Temporada III - Episódio - Tecnologia da inteligência artificial empresarial

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Tecnologia da inteligência artificial 
empresarial
APRESENTAÇÃO
Os sistemas especialistas são programas de computador capazes de realizar tarefas 
especializadas com base no entendimento de como os especialistas humanos realizam as 
mesmas tarefas. Ao longo dos anos, os sistemas especialistas foram implementados com sucesso 
para auxiliar a atividade de tomada de decisão dos usuários finais em negócios em muitas áreas 
e situações que vão desde o diagnóstico médico à compra de computadores.
À medida que as empresas investem grandes quantias em tecnologia para aumentar a eficiência 
e a eficácia da tomada de decisões, a necessidade de as empresas avaliarem o retorno também 
aumenta. Com o foco na análise de big data para tomar melhores decisões de negócios, a 
demanda por sistemas especialistas para derivar insights úteis, cresceu em importância. 
Nesta Unidade de Aprendizagem estudaremos os conceitos básicos relacionados com os 
sistemas especialistas, além de analisarmos como esta tecnologia pode ser aplicada nas 
organizações para auxiliar os processos de tomada de decisão de negócios.
Bons estudos.
Ao final desta Unidade de Aprendizagem, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
Relacionar a inteligência artificial com negócios organizacionais.•
Identificar as principais características das redes neurais, dos sistemas de lógica fuzzy, dos 
algoritmos genéticos e da realidade virtual.
•
Reconhecer usos práticos dos sistemas especialistas nas organizações.•
DESAFIO
As tecnologias relacionadas com a Inteligência Artificial (IA) estão sendo utilizadas de várias 
formas pelas organizações, especialmente com o objetivo de aperfeiçoar o apoio à decisão 
oferecido aos profissionais que necessitam de apoio especializado para esta tarefa. Neste 
sentido, é possível até mesmo a criação de vantagem competitiva a partir do uso destas 
tecnologias, pois elas realmente possibilitam o desenvolvimento de melhorias em diversos 
processos organizacionais. O grande diferencial das tecnologias de IA é a capacidade de simular 
funções no computador normalmente associadas à inteligência humana, como capacidade de 
raciocínio, aprendizagem e solução de problemas.
Imagine que você trabalha na equipe de TI em uma grande rede de vendas automotivas. 
Atualmente, está trabalhando na implantação de sistemas especialistas e necessita desenvolver 
regras de negócio. O processamento de regras de negócio é uma tecnologia que surgiu nos anos 
80, com os então denominados sistemas especialistas, aplicações da tecnologia de Inteligência 
Artificial.
As Regras de Negócio são estruturas da forma "Se-Então-Senão" que permitem representar 
conhecimento, podendo ser armazenadas em bases de regras (também chamadas bases de 
conhecimento) da mesma forma que informações são armazenadas em registros de bases de 
dados. Sua utilização permite criar soluções em que o conhecimento é representado em 
estruturas separadas da aplicação, facilitando a manutenção e incorporação de novas regras. As 
regras de negócio são processadas por um algoritmo (engine) denominado motor de inferência. 
Desenvolva um sistema de regras de negócio, com pelo menos 3 regras, para comissionar 
vendedores de imóveis, de acordo com as seguintes variáveis: 
Automóvel (valor do automóvel, combustível, tipo de automóvel) 
Tipo de venda (Novo ou Usado) 
Comissão por vendedor (nome, vendas realizadas).
INFOGRÁFICO
A expressão inteligência artificial está associada, geralmente, ao desenvolvimento de sistemas 
especialistas. Estes sistemas baseados em conhecimento, construídos, principalmente, com 
regras que reproduzem o conhecimento humano, são utilizados para solucionar determinados 
problemas em domínios específicos. 
Confira neste Infográfico as capacidades que a IA busca reproduzir nos sistemas baseados em 
computador e conheça a estrutura básica de um sistema especialista.
CONTEÚDO DO LIVRO
Antes mesmo de identificar as aplicações da IA, é importante conhecer os conceitos básicos 
relacionados com esta tecnologia e a abrangência da sua área de atuação. Acompanhe o 
capítulo Tecnologia da Inteligência Artificial Empresarial da obra Tecnologias de Comunicação 
e de Informação, a qual serve de base teórica para a nossa Unidade de Aprendizagem.
