Como a IA está a promover o nascimento de novas tecnologias | IA nos negócios #80

A inteligência artificial está mudando o mundo de maneiras surpreendentes e este é apenas o começo de sua evolução. Explore como novas tecnologias, grandes modelos de linguagem e aprendizado de máquina impulsionam inovações, desde ferramentas de programação até sistemas avançados para testar e diagnosticar problemas técnicos. Continue lendo para saber mais.

Como a inteligência artificial pode contribuir para a criação de novas tecnologias?

A inteligência artificial não é apenas uma nova tecnologia fascinante, mas também uma ferramenta poderosa para a criação de soluções tecnológicas inovadoras. Como a IA pode contribuir para isso?

1. Gerando novas ideias e conceitos. A IA ajuda a inventar tecnologias e protótipos de dispositivos inteiramente novos. A inteligência artificial pode combinar factos e conceitos de uma forma não convencional, encontrando soluções que podem escapar à mente humana.
2. Testar e melhorar protótipos. Graças às simulações computacionais, é possível testar de forma rápida e econômica a funcionalidade de um protótipo, sem perder tempo e dinheiro na construção de modelos físicos. A IA também permite modelar diversos cenários de uso e otimizar o projeto para objetivos específicos.
3. Apoiando o processo de produção. Sistemas inteligentes podem analisar dados de produção em tempo real, detectar anormalidades e sugerir modificações nos processos, garantindo maior eficiência, menores taxas de falhas e melhor controle de qualidade.
4. Melhorar a gestão tecnológica. A IA facilita o monitoramento de sistemas tecnológicos, diagnosticando e resolvendo problemas sem intervenção humana. Isso economiza tempo e recursos, e a nova tecnologia opera com mais eficiência.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Programação de IA: GitHub Copilot

Um dos exemplos mais interessantes de uso de IA para auxiliar programadores é o GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). É uma ferramenta baseada em modelos de linguagem avançados que “codifica de forma colaborativa” com humanos.

No entanto, como funciona o GitHub Copilot? O Copilot analisa o código escrito pelo programador e o utiliza como referência. Isto permite sugerir o que deve ser encontrado nas próximas linhas do programa. É capaz de:

• sugerindo expressões e até funções inteiras,
• gerar código para algoritmos com base apenas na descrição,
• criando documentação baseada no próprio código,
• explicando o código,
• propor correções,
• envolver-se em discussões complexas com o programador,
• e muito mais, tudo em dezenas de linguagens de programação populares.

Fonte: Github (https://github.com/features/copilot)

Tudo o que um desenvolvedor precisa fazer é começar a escrever um trecho de código, e o GitHub Copilot irá sugerir uma proposta completa, baseada na análise de milhões de repositórios públicos e em um profundo entendimento da semântica das linguagens de programação.

Os principais benefícios para programadores incluem:

• acelerando o trabalho em até 55%,
• maior produtividade e satisfação graças a soluções eficazes e emergentes rapidamente,
• menos frustração ao criar código repetitivo,
• resolução de problemas mais rápida.

Novas tecnologias em nuvem: inovações da Microsoft

A Microsoft desenvolveu aplicações inovadoras de modelos de linguagem natural para enfrentar um desafio comum para muitas empresas que utilizam a nuvem – questões relacionadas com a gestão de uma infra-estrutura tão complexa e a resposta rápida a falhas.

Como isso foi conseguido? Os especialistas da Microsoft utilizaram os recursos dos modelos de linguagem para analisar descrições e logs de incidentes. Com base nisso, os modelos podem sugerir as causas mais prováveis ​​dos problemas e soluções ótimas.

É importante ressaltar que quanto mais dados são inseridos na inteligência artificial, mais precisa ela se torna na detecção e classificação de novas falhas, resultando em tempos de resposta mais rápidos e em perdas reduzidas devido a interrupções na nuvem.

