Que a Inteligência Artificial já se tornou algo corriqueiro no nosso dia a dia já não é mais nenhuma novidade, mas e quando falamos dela aliada às aplicações em nuvem?
De acordo com um relatório da Forrester, empresa de pesquisa e mercado dos Estados Unidos, o número global de Data Centers, consolidação de provedores e as equipes multidisciplinares responsáveis pela otimização de nuvens continuarão a crescer, porém, nessa mesma esteira de crescimento, está a ascensão irrefreável da IA. Com isso, a união entre ambas as tecnologias tende a ser cada vez mais presente.
Tecnologias cada vez mais integradas
De acordo com uma estimativa do Gartner, é esperado que 50% das novas migrações para a nuvem sejam baseadas em um novo ecossistema de dados em cloud, de forma mais coesa e menos em soluções pontuais.
O papel da Inteligência Artificial nesse ecossistema é o que pode fazer toda a diferença, uma vez que, com sua integração, torna-se possível automatizar ainda mais os processos sem que precise ter um equipe de TI disponível para a tarefa. Além disso, o uso da IA também pode auxiliar na melhora das tomadas de decisões referentes às estratégias de negócios.
É possível notar que as duas tecnologias possuem diversos pontos em comum. Então, pode-se dizer que a utilização cada vez mais integrada entre ambas é algo até previsível.
Como a Inteligência Artificial é usada na nuvem?
A automatização de ações é um dos pontos mais relevantes quando falamos de IA na nuvem. Dessa maneira, tem-se o aprendizado da máquina (machine learning) que favorece ainda mais o raciocínio computacional à medida que suas usabilidades são colocadas em uso, como, por exemplo, o reconhecimento de voz, o processamento de imagens e a resolução de problemas complexos por meio de algoritmos.
A partir do aprendizado desses algoritmos num ambiente de grande conjunto de dados, os mesmos são treinados a realizar tarefas que se esperam de uma aplicação.
Então, a Inteligência Artificial, por meio do aprendizado da máquina e de seus algoritmos, atua na nuvem por meio dos seguintes métodos:
Aprendizado supervisionado: por meio de um conjunto de regras, a máquina tem a capacidade de fazer previsões a partir de exemplos pré-estabelecidos para treinar seus algoritmos. Com isso, o computador pode executar novas tarefas comparando a esses exemplos para encontrar soluções. Ideal para análise de dados e modelagem preditiva.
Aprendizado não supervisionado: neste modo de machine learning, a máquina consegue identificar padrões ocultos em grandes conjuntos de dados. Assim, é possível que se aprenda e agrupe informações baseadas em suas propriedades para a resolução de um problema. Método bastante utilizado em mineração de dados e processamento de linguagem natural.
Aprendizado por reforço: com este método, as máquinas absorvem o aprendizado com a experiência de tentativa e erro, adquirindo novas habilidades a partir dessas amostragens. Muito utilizado em robótica, teoria de controle e de jogos.
Modelagem generativa: por meio de um conjunto de regras, os computadores conseguem gerar exemplos de dados semelhantes aos originais já pré-definidos, ou seja, a máquina se torna capaz de criar novos dados baseados nos que já existiam. Método utilizado em processamento de linguagem natural, síntese de vídeo e geração de imagens.
Redes generativas adversariais: para obtenção de melhores resultados, duas redes são utilizadas, gerando novos dados baseados nos já existentes. Porém, neste caso, enquanto uma das redes cria, a outra avalia sua qualidade baseada no conjunto de regras pré-estabelecidas. Em suma, há uma “competição” entre ambas as redes para que se chegue à solução mais adequada. Esse método também pode ser utilizado em processamento de linguagem natural, síntese de vídeo e geração de imagens.
Afinal, quais são as vantagens da IA na nuvem?
Acessibilidade: por meio da integração da IA na nuvem, tem-se mais controle de acessos, os colaboradores podem utilizar os dados, recursos e demais serviços de forma remota, com processamento em tempo real e alta capacidade de armazenamento. Dessa forma, é possível ter mais eficiência e assertividade quanto às tomadas de decisões.
Flexibilidade: é possível aumentar ou diminuir recursos em computação e armazenamento conforme as demandas exigidas nas empresas. Essa vantagem é fundamental para negócios que lidam com aspectos sazonais e suas variações de flutuação frente ao mercado.
Escalabilidade: um dos principais pontos da computação em nuvem e inteligência artificial é a possibilidade de as empresas escalarem conforme seu crescimento e expansão. Conforme novas necessidades de negócios vão surgindo, as empresas podem adaptar seus Data Centers sem ter que fazer investimentos onerosos em infraestrutura.
Economia: por não precisarem investir em hardware e infraestrutura local, as empresas reduzem seus custos de forma significativa com o uso de IA na nuvem. Com isso, os recursos financeiros podem ser utilizados para outros investimentos, como novos produtos, melhoria de processos, entre outros.
Inovação: como os ambientes em nuvem podem ser facilmente integrados com a inteligência artificial, suas atualizações são constantes, permitindo que as empresas contem sempre com tecnologias recentes, garantindo que não haja defasagem de dados e proporcionando competitividade.
Segurança: por possuírem infraestrutura de segurança que oferece robustez, as aplicações com IA oferecem medidas aprimoradas de proteção, tanto física quanto lógica, além de medidas gerenciadas que resguardam dados sensíveis do negócio.
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