Boa leitura.
TECNOLOGIAS DE 
COMUNICAÇÃO E DE 
INFORMAÇÃO
Ana Lucia Pegetti
Tecnologia da inteligência 
artificial empresarial
Objetivos de aprendizagem
 Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
  Relacionar a inteligência artificial com negócios organizacionais.
  Identificar as principais características das redes neurais, dos sistemas 
de lógica fuzzy, dos algoritmos genéticos e da realidade virtual.
  Reconhecer usos práticos dos sistemas especialistas nas organizações.
Introdução
A inteligência artificial (IA) tem sido utilizada em vários segmentos de 
negócios, pois é uma ferramenta indispensável para o sucesso orga-
nizacional. Nos últimos anos, a procura por esse tipo de tecnologia 
aumentou consideravelmente, o que permitiu que as empresas tra-
balhassem de forma mais inteligente e com maior agilidade, estando 
mais bem-preparadas para encarar os desafios trazidos pelas constantes 
mudanças no mercado. 
Neste capítulo, você conhecerá as principais vantagens de se utilizar 
a IA como parceira nos processos organizacionais. Além disso, conhe-
cerá as três grandes áreas de aplicação da IA. Por fim, verá quais são as 
principais características das redes neurais, dos sistemas de lógica fuzzy, 
dos algoritmos genéticos e da realidade virtual, bem como quais são as 
suas aplicações no mundo real.
1 A inteligência artificial e o mundo 
das organizações
Menos de uma década após quebrar a máquina de criptografi a nazista Enigma 
e ajudar as Forças Aliadas a vencer a Segunda Guerra Mundial, o matemático 
Alan Turing mudou a história pela segunda vez, com uma pergunta simples: “As 
máquinas podem pensar?”. A partir da publicação de seu artigo “Computing 
Machinery and Intelligence” (TURING, 1950) e da realização do teste de 
Turing, foram estabelecidos os fundamentos da inteligência artifi cial.
Uma derivação do teste de Turing muito conhecida e que vem agregando valor real 
para a comunidade on-line é o CAPTCHA. Ele é utilizado em uma variedade de websites 
que desejam verificar se o usuário é uma máquina ou um robô, sendo, portanto, um 
mecanismo de segurança. Os CAPTCHAs esticam ou manipulam letras e números e 
dependem da capacidade humana de determinar quais símbolos são apresentados. 
A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência e da tecnologia que 
visa a replicar ou simular a inteligência humana em máquinas, baseando-se em 
disciplinas, como linguística, biologia, matemática, informática e engenharia. 
Atualmente, o termo inteligência artificial é muito popular, devido ao aumento 
do volume de informações, a algoritmos avançados e a melhorias no poder 
de armazenamento da computação. Existem várias definições do conceito 
de IA. Segundo Laudon e Laudon (2014), a IA é uma ciência que estuda e 
cria máquinas que tenham qualidades semelhantes às humanas, incluindo a 
capacidade de raciocinar. Já para O’Brien e Marakas (2012), as tecnologias 
de IA têm como objetivo a tentativa de reproduzir uma série de capacidades 
humanas nos sistemas baseados em computador, como as citadas a seguir:
  pensar e raciocinar;
  resolver problemas por meio do raciocínio lógico;
  aprender ou compreender com base na experiência;
  adquirir e aplicar conhecimento;
Tecnologia da inteligência artificial empresarial2
  demonstrar criatividade e imaginação;
  lidar com situações complexas ou inusitadas;
  reagir rapidamente e com êxito diante de novas situações;
  reconhecer a importância relativa dos elementos em uma situação;
  lidar com informações ambíguas, incompletas ou incorretas.
O teste de Turing é uma das formas pensadas para verificar se uma máquina consegue 
se passar por um ser humano. Mas fiqueatento: há quem diga que a IA desenvolvida 
pela Google conseguiu passar no teste. Para saber mais sobre esse assunto, assista ao 
vídeo Não sou um robô! A verdade sobre o reCAPTCHA, disponível no canal Integrando 
Conhecimento, no YouTube.
