A inteligência artificial é um pouco como um carro. Se você não encher o tanque, não vai a lugar nenhum. A inteligência artificial é alimentada por dados; portanto, ele precisa receber uma quantidade consistente de dados, caso contrário, não vai aprender ou ser eficaz.
Inteligência artificial é ensinar o computador a fazer algo por você. É preciso uma quantidade monumental de informações e dados para criar modelos e ensinar o computador a aprender por conta própria. É por isso que os dados e a coleta de dados são críticos ao iniciar o trabalho com a IA.
Coletar mais dados significa criar mais precisão ao criar os modelos que permitirão que a máquina aprenda.
O primeiro passo é coletar tantos dados quanto você tiver acesso. Então, você precisa ser capaz de limpar, validar e entender esses dados, garantindo que não sejam tendenciosos ou incorretos. Dados imprecisos simplesmente fornecerão resultados imprecisos.

A partir daqui, as empresas podem usar as ferramentas no mercado, usar tecnologias ou algoritmos de código aberto e começar a aplicar as técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial nos dados.
Finalmente, as empresas devem procurar aconselhamento de especialistas. Com tantas informações e dados, as empresas realmente não sabem por onde começar. Quando eles alimentam tantos dados em um sistema em busca de resultados, ficam sobrecarregados com as vastas quantidades de diferentes combinações e permutações de cenários. A investigação manual de cada resultado é incrivelmente demorada e a maioria das empresas não possui recursos e pessoal para se dedicar a esse nível de análise.
Essa sobrecarga de informações pode levar a confusão e maior hesitação em adotar a IA.
Os cientistas e consultores de dados podem ajudar as empresas a determinar como vasculhar grandes quantidades de dados, pegar o que é necessário e garantir que a inteligência artificial esteja maximizando seu uso.

IA e os negócios

A inteligência artificial é frequentemente vista como computadores pensando por si mesmos e sendo usados como uma ferramenta para automatizar trabalhos. Mas também oferece implicações nos negócios para analisar tendências do setor, tendências de custos, entender as necessidades de estoque e cadeia de suprimentos, prazos de entrega e muito mais.
A disponibilidade dessa tecnologia permite que as empresas entendam mais fatores que podem influenciar seu sucesso. A inteligência artificial é, portanto, uma ferramenta que pode ajudar as organizações a orçar melhor, planejar com mais eficiência e entender como alocar recursos de maneira mais eficaz.
Isso permite que as empresas tomem decisões mais informadas sobre onde investir em pesquisa e desenvolvimento, entendam como os clientes usam seus produtos e garantam que podem otimizar produtos e serviços antes de entrar em produção.
A IA pode prever as tendências dos usuários e como eles usam os produtos, para que as empresas possam acompanhar um mercado em constante mudança.
As empresas, especialmente os fabricantes, estão começando a ver os benefícios do uso de robôs colaborativos com IA incorporada. Esses tipos de robôs podem trabalhar ao lado dos trabalhadores da fábrica para fazer coisas como descarregar mercadorias de uma correia transportadora, colocá-las em um palete ou movê-las. Eles podem usar a visão computacional para inspecionar a fabricação de componentes que saem da linha de produção. A IA tem a capacidade de detectar defeitos e executar o controle de qualidade além da capacidade humana.

Trabalhando com IA para prever o futuro

Tanto empresas quanto fabricantes podem usar o aprendizado de máquina para entender o que está acontecendo com seus produtos e fazer previsões futuras.
Quaisquer dados, desde dados do sensor até dados do produto, podem ser usados para ensinar as máquinas que constroem os produtos. Com isso, as empresas podem usar essas informações para projetar melhor os produtos e para manutenção preditiva, oferecendo aos fabricantes a capacidade de evitar problemas antes que eles aconteçam. Como ferramenta de simulação, a inteligência artificial permite que engenheiros e designers resolvam problemas antes que se tornem um problema dispendioso.
Prever manutenção significa que a operação de uma empresa pode ser proativa em relação ao agendamento. Quanto mais cedo você pode detectar a falha em potencial, mais tempo e dinheiro podem ser economizados, reduzindo o tempo de inatividade.
Ao mesmo tempo, o uso da inteligência artificial no processo de fabricação permite que os designers vejam como os componentes variados se influenciam. Isso é crítico, especialmente porque os OEMs terceirizam mais a cadeia de suprimentos. Os produtos de construção são caros, a IA pode detectar falhas em potencial e usar todos os dados coletados para prever se um produto passará no teste.

Projetando o melhor produto possível

Trabalhar com inteligência artificial e aprendizado de máquina permite às empresas fazer com que o computador faça muito trabalho pesado. Ao projetar um produto ou desenvolver software, é mais rápido e eficaz executar vários cenários e simulações diferentes. Os resultados oferecem sua própria coleção de informações, que são analisadas até um conjunto potencial de dados úteis.
A máquina aprende à medida que reduz todos os cenários possíveis, fornecendo um resultado que levaria meses e um custo considerável para ser descoberto usando métodos tradicionais. Os seres humanos não têm tempo para examinar todas as possibilidades, portanto, dar inteligência artificial a essa tarefa libera o tempo dos engenheiros e designers para serem gastos em empreendimentos mais valiosos.
A inteligência artificial nem sempre dará uma resposta específica; geralmente é um meio para criar um resultado mais eficaz, explorando um conjunto muito maior de possibilidades, em vez de uma máquina que fará todo o trabalho. fornece recomendações e algumas sugestões, liberando você para se concentrar mais na solução do problema, em vez de descobrir qual é o problema.
A IA ajuda a analisar os dados mais rapidamente e permite que os usuários estabeleçam uma ideia. Mas tomar a decisão final é onde a tecnologia não pode substituir completamente um ser humano. Você não quer simplesmente deixá-lo nas mãos da máquina e ver o que acontece.
Se você puder aplicar técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, juntamente com análises automatizadas, poderá receber esses insights mais rapidamente e projetar melhor os produtos. A IA fecha esse ciclo de transição enquanto você cria um design de produto, executa simulações, constrói protótipos, fabrica o produto e entrega esses produtos ao mercado. A inteligência artificial fornece as ferramentas e técnicas para entender como esse produto está se comportando, para que você possa projetá-lo melhor.

Trabalhando com IA no futuro

A tecnologia está evoluindo e acelerando rapidamente. Você não pode ter medo de experimentar coisas novas e inovar novas idéias. Você precisa olhar para a inteligência artificial e entender como aplicá-la em seu campo específico.
Quase não existe campo que não possa se beneficiar do uso de inteligência artificial. Um dos mais famosos casos de uso de ciência de dados para IA é o conceito do livro que virou filme Moneyball . A aplicação da ciência de dados, que é uma subcategoria de inteligência artificial, ajudou a construir um time de beisebol mais bem-sucedido e econômico. Isso mudou a indústria.
A combinação de inteligência artificial com a empresa digital - especialmente em manufatura, industrialização e engenharia - permite a integração de dados globais para criar insights acionáveis.
Há um valor incalculável nos dados. Mas, a menos que você possa fazer algo com esses dados, não há valor. Você pode ter um carro, mas sem combustível, não vai a lugar nenhum. Uma empresa que usa inteligência artificial para coletar e usar os dados certos pode ajudar a posicionar seus produtos muito à frente dos concorrentes.

--
Traduzido. Texto Disponível e Retirado de: https://blogs.sw.siemens.com/thought-leadership/The-possibilities-of-AI-an-overview-of-AI-in-the-workplace/