Quando falamos sobre vendas online, é inegável que a inovação é essencial para as marcas que querem se destacar.
E se você está minimamente antenado nos últimos anos, sabe que a tendência mais falada já vem sendo há algum tempo a Inteligência Artificial (IA), uma ferramenta crucial para otimizar operações, personalizar a experiência do cliente e tomar decisões informadas.
Chatbots inteligentes oferecem suporte 24 horas, enquanto algoritmos de aprendizado de máquina recomendam produtos com base no comportamento do cliente, diferentes sistemas ajudam a otimizar a gestão de inventário e prever tendências de vendas.
E esses são apenas alguns dos inúmeros casos de utilização da IA no e-commerce.
Sendo assim, para te ajudar a se manter antenado no mundo do comércio eletrônico, neste texto exploraremos o que é inteligência artificial, seus conceitos fundamentais, tipos, principais tecnologias, aplicações em diferentes setores e os seus desafios técnicos e éticos.
Definição de Inteligência Artificial
A IA é uma área da ciência da computação dedicada ao desenvolvimento de sistemas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
Estas tarefas incluem o reconhecimento de fala, aprendizado, planejamento, resolução de problemas, percepção visual e tomada de decisões.
A inteligência artificial utiliza algoritmos complexos e uma abundância de dados para “aprender” e melhorar seu desempenho ao longo do tempo, simulando capacidades cognitivas humanas.
História e evolução da IA
A história da inteligência artificial começa na década de 1950 (sim, é mais antigo do muitas pessoas pensam), quando o conceito foi primeiramente explorado por pesquisadores como Alan Turing, que propôs a ideia de máquinas que poderiam “pensar”.
A partir disso, a IA passou por várias fases de entusiasmo e decepção, conhecidas como “invernos da IA”, períodos em que o financiamento e o interesse diminuíram devido a expectativas não cumpridas.
Nos anos 1980, a popularização das redes neurais e dos sistemas especialistas renovou o interesse na IA.
No entanto, foi a partir dos anos 2000 que a IA começou realmente a ganhar tração, impulsionada pelo avanço do poder computacional, a disponibilidade de grandes volumes de dados (Big Data) e o desenvolvimento de novas técnicas de aprendizado de máquina.
Principais Marcos no Desenvolvimento da IA
Já mencionamos um pouco da história da IA acima, porém, para as pessoas mais curiosas, podemos dividir os principais acontecimentos deste universo tecnológico em alguns fatos principais:
- 1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence, onde propõe o “Teste de Turing” para avaliar a inteligência de uma máquina.
- 1956: conferência de Dartmouth, onde o termo inteligência artificial foi cunhado.
- 1966: Joseph Weizenbaum cria o ELIZA, um dos primeiros programas de processamento de linguagem natural.
- 1997: Deep Blue, da IBM, derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
- 2016: AlphaGo, do Google DeepMind, derrota o campeão mundial de Go, um jogo considerado muito mais complexo que o xadrez.
- 2018: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), modelo de linguagem da Google, é lançado e redefine várias tarefas de processamento de linguagem natural.
- 2020: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), da OpenAI, é lançado, mostrando capacidades impressionantes em geração de texto, tradução, e outras tarefas de linguagem natural com 175 bilhões de parâmetros.
- 2022: ChatGPT, também da OpenAI, é lançado e populariza o uso de IA conversacional avançada, sendo amplamente adotado em diversas aplicações comerciais e educacionais.
Conceitos Fundamentais de IA
Diferença entre IA Estreita (ANI) e IA Geral (AGI)
A IA pode ser categorizada em duas grandes áreas: IA Estreita (Artificial Narrow Intelligence, ANI) e IA Geral (Artificial General Intelligence, AGI).
Elas possuem funções e capacidades distintas, e é interessante que entendamos sua diferença:
- IA Estreita (ANI): também conhecida como inteligência artificial fraca, a ANI é projetada para realizar uma tarefa específica, como reconhecimento de fala ou diagnóstico médico. Ela não possui a capacidade de realizar tarefas fora de seu escopo designado. Exemplos incluem assistentes virtuais como Siri e Alexa, e sistemas de recomendação como os usados pela Netflix.
