Você provavelmente já ouviu o termo automação inteligente (AI) ser usado por aí há algum tempo. É uma forma de automação cognitiva que usa gerenciamento de processos de negócios (BPM), inteligência artificial (IA) e automação robótica de processos (RPA) para automatizar fluxos de trabalho completos.

Agora, com o surgimento da IA criativa, as organizações estão analisando como usar as novas tecnologias com suas soluções de automação existentes para obter melhor valor, mantendo a conformidade e a governança de IA.

Com a automação de IA tradicional assumindo um novo motor brilhante, vamos analisar os componentes que conduzem o carro. Mas antes, vamos abrir o manual:

• IA criativa pode gerar conteúdo como imagens, vídeos e textos com base em seus dados de treinamento.
• RPA pode imitar ações humanas para executar tarefas repetitivas baseadas em regras.
• Sistemas de IA simulam a inteligência humana para tomar decisões.
• BPM orquestra sistemas, pessoas e operadores digitais.
• Algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender com os dados.
• Processamento de linguagem natural (PLN) é um subconjunto da IA que processa a linguagem humana, permitindo que assistentes virtuais ou chatbots de IA se comuniquem com as pessoas.

Exploramos a IA criativa vs. IA preditiva. Também analisamos a RPA e o aprendizado de máquina (ML) e como você pode se preparar para a IA criativa. Agora, veremos como a IA criativa e o aprendizado de máquina funcionam separadamente e em um sistema. Neste guia, ensinaremos você:

• Como a IA e o ML podem colaborar.
• As diferenças entre IA criativa e ML.
• Como você pode aplicar o ML para melhorar os processos de negócios.

IA criativa é o mesmo que aprendizado de máquina?

O ML é um componente da IA criativa.

Se a automação inteligente (AI) é o carro, o aprendizado de máquina (ML) é o novo motorista usando GPS para ajudar a conduzir na direção certa. Pense no GPS como seu grande modelo de linguagem (LLM) onde você treina seus modelos de IA criativa em grandes conjuntos de dados. Dados de treinamento de boa qualidade garantem que seu carro não faça uma curva errada ou acabe à beira de um penhasco.

O legal do ML é que ele aprende com experiências passadas. Como o novo motorista, quanto mais tempo sua máquina passa na estrada e dirigindo nas mesmas áreas, mais ela pode criar novas rotas mais rápidas por conta própria.

Coloque a IA criativa na mistura e você terá um carro autônomo. A IA criativa assume o computador do carro, aprendendo as melhores rotas, assim como o motorista, sem necessidade de intervenção humana. Então, adivinhe o que o motorista pode fazer: ler um livro, atender uma chamada de trabalho ou tirar uma soneca (no final das contas, acreditamos que a tecnologia ainda não chegou a esse nível para carros autônomos).

Qual a diferença entre aprendizado de máquina e IA criativa?

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que usa algoritmos para analisar dados e aprender com eles e, em seguida, fazer previsões e decisões informadas com base nesses dados. Com o ML, você não precisa programar explicitamente todas as regras para dizer ao computador como se comportar. Os algoritmos de ML aprendem e melhoram automaticamente com sua experiência usando técnicas estatísticas para identificar padrões e encontrar relações entre entradas e saídas.

Enquanto isso, a IA criativa é um ramo da IA que usa técnicas de aprendizado de máquina para criar novos conteúdos. Os modelos de IA criativa podem aprender padrões e relacionamentos em um conjunto de dados suficientemente bem para criar novos dados semelhantes aos dados de treinamento.

Em outras palavras, o foco da IA criativa é na criação, já o do ML é no aprendizado. E o ML ajuda a IA criativa a fazer sua parte.

Quais são os casos de uso da IA criativa?

Vamos encher o tanque e explorar casos de uso de alguns setores na estrada.

• Marketing: é o que vem primeiro à mente da maioria das pessoas. A IA criativa pode criar imagens, vídeos ou músicas, e até mesmo dar ideias aos designers, ajudando-os a criar logotipos e designs.
• Saúde: ajude os médicos a chegar a um diagnóstico precoce do paciente, auxiliando os radiologistas a detectar manchas de câncer em imagens médicas. A IA criativa está bem equipada para ler dados grandes e não estruturados para identificar anomalias de forma mais rápida e melhor do que um humano.
• Serviços bancários e financeiros: ajude os profissionais financeiros a detectar fraudes antecipadamente ou a gerenciar portfólios.
• TI: ajude os desenvolvedores a codificar mais rapidamente com a IA criativa gerando código usando um vasto banco de dados de técnicas de programação.

Quer saber mais sobre RPA? Leia o nosso blog sobre casos de uso de IA criativa.

