Tecnologia utiliza padrões de comportamento e dados históricos para antecipar cenários e tendências; modelos são usados em recomendações de conteúdo e sugestões de textos
Inteligência artificial (IA) é um assunto que se popularizou por meio de ferramentas generativas, como o ChatGPT e o MidJourney AI , mas ela não se restringe a isso. Além de criar novos conteúdos, essa tecnologia também é capaz de fazer projeções sobre o futuro. A IA preditiva é uma maneira avançada de análise dos dados processados para antecipar cenários. O recurso pode ser utilizado em tarefas simples, como sugestões de palavras enquanto o usuário escreve um e-mail, ou em atividades mais complexas, como previsões meteorológicas, por exemplo.
Para ser utilizada com eficiência, a IA preditiva precisa ter acesso a dados de alta qualidade e a conhecimento humano especializado. Quando a coleta e mineração dessas informações é concluída, um modelo estatístico é formulado, treinado e modificado para gerar previsões precisas. A seguir, conheça mais detalhes sobre como funciona a IA preditiva.
No índice abaixo, veja tudo que você vai encontrar nesta matéria.
- O que é IA preditiva e como funciona?
- Qual a diferença entre a IA preditiva e a IA generativa?
- Texto Preditivo
- Identificação de possíveis ameaças à segurança
- Recomendações personalizadas
1. O que é IA preditiva e como funciona?
A inteligência artificial preditiva é uma modalidade da tecnologia capaz de projetar possíveis cenários utilizando informações do passado. Esses algoritmos agregam dados de diversas fontes, permitindo que os modelos tomem decisões informadas e, se necessário, realizem pesquisas adicionais para aprimorar suas previsões. A análise preditiva, baseada em dados históricos e atuais, utiliza métodos como aprendizado de máquina e modelos estatísticos para identificar padrões que possam prever comportamentos futuros.
Os cientistas de dados empregam modelos de previsão para identificar correlações entre diferentes elementos, seguindo um fluxo de trabalho que abrange cinco etapas. Na primeira, é preciso definir o problema a ser resolvido e determinar o escopo da previsão desejada. Em seguida, os dados relevantes são coletados, organizados e pré-processados para remover anomalias e garantir a qualidade dos conjuntos de informações necessárias. Com os dados preparados, os cientistas desenvolvem modelos preditivos e, por fim, os resultados são validados e implantados, permitindo acesso às previsões por meio de aplicativos, sites ou painéis de dados.
A inteligência artificial preditiva pode ser aplicada em diversas áreas. No setor financeiro, por exemplo, a tecnologia pode ajudar a prever tendências de mercado e detectar fraudes. Na saúde, auxilia no diagnóstico médico e na personalização de tratamentos. Na indústria, prevê falhas em equipamentos e otimiza processos de produção. A tecnologia também pode ser empregada na redução de riscos por meio de scores de crédito, pedidos de indenização de seguro e cobranças de dívidas, que permitem determinar a probabilidade de padrões futuros.
2. Qual a diferença entre a IA preditiva e a IA generativa?
A IA preditiva visa prever eventos futuros com base em dados históricos e padrões de comportamento, sendo aplicada em contextos como recomendações de produtos online, previsão de falhas em equipamentos, detecção de fraudes, análise de mercado, gestão de riscos, entre outros. Já a IA generativa procura criar novos conteúdos, como imagens, textos, músicas ou códigos, utilizando modelos de aprendizado de máquina para gerar esses dados.
Enquanto a IA preditiva fornece previsões e insights para tarefas analíticas e de decisão, a IA generativa é mais utilizada em tarefas criativas e de produção. Ambas são ferramentas úteis com aplicações diversas em diferentes setores e podem ser utilizadas de forma separada ou complementar, conforme a tarefa específica e os objetivos desejados.
O texto preditivo é um dos exemplos mais conhecidos de IA preditiva. Com base na análise do idioma do usuário e em seu comportamento anterior, a previsão de texto sugere o que será digitado em seguida e ainda ajuda a corrigir erros comuns. Além de analisar hábitos de digitação, a previsão de texto também pode usar o contexto de conversores, recomendações de digitação e ortografia. Atualmente essa funcionalidade está disponível tanto em dispositivos móveis quando em desktop, sites e softwares variados.
4. Identificação de possíveis ameaças à segurança
A IA preditiva também tem um papel importante na segurança online, ajudando a prevenir e solucionar crimes cibernéticos. É o que acontece, por exemplo, quando o usuário recebe uma notificação de alerta ao fazer login em um aparelho novo ou tentar usar seu cartão bancário em um local desconhecido. Nesses casos, é comum receber avisos por e-mail ou mensagem de texto com alerta sobre atividades incomuns e sugerindo medidas preventivas, como alteração de senha e bloqueio de contas. Ao analisar as fraudes mais comuns, a IA preditiva consegue adotar práticas de segurança para evitar violações de dados e garantir a proteção de informações pessoais.
5. Recomendações personalizadas
A IA preditiva é essencial para aprimorar as recomendações de conteúdos e aplicativos em diversos setores. Por exemplo, no e-commerce, plataformas online utilizam a IA para sugerir produtos com base em seu histórico de compras e navegação. Além disso, a partir da previsão, as empresas podem realizar algumas ações, como fazer uma nova segmentação dos anúncios on-line com base em dados, garantindo mais chance de conversão e intenção de compra.
No Google Drive, a IA preditiva está presente quando o usuário visualiza mensagens em seus arquivos como “Com base em atividades anteriores” ou “Você abriu com frequência”. Além disso, nos smartphones, as recomendações para usar aplicativos também podem ser personalizadas com base nos hábitos em diferentes momentos do dia. O Spotify é outro serviço que utiliza IA preditiva, recomendando playlists com base no consumo musical de cada ouvinte.
Serviços de streaming, como Netflix e Amazon Prime Video, e agregadores de notícias empregam a inteligência artificial preditiva para recomendar conteúdos conforme o gosto do usuário. Nas redes sociais, os algoritmos IA são utilizados para exibir conteúdos relevantes no feed, com base nas interações e curtidas, tornando a experiência de navegação mais personalizada e engajadora.
