Ameaças e oportunidades da IA ​​nos negócios (parte 1) | IA nos negócios #2

A inteligência artificial em breve será capaz de ler nossos pensamentos? A existência e o funcionamento da IA ​​servirão para atender às necessidades humanas em todo o seu potencial? Ou, cada vez mais fora de nosso controle, a IA procurará controlar independentemente as escolhas que fazemos? As perguntas que acabamos de fazer soam como a introdução de um ensaio de ficção científica. No entanto, são dúvidas e problemas bastante reais enfrentados hoje pelos desenvolvedores e primeiros usuários das tecnologias de IA mais avançadas.

Ameaças e oportunidades da IA ​​nos negócios – índice:

1. Ameaças e oportunidades da IA ​​nos negócios
2. Cibersegurança e ameaças cibernéticas à inteligência artificial
3. Mais seguro com IA
4. Preocupações de segurança
5. Acesso à informação e IA
6. Ampliando o acesso
7. Problemas de credibilidade
8. Resumo

As esperanças e ameaças da IA ​​nos negócios

A aplicação de inteligência artificial nos negócios gera grandes esperanças. Isso inclui novos mercados e produtos, serviços inovadores e formas de contato com os clientes. Mas também gera temores em relação não apenas à segurança de dados confidenciais da empresa e de seus contratados, mas também à existência de filiais inteiras de negócios.

No artigo de hoje, veremos as ameaças e oportunidades da IA ​​nos negócios. Vamos nos concentrar nos prós e contras da IA ​​nas seguintes áreas:

• segurança
• acesso a informação

No texto a seguir, abordaremos as ameaças e oportunidades da IA ​​nas operações de negócios no que se refere ao custo e aos empregos presentes e futuros.

Cibersegurança e ameaças cibernéticas à inteligência artificial

A área de segurança no mundo digital é um dos temas mais sensíveis a serem abordados no que diz respeito à inteligência artificial. Confiamos nele para analisar, criar e até decidir sobre questões cada vez mais cruciais. Portanto, devemos estar atentos não apenas às oportunidades de desenvolvimento de negócios, mas também aos riscos associados à aplicação da IA.

Mais seguro com IA

Graças ao uso da IA, podemos alcançar uma segurança aprimorada com base em tecnologias avançadas de reconhecimento de usuários, populares, por exemplo, na segurança bancária online. Seus componentes essenciais são os sistemas:

• reconhecimento de voz , que faz parte da PNL, ou Processamento de Linguagem Natural
• reconhecimento de imagem (visão computacional), especialmente identificação de rosto

O setor chave do emprego da inteligência artificial para melhorar a segurança diz respeito à análise do monitoramento de eventos como shows ou grandes eventos esportivos. A IA pode, portanto, facilitar muito a operação de empresas envolvidas na proteção de eventos de massa. Não só encurtará o tempo de controle de segurança comparando o documento ou bilhete apresentado e o rosto da pessoa que o apresenta. A inteligência artificial permite detectar a presença e localizar indivíduos que possam representar uma ameaça, bem como aqueles que se comportam de forma contrária às regras de segurança.

Outra grande oportunidade relacionada ao desenvolvimento de segurança baseada em IA é o monitoramento de propriedades inteligentes ou casas inteligentes. Sem a ajuda da IA, eles estariam vulneráveis ​​a ataques de hackers que, ao invadir o sistema, poderiam entrar na casa sem impedimentos. Com a IA, o monitoramento em tempo real é possível, detectando ações que podem desativá-lo de uma maneira muito mais sofisticada do que, digamos, um software antivírus executado em um computador.

Uma indústria ainda mais avançada tecnologicamente e em rápido crescimento é a inteligência artificial, permitindo lojas não tripuladas. Geralmente combina monitoramento avançado com a operação de aplicativos móveis de usuários logados. Graças a essas soluções, é possível reconhecer um cliente que visita uma loja e escanear de forma imperceptível as mercadorias compradas e receber o pagamento pelos serviços. Eles também são populares em outros setores, como hotéis não tripulados.

