A IA adaptativa é verdadeiramente uma revolução no mundo da computação, destinada a se tornar um componente fundamental de todo software moderno nos próximos anos.

À medida que a IA se torna cada vez mais presente na vida das pessoas, mais queremos saber exatamente como ela funciona. Isto é impulsionado pelas partes interessadas internas, que precisam confiar nos modelos que utilizam, pelos consumidores, que são influenciados pelas decisões dos modelos, e pelos reguladores, que querem garantir que os consumidores sejam tratados de forma justa. A inteligência artificial é basicamente um conjunto de processos e métodos que permitem aos usuários humanos compreender e confiar nos resultados e produtos criados pelos algoritmos de aprendizagem de máquinas.

Não é grande novidade que o software construído com um toque de inteligência artificial está em ascensão. A aplicação de algoritmos AI e ML pode ajudar as empresas em uma variedade de indústrias a melhorar dezenas de operações diárias, desde garantir que o armazém tenha estoque suficiente para atender à demanda do consumidor até prever como essa demanda irá mudar com o tempo. Até 2022, os resultados do desenvolvimento de IA terão se tornado algo que um usuário médio será capaz de testar e usar sem impedimentos.

Hoje, os especialistas prevêem que o surgimento da IA adaptável é o marco que levará o ecossistema tecnológico atual para o próximo nível.

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O que é IA adaptativa?

É a próxima geração de inteligência artificial, combinando algoritmos avançados de aprendizagem de máquinas com uma abordagem mais responsiva e flexível à aprendizagem autônoma. Ao contrário da IA generativa, os sistemas de IA adaptativa ostentam versatilidade e podem se adaptar e aprender em tempo real, constantemente re-treinando seus modelos com base em novos dados e feedback.

Os modelos adaptativos de IA aproveitam o feedback em tempo real para modificar dinamicamente seu aprendizado e adaptar seus objetivos de acordo. Isto os torna especialmente capazes em tarefas que requerem reação imediata a mudanças repentinas dentro de um ambiente de trabalho digital. Na verdade, Gartner nomeou a IA adaptativa como uma de suas principais tendências tecnológicas estratégicas para 2023. A pesquisa também prevê que as empresas que a utilizarem até 2026 terão um desempenho 25% superior ao de seus concorrentes. Uma das principais vantagens da IA adaptativa é sua capacidade de adaptação às circunstâncias em mudança. Em um local de trabalho digital, isto significa que as empresas podem usar a IA adaptativa para melhorar a experiência do cliente, respondendo rapidamente às mudanças nas necessidades e preferências do cliente. Uma das ferramentas mais avançadas incorporando a capacidade de IA adaptativa é o SubStrata, uma ferramenta que os vendedores usam para analisar pistas verbais e não verbais, permitindo-lhes avaliar com precisão as emoções e perspectivas dos clientes potenciais e fechar negócios mais rapidamente, tudo isso em tempo real. Com suas muitas vantagens, a IA adaptativa está preparada para revolucionar a força de trabalho digital, fornecendo uma abordagem mais ágil e flexível para o aprendizado autônomo.

Campos de aplicação

Até 2023, haverá mais serviços baseados em inteligência artificial e o ritmo de seu desenvolvimento torna difícil prever quais esferas de nossas vidas serão afetadas. Entretanto, as empresas concorrentes no mercado têm sua própria visão sobre como o software baseado em IA deve beneficiar seus negócios. Certamente, os serviços de inteligência artificial que podem transformar seu gato em um personagem animado a partir de uma foto merecem o devido reconhecimento, mas o que as empresas precisam é de um fluxo de trabalho otimizado e maior segurança dos dados. A IA adaptativa pode ser aplicada para isso. Estes sistemas de inteligência artificial de próxima geração processam circunstâncias mutáveis em situações do mundo real para adaptar seu comportamento de acordo. Em vez de usar dados acumulados para aprender uma vez um sistema de IA e depois implantá-lo, o desenvolvimento de IA adaptativa envolve aprendizado e implantação contínuos. Estes sistemas podem receber novos dados de dispositivos IoT, por exemplo. Esta abordagem pode ser usada para criar carros auto dirigidos, assistentes inteligentes, serviços de monitoramento de redes sociais, e assim por diante.

Há áreas onde a aplicação de sistemas baseados em IA adaptativos é muito produtiva. A IA adaptável adapta-se às mudanças no mundo real e em tempo real porque pode revisar seu código. Esta adaptabilidade significa que as organizações podem ser mais resilientes no projeto, mais flexíveis na implementação e mais rapidamente capazes de lidar com interrupções e tempos de inatividade. Os sistemas de controle adaptativo habilitados para IA monitoram e aprendem continuamente o estado atual das operações e, com o mínimo de intervenção da equipe, ajustam de forma otimizada sua resposta às condições em mudança. A integração da inteligência artificial adaptável no dispositivo, controle e níveis de nuvens gera três vantagens significativas: controle autônomo, reparo automático e aprendizado contínuo. A IA adaptativa muda a velocidade e a forma como as pessoas podem tomar decisões, o que pode aumentar a produtividade. Isto é especialmente importante em operações contextualmente conectadas. Empresas que dependem de uma estratégia de dados que inclui inteligência artificial conseguirão tomar decisões mais flexíveis, já que as pessoas podem responder mais rapidamente às mudanças no mercado, na produção e na cadeia de fornecimento.

A IA adaptativa pode simplificar a tomada de decisões? 

Este é um tópico importante no momento porque a tomada de decisão está se tornando cada vez mais complexa. Simplificar não é fácil, mas a computação de ponta incorporada pode abordar uma ampla gama de casos de uso de TI e tecnologia operacional, reunindo IA adaptativa, virtualização e outras disciplinas de programação. A IA adaptativa aprende padrões a partir de experiências com humanos e máquinas. Como a IA adaptativa coleta e analisa dados sequencialmente, ela aprende com novas informações e observações enquanto trabalha com dados e previsões mais antigas, proporcionando melhores resultados para aqueles que são capazes de construir, operacionalizar e escalar arquiteturas de IA adaptativa.