Inteligência Artificial: Extraindo dados via API’s

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial têm sido um tema em destaque ultimamente, tornando-se cada vez mais presentes na nossa sociedade, nos nossos trabalhos e até mesmo no entretenimento. Contudo, a questão é: Você sabe como funcionam as APIs com Inteligências Artificiais integradas e quais benefícios elas trazem?

Neste conteúdo, você encontrará respostas para essas perguntas e muitas outras, tais como:

Antes de adentrarmos nos detalhes, é fundamental entender o básico. Portanto, segue uma breve explicação do que é uma inteligência artificial.

Inteligência Artificial: O que é 

Primeiramente, o termo ‘inteligência artificial’ é amplamente empregado para descrever aplicações capazes de executar uma variedade de tarefas complexas que anteriormente exigiam intervenção humana, como interação com clientes, análise de documentos e dados, ou mesmo jogar xadrez.

Compreendendo essa definição, é possível discernir os diferentes tipos de inteligências artificiais existentes. As IAs podem ser categorizadas de acordo com as ações realizadas ou estágio de desenvolvimento. Elas incluem:

  • Máquinas reativas: Limitada, só reage a alguns estímulos baseadas em regras pré-programadas. Não utiliza memória;
  • Memória Limitada: Compreende a grande maioria das IAs modernas, elas podem aprender ao longo do tempo através dos treinamentos de dados;
  • Teoria da Mente: Ainda não existe em nossa realidade, mas compreende a IA capaz de emular a mente humana, com recursos de memória e tomada de decisão;
  • Autoconhecimento: Também inexistente na nossa realidade, esse nível compreende a máquina que está ciente de si mesma, com a intelectualidade humana. 

É notável que a maioria das Inteligências Artificiais (IAs) que usamos se enquadram na categoria de ‘Memória Limitada’, o que torna fundamental compreender como essas máquinas aprendem por meio dos dados.

Machine Learning: Um subconjunto da Inteligência Artificial

O Machine Learning (ML) é um subconjunto das Inteligências artificiais que utiliza algoritmos para treinar dados, obtendo os resultados. 

Existem, em amplitude, quatro tipos de modelos de aprendizado: 

  • Aprendizado supervisionado: Utiliza dados estruturados, mapeando as entradas e saídas, tendo um resultado já esperado;
  • Aprendizado não supervisionado: Utiliza dados não estruturados, ou seja, a máquina aprende com os próprios dados, não tendo um resultado planejado;
  • Aprendizado semi-supervisionado: Um misto de ambos anteriores, alguns dados são rotulados enquanto outros não, tendo um resultado esperado mas sem um caminho definido para a máquina;
  • Aprendizado por reforço: Utiliza uma espécie de loop de feedback, onde o bom desempenho recebe um reforço positivo, e o mau desempenho um reforço negativo. 

Redes Neurais: Ensinando a Inteligência Artificial

As redes neurais artificiais são modelos de treinamento bem comuns para as IAs, sendo baseadas nos funcionamentos do cérebro humano. É usado um sistema de neurônios artificiais que classificam e analisam dados. As informações são recebidas na primeira camada, classificadas e atribuídas as camadas inferiores.

Redes neurais artificiais com mais de três camadas são classificadas como “redes neurais profundas” ou “Aprendizado Profundo”. Atualmente, as redes neurais modernas possuem centenas, milhares de camadas. 

Algumas das Redes neurais artificiais mais comuns são: 

  • Redes Neurais do feedforward (FF): São as formas mais antigas de Redes neurais, com informações fluindo até atingir a saída. Atualmente, possuem várias camadas de redes neurais, sendo chamadas de “feedforward profundo”;
  • Redes neurais recorrentes (RNN): Essas redes neurais possuem “memórias”, se recordando de informações da camada anterior, aqui os dados são temporais e sequenciais;
  • Memória de longo prazo/LSTM: As LSTM se diferem das RNN pois podem se lembrar de informações de várias camadas anteriores;
  • Redes neurais convolucionais (CNN): As CNNs utilizam várias camadas de filtragem em uma imagem para depois reativá-la. Essa rede é comumente utilizada para reconhecimento de imagem;
  • Redes adversárias generativas (GAN): Envolvem duas redes concorrentes. Uma rede gera exemplos e a outra tenta provar se é verdadeira ou falsa. Esse tipo de rede é utilizada nas criações de imagem e arte. 