- IA Geral (AGI): A AGI, ou inteligência artificial forte, refere-se a sistemas que possuem capacidades cognitivas humanas e podem realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano poderia fazer. Este tipo de IA continua em fase teórica e não foi realizado. O desenvolvimento de AGI envolve superar desafios significativos em termos de aprendizado, raciocínio e adaptação a novas situações.
Tipos de IA
Por ser um campo bem amplo de estudo e aprendizado, a inteligência artificial pode ser dividida em alguns tipos principais, como a IA reativa, a teoria da mente e o Machine Learning.
A seguir, vamos entender um pouco mais sobre os principais tipos de IA atualmente.
Reativa
Sistemas reativos são os mais básicos de IA. Eles não possuem memória e não podem usar experiências passadas para informar decisões atuais.
Eles simplesmente reagem a estímulos específicos. Exemplos incluem o Deep Blue da IBM e o AlphaGo, que não têm capacidade de aprender ou armazenar experiências.
De Memória Limitada
Estes sistemas podem usar experiências passadas para tomar decisões futuras.
Eles possuem uma quantidade limitada de memória que lhes permite armazenar dados e eventos recentes para tomar decisões informadas.
A maioria dos aplicativos de aprendizado de máquina de hoje se enquadra nessa categoria. Exemplos incluem carros autônomos que observam a estrada para tomar decisões sobre a direção.
Teoria da Mente
Esta categoria ainda está em desenvolvimento e refere-se a sistemas que podem entender pensamentos e emoções humanas, e usar essa compreensão para interagir de maneira mais natural e intuitiva.
Sistemas de IA com teoria da mente seriam capazes de interpretar motivações, crenças e intenções de outras pessoas, o que é crucial para interações sociais complexas.
Autoconsciente
A IA autoconsciente é uma extensão da teoria da mente e representa o nível mais avançado de IA.
Esses sistemas teriam uma consciência própria, autoconsciência e a capacidade de entender e evocar emoções em outros.
Embora seja um conceito fascinante, estamos longe de alcançar esse nível de sofisticação tecnológica.
Aprendizado de Máquina (Machine Learning) vs. IA Tradicional
O aprendizado de máquina é um subcampo da IA que se concentra em desenvolver algoritmos que permitem que os computadores aprendam a partir de e façam previsões com base em dados.
Em contraste, a IA tradicional usa regras e lógica predefinidas para processar informações e tomar decisões.
O aprendizado de máquina, especialmente as técnicas de aprendizado profundo (deep learning), tem permitido grandes avanços em áreas como visão computacional e processamento de linguagem natural.
Principais Tecnologias e Técnicas de inteligência artificial
Para ser capaz de realizar diversas tarefas e para poder ser utilizada nos mais diversos campos, a IA conta com algumas técnicas e tecnologias distintas. Entre as principais, podemos citar:
Algoritmos de Aprendizado Profundo (Deep Learning)
Os algoritmos de aprendizado profundo são uma subcategoria do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas (deep neural networks).
Esses algoritmos são capazes de aprender representações de dados em múltiplos níveis de abstração, permitindo avanços significativos em tarefas como reconhecimento de imagem e tradução automática.
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
O processamento de linguagem natural (NLP) é um campo da IA que se concentra na interação entre computadores e humanos através da linguagem natural.
O objetivo do NLP é permitir que as máquinas compreendam, interpretem e respondam à linguagem humana de maneira valiosa.
Exemplos de NLP incluem assistentes virtuais, tradutores automáticos e chatbots.
Visão Computacional
A visão computacional é uma área da IA que permite que os computadores interpretem e compreendam o mundo visual a partir de imagens digitais ou vídeos.
Utilizando técnicas de aprendizado de máquina, a visão computacional pode ser usada para reconhecimento facial, detecção de objetos, análise de imagens médicas, entre outros.
