BENCHMARKING PARA A INOVAÇÃO

BENCHMARKING PARA A INOVAÇÃO

O uso de tecnologias de inteligência artificial está mudando o panorama dos negócios e do ambiente no mundo – desde como encontrar produtos, prevenir e diagnosticar doenças, evitar a escassez de alimentos no mundo dentre outras várias possibilidades, algumas já em curso e outras tantas aguardando para serem descobertas.  

É o uso massivo de computadores, softwares e espaços de armazenagem de dados (hoje acessíveis para quase todo mundo) que traz as oportunidades.  Basta ter a disposição de encontrar em sua indústria (ou talvez em outra) como essas tecnologias podem mudar para leva-lo a uma nova posição de maior destaque.

A revista Fast Company elaborou um ranking com as 10 organizações mais inovadoras em inteligência artificial que devem ser observadas de perto – um bom começo para um trabalho de benchmarking:

 

1. Google – e o desenvolvimento de uma poderosa memória fotográfica

Lançado em 2015, o Google Photos já conta com 200 milhões de adeptos que depositam suas imagens digitais de vários meios e até impressas em álbuns, que são submetidas ao PhotoScan que as digitaliza e aí, a tecnologia de reconhecimento de imagem desenvolvida e o modo Assistant  fazem com que essas fotos sejam montadas em colagens, filmes ou animações. Um jeito atualizado de cultivar emoções já vividas e relevantes para seus usuários.

 

2. IBM – Watson, onde quer que ele seja necessário

Mesmo que o tema “Inteligência Artificial” seja lá complexo, a explicação de John Kelly – o comandante da IBM Research onde o Watson nasceu – é bastante acessível:  “O Watson é um mecanismo analítico eficiente que reúne muitas fontes de dados em tempo real, descobre um insight e decifra seu grau de confiança.”  Hoje suas aplicações estão por todo lado, varejo, hotéis, serviços de saúde, logística, serviços públicos, educação e segurança. E mais está por vir, com dois principais serviços: um é uma plataforma open source para desenvolvedores de novos aplicativos e soluções de AI (chamada de Fabric for Deep Learning), e outro é a IBM Watson Data Kits que irá trazer dados pré-enriquecidos de setores econômicos para acelerar a escalabilidade do uso da IA – os cientistas de dados consomem 79% de seu tempo coletando, organizando e extraindo dados para obter novas informações e novos insights.

 

3. Baidu – busca por voz em smartphones

A voz começou a falar mais alto com a evolução da Inteligência Artificial. O Baidu, considerada a Google da Ásia, opera em áreas como a robótica, realidade artificial e virtual e carros autônomos.

 

4. Sound Hound  – comandos de voz para serviços digitais

Outra empresa que aposta nos comandos de voz, a Sound Hound afirma ter desenvolvido a pla­taforma mais avançada e precisa do mundo para processamento de linguagem natural – que pode ter muitas aplicações (nuvem, celular, automo­bilística).  Ela também permite interagir de maneira direta com qualquer tipo de dados que o usuário escolher.  Tanto que em 2016, ela lançou seu assisten­te virtual Hound para competir com Siri e Alexa.  Atualmente já existem 20 mil desenvolvedores na plataforma Houndify –   Samsung, Nvidia, Sony, Yelp e Uber são algumas das empresas que já o implemen­taram.

 

5. Zebra Medical Systems – o deep learning contra as doenças

Nos últimos 20 anos, a demanda por serviços de imagem tem aumentado, superando a oferta de médicos qualificados. A Zebra Medical, empresa israelense, aplica técnicas de apren­dizado profundo no campo da radiologia. Eles somaram (como dados de treinamento de máquina) uma enorme massa de imagens médicas a tecnologias de categorização que per­mitem aos computadores prever doenças múltiplas com precisão melhor do que a humana.

 

6. Prisma – o que era uma selfie virou uma obra-prima

Essa start up russsa usa a inspiração de artistas como Van Gogh, Picasso, Levitan entre outros para que os mecanismos de redes neurais de seu aplicativo repagine automaticamente fotos e vídeos produzidos em smartphones.  Assim, o que era uma simples selfie torna-se uma obra-prima digna de ser emoldurada e posta na parede.

 

7. Iris IA – pesquisa científica descomplicada

Quando a procura por dados na internet recai sobre dados científicos para atender a uma pesquisa, o conceito de “relevante” torna-se um tanto problemático e lá se vão horas, dias, para encontrar o que se quer. É aí que entra a Iris IA – um mecanismo dotado de inteligência artificial que encontra o que merece ser achado.  Desde seu lançamento, 120 mil pessoas testaram o serviço, com 8% se tornando clientes. A Iris AI pode reduzir os recursos necessá­rios para a pesquisa entre 30% e 50%.

 

8. Pinterest – pins relevantes para cada usuário.

O Pinterest usa o aprendizado de máquina para destacar o conteúdo que se assemelha a objetos que seus usuários já selecionaram e espera logo poder permitir que eles tirem fotos de objetos com a câ­mera do smartphone para obter, instantaneamen­te, recomendações de itens similares.

 

9. Trademarkvision – criando marcas únicas

Desenvolver um logoti­po inédito que represente sua empresa e que não infrinja marcas registradas de outras é um desafio difícil de se garantir. Era. Com a tecnologia de aprendizado de máquina da TrademarkVision ela usa o reconhecimento de ima­gens em um grande volume de dados para checar se um novo logotipo é ou não aceitável. A União Européia já adota o sistema.

 

10. Descartes Labs – para evitar a escassez de alimentos

Segundo a FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations), é desperdiçado, aproximadamente, 30% do alimento produzido globalmente, equivalente a 1,3 bilhão de toneladas anuais. Só isso já seria o suficiente para alimentar as 800 milhões de pessoas que ainda passam fome no mundo.

Como saber com meses de antecedência quan­ta comida será necessária para alimentar grandes populações? Com o aprendizado de máquina e con­juntos gigantes de imagens de satélite, o Descartes Labs pode saber, prevendo o rendimento de diver­sas culturas. A empresa trabalha com clientes do mercado financeiro, do agronegócio e ambienta­listas, e já é lucrativa.

 

Baseado em Daniel Terdiman – HSM Management, Edição 125, Nov/Dez