10 1 Técnicas Inteligentes

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Técnicas inteligentes
Felipe Antonio de Sousa e Reinaldo Silveira Carvalho
Introdução
Muito conhecida devido a vários filmes de ficção científica, a Inteligência Artificial (IA) tem como base o conjunto
de hardware e software que simulam o comportamento humano. Mas qual a sua aplicação no mundo real?
Geralmente utilizados e desenvolvidos para auxílio na tomada de decisão, vamos conhecer neste texto-base os
conceitos de sistemas inteligentes e os tópicos relacionados à inteligência artificial.
Assim, como a IA pode ser utilizada a partir de sistemas de informação? Após conhecer os conceitos de sistemas
inteligentes, você compreenderá as principais características e perspectivas que norteiam as técnicas
inteligentes aplicadas em contextos empresariais, bem como tipos de ferramentas que se utilizam destes
métodos.
Ao final desta aula, você será capaz de:
• Conhecer conceitos de sistemas inteligentes, compreendendo sua importância nos processos decisórios.
Inteligência Artificial (IA)
A Inteligência Artificial (IA) lida com desenvolvimento de recursos de hardware e software que permitam a
computadores compreender as ações das pessoas, modo de interação e resolução de problemas. Baseando-se em
histórico de experiências, armazenadas e Bancos de Dados, os computadores passam a ser capazes de aprender e
agir baseadas em tais situações. Essa análise é realizada com base em fatos e informações armazenados em uma
base de dados (LAUDON; LAUDON, 2010).
Mais especificamente, a Inteligência Artificial oferece maneiras de se estruturar e projetar problemas complexos
através de processamento de computadores, ou sistemas de apoio à tomada de decisão, entre outros usos.
Através de estudos de comportamento humano, é criado um método que simula como as pessoas pensam e
costumam agir em determinadas situações ou diante de dados específicos. Esses processos de pensamento são
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FIQUE ATENTO
Com auxílio da Inteligência Artificial e do armazenamento de dados e informações em bancos
de dados, é comum que empresas utilizem sistemas de diagnóstico mais simples com base
nessas tecnologias. Dessa forma empresas são capazes de economizarem custos de
contratação, ou alocação, de alguns tipos de especialistas.
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costumam agir em determinadas situações ou diante de dados específicos. Esses processos de pensamento são
divididos em etapas e, então, implementados em programas de computador que automatizem as execuções de
processos e solucione problemas semelhantes aos casos estudados (ROSINI; PALMISANO, 2012).
Por se tratar de uma área muito ampla, os estudos associados à Inteligência Artificial podem ser agrupados em
três grandes áreas (Figura 1).
Figura 1 - Áreas de Aplicação de IA.
Fonte: Adaptado de O’Brien (2010) pelos autores.
• Ciência Cognitiva: alinhada aos conhecimentos em neurologia, matemática, psicologia, biologia etc., que 
se dedica ao entendimento de como o cérebro humano aprende e pensa.
• Robótica: preocupa-se em dar aos computadores as capacidades táteis, de locomoção e destreza.
• Interfaces Naturais: dedicada ao desenvolvimento de linguagem, atributos de reconhecimento e 
mecanismos de fala, através de pesquisas nos campos da linguística, psicologia e informática, entre outras 
(O’BRIEN, 2010).
Técnicas inteligentes aplicadas em contextos 
empresariais
Segundo Laudon e Laudon (2010), técnicas inteligentes são ferramentas para descoberta de padrões e aplicação
de conhecimento a decisões. Tais técnicas geralmente se baseiam em sistemas de informação para correta
execução e aplicação de seus métodos, sendo conhecidos, portanto, como sistemas especialistas. Esses sistemas
utilizam-se de técnicas e métodos específicos para diferentes finalidades e situações.
Por exemplo, utilizando-se de sistemas de informação baseados em conhecimento, ou seja, banco de dados,
sistemas especialistas são capazes de se utilizar das informações armazenadas para agir como um consultor e
sugerir soluções diversas aos usuários. Por isso, o sistema especialista com inteligência artificial é o mais
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sugerir soluções diversas aos usuários. Por isso, o sistema especialista com inteligência artificial é o mais
utilizado em empresas (O’BRIEN, 2010).
Apesar da popularidade, sistemas especialistas funcionam com regras avançadas e um alto nível de
complexidade para tomada de decisão, diferentemente de um sistema tradicional, com regras simples e
funcionalidades básicas, em que não há necessidade de tomada de decisão. Em essência, o sistema especialista,
para Laudon e Laudon (2010, p. 336):
Captura a expertise humana em um domínio específico do conhecimento e a transforma em um conjunto de
regras para um sistema de software que pode ser usado por outras pessoas da organização. Esses sistemas
normalmente executam um número limitado de tarefas que poderiam ser executadas por profissionais em
alguns minutos ou horas [...]. (LAUDON; LAUDON, 2010. p. 336).
No funcionamento dos sistemas especialistas, as informações precisam ser processadas pelo computador, ou
seja, o conhecimento humano precisa ser convertido em uma linguagem de máquina, definido em uma série de
regras que, em conjunto, são denominadas base de conhecimento. Geralmente os sistemas especialistas podem
conter milhares de regras desse tipo, dependendo do nível de complexidade do problema para tomada de
decisão (LAUDON; LAUDON, 2010).
Figura 2 - Funcionamento de Sistemas Especialistas.
Fonte: Adaptado de O’Brien (2010) pelos autores.
