Em meio ao desenvolvimento tecnológico, é comum nos depararmos com o surgimento de novos termos. E isso, muitas vezes, leva a dúvidas sobre seus significados. É o caso, por exemplo, de inteligência artificial e inteligência de dados. Você sabe diferenciar essas expressões?
Neste artigo, vamos explicar ambos os conceitos, mostrando como eles se relacionam ou divergem entre si. Portanto, a leitura vale a pena para todos que têm interesse no assunto. Acompanhe!
Inteligência artificial e inteligência de dados: conceitos básicos
A inteligência artificial e a inteligência de dados são conceitos distintos, mas inter-relacionados. Afinal, ambas trabalham com o processamento de dados digitais diversos. A grande diferença está na forma como lidam com esses dados. Contudo, antes de nos aprofundarmos nessa questão, você precisa entender melhor a definição desses termos.
Começaremos falando da inteligência artificial, ou apenas IA. Ela é um ramo da ciência da computação que envolve a resolução de problemas complexos por meio de sistemas e algoritmos que simulam a inteligência humana.
Uma IA utiliza diferentes tipos de dados (texto, imagem, vídeo etc.) para fornecer respostas ou realizar tarefas variadas. Aqui podemos incluir elaborar um poema ou ligar a luz da sua casa.
Em contrapartida, a inteligência de dados ou ciência de dados é um campo de estudo multidisciplinar que busca fornecer insights sobre determinado assunto. A ideia é fazer uso de dados previamente selecionados para gerar significado. Isso é feito usando técnicas de matemática, estatística, engenharia da computação e, em alguns casos, IA.
Com a correta análise de dados, você obtém informações e pode entender, por exemplo: por que determinada situação ocorreu, como revertê-la e evitar que ocorra no futuro. Essas avaliações são muito relevantes no mundo dos negócios.
Diferenças entre inteligência artificial e inteligência de dados
Acabamos de apresentar as definições básicas de inteligência artificial e inteligência de dados. Agora chegou o momento de compreender as diferenças entre esses dois conceitos. Para tornar mais fácil a compreensão, separamos os principais pontos de divergência.
Foco de utilização
A ciência de dados é ideal para responder perguntas específicas. Como exemplo, podemos querer saber quantas vendas ocorrem em determinado período de tempo em uma empresa ou o perfil de clientes que ela possui.
Como você já sabe o tipo de resposta que deseja obter, também consegue saber quais dados serão analisados para obter essa informação. Sendo assim, todo o processo de coleta e pré-processamento é previsível, visando interpretação de resultados.
Por outro lado, a inteligência artificial visa executar uma tarefa humana complexa de forma eficiente. Exatamente por essa razão é difícil definir os dados que serão processados e o resultado a ser gerado. Afinal, ela pode fazer uma análise exploratória de informações preexistentes, criar novos dados, dividir tarefas em componentes algoritmos etc.
Dessa maneira, uma IA é muito usada em atividades de automação e em situações nas quais o usuário busca resultados prontos.
Métodos utilizados na análise
Outra grande diferença entre inteligência artificial e inteligência de dados aparece nos métodos que elas usam para trabalhar com os dados digitais.
A IA vai utilizar recursos complexos, o que pode incluir:
- reconhecimento facial;
- aprendizado por reforço;
- processamento de linguagem natural;
- gráficos de conhecimento etc.
Tudo isso envolve programação prévia, bem como testes variados antes de se tornar funcional.
A inteligência de dados, por sua vez, trabalha com técnicas de diferentes disciplinas da área de exatas, como:
- regressão linear;
- classificação binária;
- detecção de anomalias;
- regressão logística;
- agrupamento k-means;
- análise de componentes etc.
Ou seja, são métodos mais objetivos, que podem ser usados individualmente ou combinados.
Principais semelhanças entre esses dois conceitos
Apesar das diferenças apresentadas anteriormente, ciência de dados e IA são campos que se conectam bastante. Isso significa que possuem semelhanças e a principal delas é que ambas conseguem lidar com grandes volumes de informações. E, a partir de elementos prévios, elas conseguem prever novos dados.
Outro ponto de semelhança, é que ambas precisam informações precisas alimentando seu banco de dados para gerar resultados consistentes. Quando isso não ocorre, os modelos podem apresentar resultados tendenciosos ou incompletos.
Aplicações da inteligência artificial
É possível usar IA em diversas situações ou tarefas. O ChatGPT, por exemplo, é um exemplo extremamente atual de inteligência artificial. Dentro do sistema, você pode fazer perguntas diversas e receber respostas que vão desde a criação de textos até elaboração de códigos de programação.
Contudo, as aplicações desse tipo de tecnologia são muito mais amplas e pode envolver:
- linhas de produção robóticas;
- chatbots;
- sistemas de reconhecimento biométrico;
- análise de imagens médicas;
- manutenção preditiva;
- planejamento urbano;
- personalização de marketing;
- assistência jurídica;
- entre outras.
Aplicações da inteligência de dados
Por fim, vamos conhecer onde a ciência de dados pode ser usada. As opções também são diversas, mas, em geral, ela é muito útil para a área de negócios. Isso porque seu principal propósito é responder perguntas objetivas. Isso facilita a tomada de decisões estratégicas e otimiza processos.
Na prática, por exemplo para:
- controlar estoque;
- analisar riscos;
- definir preços;
- prevenir fraudes;
- acompanhar o desempenho de colaboradores;
- prever demanda de vendas;
- prever consumo de energia;
- otimizar a receita das empresas etc.
E então, gostou do texto de hoje? Esperamos que ele tenha esclarecido suas principais dúvidas entre dois conceitos tão importantes da área da tecnologia. Para ter acesso a mais materiais como esse, continue acompanhando nosso blog.
