Como a AutoAI expande as capacidades das empresas graças à inteligência artificial

A inteligência artificial é o avanço científico que tem impacto em vários campos, facilitando os avanços na tecnologia e no desempenho económico. No entanto, o processo de criação e implantação de modelos utilizando inteligência artificial tem se mostrado mais difícil, o que tem sido um grande desafio para muitas organizações.

Bem-vindo AutoAI – uma abordagem revolucionária que trouxe inovação para facilitar a criação de modelos de inteligência artificial do início ao fim. Espera-se que a experiência da AutoAI proporcione às empresas existentes condições de igualdade na incorporação de métodos baseados na inteligência artificial. Centramo-nos especificamente nos benefícios da AutoAI enquanto ferramenta de inteligência artificial que permite às empresas disporem de capacidades de inteligência artificial, na sua importância, utilizações e potencialidades no futuro.

O que é a AutoAI?

AutoAI é uma abreviatura de Automated Artificial Intelligence (Inteligência Artificial Automatizada) e é um termo utilizado na IBM para descrever um conjunto de ferramentas e tecnologias que podem automatizar todo o processo de criação de modelos de inteligência artificial. Mesmo em aspectos como a preparação de dados, a criação de características, a seleção de modelos, a formação de modelos e a implementação de modelos, todos são bem tratados pela AutoAI, poupando aos cientistas de dados muito esforço na análise da informação.

Isto levou as empresas a utilizarem a AutoAI, o que lhes permite desenvolver modelos de inteligência artificial óptimos em tempo recorde e integrá-los no fluxo de trabalho quase imediatamente.

As vantagens da AutoAI para as empresas

Desenvolvimento acelerado da inteligência artificial

Sabe-se que a AutoAI ajuda a poupar uma quantidade considerável de tempo na criação de modelos de inteligência artificial. O ciclo de vida do desenvolvimento da inteligência artificial é um conjunto de fases pelas quais o paradigma de desenvolvimento tradicional geralmente passa, incluindo a recolha de dados, o pré-processamento de dados, a extração de características, a formação e a validação de modelos, que podem ser muito entediantes e computacionalmente exaustivas.

A AutoAI ajuda diretamente nestes procedimentos de execução – a sua aplicação nas empresas resulta numa formulação e implementação mais simplificadas de soluções de inteligência artificial.

Eficiência de custos

A criação de modelos de inteligência artificial requer frequentemente os serviços de cientistas de dados, o que pode ser dispendioso. A AutoAI elimina a maioria dos inputs intermédios, onde são necessários elevados níveis de input humano, o que tem um efeito benéfico nos custos laborais. Para além disso, os benefícios de tempos de desenvolvimento mais rápidos são as correspondentes poupanças no custo programado.

Precisão melhorada

A AutoAI também introduz outros conceitos essenciais, como a seleção de algoritmos, técnicas e ajustes para obter os melhores resultados no modelo. A AutoAI automatiza o processo de afinação de hiperparâmetros e de seleção de modelos para garantir que é implementado o melhor modelo disponível, o que traz sempre benefícios como uma elevada precisão em comparação com os modelos codificados manualmente.

Escalabilidade

As soluções de AutoAI são robustas, o que lhes permite lidar facilmente com a maioria dos dados que as empresas podem gerar à medida que crescem. Esta escalabilidade ajuda na manutenção de grandes volumes de dados e não causa problemas operacionais.

Acessibilidade

A acessibilidade é talvez um dos maiores pontos fortes e ganhos trazidos pela AutoAI. A Inteligência Artificial não é um domínio exclusivo de vários grandes conglomerados e empresas que possuem profissionais competentes em inteligência artificial, pois é muito possível e acessível para as empresas utilizarem esta tecnologia com interfaces mais simples e modelos automatizados. Esta democratização da inteligência artificial aumenta as hipóteses de mais organizações usufruírem das vantagens da vantagem relativa da inteligência artificial.

Principais utilizações da AutoAI nas empresas

Perceção e personalização do cliente

A AutoAI pode ser facilmente utilizada para analisar os dados recolhidos dos clientes para identificar padrões e tendências característicos de determinados grupos necessários para a publicidade direccionada. A definição de perfis de atitude cognitiva ajuda as empresas orientadas para o cliente a efetuar ajustes adicionais para satisfazer as necessidades específicas dos clientes, criando e mantendo a satisfação e a fidelidade dos clientes.

Manutenção preditiva

Os exemplos de indústrias em que a manutenção preditiva é valiosa para a redução de perdas associadas a paragens inesperadas de máquinas incluem as indústrias transformadoras e de transportes. Os modelos de AutoAI podem ser utilizados para prever as falhas do equipamento antes de estas ocorrerem, o que permite às organizações efetuar a revisão do equipamento antes da sua avaria, o que pode poupar muito dinheiro à empresa a longo prazo.

Deteção de fraudes

A AutoAI pode ajudar as instituições financeiras e os sítios de compras online a prevenir eficazmente a fraude no modo de verificação em tempo real. Os modelos da AutoAI podem analisar padrões de transacções e prever se uma determinada transação é fraudulenta.

