10 tecnologias de inteligência artificial que vão bombar em 2017

31 de janeiro de 2017 Comentário(s)
10 tecnologias de inteligência artificial que vão bombar em 2017
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Este vai ser o ano da inteligência artificial. Depois de alguns anos tímidos, as tecnologias enfim estão ganhando escala no terreno do consumidor final e as pessoas estão vendo real utilidade no dia a dia.

Seja pela Alexa, Bixby, Siri, Cortana ou até mesmo pelo Google Assistente, fato é que as tecnologias de IA estão bombando e crescendo nos mais diversos setores. O número de startups e gigantes dispostos a adqurir as ideias mais bem executadas está intenso. Não é raro ver Google, Samsung, Microsoft, Facebook, Apple e tantos outros investindo pesado em aquisições.

A projeção da Forrester Research estima que neste anos teremos um investimento 300% maior em IA por parte das corporações. Já o da IDC aponta que o mercado de inteligência artificial de 2016 cresça de 8 bilhões de dólares para mais de 47 bilhões nos próximos 4 anos.

38% das grandes empresas já usam inteligência artificial e este número deve aumentar 62% até o ano que vem — números retirados de uma pesquisa da Narrative Science

Baseado nos dados da Forrester, a Forbes elencou 10 tecnologias de IA que estão em alta para 2017, vamos a elas?

1. Biometria

Uma velha conhecida. Amplamente difundida em smartphones, as explorações no campo da biometria são relativas a possibilidade de novas interações mais naturais entre seres humanos e máquinas, incluindo reconhecimento de imagem, linguagem corporal, toque e fala. O objetivo é reconhecer a autenticidade de humanos de maneira muito mais segura e eficiente do que as tradicionais senhas, código PIN e perguntas de segurança.

Exemplos de empresas que comercializam soluções: 3VR, Afffectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera e Tahzoo.

2. Reconhecimento de voz

Interpretar e transcrever a voz humana de uma maneira útil para aplicações com computadores. Amplamente difundida em sistema de voz em computadores e smartphones, permite fazer perguntas, ordenar ações e interagir com usuários para prover informações.

Exemplos de empresas que comercializam soluções: NICE, Nuance Communications, OpenText e Verint Systems.

3. Assistentes virtuais

A explosão de chatbots e assistentes virtuais como a Alexa, Siri, Cortana e o Google Assistente se encaixa perfeitamente neste formato, o mais difundido da indústira. Atualmente são mais usados como um gerenciador pessoal e para a sua casa.

Exemplos de empresas que comercializam soluções: Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist IA, Creative Virtual, Google, IBM, IPSoft, Microsoft e Satisfi.

4. Automação de processos robóticos

Utilizado principalmente em postos de trabalhos onde seres humanos são muito custosos ou ineficientes, robôs que usam scripts e outros métodos automatizam ações repetitivas de maneira ágil. Aqui, empresas podem configurar robôs para capturar e interpretar aplicações existentes para processar uma transação, manipular dados, disparar respostas e se comunicar com outros sistemas digitais.

Exemplos de empresas que comercializam soluções: Advanced System Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath e WorkFusion.

5. Hardware otimizado para IA

Como temos visto tão intensamente em aplicações de carros autônomos e soluções de logística, neste campo estamos falando basicamente unidades de processamento gráfico (GPU) que são construídas especialmente para rodar aplicações com inteligência artificial. O poder computacional destes monstrinhos dedicados é o que permite, por exemplo, empresas como a Tesla Motors usar o recurso de piloto automático para o carro dirigir sozinho e evitar acidentes.

Exemplos de empresas que comercializam soluções: Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel e NVIDIA.

6. Geração de Linguagem Natural

Este é o inverso do que estamos habituados como usuários. Neste tipo de tecnologia, textos são produzidos a partir de dados gerados por computador. Eles são muito utilizados para fornecer insights em BI, gerar relatórios e aplicados muito em serviços. Por exemplo, eles podem criar sumários de pesquisas com frases que sintetizam os relatórios obtidos por determinado conjunto de dados.

Exemplos de empresas que comercializam soluções: Attivio, Automated Inisghts, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS e Yseop.

7. Plataformas de Machine Learning

Aplicado em uma gama altíssima de negócios com foco em previsão de resultados, a machine learning se utiliza de dados, API e toolkits capazes de treinar e implantar modelos algorítmicos em aplicativos, processos e máquinas. Tais algoritmos podem construir modelos a partir de inputs amostrais com a intenção de realizar previsões ou decisões guiadas com raciocínio indutivo (que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados).

Exemplos de empresas que comercializam soluções:  Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS eSkytree.

8. Plataformas de Deep Learning

O Deep Learning é um tipo especial de machine learning que se utiliza de redes neurais com várias camadas de abstração. Sendo assim, esta tecnologia tem o intuito de reconhecer padrões e classificar aplicações em uma quantidade absurda de dados.

Exemplos de empresas que comercializam soluções: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology eSentient Technologies.

9. Gestão de Decisões

Atualmente madura, trata-se de motores que inserem regras lógicas em sistemas para configurar, treinar e realizar manutenções contínuas para tomadas de decisões inteligentes dentro de empresas. Muito utilizado em interações entre clientes, funcionários e fornecedores, diminuindo muito o tempo de resposta e ação por parte das áreas envolvidas.

Exemplos de empresas que comercializam soluções: Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems eUiPath.

10. Processamento de linguagem natural e análise de texto

Outro tipo especial de machine learning que realiza análise de textos com compreensão de sentença, significado, sentimento e intenção por métodos estatísticos de aprendizagem automatizada. Comumente utilizado em empresas de segurança para detectar fraudes ao realizar mineração de dados não estruturados.

Exemplos de empresas que comercializam soluções:  Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd e Synapsify.

Fonte(s): FORBES

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Fundador e ex editor-chefe dos produtos TecMundo e Mega Curioso, trabalho com internet desde 2003. Sou extremamente apaixonado por tecnologia, produtos eletrônicos e video games, acompanhando e participando ativamente deste mercado. Co-fundador do Techroad, acredito que um conteúdo excelente pode se transformar em conhecimento e enriquecer culturalmente toda a sociedade.