A IA já faz parte do nosso dia a dia e, muitas vezes, não nos damos conta 
disso. Quando usamos a Siri ou o Google Voice, assistentes de voz da Apple 
e da Google no celular, estamos utilizando tecnologias baseadas em reco-
nhecimento de voz. Quando acessamos a Netflix ou a Amazon, uma lista de 
filmes, séries ou livros é recomendada de acordo com o nosso perfil de busca. 
Outro exemplo clássico é o próprio sistema de reconhecimento de spam das 
ferramentas de e-mail. Todos esses são exemplos de tecnologias de IA que 
utilizamos diariamente.
Já nas organizações, a aplicação de IA vai muito além do que somente a 
implantação de sistemas especialistas. Nos últimos anos, observou-se uma 
crescente procura por soluções tecnológicas baseadas em IA. A Accenture, 
consultoria especializada na área de tecnologia da informação, elaborou um 
relatório em 2017 que mostrava que empresas que adotam IA podem aumentar 
sua produtividade em até 40% (OVANESSOFF; PLASTINO, 2017).
O’Brien e Marakas (2012) afirmam que as tecnologias adotadas por essas 
organizações estão posicionadas em uma das três principais áreas de apli-
cação da IA: ciência cognitiva, robótica e interfaces naturais. A Figura 1, a 
seguir, apresenta as três áreas de aplicação da IA e as principais tecnologias 
associadas a elas.
3Tecnologia da inteligência artificial empresarial
Figura 1. Áreas de aplicação da IA.
Fonte: Adaptada de O’Brien e Marakas (2012).
Ciência cognitiva
Com origem em 1950, junto aos primeiros estudos computacionais, a ciência 
cognitiva é uma área de conhecimento que estuda a mente e a inteligência, agre-
gando conhecimentos de várias outras áreas, como fi losofi a, psicologia, biologia, 
neurociência, linguística e ciências sociais. Ela pressupõe que a mente humana 
tem representações mentais similares às estruturas de dados do computador e 
procedimentos computacionais semelhantes aos algoritmos computacionais. 
Para a ciência cognitiva, cérebro e computação podem ser utilizados para 
sugerir novas ideias e gerar novos conhecimentos. A tendência atual dessa 
área é integrar, de forma experimental, a neurociência com várias áreas da 
psicologia, como as áreas social, clínica e de desenvolvimento (PAPY, 2019). 
As principais tecnologias dessa área são: sistemas especialistas; sistemas de 
aprendizagem; lógica fuzzy; algoritmos genéticos; redes neurais; e agentes 
inteligentes.
Robótica
A robótica é uma área de conhecimento interdisciplinar que une conhecimentos 
de ciência, engenharia e tecnologia para a construção e o uso de robôs que 
podem replicar as ações humanas. Esses robôs podem ser utilizados em diversas 
Tecnologia da inteligência artificial empresarial4
situações e com propósitos diferenciados, substituindo, quando necessário, as 
atividades humanas em ambientes perigosos. 
Até 2005, a maioria dos robôs eram utilizados em fábricas de automóveis, 
os quais consistiam, basicamente, em brações mecânicos, encarregados de 
soldar ou parafusar as partes de um carro. Hoje, com o avanço tecnológico, 
o conceito de robótica também evoluiu, e podemos vivenciar o uso de bots 
que exploram as condições mais adversas da Terra, robôs que auxiliam 
na área jurídica e até robôs que atuam em atividades relacionadas com a 
área da saúde. 
A robótica é uma indústria relativamente nova, mas já fez avanços surpre-
endentes: das profundezas dos oceanos ao espaço sideral, é possível encontrar 
robôs executando tarefas que os seres humanos nunca sonharam realizar. As 
principais tecnologias relacionadas à robótica são: percepção visual, tato, 
destreza, locomoção e navegação.
Você sabia que a NASA (National Aeronautics and Space Administration; ou Adminis-
tração Nacional da Aeronáutica e Espaço, em português) tem um robô que é capaz de 
escalar penhascos e procurar por vida? Desenvolvido por engenheiros do Laboratório 
de Propulsão a Jato da NASA, o robô de quatro membros, chamado LEMUR (Limbed 
Excursion Mechanical Utility Robot), pode escalar paredes e, utilizando IA, é capaz de 
encontrar um caminho alternativo em torno de obstáculos. Para saber mais sobre esse 
assunto, assista ao vídeo NASA Climbing Robot Scales Cliffs and Looks for Life, disponível 
no canal NASA Jet Propulsion Laboratory, no YouTube.
