A Inteligência Artificial (IA) é um tópico cada vez mais presente no imaginário coletivo, que tem ganhado relevância em diversos âmbitos da nossa vida. Além disso, seus impactos no mundo profissional têm sido cada vez maiores.
Ainda assim, trata-se um tema técnico, de difícil compreensão e nem todo líder de setor corporativo tem esse conhecimento em profundidade. Afinal, o que significa IA e como ela pode tornar sua vida e sua empresa melhores? Quais serão os seus impactos no mercado de trabalho e no cotidiano das empresas?
O objetivo dessa publicação é te ajudar a participar da discussão sobre IA com maior propriedade. Trouxemos informações sobre aspectos técnicos do tema e os resultados das mais recentes pesquisas realizadas no mercado de trabalho, pela Thomson Reuters.
Com isso, você poderá contribuir mais ativamente com essa discussão e ajudar a sua empresa a sair na frente!
O que é Machine Learning?
O Machine Learning é um aspecto fundamental da IA, com foco no estudo de algoritmos. Ele permite que computadores entendam dados e relacione-os para performar certas tarefas. Usando uma variedade de dados, são encontrados padrões, que eventualmente podem ser usados para tomar decisões ou recomendações. Isso contrasta com os computadores tradicionais que precisam de instruções explícitas para a realização de cada tarefa. Por décadas, as máquinas precisavam ser ensinadas. Com a IA, elas aprendem.
O que Machine Learning significa para o seu cotidiano?
“Seu celular te conhece”.
Seu celular aprende que você volta do trabalho para a casa todos os dias às 17h15’. Baseado nessa informação, ele é capaz de prever quanto tempo você gastará no caminho para seu destino apenas analisando o dia em questão e o tráfego de automóveis que está acontecendo no momento. O Machine Learning também produz recomendações personalizadas, reconhecimento visual e de voz, e algumas outras aplicações que serão listadas a seguir.
O que é recuperação de dados?
A recuperação de dados usa informações que estão represadas para te ajudar a achar o que procura, quando quiser. Um mecanismo de busca como o Google usa estas informações, por exemplo. Esse tipo de informação é baseada em palavras ou frases usadas nas buscas, sendo ligadas a uma série de sites, dados, conteúdos e metadados que povoam a internet. São muitas coisas interligadas, mas a IA faz com que essa informação recuperada seja rápida e acessível para todos os usuários no planeta.
O que a recuperação de dados significa para o seu cotidiano?
Seu pedido – Alexa, a que horas o [restaurante favorito] abre? – é o primeiro passo para essa recuperação de dados. A Alexa (com uma pequena ajuda da plataforma de busca Bing) busca por informações represadas na internet para achar seu restaurante favorito, especificamente o mais próximo da sua localização atual, e acessa as informações sobre o horário de funcionamento desse estabelecimento. O dispositivo também tem de saber qual dia e horário são os atuais, para validar essa informação com firmeza para sua pergunta.
O que é o processamento de linguagem natural?
O processamento de linguagem natural foca no entendimento da linguagem humana – falada e escrita – e não uma linguagem robótica ou texto restritivo. O processamento de linguagem natural aplica algoritmos para extrair e analisar dados sobre linguagens de uma forma que seja compreensível a computadores.
Máquinas processarem quantidades enormes de dados – sendo capazes de minerá-las e organizá-las, além de entendê-las e traduzi-las – é imperativo.
O que o processamento de linguagem natural significa para o seu cotidiano?
Você não precisa ser bom em buscas booleanas (tipo de pesquisa que utiliza os operadores AND, OR e NOT na combinação de palavras-chave para adição, alternância ou negação) para ter bons resultados no Google.
O processamento de linguagem natural significa que quando você está procurando por uma nova academia através da palavra “academia”, seus resultados vão incluir lugares que são focados no universo fitness e não apenas lugares que tenham a palavra “academia” em seu nome. Comparando uma academia e um estúdio de crossfit, o Google entende que as palavras “crossfit” e “academia” têm significados semelhantes na busca.
Sua procura por resultados no Google não precisa ser totalmente exata (“academia ou crossfit ou fitness ou yoga”, por exemplo) para ter resultados exatos. Você precisa escrever como um humano, não como um robô. E com uma pequena ajuda do machine learning, seus resultados serão mais factíveis.
Isso também significa que quando você está procurando sobre algo muito específico, você não precisa usar palavras também específicas para achar precisamente o que procura. Basta ser algo aproximado.
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é um processo que procura por relações, correlações e padrões em grupos grandes de dados. Os sistemas tecnológicos conseguem reconhecer anomalias em dados em uma escala que seria impossível para humanos. Essa análise ajuda a prever resultados, achar potenciais erros e reconhecer tendências questionáveis, e a informação que deriva disso pode ser usada de várias maneiras.
O que a mineração de dados significa para o seu cotidiano?
Suas recomendações ficarão cada vez melhores.
Analisando padrões de pessoas que compram ou estão interessadas nos mesmos produtos que você, uma loja pode fazer sugestões relevantes baseadas nesses dados. O mesmo conceito se aplica às recomendações da Netflix ou algumas publicações patrocinadas no Facebook ou outros canais de mídia.
O impacto que a mineração de dados causa na sua vida também pode ser medido pela revisão de documentos. Ao invés de ler página por página, ver erro por erro, você pode apenas apertar “enter” e o trabalho está feito. Imagine a confiança que é ganha sabendo que nada passou ileso à revisão, já que computadores, ao contrário dos humanos, não apresentam cansaço visual ou fadiga por ficar olhando para documentos e telas o dia todo?
