Inteligência Artificial

Estamos vivendo a Era Digital, com hiperconectividade e máquinas com capacidade de realizar, cada vez mais e com maior eficiência, o trabalho de humanos. Nos últimos meses, em especial, as discussões sobre Inteligência Artificial têm se tornado cada vez mais frequentes com o lançamento do ChatGPT, da OpenAI, que trouxe as tecnologias de machine learning para uma interface de chat. Desde muito antes dele, no entanto, já havia uma “corrida tecnológica” em curso para apresentar tecnologias inovadoras e disruptivas de Inteligência Artificial, indo além das ferramentas já conhecidas de Big Data, Chatbot, Assistente Virtual, Data Science, Data Analytics, e Business Intelligence (BI). 

Entretanto, ainda há muita confusão acerca do tema. Na pressa para lançar no mercado novas tecnologias e apresentar-se como modernas e atualizadas, muitas empresas têm lançado um produto como se fosse outro, e há um espaço amplo para difundir conhecimento e educação sobre a área. Afinal, é tudo tecnologia, mas não é tudo a mesma coisa! 

Embora estejam relacionados, os termos em torno da ciência de dados e inteligência artificial não são sinônimos, veja:

> Big Data

Termo em inglês para “dados grandes”, usado para se referir à imensa quantidade de informação que é produzida e armazenada diariamente no nosso cenário atual. Por isso, é comum ouvir que “vivemos na era do Big Data”, ou seja, em que há uma produção gigantesca de dados/informações.

> Data Analytics

Significa “análise de dados” em inglês, sendo o termo usado para designar o processo de análise inteligente de dados brutos, com o propósito de realizar diagnósticos e apresentações simplificadas para embasar a implantação de projetos específicos. De forma prática, serve para gerar os famosos insights, que nos ajudam a compreender o melhor caminho a seguir, sendo um dos processos do Business Intelligence (BI). 

> Business Intelligence (BI) 

Refere-se à “inteligência de negócios”, em inglês, sendo um termo usado pela gestão que busca ter uma visão mais abrangente da organização, dedicando-se à análise dos dados da empresa/organização (data analytics) com foco em entender melhor sua realidade e para tomar decisões mais assertivas e a partir de dados concretos. 

É, então, um modelo que visa otimizar o desempenho organizacional. Por exemplo, pode ser usado em prefeituras, para se entender como melhor atender as demandas da população, bem como por um time de futebol, para desvendar potenciais/deficiências de cada jogador e obter maior rendimento/eficiência. Na IPM, está presente no Atende.Net através de dashboards inteligentes que fornecem ao gestor público uma visão completa e 360º de sua gestão e cidade.

> Data Science

Também conhecida como Ciência de Dados, é a área da tecnologia que estuda dados e informações, concentrando-se no processo de captura, transformação, geração, e posterior análise dos dados. Envolve computação, estatística, matemática, e um conhecimento profundo do negócio ao qual os dados se referem.

Enquanto a Data Science concentra-se no gerenciamento, processamento e interpretação de big data para informar a tomada de decisões, a Inteligência Artificial e a machine learning utilizam algoritmos inteligentes para analisar dados, aprender com eles e prever tendências de forma mais autônoma.

>> IPM lança Inteligência Artificial para guiar ações de governo

>> Gestão preditiva facilita planejamento urbano e reduz filas de espera

> Chatbot

O termo vem de chat (conversa em inglês) e bot (robô em inglês), podendo ser traduzido para algo como robô para conversar ou bater papo. Na verdade, é um software (existe apenas virtualmente) programado para conduzir uma comunicação on-line via mensagens de texto ou voz. Para tanto, precisa contar com uma biblioteca de frases prontas, de forma que, quando os usuários humanos fizerem alguma pergunta, siga suas diretrizes de termos-chave para trazer a resposta que mais se aproxime.

