{"id":34060,"date":"2023-04-19T11:41:02","date_gmt":"2023-04-19T14:41:02","guid":{"rendered":"https:\/\/myabcm.com\/?p=34060"},"modified":"2023-04-19T12:06:46","modified_gmt":"2023-04-19T15:06:46","slug":"aplicacao-de-inteligencia-artificial-nos-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/myabcm.com\/pt-br\/aplicacao-de-inteligencia-artificial-nos-negocios\/","title":{"rendered":"ChatGPT \u00e9 apenas a ponta do iceberg: o que se esconde sob o oceano de informa\u00e7\u00f5es quando o assunto \u00e9 aplica\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial nos neg\u00f3cios"},"content":{"rendered":"

O ChatGPT virou assunto e n\u00e3o sai mais das rodas de conversas, especialmente no mundo dos neg\u00f3cios. Empres\u00e1rios e profissionais dos mais diversos segmentos debatem incansavelmente sobre como ele vai impactar o mercado de trabalho e de que forma pode ajudar as organiza\u00e7\u00f5es a reduzirem custos e se tornarem mais rent\u00e1veis.<\/p>\n

Mas a verdade \u00e9 que o ChatGPT \u00e9 apenas a por\u00e7\u00e3o vis\u00edvel de um grande setor em constante desenvolvimento e que j\u00e1 opera entre n\u00f3s h\u00e1 muito tempo. Se buscarmos na hist\u00f3ria das intelig\u00eancias artificiais como as conhecemos hoje, encontraremos suas origens em meados da d\u00e9cada de 50, quando surgiram tecnologias como o Logic Theorist, desenvolvido por Allen Newell e Herbert Simon na Universidade de Rand, nos Estados Unidos; e o Perceptron, criado pelo psic\u00f3logo Frank Rosenblatt em 1957.<\/p>\n

Enquanto o primeiro reproduzia o racioc\u00ednio humano e resolvia problemas, chegando a provar teoremas matem\u00e1ticos, o segundo era uma rede de neur\u00f4nios artificiais apta ao aprendizado, sendo um dos principais precursores do Machine Learning, que hoje \u00e9 a for\u00e7a vital de mecanismos como o ChatGPT.<\/p>\n

Quem \u00e9 o ChatGPT no universo das IAs e o que mais existe al\u00e9m dele?<\/h2>\n

O ChatGPT \u00e9 uma tecnologia baseada em processamento de linguagem natural (NLP), que o permite entender texto em v\u00e1rios idiomas e gerar respostas em linguagem natural, sem precisar de uma programa\u00e7\u00e3o espec\u00edfica para realizar cada tarefa. Ou seja: ele literalmente fala a nossa l\u00edngua.<\/p>\n

E essa \u00e9 parte da raz\u00e3o de causar tanto encanto. Al\u00e9m de otimizar pesquisas na Web (amea\u00e7ando representantes poderosos das Big Techs, como o Google), ele promove uma experi\u00eancia de di\u00e1logo com a m\u00e1quina, sem que o usu\u00e1rio precise saber qualquer linguagem de programa\u00e7\u00e3o. Com o acesso liberado \u00e0 sua tecnologia, quem n\u00e3o est\u00e1 se sentindo o protagonista de um filme de fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, est\u00e1 vivendo no passado.<\/p>\n

Mas existem in\u00fameras IAs que trabalham diariamente em outras fun\u00e7\u00f5es. No mercado financeiro, por exemplo, existem sistemas baseados n\u00e3o s\u00f3 no NLP, mas tamb\u00e9m em machine learning, sistemas de detec\u00e7\u00e3o de fraudes, al\u00e9m dos robo-advisors e algoritmos de negocia\u00e7\u00e3o. Estes dois \u00faltimos se destacam por atuarem diretamente nas transa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Enquanto os robo-advisors oferecem orienta\u00e7\u00f5es de investimentos automatizados a partir de informa\u00e7\u00f5es cedidas pelos investidores (sendo grandes aliados de iniciantes no mercado financeiro e de quem n\u00e3o tem tempo para monitorar o cen\u00e1rio), os algoritmos de negocia\u00e7\u00e3o empregam dados de mercado obtidos em tempo real para tomar decis\u00f5es cr\u00edticas de compra e venda de ativos financeiros. Isso \u00e9 poss\u00edvel pois eles s\u00e3o programados para identificar padr\u00f5es de pre\u00e7os e tend\u00eancias de mercado, possibilitando aos traders tomarem decis\u00f5es orientadas por dados e executarem negocia\u00e7\u00f5es com muito mais agilidade e confian\u00e7a.<\/p>\n

