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Conheça as principais tendências em machine learning para 2026: Edge AI, aprendizado contínuo, multimodalidade, MLOps, infraestrutura e regulamentação.
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Novidades Team ‘25 Europe: Atlassian amplia IA e transforma Jira em plataforma para todas as equipes
Atlassian apresenta novas Collections e avanços em IA no Jira durante o Team ‘25 Europe, unificando colaboração, estratégia e serviços.
Veja como aplicar AI na estratégia organizacional e transformar produtividade, visibilidade e colaboração em vantagem competitiva.
Descubra como um dos 10 maiores produtores de papel do mundo reduziu custos e tempo de inatividade por meio da manutenção preditiva de máquinas com a ajuda da Orbit AI O desafio Um dos 10 maiores produtores de papel do mundo não estava aproveitando completamente seu potencial de produção devido aos altos custos e à imprevisibilidade da manutenção de máquinas . A cada seis anos, a empresa costumava realizar manutenção leve, com um custo aproximado de $3,4 milhões. A manutenção mais significativa, que custava cerca de $7 milhões, ocorria a cada 12 anos. Além disso, o cliente precisava interromper as operações por 10 dias a cada ano devido a requisitos regulatórios.  Como não podiam prever antecipadamente qual máquina precisaria de manutenção, o cliente precisava solicitar serviços de manutenção urgentes (e consequentemente mais caros), levando a um tempo de inatividade inesperado e comprometendo a eficiência operacional. Eles já haviam tentado resolver o problema adotando uma solução gerenciada por terceiros para algumas de suas máquinas, mas os altos custos impediam sua escalabilidade em toda a fábrica. Com a Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) ganhando destaque na agenda dos CIOs da indústria de manufatura ( Gartner, 2023 ), fazia sentido buscar uma consultoria e serviços de TI confiável e experiente para ajudá-los a enfrentar esse grande desafio com novas tecnologias. Eles se associaram à e-Core com o objetivo de identificar anomalias menores nos equipamentos e realizar uma manutenção mais precisa durante o fechamento anual obrigatório de 10 dias, estendendo assim o intervalo para manutenções mais significativas.
No cenário empresarial atual, as organizações enfrentam um paradoxo: acumulam volumes crescentes de dados, mas lutam para transformá-los em valor real para o negócio. A capacidade de usar dados de forma inteligente para transformar processos, produtos e serviços tornou-se um imperativo, visto que “os dados são o novo ouro”.  Nesse contexto, a Inteligência Artificial emerge como tecnologia fundamental para extrair insights e criar soluções valiosas, permitindo que as empresas tomem decisões mais assertivas. Segundo um estudo recente , empresas que ampliaram significativamente sua equipe de IA tiveram um crescimento de cerca de 20% em vendas, empregos e valor de mercado – ganhos atribuídos, em parte, à inovação em produtos por meio do uso estratégico da IA. Ainda assim, mesmo diante desses ganhos expressivos, muitas organizações se questionam se estão verdadeiramente preparadas para adotar a IA, quais seriam os primeiros passos e como integrar de maneira eficaz dados, cultura e tecnologia. Este artigo busca responder essas questões, oferecendo um guia prático para identificar e implementar casos de uso de IA em sua empresa. → Saiba a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI Compreendendo a IA no Contexto dos Negócios Diante dos desafios apresentados na transformação de dados em valor real, é fundamental compreender como a IA se integra ao contexto empresarial atual. As empresas que obtêm sucesso na aplicação de IA combinam três pilares fundamentais: Mindset: Cultura organizacional que valoriza a inovação e está aberta à transformação digital. A liderança e as equipes devem estar alinhadas na visão de como a IA pode impulsionar o negócio. Skillset: Competências necessárias para implementar e gerenciar soluções de IA, incluindo ciência de dados, engenharia de dados e especialistas em domínios específicos. Toolset: Ferramentas e tecnologias apropriadas para desenvolver e implementar soluções de IA. Quando esses três pilares estão alinhados, a empresa pode criar o chamado Efeito de Rede de Dados (Data Network Effect). Esse efeito se manifesta em um ciclo virtuoso no qual a coleta de mais dados leva a modelos mais precisos, o que resulta em clientes mais satisfeitos e ainda mais dados para aprimorar as soluções. → Saiba como os Agentes de IA estão moldando o futuro dos negócios Benefícios da IA para os Negócios Com os três pilares fundamentais – mindset, skillset e toolset – alinhados, as organizações podem explorar o potencial transformador da IA. Esta tecnologia é capaz de gerar valor em múltiplas frentes do negócio, como os apresentados a seguir: Automação e Produtividade: A IA pode automatizar tarefas repetitivas, liberando as equipes para atividades de maior valor estratégico. Exemplo: Na