Preocupações de segurança

No entanto, esses tipos de soluções de IA envolvem certos riscos e ameaças que as empresas precisam considerar. A preocupação mais séria são vazamentos ou roubo de dados de identificação detalhados coletados pelo provedor de serviços.

Há também riscos associados à falta de novas leis e regulamentos de IA. Isso pode resultar em consequências imprevisíveis do uso indevido de dados de usuários por empresas que os armazenam sob vigilância não controlada por autoridades governamentais.

Além disso, há ainda outra preocupação profunda envolvendo a segurança da IA ​​na neurotecnologia. Em outras palavras, a ameaça potencial de construir interfaces que permitem a comunicação direta cérebro-máquina por meio da leitura de ondas cerebrais.

Acesso à informação e IA

O que levanta as maiores preocupações em conectar o cérebro humano à inteligência artificial também levanta as maiores esperanças sobre o acesso à informação e a velocidade de seu processamento. Soluções que podem ler ondas cerebrais já permitem síntese de fala artificial ou controle de drones. Assim, interfaces com o funcionamento de máquinas ou instrumentos médicos com pensamentos já estão à mão.

Ampliando o acesso

A facilidade de manuseio é uma conveniência colossal que permite que qualquer pessoa acesse informações e educação sem problemas. Uma das interfaces mais acessíveis para o usuário médio é a pesquisa por voz usando perguntas naturais e respostas semelhantes. Isso faz com que não precisemos conhecer termos especializados ou mecanismos de pesquisa avançados para encontrar os produtos ou serviços que procuramos.

O próximo marco no acesso a informações assistido por IA é a pesquisa de imagens. Poucas pessoas percebem o quão complexa é essa tarefa. No entanto, a sua utilização significa benefícios tangíveis para os negócios, até porque reduz significativamente o papel da localização. Com a pesquisa de imagens, você pode pesquisar mercadorias semelhantes usando uma foto, sem a intermediação de uma descrição do produto fornecida em um idioma específico.

Problemas de credibilidade

Infelizmente, também há riscos inevitavelmente associados ao acesso à informação assistido por IA. Se a inteligência artificial deve responder às nossas perguntas com precisão, devemos ter certeza de que ela extrai informações de fontes confiáveis. É aqui que surge o problema das técnicas de aprendizado de IA.

Podemos dividi-lo em três áreas:

• coletar os dados sobre os quais a inteligência artificial é ensinada,
• seleção de dados, ou seja, o problema de verificar a veracidade das informações e rejeitar, por exemplo, notícias falsas,
• aplicar os dados, ou seja, as conclusões tiradas pela IA a partir do conjunto de dados que lhe são disponibilizados.

O problema de confiabilidade pode ser ilustrado com um exemplo simples. Imagine que uma IA tenha aprendido como são os gatos a partir de um conjunto de imagens escolhidas incorretamente, nas quais todos os gatos eram pretos. Pelo qual concluiu que todos os gatos são pretos.

Traduzindo nosso problema para o campo dos negócios, a IA usada para tomar decisões de investimento pode aprender com um conjunto de dados financeiros incompatíveis. Por exemplo, em um em que o valor das ações da empresa A está subindo o tempo todo. Então a IA definiu como uma ação cujo valor está em constante crescimento, então esse investimento não tem risco.

Resumo

As oportunidades da IA ​​nos negócios incluem principalmente:

• segurança digital
• monitoramento avançado que permite não apenas prevenir situações perigosas durante eventos de massa, mas também operar lojas não tripuladas
• acesso rápido a informações
• pesquisa intuitiva por voz e imagem

Em contraste, os principais riscos que discutimos acima levam em consideração:

• roubo e uso indevido de dados confidenciais de clientes e negócios
• os riscos potenciais do uso de interfaces cérebro-máquina
• problemas com a confiabilidade das respostas fornecidas pela IA

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Autor: Robert Whitney

Especialista e instrutor em JavaScript que treina departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando outras pessoas a cooperar efetivamente durante a codificação.

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