IA na prática

Como e onde são aplicados os conceitos de Integência Artficial, na prática

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Algumas aplicações na prática de Inteligência Artificial

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Amazon Go — Visão computacional em uma loja sem caixas

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O Algoritmo do Lucro: Estratégias de Preço Inteligente para o Mercado Volátil

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Stanley Black & Decker aposta na IA para traduzir documentos

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Transformando a Concessão de Crédito: O Impacto da IA na Análise de Risco

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Como a IBM prevê e combate a saída de colaboradores com análise preditiva

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CATEGORIAS DE IA

Aprendizado

A capacidade de processar enormes volumes dados aliado ao poder dos grandes modelos linguagem (Large Language Models) amplifica o uso IA criar uma habilidade aprendizado a partir da escritaNela, submetemos documentos para Inteligência Artificial, que adquire conhecimento necessário responder perguntas sobre conteúdo aprendeu.

Audição

Capacidade da Inteligência Artifical em reconhecer sons, processar e gerar uma série de resultados a partir da sua interpretação. Com esta capacidade intregrada a outras, como aprendizado, o diálogo ou geração de conteúdo, é possível lar a IA a interagir com humanos de forma natural através de uma interface de conversação natural por voz.

Compreensão

A capacidade da Inteligência Artificial em compreender textos e documentos, dando-lhe a habilidade de interpretar seu conteúdo, extrair informações tirar conclusões com base contexto, automatizando tarefas complexidade simples média que demandam interpretação.

Criação

A partir de uma enorme quantidade conteúdo em múltiplos formatos, como texto, áudio, fotos e vídeos submetidos para análise indexação, a IA Generativa gera conteúdos inéditos inspirados neste conhecimento adquirido.

Diálogo

A Capacidade de dialogar forma humanizada é uma das maiores contribuições da IA Generativa. Através do aprendizado com base em documentos e criação fluxos atendimento, nova geração chatbots está alterando a como empresas realizam seu atendimento.

Escrita

A capacidade da IA de escrever textos forma autônoma traz muitos benefícios para a produtividade. Com ela é possível automatizar criação conteúdo alta qualidade, com coerência e coesão, até mesmo um toque criatividade. Essa se aplica em diversas tarefas como na relatórios, redação e-mails, elaboração documentos pequisa técnicos.

Execução

A integração entre soluções de RPA (Automação de Processos Robóticos) e soluções de IA (Inteligência Artificial) permite que os robôs de software executem ações mais inteligentes com apoio da IA. Isso significa que a IA pode analisar informações e tomar decisões, enquanto o RPA executa as operações, consultando ou atualizando dados nos sistemas. Com isso, os resultados produzidos pela IA são imputados nos sistemas de forma automatizada, aumentando a eficiência e a precisão dos processos.

Leitura

Por meio da leitura, a IA expande sua capacidade de interpretação de texto ao compreender o sentido do que está escrito e extrair informações do conteúdo. A partir desse entendimento, a IA pode responder às informações interpretadas, avaliar o sentimento expresso no texto, traduzir para outras línguas e sugerir correções ao que foi redigido.

Mineração

Soluções de mineração trazem insights importantes a respeito tarefas repetitivas que são realizadas na organização e como os processos negócio se comportam, servindo soluções relevantes para o redesenho automação processos.

Operação

Uso da Inteligência Artificial em fábricas e atividades manuais através de tecnologias visão computacional, predição tomada decisão permite cada vez mais o incremento habilidades robotizações físicas.

Orquestração

Soluções de BPMS estruturam, padronizam, coordenam e distribuem o trabalho ao longo de um processo, orquestrando a interação entre atividades humanas e as tecnologias de hiperautomação como RPA, Captura cognitiva, Inteligência Artificial e Chatbots.

Predição e Insights

Por meio da análise de grandes conjuntos de dados, a Inteligência Artificial consegue identificar padrões, tendências e correlações entre variáveis, gerando previsões, insights, segmentando grupos identificando critérios para clusterização.

Programação

Algoritmos de codificação têm a capacidade de desenvolver programas em diversas linguagens, analisar o código já desenvolvido, identificar erros e propor soluções mais eficientes.

Raciocínio

A capacidade de raciocínio permite que a Inteligência Artificial analise e compreenda problemas lógicos matemáticos, construa uma linha e, com base nisso, resolva os apresentados.

recomendação

Soluções de recomendação baseadas em Inteligência Artificial analisam um caso cruzando e comparando a outros casos com características semelhantes, para realizar recomendações.

Visão

Através da visão computacional a inteligência artificial consegue analisar e descrever o que está acontecendo em um vídeo, identificar padrões e distorções em imagens e realizar o reconhecimento facial.

Assistência

Assistentes de Inteligência Artificial apoiam o dia a de profissionais respondendo a perguntas, prestando informações, apoiando a rotina de escritório e até mesmo realizando ações para tornar o trabalho e o tempo destas pessoas mais eficiente e produtivo.

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