A inteligência artificial (IA) é um dos principais motores da transformação digital nas empresas atualmente. Para gestores, compreender os conceitos fundamentais da IA é essencial para tomar decisões estratégicas, otimizar processos e implementar soluções que tragam resultados concretos. Neste artigo, apresentamos um dicionário com os termos básicos de IA que todo gestor precisa conhecer.
Inteligência Artificial (IA)
É a área da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de voz, aprendizado, raciocínio e tomada de decisão.
Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
Subcampo da IA focado em desenvolver algoritmos que permitem aos sistemas aprender e melhorar automaticamente com base em dados, sem serem explicitamente programados para cada tarefa.
Deep Learning (Aprendizado Profundo)
Uma técnica avançada de machine learning que utiliza redes neurais artificiais com várias camadas para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos. É a base de tecnologias como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Área da IA dedicada a permitir que computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana, facilitando a comunicação entre máquinas e pessoas, como em chatbots e assistentes virtuais.
Chatbot
Programa de computador que utiliza IA para simular uma conversa humana. Muito utilizado no atendimento ao cliente para automatizar respostas e agilizar interações.
Algoritmo
Conjunto de regras e instruções que um sistema segue para realizar uma tarefa ou resolver um problema. Em IA, algoritmos são a base para que os sistemas aprendam e tomem decisões.
Big Data
Conjunto de dados extremamente volumosos e variados que, quando processados corretamente, fornecem insights valiosos para a tomada de decisão baseada em dados.
Automação Inteligente
Combinação de IA com automação de processos para executar tarefas repetitivas e complexas com maior eficiência, reduzindo erros e liberando equipes para atividades estratégicas.
Treinamento de Modelo
Processo pelo qual um algoritmo de IA é “ensinando” a reconhecer padrões e tomar decisões, utilizando um conjunto de dados para ajustar seus parâmetros.
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