Através de um mecanismo de inferência, com o objetivo de pesquisar as regras e acionar aquelas relacionadas
aos fatos coletados, reunidos e inseridos, o sistema tem a capacidade de tomar a decisão de acordo com as
preferências do usuário. Devido à coleção de dados, às informações e aos cenários, as empresas têm como
benefícios: melhor base para a tomada de decisões; custos mais baixos de treinamento; melhor qualidade e;
velocidade de atendimento e suporte (LAUDON; LAUDON, 2010).
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Por exemplo, uma empresa de transporte de cargas norte-americana construiu um sistema especialista que
busca automatizar e otimizar o planejamento de rotas de carregamentos para transporte de cargas, melhorar o
planejamento nacional de transporte e facilitar a entrega das cargas. Para tanto, o sistema especialista precisou
armazenar as regras do negócio e, em seguida, coletar as informações de milhares de carregamentos realizados
em 25 estados nos Estados Unidos e no Canadá. Essas informações vão desde peso dos carregamentos aos
motoristas disponíveis para realização de transportes. Através dessas informações, o sistema é capaz de criar
melhores rotas para a grande maioria dos carregamentos diários (LAUDON; LAUDON, 2010).
Outro fator que deve ser considerado é a recuperação do investimento de três milhões de dólares da empresa de
transportes, graças ao sistema, que ocorreu após dois anos. Esta recuperação ocorreu através da utilização do
sistema criado, auxiliando na redução do número de motoristas, remanejamento e acomodação de um número
maior de carga por reboque e da redução dos danos ocasionados esporadicamente pelo remanejamento, e
também diminuiu as tarefas noturnas dos colaboradores do setor da expedição.
De acordo, Laudon e Laudon (2010, p.336):
Embora falte aos sistemas especialistas a inteligência robusta e universal dos seres humanos, eles podem
proporcionar benefícios às organizações se suas limitações forem bem entendidas. Somente certos tipos de
problemas podem ser solucionados utilizando esses sistemas. Praticamente todos os sistemas especialistas de
sucesso tratam de problemas de classificação nos quais há relativamente poucos resultados alternativos, e esses
possíveis resultados são todos conhecidos com antecedência. Sistemas especialistas são muito menos úteis para
lidar com problemas não estruturados, normalmente enfrentados por gerentes [...]. (LAUDON; LAUDON, 2010, p.
336).
EXEMPLO
Colaboradores de uma mecânica de carros precisam tomar decisões que exijam conhecimentos
específicos, como, por exemplo, retificara parte de baixo do motor ou gerar uma análise para
um conserto. Porém, os colaboradores que detinham a habilidade para esta função não fazem
mais parte do quadro de funcionários. Portanto, nesse caso, os sistemas especialistas dedicam-
se ao auxílio da tomada de decisão, informando possíveis soluções para o problema em
questão (LAUDON; LAUDON, 2010).
SAIBA MAIS
Para que sejam executados, sistemas especialistas necessitam que o conhecimento humano
seja modelado em uma série de regras, conhecidas como base de conhecimento, para que
possam ser processadas pelo computador. Para que tais regras sejam formuladas, é utilizada
uma estratégia conhecida como mecanismo de inferência, que vasculha e dispara regras que
estejam relacionadas, que são inseridas pelo usuário no sistema especialista. Por isso, sistemas
especialistas possuem regras mais entrelaçadas que software convencionais.
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Figura 3 - Sustentáculos Fundamentais de um sistema especialista.
Fonte: Laudon e Laudon (2010).
Em outras palavras, temos vários sistemas especialistas em operação em empresas nos segmentos de análise de
crédito, bolsa de valores, que dependem da base de conhecimento para realizar a tomada de decisão e buscar a
melhor alternativa para as empresas. Dessa maneira, a utilização desses sistemas tem o objetivo de não gerar
nenhum impacto financeiro, especialmente nas operações da organização, pois, caso ocorra alguma falha na
operação, poderá inviabilizar qualquer outra atividade no escopo da operação da empresa, o que,
posteriormente, geraria um impacto negativo financeiro ao invés de aumentar a lucratividade, gerando um risco
para a empresa em relação aos investimentos.
Fechamento
Neste texto-base, estudamos e conhecemos os conceitos de sistemas inteligentes. Dessa forma, aprendemos o
que é Inteligência Artificial e sua definição, e também sobre a importância das técnicas inteligentes e dos
mecanismos de inferência. Do mesmo modo, compreendemos a importância no apoio à tomada de decisão e
como funcionam os sistemas especialistas em uma organização e a estrutura de um sistema especialista,
estruturado por regras e fatos definidos através da interface de usuário.
Por fim, a utilização de sistemas especialistas ajudam as empresas a melhorar as atividades operacionais,
obtendo um retorno financeiro alto, diminuindo gastos com investimentos em pessoas, equipamentos caros e
pesados, eliminando os processos ineficazes e falta de um bem ou serviço em relação à sua necessidade dentro
das organizações.
Referências
LAUDON, K.; LAUDON, J. . Sistemas de informações gerenciais 9. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010.
O’BRIEN, J. A. 3. ed. São Paulo: Saraiva,Sistemas de informação e as decisões gerenciais na era da internet.
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O’BRIEN, J. A. 3. ed. São Paulo: Saraiva,Sistemas de informação e as decisões gerenciais na era da internet.
2010.
ROSINI, A. M.; PALMISANO, A. 2. ed.Administração de sistemas de informação e a gestão do conhecimento.
São Paulo: Cengage Learning, 2012.
	Introdução
	Inteligência Artificial (IA)
	Áreas de Aplicação de IA.
	Técnicas inteligentes aplicadas em contextos empresariais
	Funcionamento de Sistemas Especialistas.
	Sustentáculos Fundamentais de um sistema especialista.
	Fechamento
	Referências