Inteligência Artificial

Como as grandes empresas aproveitam a inteligência artificial para obter vantagem competitiva

À medida que a inteligência artificial continua a se popularizar, as empresas estão combinando IA e big data para criar e projetar produtos melhores, reagir mais rapidamente às mudanças nas condições do mercado e proteger os consumidores de fraudes.

De acordo com especialistas da EmTech Digital, o evento anual da MIT Technology Review sobre inteligência artificial, big data mais IA cria uma base para produtos e serviços mais inteligentes – aqueles que iniciam procedimentos de manutenção antes que algo quebre, realizam operações mais precisas ou recalibram recursos automaticamente para atender mudança nos padrões de demanda e uso.

Embora a IA e o big data abram o caminho para esses casos de uso evolucionários, o par não constitui uma estratégia de negócios por conta própria. “A questão é como usar a IA corretamente ou com sabedoria”, disse o palestrante Ed McLaughlin, presidente de operações e tecnologia da Mastercard.

Design, desenvolvimento e fabricação aprimorados por IA

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Embora ainda não seja possível fazer com que Alexa ou qualquer outro assistente digital com tecnologia de IA produza o design de drone perfeito e coloque-o na fila para uma fabricação econômica, essa é a direção em que as tecnologias amadurecem na próxima década, disse Stefan Jockusch, vice-presidente de estratégia da Siemens Digital Industries Software.

Jogadores da indústria como a Siemens já tomaram medidas para tornar essa visão uma realidade. Considere os recursos de design generativo infundidos de IA agora comuns em alguns softwares de engenharia: os engenheiros podem especificar parâmetros críticos de design e custo, como peso ou características de desempenho, e o software explora automaticamente o espaço de design, apresentando rapidamente uma gama de opções que um humano típico não podiam idealizar por conta própria. Ao automatizar as tarefas de projeto e engenharia, os clientes da Siemens, entre outros, já estão vendo resultados notáveis, incluindo custos de fabricação muito reduzidos e melhor desempenho do produto, disse Jockusch.

A capacidade de produzir designs melhores com mais rapidez é especialmente importante em mercados onde compradores exigentes desejam opções mais personalizadas, mas não necessariamente querem pagar mais pelo privilégio. Também há volatilidade na economia, exacerbada pelo COVID-19 e as subsequentes rupturas da cadeia de abastecimento, que exigem que as empresas sejam capazes de mudar de marcha rapidamente. “O que vimos no último ano ou mais é que os vencedores geralmente são aqueles que se adaptam muito rapidamente a novas situações, incluindo a entrega rápida de produtos que são urgentemente necessários e o ajuste de suas cadeias de suprimentos”, disse Jockusch.

Combate à fraude com IA

Compliance: Inteligência Artificial é nova arma contra fraude corporativa -  Vexia

A maioria das pessoas entende a utilidade do icônico Mastercard de plástico em sua carteira, mas está menos familiarizada com a rede subjacente de comerciantes, instituições, agências governamentais e empresas de tecnologia associadas aos bilhões de transações que geram dados em uma escala sem precedentes.

Esses dados dão à Mastercard uma oportunidade de alavancar a IA para apresentar serviços e ofertas que tornam a experiência do cliente melhor, disse McLaughlin.

Uma das formas mais visíveis pelas quais a Mastercard está canalizando esses recursos é no combate à fraude. Embora a empresa tenha enfrentado historicamente a detecção de fraudes por meio de tecnologias baseadas em regras, esses sistemas tendem a apresentar falsos positivos – a maioria dos consumidores conhece muito bem a frustração de um cartão de crédito ser encerrado durante uma viagem porque uma compra é iniciada em um local desconhecido . “Tomamos isso como nosso propósito – como conseguir o maior número possível de transações boas?” ele explicou.

Agricultura de precisão via IA

Agricultura de Precisão: conceitos básicos e aplicações práticas

Em um mundo perfeito, um agricultor cuidaria de uma única safra durante toda a temporada, mantendo o foco na consistência do solo, contagens de nutrientes e o momento perfeito para a colheita. Ninguém pode ganhar a vida com esse tratamento individual, mas a IA está ajudando os agricultores a alcançar esse tipo de gerenciamento de planta por planta em escala, disse Julian Sanchez, diretor de tecnologia emergente da John Deere.

A John Deere integrou uma plataforma moderna de IA e visão computacional em máquinas industriais, como pulverizadores e colheitadeiras. Equipadas com sistemas inteligentes, essas máquinas podem detectar em tempo real qual safra está no campo e iniciar decisões, ao mesmo tempo em que transfere os dados de volta para a nuvem para gerar insights para outras pessoas na operação agrícola maior.

Por exemplo, o pulverizador aprimorado por robótica usa visão computacional para reconhecer plantas, garantindo que pulveriza herbicida em ervas daninhas e fertilizante em plantações. O resultado é menos uso de herbicida, o que tem implicações econômicas e ambientais para os agricultores e a grande população.

“Podemos alavancar a IA, o aprendizado de máquina e a visão da máquina para poder trabalhar em um campo com alto nível de produtividade e, ao mesmo tempo, ajudar os agricultores a cultivar de forma mais lucrativa e sustentável”, disse Sanchez. “Estamos gerenciando cada centímetro do campo, cada planta, com o maior nível de especificidade possível. Esse é o objetivo da agricultura de precisão. ”

Fonte: Mit Management

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