Interfaces naturais
A área de interfaces naturais é, sem dúvida, a principal área de aplicação 
da IA, pois o desenvolvimento de interfaces naturais é essencial para o 
uso natural de computadores por seres humanos, envolvendo pesquisa 
e desenvolvimento em linguística, psicologia, informática, entre outras 
disciplinas. Os dois objetivos principais dessa área são o desenvolvimento 
da linguagem natural e o reconhecimento de voz, tecnologias que permi-
tem que possamos conversar com computadores ou robôs em linguagens 
naturais (humanas) de conversação e possibilitam que os robôs consigam 
nos compreender. 
5Tecnologia da inteligência artificial empresarial
A subárea da IA que estuda a capacidade e as limitações de uma máquina 
em entender a linguagem dos seres humanos é denominada processamento 
de linguagem natural (PLN). O principal desafio do PLN é interpretar 
mensagens codificadas em linguagem natural e decifrá-las para a linguagem 
de máquina (O’BRIEN; MARAKAS, 2012). Entre as principais tecnologias 
dessa área, destacam-se: linguagem natural, reconhecimento de voz, interfaces 
multissensoriais e realidade virtual.
Para saber como as máquinas podem processar linguagem natural para se comunicar 
melhor com os seres humanos, acesse o site InfoQ e leia a reportagem Processamento 
de Linguagem Natural com Deep Learning (VIANA, 2017). 
IA nas organizações
Ao contrário das tecnologias do passado, a IA cria uma nova força de trabalho, 
pois é capaz de realizar atividades em escala e velocidade muito superiores às 
das pessoas, desempenhando funções que vão além da capacidade humana. 
Dessa forma, a utilização de tecnologias de IA por uma organização impacta 
profundamente os seus processos de trabalho e o relacionamento com clientes 
e colaboradores. A automação de rotinas de trabalho, por exemplo, tem redu-
zido de forma drástica os custos operacionais e o tempo de produção, além 
de evitar erros humanos. Além disso, a análise de grandes volumes de dados 
em tempo relativamente curto tem auxiliado na assertividade e na rapidez 
dos processos de tomada de decisão, ao mesmo tempo que ajuda a antecipar 
demandas e solucionar problemas de clientes, melhorando a experiência da 
empresa com eles.
Gigantes da tecnologia, como Google, Facebook, Microsoft e IBM, estão 
altamente comprometidos na pesquisa e no desenvolvimento de tecnologia 
envolvendo IA, principalmente com vistas a aplicações empresariais, trazendo 
mudanças revolucionárias para as organizações.
Tecnologia da inteligência artificial empresarial6
Em 2014, a IBM (International Business Machines Corporation) e o Bradesco empreen-
deram um projeto inovador de implementação de IA no Banco utilizando a tecnologia 
de IA Watson. Foi assim que nasceu a BIA (Bradesco Inteligência Artificial), um projeto 
iniciado em 2015 que, hoje, é utilizado por clientes e funcionários das agências para tirar 
dúvidas sobre os produtos e serviços do Banco. O projeto rendeu ao Banco Bradesco 
vários prêmios na área de tecnologia. 
2 Principais tecnologias de IA 
O desenvolvimento de sistemas especialistas é, ainda hoje, uma das apli-
cações mais práticas de IA nas empresas. Segundo O’Brien e Marakas 
(2012, p. 382), “[...] um sistema especialista é um sistema de informação base-
ado em conhecimento adquirido de conhecimento em uma área de aplicação 
específi ca e complexa para atuar como consultor especialista para usuários 
fi nais [...]”. Portanto, esse sistema apoia o processo decisório, orientando o 
usuário fi nal em umaárea problemática específi ca e explicando o raciocínio e 
as conclusões sobre o assunto em questão. Contudo, as tecnologias de IA vão 
muito além dos sistemas especialistas. A seguir, serão apresentadas algumas 
das principais tecnologias de IA e suas características.
