Visão geral
Aplicações inteligentes, ou apps inteligentes, são aplicações de software que incorporam inteligência artificial (IA) para aprimorar a eficiência do trabalho humano. Elas aplicam a IA a um problema de negócios específico e usam dados para implementar soluções eficientes. Aplicações aprimoradas pela IA e orientadas por dados podem automatizar tarefas rotineiras, reduzindo trabalhos manuais suscetíveis a erros. Elas também são capazes de aprender e melhorar com o tempo, fazendo ajustes com base nas interações de usuários e se adaptando a situações dinâmicas.
Um exemplo clássico de aplicações inteligentes são os sistemas de detecção de fraudes em cartões de crédito, que aplicam modelos de IA para detectar atividades suspeitas. Outro exemplo são as aplicações de email que utilizam IA para priorizar as mensagens com maior probabilidade de serem importantes.
Benefícios das aplicações inteligentes
Ferramentas de IA conseguem responder perguntas fora do escopo de programação específico e que nunca viram antes. Ao utilizar recursos de IA, as aplicações inteligentes oferecem benefícios que superam as possibilidades de aplicações com lógica totalmente baseada em regras. Isso é chamado de inferência de IA. É a fase operacional da IA, em que o modelo é capaz de aplicar o que aprendeu no treinamento em situações reais.
Confira alguns dos principais benefícios das aplicações inteligentes.
Adaptabilidade
As aplicações inteligentes podem aprender novas informações e melhorar sua precisão com o tempo. Isso é útil quando as circunstâncias mudam. Pense no exemplo da detecção de fraudes em cartões de crédito. Uma aplicação inteligente pode redefinir as recomendações em tempo real como resposta a dados sobre novos tipos de fraude.
Elas também conseguem aprender e melhorar a partir das interações com usuários para serem mais responsivas, como aprimorar o reconhecimento de conteúdo com maior chance de interação.
Processamento de informações
Aplicações inteligentes baseadas em IA podem ajudar a processar novas informações em situações de negócios, como mensagens recebidas, apresentações ou dados financeiros.
Algumas aplicações inteligentes utilizam IA generativa e Large Language Models (LLMs) para criar conteúdo em resposta a problemas a serem resolvidos, como uma aplicação de chat que oferece sugestões enquanto você está digitando uma resposta à mensagem.
Automação
Com a automação orientada a eventos, as aplicações inteligentes podem agir com base nas mudanças ocorridas no ecossistema do software. Por exemplo, quando utilizada na automação de TI, uma aplicação inteligente consegue responder rapidamente a interrupções ou colocar mais sistemas online no caso de aumento na demanda.
Experiências adaptativas
Uma aplicação inteligente pode reagir às necessidades do usuário para responder perguntas e realizar tarefas com precisão. Pense em um chatbot que entende quando um usuário está solicitando uma imagem e consegue responder gerando uma ilustração em vez de apenas um texto.
Acesse a biblioteca de conteúdos da Red Hat
Casos de uso das aplicações inteligentes
Negócios e desenvolvedores de software continuam encontrando novos casos de uso para aplicações inteligentes. Veja alguns exemplos.
Automação da TI
Gerenciar sistemas de TI envolve responder a eventos com a realização de ajustes, como desligar ou iniciar um processo específico. Uma aplicação inteligente consegue analisar dados e acionar alguns processos como parte de um pipeline ou fluxo de trabalho.
Experiência do cliente
Dos serviços de streaming de vídeo às compras online, as recomendações personalizadas por IA fazem parte de vários produtos que gostamos. A mesma ideia pode ser aplicada a interações em outros setores. A capacidade de reconhecer o que um cliente espera e entregar no momento certo, com o auxílio de uma aplicação inteligente, pode aumentar a fidelidade e a retenção de clientes, gerando uma vantagem competitiva significativa.
Conheça casos de uso da IA generativa
Tomada de decisões
Decisões de negócios (sobre cadeias de suprimentos, logística, finanças e muitas outras áreas) exigem a análise de grandes volumes de informação em tempo real. As aplicações inteligentes podem ajudar a processar esses dados e oferecer recomendações confiáveis e precisas.
Conheça casos de uso da IA preditiva
Data analytics
A IA consegue encontrar nos dados padrões que passam despercebidos pelas pessoas, aumentando a utilidade das aplicações inteligentes para pesquisadores científicos, analistas de negócios e todos que trabalham com informação.
Edge industrial
Utilizar aplicações inteligentes na edge computing (computação feita no local físico dos dados ou perto dele) pode ajudar a oferecer insights mais rápidos quando necessário. Imagine usar um algoritmo de reconhecimento de imagem para inspecionar produtos enquanto passam pela linha de produção. A capacidade de identificar defeitos imediatamente no chão da fábrica pode incrementar a qualidade do produto.
Desafios na implementação de aplicações inteligentes
Criar uma aplicação inteligente exige recursos que vão além das necessidades de uma aplicação padrão baseada em lógica.
Para entregar uma aplicação inteligente, a equipe de desenvolvimento de software normalmente precisa:
- Coletar e preparar os dados.
- Desenvolver ou ajustar um modelo de IA.
- Orquestrar, integrar, testar e incorporar o modelo.
- Integrar o modelo ao processo de desenvolvimento da aplicação.
- Monitorar, gerenciar e retreinar o modelo conforme necessário.
O primeiro passo é coletar e preparar os dados, o que tem um papel crucial no sucesso de uma aplicação inteligente.
Com frequência, há uma etapa de machine learning (ML), em que os cientistas de dados treinam ou ajustam o modelo para realizar previsões baseadas em dados. Em seguida, são os testes, outro passo fundamental para garantir que o modelo se comporte com responsabilidade e entregue resultados úteis. As práticas de MLOps ajudam na sincronia entre as equipes de TI, engenheiros e cientistas de dados conforme elas seguem essas etapas.
Então, o modelo precisa ser disponibilizado para a aplicação inteligente que precisa dele. Os desenvolvedores podem escolher vários modelos e arquiteturas na hora de otimizar e entregar o modelo de IA, seja ele recém-treinado ou existente.
Ambientes de IA são complexos. As metodologias de desenvolvimento de aplicações nativas em nuvem funcionam muito bem com aplicações inteligentes. Microsserviços, arquitetura serverless e processos DevOps podem incrementar a eficiência na entrega de aplicações inteligentes para os usuários.
Como a Red Hat pode ajudar com aplicações inteligentes
O Red Hat AI é um conjunto de soluções e serviços para sua empresa que ajuda em todas as etapas da jornada de IA, desde o começo até a fase de escalabilidade. Ele pode viabilizar iniciativas de IA generativa e preditiva para casos de uso exclusivos da sua empresa.
Com o Red Hat AI, você tem acesso ao Red Hat® AI Inference Server para otimizar a inferência de modelos na nuvem híbrida, garantindo implantações mais rápidas e econômicas. Com a tecnologia vLLM, o servidor de inferência maximiza a utilização da GPU e reduz os tempos de resposta.
O Red Hat AI Inference Server inclui o repositório do Red Hat AI, uma coleção de modelos otimizados e validados que oferece flexibilidade e promove a consistência entre equipes. Com acesso ao repositório de modelos de terceiros, as empresas conseguem acelerar o time to market e reduzir as barreiras financeiras para o sucesso da IA.
Sua estratégia digital é soberana? Conheça a ferramenta Red Hat Sovereignty Readiness Assessment
Red Hat Sovereignty Readiness Assessment é uma ferramenta de avaliação self-service e online, que fornece uma base de referência clara e objetiva sobre o controle digital da sua organização em sete domínios críticos.