O uso de IA no gerenciamento automático de incidentes na nuvem apresenta uma oportunidade para:

• diagnóstico mais rápido das causas das falhas – a IA analisa dados mais rápido que um ser humano,
• reparos automatizados – soluções geradas por inteligência artificial eliminam a necessidade de intervenção humana
• menos tempo de inatividade e melhor continuidade operacional – uma resposta mais rápida reduz as perdas para as empresas que utilizam novas tecnologias de nuvem.

Este é apenas o começo do uso da IA ​​em novas tecnologias de computação em nuvem. Em breve, talvez, a maioria dos processos administrativos e de suporte técnico poderão ser automatizados.

Siemens: testando software com IA

Os especialistas da Siemens utilizaram recursos de aprendizado de máquina para automatizar um aspecto muito demorado do desenvolvimento de software: os testes.

Eles desenvolveram um sistema de novas tecnologias que, com base em dados de testes e versões de código anteriores, pode prever os resultados de novos testes com 78% de precisão.

O que isso dá na prática? O aspecto mais importante é o feedback mais rápido para os desenvolvedores. Os desenvolvedores recebem sugestões preliminares sobre os resultados dos testes quase que instantaneamente, sem esperar pela conclusão real dos testes, o que em grandes projetos pode levar horas ou dias.

Isso permite uma identificação e eliminação mais rápidas de erros, sem perder tempo mudando de contexto e recuperando detalhes de código escrito anteriormente.

O segundo aspecto significativo é a otimização da ordem de teste. As previsões relativas aos seus resultados permitem determinar a sequência ideal para a execução de testes individuais para encontrar erros potenciais o mais rápido possível.

Isso economiza recursos computacionais necessários para realizar um conjunto completo de testes. Nos estudos, foi observada até uma redução de 10% no tempo total de teste.

Resumo: novas tecnologias de IA

A inteligência artificial impulsiona o progresso tecnológico de várias maneiras. É principalmente:

• gera novas ideias e conceitos de dispositivos combinando fatos de maneiras não convencionais,
• facilita a prototipagem rápida e econômica, bem como agiliza o processo de teste da solução,
• otimiza os processos de design e produção,
• automatiza o monitoramento e manutenção de sistemas,
• acelera o trabalho dos programadores,
• auxilia no diagnóstico de problemas técnicos e
• automatiza testes de software.

Talvez em breve a maioria das invenções inovadoras surjam com o apoio da inteligência artificial. Portanto, vale a pena manter-se atualizado sobre essas mudanças fascinantes e aprender continuamente a aproveitar as novas tecnologias em seu trabalho.

Se você gosta do nosso conteúdo, junte-se à nossa comunidade de abelhas ocupadas no Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

Ver todas as postagens

IA nos negócios:

1. Ameaças e oportunidades da IA ​​nos negócios (parte 1)
2. Ameaças e oportunidades da IA ​​nos negócios (parte 2)
3. Aplicações de IA nos negócios – visão geral
4. Chatbots de texto assistidos por IA
5. PNL empresarial hoje e amanhã
6. O papel da IA ​​na tomada de decisões de negócios
7. Agendamento de postagens nas redes sociais. Como a IA pode ajudar?
8. Postagens automatizadas em mídias sociais
9. Novos serviços e produtos operando com IA
10. Quais são os pontos fracos da minha ideia de negócio? Uma sessão de brainstorming com ChatGPT
11. Usando ChatGPT nos negócios
12. Atores sintéticos. Os 3 principais geradores de vídeo de IA
13. 3 ferramentas úteis de design gráfico de IA. IA generativa nos negócios
14. 3 incríveis escritores de IA que você deve experimentar hoje
15. Explorando o poder da IA ​​na criação musical
16. Navegando em novas oportunidades de negócios com ChatGPT-4
17. Ferramentas de IA para o gestor
18. 6 plugins ChatGTP incríveis que tornarão sua vida mais fácil
19. 3 gráficos AI. Geração de inteligência inteligente para negócios
20. Qual é o futuro da IA ​​de acordo com o McKinsey Global Institute?
21. Inteligência artificial nos negócios - Introdução
22. O que é PNL ou processamento de linguagem natural nos negócios
23. Processamento automático de documentos
24. Google Tradutor x DeepL. 5 aplicações da tradução automática para empresas
25. A operação e aplicações de negócios de voicebots
26. Tecnologia de assistente virtual ou como falar com IA?
27. O que é inteligência de negócios?
28. A inteligência artificial substituirá os analistas de negócios?
29. Como a inteligência artificial pode ajudar no BPM?
30. IA e redes sociais – o que dizem sobre nós?
31. Inteligência artificial no gerenciamento de conteúdo
32. IA criativa de hoje e de amanhã
33. IA multimodal e suas aplicações nos negócios
34. Novas interações. Como a IA está mudando a maneira como operamos os dispositivos?
35. RPA e APIs em uma empresa digital
36. O futuro mercado de trabalho e as próximas profissões
37. IA em EdTech. 3 exemplos de empresas que utilizaram o potencial da inteligência artificial
38. Inteligência artificial e meio ambiente. 3 soluções de IA para ajudá-lo a construir um negócio sustentável
39. Detectores de conteúdo de IA. Eles valem a pena?
40. ChatGPT vs Bardo vs Bing. Qual chatbot de IA está liderando a corrida?
41. O chatbot AI é um concorrente da pesquisa do Google?
42. Solicitações eficazes do ChatGPT para RH e recrutamento
43. Engenharia imediata. O que um engenheiro imediato faz?
44. Gerador de maquete de IA. 4 principais ferramentas
45. IA e o que mais? Principais tendências de tecnologia para negócios em 2024
46. IA e ética empresarial. Por que você deve investir em soluções éticas
47. Meta IA. O que você deve saber sobre os recursos suportados por IA do Facebook e Instagram?
48. Regulamentação de IA. O que você precisa saber como empreendedor?
49. 5 novos usos da IA ​​nos negócios
50. Produtos e projetos de IA – como eles são diferentes dos outros?
51. Automação de processos assistida por IA. Onde começar?
52. Como você combina uma solução de IA com um problema de negócios?
53. IA como especialista em sua equipe
54. Equipe de IA vs. divisão de funções
55. Como escolher uma área de carreira em IA?
56. Sempre vale a pena adicionar inteligência artificial ao processo de desenvolvimento de produtos?
57. IA em RH: como a automação do recrutamento afeta o RH e o desenvolvimento da equipe
58. 6 ferramentas de IA mais interessantes em 2023
59. 6 maiores percalços empresariais causados ​​pela IA
60. Qual é a análise de maturidade de IA da empresa?
61. IA para personalização B2B
62. Casos de uso do ChatGPT. 18 exemplos de como melhorar seu negócio com ChatGPT em 2024
63. Microaprendizagem. Uma maneira rápida de obter novas habilidades
64. As implementações de IA mais interessantes nas empresas em 2024
65. O que os especialistas em inteligência artificial fazem?
66. Que desafios o projeto de IA traz?
67. As 8 principais ferramentas de IA para negócios em 2024
68. IA em CRM. O que a IA muda nas ferramentas de CRM?
69. A Lei de IA da UE. Como a Europa regula o uso de inteligência artificial
70. Sora. Como os vídeos realistas da OpenAI mudarão os negócios?
71. Os 7 principais construtores de sites de IA
72. Ferramentas sem código e inovações de IA
73. Quanto o uso de IA aumenta a produtividade da sua equipe?
74. Como usar o ChatGTP para pesquisas de mercado?
75. Como ampliar o alcance de sua campanha de marketing de IA?
76. “Somos todos desenvolvedores”. Como os desenvolvedores cidadãos podem ajudar sua empresa?
77. IA em transporte e logística
78. Quais pontos problemáticos de negócios a IA pode resolver?
79. Inteligência artificial na mídia
80. IA em bancos e finanças. Stripe, Monzo e Grab
81. IA na indústria de viagens
82. Como a IA está promovendo o nascimento de novas tecnologias