Caso não exista correspondência para o termo no banco de frases, responderá algo como “não entendi” ou “você quis dizer…”, conforme foi programado para fazer. Ou seja, é um robô virtual de conversação, seguindo um roteiro previamente estabelecido, sendo muito útil para automatizar atendimentos. Alguns exemplos bem conhecidos são Baianinho (da rede Casas Bahia), Roque (o bot do Rock in Rio), SBOT (do SBT).

> Assistente Virtual

Como o nome diz, é uma solução que presta auxílio ao seu usuário de forma virtual. Em comparação aos chatbots, um assistente virtual geralmente é associado a tarefas de negócios, ou seja, tem capacidade de apoiar o usuário em atividades como reserva de restaurantes, comandos de voz para trocar de música no aplicativo de streaming, dentre outros. Para isso, eles contam com uma biblioteca de respostas mais ampla do que normalmente é usada em um chatbot, e com um foco de atuação maior, conseguindo elaborar respostas mais amplas a partir dessa interação.

Outro diferencial em relação aos chatbots é que podem ser programadas para realizar buscas na Internet, vinculando-se a outros aplicativos, podendo ser usados em computadores, TVs, e outros aparelhos. Como exemplos, pode-se citar Google Assistente (da Google), Siri (da Apple), Alexa (da Amazon), Cortana (da Microsoft).

> Machine Learning

Termo em inglês para o processo “aprendizagem de máquina”, sendo usado para designar a capacidade de uma máquina ou tecnologia de aprender e se desenvolver sozinha a partir da combinação de algoritmos, dados e computação. Após ser alimentada com quantidades massivas de dados, essa tecnologia segue aprendendo, por isso é muito utilizada no desenvolvimento de inteligência artificial (IA). Ou seja, melhora e se potencializa com o tempo. 

> Inteligência Artificial (IA)

É a tecnologia mais impressionante da atualidade, sendo capaz de realizar tarefas complexas, interpretando dados, projetando cenários ideais e tomando decisões. Hoje, é desenvolvida pensando em um cenário de aplicação, e, nele, busca desenvolver suas atividades tal como um ser humano, porém com uma rapidez e, em alguns casos, assertividade impossível para as pessoas.

O desenvolvimento da IA em si depende de bases tecnológicas sólidas, que iniciam com investimentos em coleta, processamento, e análise de dados, que serão usados para treinar os modelos de IA. Algumas metodologias comumente empregadas no desenvolvimento de IA incluem redes neurais artificiais (que imitam o funcionamento do cérebro humano) e sistemas de aprendizado (machine learning), que buscam simular a inteligência humana de forma digital, em software.

Assim, as tecnologias de IA são projetadas para imitar aspectos do pensamento humano, como o aprendizado, o raciocínio, a resolução de problemas e a tomada de decisões. Tudo isso combinado resulta em uma solução capaz de “entender” cenários e situações, e oferecer sugestões com embasamento no processamento dos dados, identificação de padrões, aprendizagem com exemplos, e adaptação do seu comportamento conforme cada nova situação exige.

Esse cenário tem permitido ganhos incalculáveis para uma gestão preditiva – aquela em que os gestores se preparam com antecedência para atender situações futuras de suas cidades, já conseguindo agir no presente. Assim, deixam de atuar como bombeiros, apagando incêndios, e passam a criar soluções com a antecedência necessária para ter sucesso em sua gestão e no atendimento das demandas da população.

Ao imitar a capacidade humana de raciocinar e entender cenários, porém conseguindo analisar milhões de dados em segundos e identificando padrões que fogem da capacidade humana, a IA consegue ser um poderoso aliado na gestão pública. Um exemplo é Dara (da IPM Sistemas), a primeira IA do mundo especializada em gestão pública e com abordagem 360º, que consegue antecipar demandas por serviços públicos, como projetar quantas vagas em creches serão necessárias daqui a 3 anos, ajudar a definir a infraestrutura pública necessária, e ainda prever e combater a evasão escolar.

>> Inteligência Artificial da IPM ajuda a combater a evasão escolar

>> Governo Digital: o que é e sua importância na gestão pública

E onde entra a cultura Data Driven?