e-Core, automatizamos a análise de qualidade das ligações de vendas, reduzindo o tempo de análise de 200 áudios para 2 minutos e aumentando a efetividade das ligações em 20%. Leia o case completo aqui . Manutenção Preditiva e Eficiência Operacional: A IA permite prever e prevenir falhas, otimizando processos e reduzindo custos operacionais. Exemplo: Desenvolvemos um modelo de machine learning baseado em Deep Learning para previsão de falhas de equipamentos, alcançando 80% de precisão e economia anual de $850 mil, com ROI em 6-8 meses. Veja o case completo aqui . Experiência do Cliente: Recursos de IA permitem oferecer recomendações personalizadas e atendimento 24/7. Exemplo: Implementamos uma solução de IA generativa para uma fintech de importação, automatizando a análise de ligações e fornecendo feedback imediato aos SDRs. Isso reduziu o tempo de avaliação, melhorou a qualidade das interações e aumentou em 20% a efetividade das chamadas, elevando a experiência do cliente. Saiba mais sobre o case aqui . Além dos exemplos acima, a IA tem demonstrado valor significativo em outras áreas críticas para diversos negócios, como otimização de preços e receita, gestão automatizada de estoques, análise preditiva de comportamento do consumidor e detecção de fraudes em transações. → Veja também como a EEmovel utiliza inteligência artificial para acelerar seu processo de web scraping Identificando Casos de Uso de IA em sua Empresa Após compreender os benefícios potenciais da IA e seus casos de sucesso em diferentes setores, o próximo passo crucial é identificar as oportunidades específicas em sua organização. Antes de iniciar qualquer projeto, é fundamental realizar uma análise completa considerando três aspectos principais: Mapeamento de Processos O mapeamento detalhado dos principais processos da empresa é um caminho natural para descobrir gargalos que possam ser resolvidos com IA. Em muitas situações, tarefas repetitivas são candidatas à automação, mas é importante avaliar se o uso de IA é realmente necessário ou se uma automação mais simples seria suficiente. Alinhamento Estratégico e Viabilidade Uma vez que os processos já estão mapeados, é necessário estimar ganhos em termos de KPIs que seriam obtidos com o uso de IA nessas tarefas. Em cenários onde há dúvidas sobre a maturidade digital da organização ou a real necessidade de IA, a e-Core utiliza a metodologia Data Driven Everything (D2E) . Esta abordagem envolve uma imersão no ambiente do cliente para entender não apenas os processos declarados, mas também as necessidades reais da organização. Um dos artefatos gerados durante esse processo é a matriz de priorização, que mapeia as iniciativas identificadas como o benefício potencial para o negócio ao nível de complexidade de implementação.
A Inteligência Artificial (IA) tem sido algo transformador no cenário atual, mas termos como Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e IA Generativa (GenAI) são frequentemente usados de forma intercambiável, o que leva a confusões. Este artigo tem como objetivo desmistificar esses conceitos, destacando suas diferenças e significância na indústria atual. Os investimentos em IA estão se tornando cada vez mais substanciais (“ Relatório Stanford AI Index ” publicado no Fórum Econômico Mundial, KPMG , Unite.AI , All About AI ). No entanto, muitas pessoas ainda não têm uma compreensão clara das diferenças entre IA, ML, DL e GenAI. Essa lacuna muitas vezes leva a expectativas irreais e investimentos mal direcionados. Então, como essas tecnologias se diferem e como podemos aplicá-las de maneira eficaz? Nosso objetivo é fornecer uma compreensão clara desses conceitos, apresentando a perspectiva dos autores Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton e Andrew Ng. Eles abordaram amplamente esses conceitos e sua aplicabilidade na resolução de problemas específicos, os quais serão discutidos ao longo deste artigo. O que é Inteligência Artificial (IA)? A IA é um campo amplo dentro da ciência da computação que visa criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Ela abrange várias tecnologias, desde sistemas baseados em regras até algoritmos avançados que podem aprender e se adaptar. Implementar IA pode ser complexo e caro, exigindo dados de alta qualidade e algoritmos sofisticados. A IA é classificada em duas categorias: IA Restrita, projetada para executar tarefas específicas, e IA Geral, que pode realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa. Dentro da IA, o Machine Learning (ML), o Deep Learning (DL) e a IA Generativa (GenAI) são subconjuntos, cada um projetado para diferentes objetivos e variando em complexidade. Essas tecnologias, embora interconectadas, desempenham papéis distintos no avanço das capacidades da IA. O que é Machine Learning (ML)? Machine Learning é um subcampo da IA que utiliza algoritmos para analisar dados, aprender com eles e fazer previsões ou tomar decisões sem programação explícita. Amplamente utilizado em aplicações como filtragem de spam, recomendações de produtos e