Otimização da cadeia de abastecimento

A utilização mais conhecida da AutoAI está intimamente relacionada com vários elos da gestão da cadeia de abastecimento, incluindo o inventário, a previsão da procura e outros. Utilizando as metodologias de previsão da procura, bem como de gestão de stocks, diferentes empresas podem minimizar os desperdícios e os custos, bem como maximizar a entrega de produtos.

Recrutamento, formação e desenvolvimento, gestão do desempenho e recompensas

Existe o potencial de incorporar a AutoAI nas funções de recursos humanos para trabalhar como assistente nos vários processos envolvidos, como a seleção de currículos, avaliações de desempenho ou mesmo referências de funcionários.

Assim, os departamentos de recursos humanos podem beneficiar muito com a utilização de sistemas de inteligência artificial para poderem facilitar os processos relacionados com o recrutamento e a seleção, analisar os melhores desempenhos potenciais e utilizar dados para tomar decisões informadas para aumentar a satisfação e a rotatividade dos funcionários.

Como funciona a AutoAI

A AutoAI, portanto, é um conceito amplo que engloba várias soluções ancoradas num processo organizado de construção e implementação de inteligência artificial. Aqui está uma visão geral simplificada de como a AutoAI funciona:

Recolha e pré-processamento de dados

Começa com a aquisição de dados provenientes de uma variedade de fontes. Em seguida, a plataforma refina os dados para um estado mais útil e pronto para o treino do modelo. Esta etapa pode exigir que se lide com o ruído e as anomalias óbvias dos dados ou simplesmente com um ou mais dos seguintes aspectos – lidar com valores em falta, tratar dados numéricos e categóricos, normalizar dados e características que codificam variáveis categóricas.

Engenharia de características

A engenharia de características implica a extração de características, o que implica melhorar as definições das características utilizadas para aumentar o desempenho do modelo. A AutoAI ajuda neste processo, em que as características predefinidas são primeiro seleccionadas e depois redesenhadas para produzir previsões precisas.

Seleção e treino de modelos

O AutoAI utiliza vários algoritmos para analisar os vários modelos e decidir qual deles apresenta o melhor desempenho com base em parâmetros pré-determinados. O modelo selecionado é então treinado utilizando os dados pré-processados que foram desenvolvidos a partir dos processos de limpeza de dados. Esta etapa pode muitas vezes exigir a utilização de hiperparâmetros que são optimizados para produzir os melhores resultados para o modelo específico.

Validação e teste do modelo

Este conjunto de dados reabastecido é então oferecido ao modelo treinado e o desempenho do modelo é medido através de um conjunto de validação. As plataformas de AutoAI utilizam várias avaliações para definir a qualidade do modelo e oferecem estatísticas e visualizações de desempenho adicionais.

Implementação e monitorização

Depois de o modelo de inteligência artificial ter sido testado, o modelo é lançado na produção. As soluções de AutoAI específicas do domínio, regra geral, têm a opção de observar regularmente o funcionamento do modelo e a sua capacidade de fazer previsões correctas. As empresas também podem treinar novamente os modelos se estes estiverem de alguma forma distorcidos ou deixarem de ser exactos para serem utilizados como directrizes.

O futuro da AutoAI

Olhando para o futuro, a AutoAI é brilhante e vai ser ainda mais avançada com as tecnologias que ainda estão para vir. Eis algumas tendências e desenvolvimentos a que devemos estar atentos:

Integração com outras tecnologias

É de esperar que a AutoAI seja aplicada com outras tendências neotrópicas como a IoT, a cadeia de blocos e a computação de ponta. Essas integrações integrarão as empresas em tempo real e também melhorarão a tomada de decisões das empresas.

Maior personalização

Os próximos avanços apresentarão plataformas AutoAI refinadas com recursos alternativos para auto-otimização e ajuste fino adaptados aos requisitos distintos de vários setores. Assim, proporcionará flexibilidade que levará a uma melhor precisão e eficiência das soluções de inteligência artificial em diferentes sectores.

Maior capacidade de explicação

Os problemas associados à utilização de modelos de inteligência artificial incluem o facto de a maioria dos modelos ter uma complexidade elevada e ser normalmente difícil de explicar em termos claros. Os avanços subsequentes em AutoAI terão como objetivo tornar o modelo mais interpretável para os líderes empresariais e ajudá-los a compreender por que razão o modelo chegou a uma determinada decisão.

Maior acessibilidade

A AutoAI está ainda preparada para expandir o acesso e a adoção da inteligência artificial ainda mais, nivelando os campos de jogo para todas as organizações. Interfaces acessíveis, suporte absoluto e casos de negócios económicos garantem que mais organizações possam tirar partido da utilização da inteligência artificial.

Foco na inteligência artificial ética

Com o ritmo crescente da utilização da inteligência artificial, há um apelo a preocupações éticas. As estruturas de AutoAI bem sucedidas devem seguir os níveis adequados de inteligência artificial ética, ou seja, modelos isentos de preconceitos e a funcionalidade do modelo tornada aberta.