A ciência de dados constitui uma disciplina da computação que tem como principal objetivo adquirir, armazenar, analisar, gerenciar e divulgar dados capazes de influenciar as decisões e estratégias empresariais. Por sua vez, a inteligência artificial é uma tecnologia que se aproxima da capacidade humana de realizar diversas atividades.
Ao unir a ciência de dados e a inteligência artificial, é possível planejar, construir e implementar sistemas destinados à exploração e análise de dados, com o auxílio de sistemas de inteligência artificial.
Dessa forma, a ciência da dados e o uso de inteligência artificial, tem se destacado como uma das principais estratégias adotadas pelas empresas em busca de operações mais eficientes, redução de custos e melhoria de resultados.
Neste artigo, exploraremos a relação entre Ciência de Dados e Inteligência Artificial, destacando como essa parceria está transformando dados brutos em insights poderosos e impulsionando a tomada de decisões inteligentes.
Definindo Ciência de Dados e IA
Antes de mergulharmos na relação entre esses dois campos, é fundamental compreender suas definições distintas. A Ciência de Dados refere-se ao processo de coleta, análise e interpretação de dados para extrair insights valiosos e apoiar a tomada de decisões. Envolve a aplicação de métodos estatísticos, algoritmos de machine learning e técnicas de visualização de dados.
Por outro lado, a Inteligência Artificial é um campo mais amplo que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Isso inclui aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional e muito mais.
O que é Ciência de Dados?
A ciência de dados emprega técnicas avançadas para analisar informações de diversas origens, visando principalmente identificar elementos-chave. Seu principal propósito é extrair conhecimento, identificar padrões e obter insights a partir desses elementos.
Este campo de estudo tem experimentado um notável crescimento nas últimas décadas, impulsionado pela proliferação da internet e pela disseminação do conceito de Big Data. Esse termo refere-se à análise estratégica e coleta de grandes volumes de dados.
O que é Inteligência Artificial (IA)?
A Inteligência Artificial (IA) refere-se à capacidade de uma máquina ou software de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Essas tarefas incluem o aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, compreensão de linguagem natural, reconhecimento de padrões e percepção visual, entre outras.
As primeiras IAs tinham objetivos explicitamente definidos, como no caso dos sistemas de GPS. No entanto, as tecnologias mais recentes têm a capacidade de identificar padrões e descobrir suas metas incorporadas nos dados.
Assim, a inteligência artificial pode ser aplicada de maneira útil em diversas situações e aplicações no campo da engenharia de software, tornando-se, portanto, uma metodologia excelente para o desenvolvimento de soluções para problemas existentes.
Qual é a relação entre ciência de dados e inteligência artificial?
Conforme mencionado anteriormente, as IAs utilizam dados para realizar tarefas. Assim, podemos considerar que inteligência artificial e ciência de dados podem ser usadas de maneira intercambiável, ou seja, podem ser combinadas para alcançar objetivos comuns.
Diferentes mas complementares
A autonomia se destaca como parte fundamental da inteligência artificial, especialmente quando consideramos o machine learning. Por meio desse processo, determinados sistemas conseguem modificar seu próprio comportamento com base em suas experiências anteriores.
Um exemplo notável disso reside nos algoritmos empregados em plataformas de redes sociais, que apresentam sugestões de conteúdo personalizadas, como “o que você pode gostar”. Da mesma forma, o Google Maps, ao ser utilizado repetidamente, passa a sugerir rotas mais frequentes diretamente na barra de pesquisas.
Isso implica que, à medida que o usuário insere informações no sistema, o algoritmo de inteligência artificial utiliza esses dados para aprimorar seu desempenho, proporcionando, assim, uma experiência de uso mais eficiente.
Prática de Ciência de Dados e Inteligência Artificial! A aplicação da inteligência artificial é uma realidade consolidada em muitas empresas, sendo empregada para uma variedade de finalidades. Veja a seguir alguns exemplos de casos de sucesso:
Identificação de Anomalias
Amplamente empregada nos segmentos financeiro e do comércio eletrônico, a aplicação desses algoritmos representa uma valiosa ferramenta para fortalecer a segurança de clientes e usuários. Em seu emprego nas contas bancárias, por exemplo:
Consideremos uma situação em que um indivíduo não costuma realizar transações significativas em sua conta bancária e, subitamente, ocorrem saques e transferências vultuosas. Ao basear-se no padrão de comportamento dos últimos meses, é possível identificar um potencial falha na segurança.
Fiscalização de Obras e Instalações
O uso adequado de IA associada a dados relevantes auxilia na fiscalização de instalações e obras. Por exemplo, quando um técnico realiza a instalação de um novo ponto de banda larga em uma residência.
Ao finalizar o serviço, ele pode enviar fotos a um app com Inteligência Artificial treinada com padrões de instalação e compara se todos os equipamentos foram instalados e se a potência de sinal está adequada, por exemplo.
Este recurso de Inteligência Artificial é chamado de visão computacional e machine learning, pois exerce a identificação de objetos em imagens e compara ao que a máquina aprendeu antes quando foi treinada com dados adequados.
Desenvolvimento de Chatbots
Um outro exemplo da interconexão entre Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina e ciência de dados é evidenciado na criação de Chatbots. À medida que esses assistentes virtuais interagem mais com os clientes, suas respostas tornam-se cada vez mais realistas. Nesse cenário, a ciência de dados mais uma vez desempenha um papel crucial no treinamento desses atendentes virtuais.
Veículos Autônomos
Já se questionou sobre como os carros autônomos conseguem identificar sinais de trânsito, mapear ruas e compreender contextos? Isso é possível por meio de uma extensa base de dados que inclui fotos de ruas, placas de trânsito e sinalizações, além de uma diversidade de contextos. Esses dados proporcionam o conteúdo necessário para que a IA possa realizar seu aprendizado de máquina, resultando em um carro autônomo confiável.
Perceba como a ciência de dados e a inteligência artificial se complementam de maneira significativa.
Principais Benefícios do Data Science e Machine Learning
Agora que compreendemos o funcionamento desses mecanismos, é hora de considerar as vantagens e explorar como essas soluções tecnológicas podem ser integradas à sua empresa. Confira a seguir os principais benefícios do data science e machine learning:
Aprendizado por Meio de Dados combinando-se às inteligências artificiais, o machine learning possibilita à sua empresa a análise de volumes expressivos de dados complexos. Isso se revela essencial para extrair insights e otimizar tanto o atendimento quanto o desenvolvimento de produtos.
Ao empregar essa tecnologia, torna-se viável a criação de algoritmos que desempenham tarefas de maneira altamente eficiente, resultando em operações mais produtivas e isentas de erros frequentemente associados a intervenções humanas.
Aumento da Eficiência
Graças ao machine learning, a rotina torna-se mais descomplicada, permitindo que a equipe se dedique a questões mais estratégicas. Essa solução viabiliza a substituição e automação de diversos processos internos.
Outro benefício reside na geração de análises e relatórios mais precisos e confiáveis, uma vez que a IA aprende com os dados mais frequentemente utilizados. Esses dados servem como ponto de partida para a otimização das ações do algoritmo em si.
Isso ocorre porque existem sistemas capazes, por exemplo, de analisar cláusulas contratuais, interpretar a linguagem jurídica e até mesmo identificar cláusulas ausentes em documentos. Funcionalidades como a mencionada eliminam a necessidade de contratar serviços adicionais, simplificando não apenas as operações diárias, mas também contribuindo para a redução de custos relacionados a fornecedores e mão de obra.
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