A inteligência artificial (IA) aplica análise avançada e técnicas baseadas em lógica – incluindo aprendizado de máquina – para interpretar eventos, dar suporte, automatizar decisões e executar ações.
Crie o maior impacto que seus clientes já tiveram através do Machine Learning e do desenvolvimento de softwares de Inteligência Artificial – alimentando, assim, a automação de projetos e permitindo novos modelos de negócios. Impulsione o engajamento dos clientes através da automação de tarefas, processamento de linguagem natural (NLP) e reconhecimento de fala.
Os economistas chamam isso de a quarta revolução industrial, marcada pela convergência de tecnologias digitais, físicas e biológicas — bagunçando as fronteiras das três áreas. E IA faz parte dessa próxima onda de inovação, trazendo grandes mudanças na maneira como pessoas e empresas se relacionam com tecnologia, compartilham dados e tomam decisões.
A Inteligência Artificial automatiza a aprendizagem repetitiva e a descoberta a partir dos dados.
Mas a inteligência artificial é diferente da automação robótica guiada por hardwares. Em vez de automatizar tarefas manuais, a IA realiza tarefas frequentes, volumosas e computadorizadas de modo confiável e sem fadiga. Para este tipo de automação, a interferência humana ainda é essencial na configuração do sistema e para fazer as perguntas certas.
A Inteligência Artificial encontra estruturas e regularidades nos dados para que o algoritmo adquira uma capacidade: ele se torna um classificador ou predicador. Assim como o algoritmo pode ensinar a si mesmo a jogar xadrez, ele pode ensinar a si mesmo quais produtos recomendar em seguida. E os modelos se adaptam quando recebem mais dados. Propagação retroativa é uma técnica de IA que permite que o modelo se ajuste, através de treinamento e com a entrada de novos dados, quando a primeira resposta não está totalmente correta.
A IA analisa mais dados, e em maior profundidade, usando redes neurais que possuem muitas camadas escondidas. Construir um sistema de detecção de fraudes com cinco camadas escondidas era quase impossível, alguns anos atrás.
Tudo isso mudou, com um poderio computacional impressionante e big data. Você precisa de muitos dados para treinar modelos de deep learning, porque eles aprendem diretamente com os dados: quanto mais dados você puder colocar neles, mais precisos eles se tornam.
A IA obtém o máximo dos dados. Quando algoritmos aprendem sozinhos, os dados em si podem se tornar propriedade intelectual. As respostas estão nos dados; você só precisa aplicar a Inteligência Artificial para extraí-las. Uma vez que o papel dos dados é mais importante do que nunca, eles podem criar uma vantagem competitiva. Se você possuir dados numa indústria competitiva, ainda que todos estiverem colocando técnicas semelhantes em prática, ganha quem tiver o melhor conjunto de dados.
1. Use a mineração de dados
Os algoritmos do aprendizado de máquinas representam a diferença entre cambalear no escuro e acumular, estruturar e ordenar grandes conjuntos de dados. Nós o ajudaremos a encontrar padrões aprofundados, que sirvam de base para suas buscas direcionadas a dados, e para prever as decisões mais inteligentes a serem tomadas em seu negócio.
2. Empregue o processamento de linguagem natural (NLP)
Faça seus serviços compreenderem a linguagem humana. Ajudaremos a criar aplicações que podem decifrar, interpretar e extrair o valor intrínseco a uma comunicação não estruturada. Use o NLP para estruturar os resultados de seus workflows.
3. Tire vantagem dos chatbots
SMBs e grandes empresas usam os chatbots (“robôs de conversa”) para iniciar vendas, coletar informações e automatizar o atendimento ao cliente. Chatbots podem auxiliar no uso de machine learning e IA para conduzir interações com os clientes, diminuir custos e impulsionar as vendas.
4. Aplique recursos de visão computacional
Ganhe insights através da análise de imagens e vídeos que você coleta desenvolvendo algoritmos a isso dedicados, e que podem servir a diferentes propósitos nos negócios. Nós criamos recursos customizados, que se utilizam da visão computacional para reconhecimento facial, análise médica de imagens e verificação biométrica, entre outras aplicações da busca visual e de identidade.
5. Utilize a ciência de dados em tempo real
Inteligência artificial e Machine learning proverão sua empresa com informações imediatamente acionáveis. Tenha acesso imediato a dados relevantes para o aumento de seus lucros, impulsione sua produtividade e reduza significativamente seus custos. A ciência de dados contribuirá com o aumento de sua receita através da otimização tecnológica, criando uma vantagem competitiva.
Nossas equipes trabalham com você para descobrir novos cenários, novas arquiteturas e oportunidades que ajudam sua empresa a competir em um mundo digital.
Nossas equipes trabalham com você para descobrir novos cenários, novas arquiteturas e oportunidades que ajudam
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