimento de integração de dados que combina, limpa e organiza dados de diversas fontes. Após a execução do ETL, os dados são armazenados em um data warehouse, data lake ou outro sistema de destino. O ETL prepara os dados para fluxos de trabalho de análise de dados e aprendizado de máquina, que são essenciais para a computação de IA e aplicações de IA. Pipelines de ETL são frequentemente usados para extrair e refinar dados de sistemas legados, limpar e melhorar a qualidade dos dados e torná-los mais consistentes.
2. Seleção do modelo de IA: a segunda etapa do processo de computação de IA é a escolha de um modelo de IA apropriado para a aplicação empresarial pretendida. Modelos diferentes são adequados para diferentes casos de uso empresarial. Perguntas que podem ajudar a escolher o modelo de IA certo incluem: em quais dados o modelo de IA foi treinado? Quem o desenvolveu? E que tipos de mecanismos de segurança ou proteções foram implementados?
3. Análise de dados: a etapa de análise de dados, também conhecida como inferência, é a última etapa do processo de computação de IA. Nessa fase, cientistas de dados processam os dados por meio do modelo de IA escolhido para gerar insights práticos e inteligência de negócios. Esta é a etapa mais crítica do processo de computação de IA, pois é o momento em que a computação de IA entrega seu valor empresarial à organização.

As unidades de processamento gráfico (GPUs) tornaram-se um componente essencial da computação de IA desde que a NVIDIA construiu a primeira em 1999. Inicialmente desenvolvidas para acelerar gráficos e processamento de imagem em computadores, as GPUs oferecem alto desempenho e capacidade de acelerar cálculos matemáticos e resolvê-los com mais rapidez do que os processadores tradicionais (CPUs). As GPUs ajudam a reduzir o tempo que um computador leva para executar mais de um programa, acelerando cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina.

Atualmente, as GPUs impulsionam muitas das principais aplicações de IA, como o supercomputador de IA nativo em nuvem Vela da IBM, que exige altas velocidades para treinar com conjuntos de dados cada vez maiores. Os modelos de IA são treinados e executados em GPUs de data centers, geralmente operados por empresas que realizam pesquisas científicas ou outras tarefas com alta demanda computacional.

Atualmente, um tipo específico de IA está gerando mais manchetes do que os outros: a IA generativa. Em diversos setores, a IA generativa, que pode criar texto, imagens, vídeos e outros conteúdos originais, está levando os casos de uso de IA a territórios novos e empolgantes.

A IA generativa tem sido responsável por muitos dos avanços recentes na computação de IA, incluindo o desenvolvimento do ChatGPT pela OpenAI da Microsoft em 2022. Ela oferece muitos benefícios de produtividade que as empresas modernas estão ansiosas para aplicar às suas necessidades de negócios. Segundo a McKinsey, um terço das organizações já usa IA generativa regularmente em pelo menos uma função empresarial².

O treinamento da IA generativa envolve a geração de modelos de deep learning que servem como base para diferentes tipos de aplicações de IA generativa. Os grandes modelos de linguagem (LLMs), uma categoria de modelos de base treinados com volumes imensos de dados, desempenham um papel importante. Também existem modelos de base conhecidos como modelos de base multimodais, ou simplesmente IA multimodal, que podem dar suporte à geração de múltiplos tipos de conteúdo.

A computação de IA é fundamental para as iniciativas de transformação digital de muitas empresas modernas bem-sucedidas, ajudando a integrar tecnologias digitais aos processos e operações existentes sem dificuldades. Veja a seguir cinco dos benefícios mais populares que a computação de IA traz para os negócios.

A IA ajuda a automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, aumentando a eficiência e reduzindo a sobrecarga dos colaboradores. Algumas das tarefas que ela pode ajudar a realizar incluem coleta e processamento de dados, reposição e rastreamento de estoque em armazéns, execução de tarefas repetitivas na fabricação e gerenciamento de sistemas e equipamentos remotos. A computação de IA desempenha um papel fundamental na liberação dos trabalhadores para se concentrarem em tarefas mais criativas e intensivas em habilidades.

A computação de IA pode oferecer suporte à tomada de decisões com insights poderosos extraídos dos dados ou automatizar completamente o processo decisório com base em seus próprios recursos de tomada de decisão baseada em dados. Com uma combinação de poder computacional, suporte e automação, a IA ajuda empresas de todos os tamanhos a tomar decisões mais inteligentes e responder a problemas complexos em tempo real, sem intervenção humana.