Ter cultura Data Driven significa trabalhar com processos organizacionais orientados a dados, desbloqueando o potencial da informação para tomar decisões mais inteligentes e com embasamento científico. Ou seja, há ciência da gestão sobre a importância de olhar para os seus dados e entender melhor a realidade e necessidade, usando a informação e a ciência para tomar decisões mais assertivas e inteligentes. 

Com o uso de Inteligência Artificial e trabalhando com uma gestão preditiva, os gestores conseguem ainda trabalhar já entendendo e olhando para o futuro,  elevando o nível da gestão – seja pública ou privada – para um patamar muito além da análise de dados. Com IA, a partir de dados que já são gerados diariamente nas organizações públicas e privadas, é possível antever situações e tomar medidas no presente para evitar que esses problemas ocorram no futuro.

Entretanto, é preciso salientar que não existe gestão preditiva sem uma preocupação com tecnologia robusta e inovação. Isso porque, para utilizar inteligência artificial, seja em uma empresa ou prefeitura, é preciso ter uma base tecnológica sólida, alcançada através de soluções com boa usabilidade, integração entre as diferentes áreas (sistema único), e acessibilidade da solução para promover o seu uso de forma mais ampla, com sistemas em nuvem. Ainda que seja possível aplicar a IA em setores individuais de uma organização, seu maior valor é percebido quando há tecnologias para uma gestão integrada, 360º, e inteligente.

Exemplo prático do uso inteligente de dados na gestão pública

Como exemplo prático de estruturas tecnológicas robustas para gestão que permitem e já contam com Inteligência Artificial está o Atende.Net, ecossistema completo para gestão pública desenvolvido pela GovTech brasileira IPM Sistemas, e a Dara, sua Inteligência Artificial.

Além de ser um sistema de gestão em nuvem, a solução foi desenvolvida para funcionar pela Internet (é nativo web), e une em uma jornada única e digital todos os pontos de interação da gestão pública e dos munícipes. Em 2023, passou a contar ainda com a Inteligência Artificial Dara para guiar a tomada de decisões dos gestores públicos

Isso é possível por ser um sistema único, com cadastro único de dados que evita retrabalho, duplicidade de informações, e aumenta a confiabilidade dos dados. A solução reúne os dados de todos os setores da Prefeitura (Contabilidade, RH, Fiscal, Arrecadação, Compras, Procuradoria, Educação, Saúde, Social, Meio Ambiente, dentre muitos outros) de forma integrada, e com isso permite a atuação da IA de forma abrangente e realmente eficaz. 

IA Dara consegue antecipar demanda por serviços públicos

Em maio de 2023, a IPM lançou a Inteligência Artificial Dara, a primeira do mundo para gestão pública abrangente. Integrada no ecossistema Atende.Net, ela eleva o patamar da administração pública, que passa a trabalhar com gestão preditiva – a gestão que já entende e consegue atuar pensando no futuro.

Ou seja, a partir das quantidades massivas de dados que já são geradas com o uso corriqueiro da solução – acessível a partir de qualquer dispositivo com acesso à Internet, 24h por dia, e de qualquer lugar – Dara consegue facilitar e qualificar a administração, inclusive otimizando os gastos públicos a partir de tecnologia de ponta nos padrões internacionais.

Isso porque ela é capaz de antecipar o prognóstico de doenças, prever processos como a evasão escolar e a demanda pelos serviços públicos, e apoiar no planejamento da infraestrutura das cidades e da mobilidade urbana, apresentando cenários ideais com anos de antecedência. Portanto, apoia na construção de um futuro e presente melhor para todos, com mais ciência e tecnologia, e menos função bombeiro e achismo. 

>> Vídeo: Por que criamos uma Inteligência Artificial especializada em gestão pública, a Dara?

Fale com um consultor e conheça Dara

Siga a IPM no Linkedin, Facebook, Twitter, Instagram e YouTube