detecção de fraudes, o ML requer grandes volumes de dados e pode ser suscetível a vieses se os dados de treinamento não forem representativos. O ML é dividido em três categorias: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado de reforço. Aprendizado Supervisionado : Esse método treina o modelo com dados rotulados, aprendendo a mapear entradas para saídas, como na classificação de e-mails ou no reconhecimento de voz. Algoritmos comuns incluem regressão linear, regressão logística, Support Vector Machine (SVM) e Redes Neurais. Aprendizado Não Supervisionado : Dados não rotulados são usados para identificar padrões ocultos, como na análise de clusters e segmentação de clientes. Também é usado para redução de dimensionalidade, o que ajuda a simplificar os dados, mantendo informações importantes. Algoritmos comuns incluem K-means, Análise de Componentes Principais (PCA) e Clusterização Hierárquica. Aprendizado de Reforço : Aprende a tomar decisões sequenciais interagindo com um ambiente, maximizando recompensas cumulativas. As aplicações incluem jogos, robótica e otimização de sistemas dinâmicos, usando algoritmos como Q-Learning, Redes Q Profundas (DQN) e Algoritmos de Gradiente de Políticas. O que é Deep Learning (DL)? Deep Learning, um subconjunto de ML, utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para modelar e entender padrões complexos nos dados. Ele revolucionou o reconhecimento de imagens e o processamento de linguagem natural (NLP). O DL requer computação de alto desempenho e hardware especializado, como GPUs. No entanto, interpretar os modelos de DL pode ser desafiador. O que é IA Generativa (GenAI)? GenAI é um subconjunto de DL que foca em criar novos conteúdos (texto, imagens, música, etc.) a partir de dados existentes, usando modelos como Generative Adversarial Networks (GANs) e transformers (ex: GPT-4). As aplicações incluem criação de conteúdo, design de produtos, arte e entretenimento. Abordar questões éticas, como deepfakes e vieses no conteúdo gerado, tem sido um grande desafio para as empresas. Diferenças entre as aplicações de AI, ML, DL e GenAI Vamos analisar alguns exemplos de aplicações para entender melhor as diferenças entre AI, ML e DL. AI : Siri e Alexa são exemplos de aplicações de AI. Elas conseguem entender linguagem natural e usam conceitos como ML, DL e GenAI nos bastidores para executar tarefas como configurar alarmes, fazer chamadas telefônicas e tocar música. ML : A Netflix usa ML para recomendar filmes aos usuários. O algoritmo aprende com o histórico de visualização do usuário e recomenda filmes com base em padrões semelhantes . Embora este seja o exemplo mais comum de aplicação de Machine Learning, ele também pode ser usado para resolver problemas em qualquer setor, como apresentado em nossos casos de uso de gerenciamento de ativos florestais e manutenção preditiva de máquinas industriais. DL : O Facebook usa DL para reconhecer rostos em fotos. O algoritmo aprende a partir de um grande conjunto de dados e cria uma rede neural que consegue reconhecer rostos em novas fotos, nunca vistas antes. Outro exemplo de DL são os carros autônomos. Esses carros usam DL para reconhecer objetos, como pedestres e outros carros, e tomar decisões com base nesse reconhecimento. O algoritmo aprende com um grande conjunto de imagens e cria uma rede neural profunda que pode fazer previsões precisas em tempo real. GenAI : O GPT-4 da OpenAI pode gerar textos coerentes e contextualmente relevantes com base em um determinado comando, permitindo aplicações como criação automatizada de conteúdo, assistentes virtuais e ferramentas de escrita criativa. Além disso, Generative Adversarial Networks (GANs) são usados para criar imagens realistas, como gerar novas obras de arte ou produzir imagens fotorrealistas de pessoas que não existem. Para resumir, AI, ML, DL e GenAI são tecnologias relacionadas, mas diferentes. Inteligência Artificial refere-se a máquinas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como entender a linguagem natural e tomar decisões. Machine Learning é um subconjunto da AI que foca em permitir que as máquinas aprendam com os dados. Deep Learning é um subconjunto de ML que se concentra na construção de redes neurais que podem aprender com grandes quantidades de dados. GenAI, um subconjunto de AI, gera novos conteúdos (texto, imagens, música, etc.) a partir de dados existentes, usando modelos como GANs e transformers. Entender as distinções entre AI, ML, DL e GenAI é crucial para que as empresas aproveitem essas tecnologias da melhor, otimizem recursos e alcancem melhores resultados, usando a melhor ferramenta de acordo com o contexto do seu trabalho. Ao alinhar os investimentos em tecnologia com os objetivos de negócios, as empresas podem impulsionar a inovação e obter uma vantagem competitiva. A e-Core oferece expertise e soluções personalizadas para auxiliar você nessa jornada. Saiba mais sobre nossas soluções em Machine Learning , Data & Analytics e IA Generativa ou fale com um de nossos especialistas .