Quais são os benefícios da IA criativa?

Veremos essa definição se expandir muito nos próximos anos, mas aqui estão alguns benefícios da IA criativa:

• Aumenta a criatividade: a IA criativa aumenta a criatividade humana ao fornecer novas ideias com base em prompts. Ele pode inspirar a criatividade por meio de seus diversos resultados.
• Automatização das “coisas chatas”: com a AI como um encapsulador de processos seguro em torno da IA criativa, você pode automatizar tarefas repetitivas para economizar tempo e recursos para sua organização.
• Economia: a IA criativa pode simplificar fluxos de trabalho para reduzir despesas gerais e ajudar a alocar recursos com mais eficiência.
• Sintetização de dados: a IA criativa pode gerar dados sintéticos para aumentar os conjuntos de dados existentes ou simular cenários para treinar modelos de IA.
• Aprimoramento de tomada de decisões: a IA criativa pode fornecer insights, recomendações e até mesmo opções alternativas para apoiar a tomada de decisões. Ela pode, inclusive, gerar simulações, previsões e cenários.

Quais são os casos de uso para o aprendizado de máquina?

O ML já existe há algum tempo, trabalhando em todos os setores para melhorar os processos de negócios e aumentar o trabalho. Então, quais são algumas aplicações do aprendizado de máquina?

• Reconhecimento de imagem: o ML pode identificar objetos, pessoas ou cenas para aplicações como reconhecimento facial em vigilância.
• Realização de previsões: antes da IA criativa, as organizações usavam ML para projetar a demanda, prever vendas e rotatividade de clientes e ajudar a gerenciar o inventário com mais eficiência.
• Recomendações: o ML pode fornecer recomendações de produtos personalizadas para compradores on-line ou recomendações de música para que as pessoas possam ouvir o conteúdo de que gostam.
• Detecção de anomalias: com sua capacidade de analisar e entender padrões, o ML foi projetado para detectar comportamentos incomuns ou discrepâncias nos dados. Isso pode ser útil para detectar fraudes em finanças ou falhas de equipamentos na fabricação.

Quais são os benefícios do aprendizado de máquina?

O ML tem muito potencial em todos os setores e departamentos. Usado com o guarda-chuva da AI, você pode fazer ainda mais.

• Identifique facilmente tendências e padrões: o ML pode revisar grandes volumes de dados para descobrir tendências específicas que podem não ser aparentes para os humanos. Isso ajuda as pessoas a fazerem seu trabalho com mais eficiência e garante avaliações de dados de qualidade.
• Personalização: o ML personaliza as experiências dos usuários, analisando comportamento, preferências e interações e oferecendo a eles uma experiência personalizada com base nisso.
• Eficiência e otimização: os algoritmos de ML otimizam processos e fluxos de trabalho, ajudando a identificar gargalos e ineficiências. Isso pode facilitar a vida das organizações que desejam automatizar seus processos.
• Custos reduzidos: assim como a IA criativa, o ML também pode ajudar as empresas a economizar custos, automatizando tarefas e reduzindo despesas operacionais.
• Capacidade de expansão: os sistemas de ML são dimensionados para lidar com grandes volumes de dados e bases de usuários, tornando-os adequados para qualquer tamanho de empresa.
• Gestão de riscos: o ML pode ajudar a mitigar riscos, identificando atividades potencialmente fraudulentas, prevendo falhas e até avaliando a capacidade de crédito.

Aprendizado de máquina e IA criativa trabalhando juntos

A IA criativa naturalmente contém ML para funcionar. É a próxima evolução de uma tecnologia digital de longa data. Os algoritmos de ML potencializam o pessoal entendendo padrões, e a IA criativa usa isso para sintetizar novos materiais.

Toc-toc. Quem está lá? O Futuro

De muitas maneiras, o ML é um trampolim para tecnologias como a IA criativa (tanto quanto também foi absorvido pelo guarda-chuva maior da IA criativa). Em alguns anos, provavelmente estaremos olhando para outra tecnologia cognitiva e nos perguntando como chegamos lá. Em um mundo ideal, a IA criativa reunirá os aspectos humanos com a máquina para automatizar o trabalho que as pessoas não deveriam ter que fazer e nos ajudará a permanecer criativos, inovadores e interessantes.

Em essência, a ideia por trás da automação inteligente e da IA criativa é continuar alimentando uma visão de futuro. E é disso que se trata na SS&C Blue Prism. Acreditamos que a tecnologia ilimitada — apenas limitada pela imaginação humana (e da máquina). Onde estamos hoje será muito diferente em dez anos. É por isso que incentivamos empresas como a sua a pensar maior com IA e automação criativas.