Robótica e IA
A robótica é um campo que frequentemente utiliza IA para desenvolver robôs que podem realizar tarefas complexas de forma autônoma ou semi-autônoma.
A combinação de IA e robótica está impulsionando inovações em áreas como manufatura, assistência médica, exploração espacial e serviços domésticos.
Redes Neurais Artificiais
As redes neurais artificiais são inspiradas na estrutura e no funcionamento do cérebro humano.
Elas consistem em camadas de neurônios artificiais que se comunicam entre si.
Essas redes são fundamentais para muitos algoritmos de aprendizado profundo e têm sido cruciais para os avanços recentes em reconhecimento de padrões e aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Onde a inteligência artificial Pode Ser Usada?
Hoje em dia a IA não apenas pode, como já é utilizada em quase todos os campos. Inclusive, muitas vezes estamos diante de um artifício da IA e nem mesmo sabemos disso.
Para ilustrar melhor onde ela é aplicável e onde já é usada atualmente, separamos abaixo alguns dos seus principais exemplos de uso.
Indústria: automação e máquinas inteligentes para fabricação e inspeção
Na indústria, a IA está sendo usada para automatizar processos de fabricação, melhorando a eficiência e reduzindo erros.
Máquinas inteligentes equipadas com IA podem realizar inspeções de qualidade em alta velocidade, detectar defeitos e otimizar linhas de produção.
Carros autônomos: desenvolvimento de veículos que operam sem motorista
Os carros autônomos são um dos exemplos mais visíveis de IA em ação.
Eles utilizam uma combinação de sensores, câmeras, radares e algoritmos de aprendizado de máquina para navegar e tomar decisões na estrada.
Atendimento ao cliente: uso de chatbots e sistemas de linguagem natural
Os chatbots e assistentes virtuais estão transformando o atendimento ao cliente, oferecendo suporte 24 horas e respondendo a consultas comuns de maneira rápida e eficiente.
Sistemas de linguagem natural permitem que esses bots compreendam e respondam de forma mais humana.
Varejo online: algoritmos que reconhecem padrões de compra e personalizam ofertas
No varejo online, a IA é utilizada para analisar os padrões de compra dos clientes e personalizar recomendações de produtos.
Isso não só melhora a experiência do usuário, mas também aumenta as vendas e a fidelidade do cliente.
Setor bancário: uso de algoritmos para análise de mercado e atendimento ao cliente
No setor bancário, a IA está sendo usada para analisar mercados financeiros, prever tendências e identificar fraudes.
Chatbots também são implementados para ajudar os clientes com consultas e transações bancárias, melhorando a eficiência e a satisfação do cliente.
Redes sociais e apps: reconhecimento de imagens, tradução simultânea e moderação de conteúdo
As redes sociais utilizam IA para reconhecer imagens, oferecer tradução simultânea e moderar conteúdo, identificando e removendo posts inadequados ou ofensivos.
Isso ajuda a manter um ambiente mais seguro e inclusivo para os usuários.
Entretenimento: criação de conteúdo e personalização de experiências
No entretenimento, a IA está sendo usada para criar conteúdo, como música e vídeos, e para personalizar experiências, recomendando filmes, séries e músicas com base nas preferências dos usuários.
Plataformas como Netflix e Spotify utilizam algoritmos de IA para oferecer recomendações personalizadas.
Impacto da IA na sociedade e na economia
Agora que já sabemos não apenas o que é IA e suas tecnologias, como onde ela é usada, vamos entender também qual impacto a Inteligência Artificial já possui atualmente, quais seus benefícios, desafios e as questões éticas que seguem essa área da ciência da computação e seus desdobramentos.
Benefícios da IA
A IA traz inúmeros benefícios para a sociedade e a economia, incluindo maior eficiência em processos industriais e comerciais, inovação em diversos campos, e a criação de novos produtos e serviços que melhoram a qualidade de vida.
Por exemplo, diagnósticos médicos mais precisos, veículos autônomos mais seguros e atendimento ao cliente mais eficiente são apenas algumas das vantagens proporcionadas pela IA.
