A Inteligência Artificial (IA) representa um avanço tecnológico extraordinário que vem transformando a maneira como interagimos com a tecnologia. Neste artigo, exploraremos desde os fundamentos até aplicações específicas, mergulhando no fascinante mundo da IA.
O conceito de IA tem raízes na década de 1950. Inicialmente, os pioneiros exploraram a ideia de criar máquinas capazes de imitar funções cognitivas humanas. Desde então, avanços em algoritmos, poder computacional e grandes conjuntos de dados impulsionaram a evolução da IA.
A Inteligência Artificial (IA) é uma área da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Seus fundamentos residem na capacidade de máquinas aprenderem padrões, tomar decisões, compreender linguagem natural e executar atividades cognitivas complexas.
Existem dois tipos principais de IA: a IA fraca, que se refere a sistemas projetados para tarefas específicas e limitadas, e a IA forte, que representa uma inteligência comparável à humana em todas as suas facetas. No entanto, a maior parte dos desenvolvimentos atuais concentra-se na IA fraca, mais aplicável a contextos específicos.
Os principais pilares da IA incluem:
- Aprendizado de Máquina (Machine Learning): subconjunto crucial da IA, o aprendizado de máquina capacita sistemas a aprenderem padrões a partir de dados, aprimorando seu desempenho ao longo do tempo sem programação explícita.
- Redes Neurais: modeladas a partir do funcionamento do cérebro humano, as redes neurais são estruturas que permitem às máquinas reconhecer padrões complexos e tomar decisões com base em dados.
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): envolve a capacidade dos sistemas de entenderem, interpretarem e responderem à linguagem humana de maneira coerente, possibilitando a interação mais natural entre humanos e máquinas.
- Visão Computacional: permite que as máquinas interpretem e compreendam informações visuais, capacitando, por exemplo, reconhecimento facial e interpretação de imagens.
- Raciocínio Lógico: capacidade de realizar inferências e tomar decisões baseadas em regras e lógica, essenciais para sistemas de IA que requerem tomadas de decisão.
Combinados, esses fundamentos possibilitam uma ampla gama de aplicações práticas em setores como saúde, finanças, transporte, entretenimento e muito mais, moldando um futuro no qual a inteligência artificial se torna cada vez mais integrada à vida cotidiana.
Exemplos de aplicações da IA
A IA permeia muitos aspectos da vida cotidiana atual. Assistentes de voz, chatbots e recomendações personalizadas em plataformas de streaming são exemplos bem comuns, bem como desbloqueio de smartphones por meio de reconhecimento facial — tecnologia que é usada em alguns sistemas de segurança para identificação de criminosos.
Em setores como saúde, finanças e transporte, a IA também já desempenha um papel crucial por meio da otimização de processos e oferecimento de insights valiosos. Na medicina, ela pode ser útil para análise de exames e diagnóstico de doenças. No transporte, carros autônomos são uma realidade, a exemplo dos modelos da marca Tesla. A IA é, ainda, útil para a performance de análises preditivas de risco, assegurando melhores decisões de investimentos.
IA e a análise de risco de crédito para a agricultura
Um cenário específico que destaca a eficácia da IA é sua aplicação na avaliação de risco de crédito agrícola. Máquinas alimentadas por algoritmos avançados conseguem analisar vastos conjuntos de dados, considerando fatores como histórico agronômico, dados financeiros, previsões macroeconômicas, comportamento do devedor, entre outros.
Mas o agronegócio é, indiscutivelmente, um dos segmentos mais complexos para modelar e avaliar o risco. Isso se deve, em grande parte, à diversidade de dados, que vão desde informações climáticas, tipos de solo e práticas de cultivo, até variáveis econômicas, como preços de commodities, logística, oferta e demanda e taxas de juros.
Como a Traive usa IA para modelar esteiras de crédito
A metodologia da Traive é inédita porque alia o conhecimento humano (neste contexto, o conhecimento do analista de crédito) a uma Bayesian network — complexo modelo probabilístico capaz de lidar com incertezas e informações incompletas, que é justamente o caso do setor agrícola. Resumidamente, essa rede é composta por um conjunto de nós e arestas, no qual cada nó representa uma variável (preço das commodities, por exemplo) e cada aresta caracteriza uma relação de dependência entre as variáveis. Desse modo, a probabilidade de uma variável acontecer depende das probabilidades das outras variáveis que a influenciam.
Somada à capacidade gigantesca de processamento de dados de uma máquina, o conhecimento humano sobre o perfil do devedor possibilita a calibração do modelo. Imagine que um produtor rural, com ótimo histórico de pagamento em uma revenda, esqueceu de pagar a conta de energia da residência dele. Uma análise pura de dados poderia entender essa inadimplência acidental como um indicativo de que ele não pagará a compra feita a prazo. Mas um analista de crédito atento provavelmente identificaria essa questão e saberia diferenciá-la na hora de aprovar ou não a venda.
A Traive dá ênfase à calibração da máquina com o conhecimento humano. Isso porque modelos bem calibrados são mais relevantes para a avaliação de risco do que modelos com excelente geração de score mas que desconsideram o contexto mais amplo, como o exemplificado antes.
Assim, a análise de risco de crédito de uma revenda de insumos agrícolas se torna incrivelmente mais rápida, uma vez que milhares de data points são processados instantaneamente pela IA da Traive. A análise também se torna mais eficiente, pois o analista de crédito pode focar na análise final, com inputs que somente ele é capaz de fornecer. Por fim, ela também é mais certeira e garante níveis de governança essenciais para a futura venda dos recebíveis gerados na venda.