APIs com Inteligência Artificial Integrada: Como funcionam? 

API, ou Application Programming Interface (Interface de Programação de Aplicação), é uma ferramenta que possibilita a comunicação entre diferentes sistemas e pode ser utilizada de diversas formas.

As APIs que incorporam inteligência artificial têm uma ampla gama de funções, como análise e coleta de dados, desenvolvimento de algoritmos e códigos, assistência em formatos variados, incluindo voz ou texto, além de atuar como mecanismo de busca, entre outros. Ao utilizar essas ferramentas Open Source, é possível otimizar consideravelmente o seu trabalho!

Um exemplo popular é o Chat GPT, que possui uma API para geração de texto. Ao adquirir essa API fornecida pela OpenAI, é viável integrar facilmente essa ferramenta ao WhatsApp ou plataformas semelhantes. Com isso, é possível ter uma IA com capacidade de linguagem fluente e humanizada para lidar automaticamente com os clientes que interagem por meio dessas plataformas.

Além disso, é muito comum encontrar bibliotecas e frameworks de inteligências artificiais com a linguagem Java. Com essas ferramentas, pode-se implementar algoritmos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, entre outras funcionalidades relacionadas à IA.

Por meio dessas bibliotecas e frameworks em Java, os desenvolvedores podem criar sistemas inteligentes capazes de tomar decisões, reconhecer padrões, processar grandes volumes de dados e realizar tarefas complexas de forma automatizada.

Semelhante a Inteligência Artificial Java, existe a Inteligência Artificial App. Essa segunda se refere a integração das funções da IA dentro de aplicações, podendo executar tarefas complexas. 

Alguns dos recursos oferecidos pela Inteligência Artificial nos Aplicativos são: 

  • Processamento de Linguagem Natural (PLN): Usada principalmente em chatbots, assistentes virtuais e corretores, essa tecnologia analisa a linguagem natural, compreendendo e gerando textos;
  • Visão Computacional: Pode identificar elementos em imagem e vídeos, muito usado em aplicativos de reconhecimento facial; 
  • Sistemas de Recomendação: É capaz de prever as preferências do usuário, podendo oferecer produtos e serviços personalizados. Um grande exemplo é o catálogo da Netflix, que se adapta ao gosto do cliente.
  • Aprendizado de Máquina: Como apresentado anteriormente, permite que se aprenda com dados e melhore a eficácia ao longo do tempo, aqui referindo-se aos aplicativos.
  • Automatização de Tarefas: Como o nome mesmo diz, ajuda na automação de trabalhos repetitivos.
  • Personalização: A experiência dos usuários é personalizada com base nas suas interações anteriores.

Sua organização e a Inteligência Artificial de mãos dadas

inteligência artificial nas organizações
Inteligência artificial nas organizações

Após compreender o funcionamento da inteligência artificial e das APIs e sua interação em várias funções, é fundamental considerar como essas tecnologias podem agregar valor à sua organização.

Atualmente, a automação por meio da IA é uma exigência básica. O mercado de trabalho está altamente competitivo e adaptado a esse padrão, portanto, ficar para trás não é uma opção viável.

A experiência do cliente pode ser fortemente impactada por pequenas situações. Um atendimento inadequado pode afastar um cliente em potencial. Por isso, o uso da inteligência artificial se torna tão vantajoso, permitindo oferecer atendimento personalizado e de qualidade para vários clientes simultaneamente. Algo que seria dispendioso e inviável se feito apenas por mão de obra humana.