E se engana quem pensa que isso \u00e9 novidade. O emprego de IAs no mercado financeiro se iniciou na d\u00e9cada de 1970, com sistemas como o INGRES (Intelligent Graphic Reinvestment System). Desenvolvido pela empresa de investimentos Dean Witter Reynolds (que agora integra a Morgan Stanley, l\u00edder mundial em servi\u00e7os financeiros) ele foi um pioneiro no setor. Aplicando redes neurais (do modo semelhante ao Perceptron), ele analisava dados das transa\u00e7\u00f5es e previa as tend\u00eancias do mercado.<\/p>\n

O INGRA j\u00e1 n\u00e3o est\u00e1 mais em uso, mas hoje em dia sistemas como Sentieo, Kavout, Kensho e Acorns s\u00e3o algumas das tecnologias de IA em aplica\u00e7\u00e3o na compra e venda de a\u00e7\u00f5es e aconselhamento em investimentos.<\/p>\n

O que esperar da participa\u00e7\u00e3o das IAs no mercado financeiro e no ambiente de neg\u00f3cios nos pr\u00f3ximos anos?<\/h2>\n

Em meio a tantos receios quanto \u00e0 seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o (e at\u00e9 quanto a uma poss\u00edvel revolu\u00e7\u00e3o das m\u00e1quinas) \u00e9 dif\u00edcil prever exatamente o rumo que estas tecnologias tomar\u00e3o e qual papel elas v\u00e3o assumir no nosso dia a dia num futuro pr\u00f3ximo. Contudo, a expectativa do mercado \u00e9 de que seu uso se torne sim cada vez mais massificado, como uma ferramenta para impulsionar resultados e reduzir custos em m\u00e9dio e longo prazo.<\/p>\n

De acordo com pesquisa da Market Data Forecast<\/a>, espera-se um crescimento do mercado de IA no setor financeiro correspondente a uma taxa anual composta de 41,2% entre 2020 e 2027, saltando de US $ 6,7 bilh\u00e3o para US $ 15,8 bilh\u00f5es no per\u00edodo. Dado alinhado com pesquisa da Tractica<\/a>, cuja estimativa \u00e9 de que at\u00e9 2025, transa\u00e7\u00f5es de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico intermediadas por IA em todo o mundo ultrapassem 36 bilh\u00f5es de d\u00f3lares.<\/p>\n

Este crescimento \u00e9 resultado do aumento da efici\u00eancia produzido por estas tecnologias. A pr\u00f3pria Nasdaq aplica algoritmos de IA para acelerar e reduzir os custos das negocia\u00e7\u00f5es, levando as transa\u00e7\u00f5es a um novo patamar.<\/p>\n

\u00c9 claro que tamanho avan\u00e7o n\u00e3o ficaria restrito ao mercado financeiro. Pesquisas indicam que o uso destas tecnologias tamb\u00e9m pode beneficiar as empresas, e que por isso elas ter\u00e3o maior participa\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m no ambiente corporativo.<\/p>\n

De acordo com a Accenture<\/a>, as IAs aplicadas \u00e0 gest\u00e3o empresarial s\u00e3o capazes de reduzir custos em at\u00e9 30% e ampliar a receita em at\u00e9 38% em 16 segmentos diferentes, como Educa\u00e7\u00e3o, Food Service, Hotelaria, Sa\u00fade, Atacado, Varejo, Manufatura, entre outros. Um verdadeiro trampolim de rentabilidade para as organiza\u00e7\u00f5es que investirem nestas ferramentas.<\/p>\n

E os empres\u00e1rios j\u00e1 est\u00e3o de olho nesta tend\u00eancia. Em uma perspectiva complementar, dados da Forbes<\/a> indicam que at\u00e9 o final deste ano, a automa\u00e7\u00e3o de processos empresariais com sistemas de IA deve crescer em 57%.<\/p>\n

Olhando para al\u00e9m do ChatGPT, \u00e9 f\u00e1cil notar que o uso das Intelig\u00eancias Artificiais j\u00e1 se tornou um gigantesco agregador de vantagem competitiva para neg\u00f3cios de todos os setores. Com isso, cabe aos CEOs e CFOs ficarem atentos para sa\u00edrem na frente nesta corrida, investindo em solu\u00e7\u00f5es capazes de colocar seus neg\u00f3cios em destaque frente \u00e0 concorr\u00eancia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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