Inteligência Artificial
A Pesquisa de Engajamento Digital dos Municípios, realizada em março de 2022, revelou que 41% das prefeituras brasileiras têm como principal objetivo alcançar a ampliação da capacidade de oferta de serviços digitais aos cidadãos.
O aumento da eficiência pública e a redução de custo da operação aparecem em 2º e 3º, respectivamente. Os dados apontam uma preocupação cada vez maior dos gestores em promover governos digitais.
Por outro lado, muitas dessas reorganizações ocorrem de maneira descentralizada e sem o uso de dados.
De acordo com o mesmo documento, quando questionados sobre o uso de tecnologias para análise de dados, 42,9% dos gestores responderam que não utilizam e não tem previsão de uso.
Na prática, uma estratégia falha pode ter sérias consequências financeiras, além de prejudicar a relação com o cidadão.
Como promover, então, melhores estratégias, a utilização de dados de forma inteligente e tocar esses processos com agilidade e eficiência?
Nesse contexto, a Inteligência Artificial pode ser uma grande aliada para auxiliar prefeituras a agirem de forma mais estratégica e eficiente.
O Deep Learning é uma dessas inovações em IA que está revolucionado a forma como lidamos com dados e tomamos decisões.
Neste artigo, vamos explorar o que é Deep Learning e bem como suas aplicações podem transformar a gestão pública municipal.
O que é Deep Learning?
Deep Learning, ou aprendizado profundo, é uma subárea da Inteligência Artificial que se baseia em redes neurais artificiais para realizar tarefas complexas de aprendizado e reconhecimento de padrões.
As estruturas fundamentais do algoritmo são chamadas de redes neurais profundas, e consistem em camadas de neurônios interconectados, onde cada camada contribui para a extração de características mais complexas dos dados.
Assim, o modelo permite que as máquinas processem informações de maneira semelhante à forma como os humanos aprendem e tomam decisões.
Considerada uma das áreas mais promissoras da IA, ele consegue aprender padrões complexos em dados não estruturados ou em grande volume e diversos formatos, como imagens e textos.
Como as redes neurais funcionam. Imagem: Cybermagician/Shutterstock
A profundeza do Deep Learning está nas camadas ocultas entre a entrada e a saída da rede neural. Isto é, cada camada oculta extrai características mais complexas dos dados de entrada.
Ou seja, com mais camadas, a aprendizagem é otimizada e a IA consegue absorver dados mais complexos.
Toda essa tecnologia permite que o Deep Learning atue em tarefas mais complexas, como a análise de exames médicos via imagem.
O algoritmo da Dara permite que esse processo seja feito em segundos e com assertividade inegavelmente superior a qualquer jornada humana. Por isso, ele tem sido considerado para desenvolver soluções em IA para diversas áreas.
Deep Learning na IA Dara
Dara é a primeira Inteligência Artificial para gestão pública abrangente. Ela age como um cérebro digital capaz de apoiar governos na tomada de decisões proativas em gestão, planejamento, educação, infraestrutura e mobilidade.
Além disso, tem a capacidade de atuar no atendimento natural e digital das prefeituras, e capacidade prognóstica na área de saúde, atuando de forma preventiva na identificação de diabete, AVC e ataque cardíaco.
Baseada em algoritmos de Machine e Deep Learning, Dara consegue analisar quantidades massivas de dados em poucos segundos, identificando padrões e considerando cenários que estão além da capacidade humana.
Utilizando a aprendizagem profunda, a IA consegue considerar mais de 1 milhão e 300 mil parâmetros de saúde para analisar uma cidade de médio porte.
Ou seja, mesmo em uma consulta médica longa e com vários profissionais, esse é um valor impossível para seres humanos.
Dara é a primeira assistente virtual para gestão pública que realmente usa Inteligência Artificial
Desenvolvemos a tecnologia com foco em responsabilidade e confiabilidade, razão pela qual ela utiliza dados que cidadãos, servidores e gestores preenchem automaticamente no sistema de gestão durante o uso rotineiro.
Por isso, sua acurácia alcança níveis acima de 95%, já que atua com dados específicos do setor público e segue aprendendo para se desenvolver na área.
Como suas análises são aprofundadas devido à presença de camadas ocultas, ao contrário de soluções que têm como base a IA generativa, Dara fornece resultados personalizados para cada cenário, pessoa ou cidade, acompanhados de suas respectivas justificativas.
Desenvolvida por uma equipe multidisciplinar de gestores, engenheiros, médicos, professores e pesquisadores em Inteligência Artificial, Dara é uma IA 100% brasileira e especializada em gestão pública.
Inteligência Artificial nas melhores decisões
A construção de Dara utilizou a base tecnológica do Atende.Net, sistema 100% em nuvem, integrado e com banco de dados único. Essa plataforma permite que a Dara utilize dados que antes eram mal aproveitados pela gestão pública.
Dessa forma, conduz processos com maior assertividade, eficiência e agilidade, fortalecendo uma cultura de dados que é essencial para o desenvolvimento de cidades digitais e administrações inteligentes.
A IA Dara apresenta potencial de impacto em uma variedade de aplicações, incluindo:
- Antecipação de prognósticos de saúde: Dara consegue antecipar o prognóstico de condições de saúde, como diabete, ataque cardíaco ou AVC.
- Assistente Virtual Inteligente: treinada com mais de 100 mil perguntas, Dara consegue conversar e atender de forma natural e eficiente milhares de solicitações de cidadãos para autoatendimento digital.
- Definição de infraestrutura urbana ideal: apontamento sobre melhor ponto para alocação de creches, pré-escolas, postos de saúde e outras unidades de atendimento.
- Otimização de atendimento: alocação de cidadãos nos melhores locais de atendimento para oferecer serviços de qualidade e evoluir mobilidade.
- Planejamento escolar: apoio na gestão da educação municipal, com apontamento sobre quantidade de vagas, servidores e mudanças necessárias em infraestrutura.
- Previsão da evasão escolar: mapeamento personalizado com mais de 99% de taxa de acerto sobre quais alunos podem evadir e seus motivos.
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