Naturalmente, o atendimento ao cliente é apenas uma das áreas em que essas máquinas podem atuar, expandindo-se para diversas outras funções, tais como:

  • Análise de dados;
  • Análise/estruturação de documentos;
  • Checagem de informações/indentidade (segurança);
  • Formulação de algoritmos e códigos;
  • Criação de textos, áudios e imagens;
  • Traduções automáticas/simultâneas;
  • Automatização de processos .

Essa tecnologia não se restringe a essas atividades, porém essas são as mais expressivas atualmente. 

Utilizar essas ferramentas na sua organização pode trazer vantagens como: 

  • Maior segurança;
  • Otimização e rendimento melhorados;
  • Melhor atendimento ao cliente;
  • Mais adesão de compradores;
  • Maior coleta, armazenamento e análise de dados;
  • Maior alcance;
  • Mais autoridade; 
  • Mais presença no mercado.

Optar por não adotar as tecnologias modernas é uma escolha, mas essa decisão pode deixar seu negócio vulnerável em um mercado altamente competitivo, onde vencer se torna uma tarefa impossível. 

Extraindo dados: APIs como ferramentas

Dados impulsionam o mundo atual. Para analisar e compreender nossos públicos, garantindo sucesso no mercado, é crucial conhecer a persona com quem estamos lidando. E isso só é possível com uma base de dados robusta.

Muito se fala sobre a análise desses dados e a criação de estratégias eficazes para alcançar os resultados desejados. No entanto, surge uma dúvida: Onde encontrar todos esses dados?

É aqui que entram em ação as ferramentas de API com inteligências artificiais.

Atualmente, as APIs mais populares estão relacionadas às redes sociais, permitindo a coleta de dados sobre o engajamento do público nessas plataformas. Além disso, outras ferramentas, como o Google Analytics, oferecem métricas sobre campanhas de marketing, vendas e o desempenho de sites.

Essas APIs podem ser integradas a outras ferramentas específicas, como o Power BI, que é bastante popular.

Essa integração permite a coleta de dados em tempo real e de forma automática, tornando o processo de análise mais fluido e facilitado para os profissionais da área.

Entretanto, não só das redes vivem as análises de dados. Uma aplicação muito popular das APIs é a coleta de dados em documentos.

Os documentos representam uma grande fonte de informações para análise, mas, devido ao seu volume, densidade e, muitas vezes, à falta de digitalização, é possível perder conteúdo valioso.

É aqui que a Google Cloud desempenha um papel crucial com o DocAI Platform. Esta plataforma extrai insights de documentos usando tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR).

Além disso, a ferramenta permite a intervenção e revisão humana nas informações coletadas por meio do Human-in-the-loop.

Conclusão

O mundo das inteligências artificiais estão presentes em inúmeras instâncias da nossa sociedade. Utilizar ou não essas ferramentas pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso do seu negócio. 

Utilizar essas tecnologias significa trazer maior praticidade para seu trabalho, além de maior segurança e qualidade. Atualmente, a competitividade do mercado é avassaladora, e somente reinventando a sua organização que existe a chance de ser visto no grande universo de concorrentes. 

As inteligências artificiais podem ser complexas, mas são extremamente acessíveis, podendo ser personalizadas para as suas necessidades. Além de promover uma grande economia de dinheiro, por ser a opção mais em conta, já que é mais simples trabalhar com uma IA do que um grupo inteiro de pessoas. Mas lembrando que os seres humanos ainda têm suas funções e não podem ser descartados ou substituídos. 

Portanto, por mais que esse mundo seja grande, complexo e novo, ele é o nosso futuro, é quanto melhor buscamos compreendê-lo e aceitá-lo, mais rapidamente seremos beneficiados por ele. 

Esse texto buscou trazer alguns aspectos específicos das IAs e APIs, como elas funcionam juntas e como elas podem ser benéficas para os negócios, encorajando pessoas que ainda não aderiram à novidade a participar.

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