Qual a diferença entre dados estruturados e desestruturados?
Para colocar de uma maneira simples, dados estruturados são dados organizados. Podem ser referidos como dados quantitativos. São objetivos e fáceis de exportar para uma planilha do Microsoft Excel. O modo com que são organizados é consistente e facilmente identificável, o que faz a mineração de dados melhor. Dados estruturados também são menos complicados de analisar e distinguir.
Por outro lado, dados desestruturados são exatamente o oposto. Não são fáceis de exportar, armazenar ou organizar. E são a maioria dos dados que as organizações lidam diariamente. Isso inclui dados com muito texto, como relatórios, documentos do Microsoft Word, e-mails e páginas da web.
O que dados estruturados e desestruturados significam para o seu cotidiano?
Dados estruturados ajudaram a completar pesquisas por décadas.
E por conta da organização desses dados ser objetiva, você pode ter certeza que os resultados dispostos são os mais precisos possíveis. Anteriormente, falamos sobre seu restaurante favorito e o horário de funcionamento. Os dados estruturados são o que diz para a plataforma de busca que “Seg/Sex 6h às 22h” é um resultado válido para o horário de funcionamento, e não um código sem sentido que deve ser ignorado.
Até recentemente, dados desestruturados não eram tão fáceis de lidar como esse exemplo acima. Mas com os avanços na IA, as ferramentas analíticas ganharam mais poderes para extrair o máximo desse tipo de dado.
O que são dados limpos?
Todos os dados não são criados de forma igual. Dados limpos são mantidos da forma devida. Em outras palavras, dados incompletos, incorretos ou “ruins” são modificados ou removidos. Dados redundantes, seja porque são desestruturados ou vindos de muitas fontes, também podem enviesar resultados. Ter uma abordagem proativa e tirar um tempo para limpar dados pode consumir muito tempo. Mas todos que já gastaram horas mandando mensagens de boas festas, apenas para receber uma dúzia de e-mails retornados por conta de endereços inexistentes, podem dizer que dados limpos são um componente crítico para criar uma base correta de dados.
Indo um passo adiante, dados limpos também podem ser o resultado de mudança de processos na criação de dados. Essa disciplina na manutenção de arquivos e processamento de dados é chamada de governança de dados.
O que os dados limpos significam para o seu cotidiano?
Você pode confiar que está se baseando nos dados mais corretos para tomar as melhores decisões.
Tomar decisões importantes baseadas em um volume de informação falsa nunca termina bem. Ferramentas que utilizam um volume alto de dados limpos e estruturados irão produzir resultados mais confiáveis. Se sua decisão é escolher um lugar para jantar, as chances são baixas. Mas se você está contando com esses dados para determinar em qual mecânica você poderá comprar uma bateria de reserva, ou se a testemunha que você está contando no seu depoimento tem uma ficha criminal limpa, a qualidade dos dados é essencial.
O que a IA significa para sua empresa?
Todos esses conceitos e fatores se aplicam ao universo profissional e podem ser levados em consideração pelas ferramentas de busca, análise de dados e feedbacks nas quais funcionários de setores jurídicos, tributários, fiscais e de comércio exterior se baseiam diariamente.
As melhores tecnologias baseadas em IA precisam ser capazes de ler e entender o volume massivo de informações contidas no processo de comércio exterior, leis e entrega de obrigações fiscais. Armados com dados limpos e estruturados, esses funcionários e suas ferramentas de alta tecnologia podem entregar serviços com mais rapidez e confiança do que nunca. Essa é a promessa da IA.
Como isso tem sido percebido pelos profissionais?
Em junho e agosto de 2023, o Thomson Reuters Institute divulgou duas novas pesquisas que oferecem insights muito importantes sobre a percepção do mercado acerca dos potenciais impactos da IA.
A pesquisa divulgada pelo Thomson Reuters Institute em junho de 2023 revela o sentimento cautelosamente otimista de profissionais jurídicos, tributários e contábeis em relação à inteligência artificial (IA) generativa. Embora a maioria dos entrevistados reconheça o potencial da IA generativa para melhorar o trabalho nessas áreas, apenas 4% estão atualmente usando essa tecnologia em suas operações, enquanto 5% planejam fazê-lo.
A pesquisa destaca preocupações com riscos, incluindo privacidade, segurança e precisão, como os principais obstáculos à adoção generalizada da IA generativa. No entanto, 78% dos entrevistados acreditam que ferramentas de IA generativas podem aprimorar o trabalho jurídico ou contábil.
Acesse o artigo específico dessa pesquisa e o material completo clicando aqui.
Já o relatório "Future of Professionals" do Thomson Reuters Institute, divulgado em agosto de 2023, prevê um impacto transformacional da inteligência artificial (IA) generativa no trabalho profissional até 2028, com base em uma pesquisa com mais de 1.200 profissionais em nível internacional. O relatório destaca que 67% dos entrevistados acreditam que a IA terá um impacto significativo em suas profissões nos próximos cinco anos.
A produtividade e a melhoria da qualidade do aconselhamento são os principais motivadores para a adoção da IA, enquanto preocupações incluem a precisão, segurança de dados e ética. Além disso, o relatório aponta que a IA tem o potencial de aliviar o estresse no trabalho e melhorar a qualidade de vida dos profissionais.
Acesse uma análise mais detalhada e o relatório completo clicando aqui.
Por fim, A Thomson Reuters reitera seu compromisso de continuar investindo para integrar a IA em suas principais soluções de conteúdo e tecnologia. Saiba mais sobre como temos feito isso também no link acima.
