Inteligência artificial, é uma mercadoria se você souber usá-la!

Nesta era digital, todas as empresas, serviços e tecnologias estão tentando aproveitar o poder da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) para melhorar a eficiência e obter melhores resultados de negócios.

AI não é algo novo. Tivemos formas rudimentares de IA, como Redes Neurais Artificiais (RNA), sendo implementadas por indústrias em suas operações por quase duas décadas. Agora, temos tecnologias que amadureceram a tal ponto que a expansão da IA ​​se tornou mais fácil e rápida. Estamos em uma posição melhor para colher todos os benefícios da IA.

Agora, muitas indústrias e empresas esperam um remédio rápido e mágico para todos os problemas que enfrentam em suas operações quando tentam implementar a IA no processo existente. E quando a mágica não acontece, os líderes da indústria são muito rápidos em colocar a IA sob uma luz cética e dizer que é "superestimada"! Mas, aquelas empresas e indústrias que têm aproveitado o poder da RNA e realmente compreendem os meandros, estão colhendo os benefícios.

As pessoas esperam que a IA crie ondas no mundo da tecnologia e resolva magicamente todos os problemas. O que eles costumam esquecer é que a IA faz parte de uma estratégia de longo prazo e não é uma solução noturna para resolver os problemas. Pode levar de 12 a 14 meses para que você possa realmente ver os resultados impactantes de suas implementações. Você precisa de paciência para colher os benefícios, pois leva tempo para criar e alavancar os conjuntos de dados corretos para que sua IA forneça resultados de qualidade.

As pessoas têm um equívoco de que coisas como AI e IoT (Internet of Things) são uma tecnologia. Eles precisam entender que são "tecnologia aplicada" e não independentes.

O Fasal aproveita o uso de IoT e AI junto com nossa pilha de tecnologias para obter melhores insights e melhores previsões. Um exemplo simples é o uso de IA para detectar anomalias em nossos conjuntos de dados ao vivo que recebemos de nossos dispositivos sensores, nossas previsões de microclima, previsões de doenças e pragas com base em conjuntos de dados passados ​​e presentes.