Diferente das pessoas, a IA não faz pausas para dormir, comer ou descansar. Está sempre ativa e sempre disponível. Ferramentas de IA como chatbots e assistentes virtuais ajudam as empresas a oferecer serviços aos clientes 24 horas por dia, 365 dias por ano. Em outras aplicações, como ferramentas de fabricação e gerenciamento de armazéns, a computação de IA ajuda a manter o controle de qualidade, os níveis de produção e a monitorar o inventário.

A computação de IA ajuda a reduzir a probabilidade de interrupções no trabalho causadas por erro humano. Desde auxiliar as pessoas com insights e suporte, até alertar equipes sobre possíveis problemas ou automatizar totalmente processos críticos, a computação de IA está na linha de frente da criação de processos de negócios mais eficientes e eficazes. E, graças à sua natureza flexível e adaptável, os modelos de IA podem aprender continuamente e se aprimorar, reduzindo ainda mais a chance de erro à medida que são expostos a novos dados.

A computação de IA ajuda a automatizar trabalhos perigosos, como desativação de munições ou reparo de equipamentos em condições remotas e perigosas. Por exemplo, drones com IA podem reparar um oleoduto em alto-mar ou um satélite em órbita, a milhares de quilômetros da Terra, onde é difícil e perigoso enviar um ser humano. Além disso, muitos veículos autônomos, como drones operados remotamente, carros e veículos militares, dependem fortemente da computação de IA para executar suas tarefas mais críticas.

Aqui estão alguns dos aplicativos de negócios mais interessantes que a computação de IA oferece. 

As plataformas de IA viabilizam a computação em nuvem de várias formas importantes. Principalmente, os sistemas de IA possuem fortes recursos de tomada de decisão, o que os torna ideais para ecossistemas de TI. Os provedores de nuvem usam IA para automatizar uma ampla gama de operações críticas em data centers. A IA ajuda a provisionar e escalar serviços, detectar problemas e identificar possíveis ameaças de cibersegurança.

À medida que os casos de uso da computação de IA aumentam com a introdução de novas aplicações impulsionadas por IA, como IoT e IA generativa, a IA em nuvem está se tornando rapidamente uma forma de incorporar serviços de IA em soluções corporativas. 

Uma das aplicações mais populares da computação de IA é o atendimento ao cliente, em que chatbots e assistentes virtuais lidam com perguntas, tíquetes de suporte e muito mais. As ferramentas de computação de IA dependem do processamento de linguagem natural (PLN) e da IA generativa para resolver os problemas dos clientes de forma rápida e completa. Além disso, ao contrário dos colaboradores, os chatbots e assistentes virtuais estão disponíveis 24 horas por dia, liberando os funcionários para tarefas mais adequadas.

Ferramentas de computação de IA, como algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e deep learning, conseguem identificar anomalias em transações e outras fontes de big data, ajudando as empresas a descobrir atividades criminosas em potencial. Os bancos, por exemplo, usam ferramentas de computação de IA para sinalizar padrões de gastos incomuns e logins de clientes de locais não reconhecidos. Além disso, as organizações que utilizam proteção contra fraudes aprimorada por IA conseguem detectar e responder a ameaças com mais facilidade, limitando seu impacto sobre os clientes.

Muitas empresas estão recorrendo cada vez mais à computação de IA para criar experiências mais personalizadas para os clientes e campanhas com maior probabilidade de ressoar com um público específico. Utilizando dados do histórico de compras e navegação dos clientes, a computação de IA pode recomendar produtos e serviços adaptados aos interesses individuais, em vez de a um grupo demográfico mais amplo.

Os departamentos de recursos humanos estão utilizando ferramentas de computação de IA para agilizar o processo de contratação. A computação de IA ajuda na otimização de recursos, incluindo a triagem de currículos e a correspondência entre candidatos e empregadores. Além disso, os sistemas de IA ajudam a automatizar etapas do processo seletivo, reduzindo o tempo necessário para informar os candidatos sobre o status de suas candidaturas.

A computação de IA está aprimorando os processos de desenvolvimento das aplicações mais inovadoras da atualidade. A geração de código com IA generativa pode encurtar o processo de codificação e acelerar a modernização de aplicações legadas. A computação de IA também está ajudando a impor consistência do código e reduzir a probabilidade de erro humano no processo de desenvolvimento.