Desafios e preocupações
Porém, apesar dos benefícios, a IA também levanta diversos desafios e preocupações.
Um dos principais problemas é o impacto no emprego, já que a automação pode levar à substituição de trabalhadores humanos por máquinas.
Além disso, questões de privacidade e segurança de dados são críticas, pois a IA depende frequentemente de grandes volumes de dados pessoais.
Há também preocupações sobre a segurança dos sistemas de IA e o potencial para uso malicioso.
Implicações éticas e regulatórias
A IA levanta questões éticas importantes, como a responsabilidade pelas decisões tomadas por sistemas autônomos, o potencial de viés nos algoritmos e a necessidade de transparência nas operações de IA.
Regulamentações são necessárias para garantir que a IA seja desenvolvida e usada de maneira ética e justa, protegendo os direitos e a privacidade dos indivíduos.
IA no E-commerce e nos negócios: como ela pode ser utilizada?
No e-commerce e nos negócios, a IA pode ser utilizada para otimizar a experiência do cliente, personalizar recomendações de produtos, melhorar a logística e a gestão de inventário, e automatizar tarefas administrativas.
Isso não só melhora a eficiência operacional, mas também aumenta a satisfação do cliente e potencializa o crescimento dos negócios.
Desafios Técnicos e Limitações da IA
Na seção acima, falamos um pouco sobre os desafios da IA quando pensamos na sociedade.
Porém, quais são os desafios encarados em relação à sua própria tecnologia? Ou seja, atualmente, quais são os maiores desafios no seu desenvolvimento prático?
Problemas de dados
Um dos maiores desafios técnicos da IA é a qualidade dos dados usados para treinar os algoritmos.
Dados incompletos ou enviesados podem levar a resultados imprecisos, ou injustos.
Além disso, a privacidade dos dados é uma preocupação crescente, pois a IA frequentemente requer grandes volumes de dados pessoais para funcionar efetivamente.
Limitações dos algoritmos atuais
Os algoritmos de IA atuais ainda têm limitações significativas.
Eles podem ser extremamente complexos, dificultando a interpretação e a explicação de suas decisões.
Além disso, muitos algoritmos de IA são especializados e não generalizam bem para tarefas fora de seu domínio específico.
Desafios na interpretabilidade e transparência dos modelos de IA
A interpretabilidade e a transparência dos modelos de IA são questões cruciais, especialmente em áreas como saúde e finanças, onde as decisões de IA podem ter impactos significativos na vida das pessoas.
Desenvolver métodos para tornar os modelos de IA mais interpretáveis e transparentes é um campo ativo de pesquisa.
A IA vai fazer você perder seu emprego?
Uma das maiores preocupações com a IA é o potencial de substituição de empregos humanos.
Porém, embora a automação possa de fato eliminar alguns empregos, também pode criar novas oportunidades em áreas como desenvolvimento de IA, manutenção de sistemas automatizados e análise de dados.
Sabendo disso, é importante que as sociedades invistam em requalificação e educação para preparar a força de trabalho para as novas demandas do mercado.
Principais ferramentas de IA que podem ser usadas para facilitar a vida dos empreendedores
Empreendedores podem aproveitar várias ferramentas de IA para facilitar suas operações e expandir seus negócios.
Exemplos incluem plataformas de análise de dados que ajudam a tomar decisões baseadas em dados, ferramentas de marketing digital que automatizam campanhas publicitárias, e softwares de atendimento ao cliente que utilizam chatbots para responder a perguntas frequentes.
Além disso, ferramentas de IA podem ajudar a automatizar processos contábeis, gerenciar inventário e otimizar a cadeia de suprimentos.
Esperamos que este texto tenha te ajudado a entender melhor a Inteligência Artificial e suas aplicabilidades dentro do universo do e-commerce.
Estar sempre pesquisando e aprendendo sobre as novas tecnologias é uma excelente forma de manter seu empreendimento em crescimento e atualizado.
Dê uma olhada nos outros textos aqui do blog e aprenda ainda mais!
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