Redes neurais 
As redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados 
que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Baltzan e Phillips 
(2012, p. 39) afi rmam que “[...] as redes neurais são uma categoria de inteli-
gência artifi cial que tenta imitar a forma como o cérebro humano trabalha 
[...]”, utilizando o processamento do cérebro como base para desenvolver 
algoritmos que podem ser utilizados para modelar padrões complexos e 
problemas relacionados à previsão. Esses algoritmos interpretam os dados 
sensoriais por meio de um tipo de percepção da máquina, rotulando ou 
7Tecnologia da inteligência artificial empresarial
agrupando os dados brutos. Os padrões que eles reconhecem são numéricos, 
contidos em vetores, nos quais todos os dados do mundo real, sejam eles 
imagens, sons, textos ou séries temporais, devem ser traduzidos.
Originalmente, o objetivo das redes neurais era criar um sistema compu-
tacional capaz de resolver problemas como um cérebro humano, porém isso 
mudou quando os cientistas perceberam sua capacidade de resolver tarefas 
específicas, dando suporte a atividades relacionadas com visão computacional, 
reconhecimento de fala, tradução de máquina, filtragem de redes sociais, jogos 
de tabuleiro ou videogame e diagnósticos médicos.
Para entender melhor o funcionamento do cérebro humano e seus componentes, 
assista ao vídeo Como funciona o cérebro? | Parte 1: Neurônios, do Professor Pedro Calabrez, 
disponível no canal NeuroVox, no YouTube. 
Ragsdale (2014, p. 423) explica que:
A ideia básica por trás das redes neurais é identificar uma função que mapeie 
acuradamente um conjunto de valores de entrada para um conjunto corres-
pondente de valores de saída. Embora isso seja, em espírito, muito similar 
a outras técnicas de modelagem estatística, como a análise de regressão, a 
principal diferença é que a análise de regressão exige que o analista especi-
fique a forma funcional (por exemplo: linear, quadrática, interações e assim 
por diante) da relação entre as variáveis dependentes e independentes. Em 
comparação, as redes neurais tentam descobrir automaticamente tais relações 
a partir dos dados.
A Figura 2, a seguir, apresenta a estrutura de uma rede neural computacio-
nal, onde x representa os estímulos externos recebidos pela camada de entrada 
que serão processados nas camadas ocultas e y representa o resultado obtido.
Tecnologia da inteligência artificial empresarial8
Figura 2. Exemplo de rede neural.
Fonte: Ragsdale (2014, p. 423).
Como as redes neurais artificiais permitem a modelagem de processos não 
lineares, elas se tornaram uma ferramenta popular útil para resolver muitos 
problemas. Elas são amplamente utilizadas para problemas de negócios do 
mundo real, principalmente na área financeira e de relacionamento com o 
cliente, fazendo previsão de vendas, gerenciando riscos e identificando a 
insatisfação dos clientes com a empresa. 
Segundo Baltzan e Phillips (2012), as principais características de uma 
rede neural são:
  aprender a ajustar-se a novas circunstâncias por conta própria;
  submeter-se ao processamento paralelo massivo;
  funcionar sem informações completas ou bem-estruturadas;
  lidar com grandes volumes de informação com muitas variáveis dependentes;
  analisar relações não lineares.
9Tecnologia da inteligência artificial empresarial
Sistema de lógica fuzzy
A lógica fuzzy (difusa) é uma forma de raciocínio que se assemelha ao raciocínio 
humano. O termo fuzzy refere-se a coisas que não são claras ou são vagas. Por 
exemplo, no mundo real, muitas vezes encontramos uma situação em que não 
podemos determinar se um estado é verdadeiro ou falso. 
Em 1930, o filósofo e lógico polonês Jan Lukasiewicz, por meio do estudo de 
termos do tipo alto, velho e quente, propôs a utilização de um intervalo de valores 
[0,1] que indicaria a possibilidade de que uma declaração fosse parcialmente 
verdadeira ou falsa. No valor booleano da verdade do sistema, 1 representa o valor 
absoluto da verdade, ao passo que 0 representa o valor absoluto falso. Entretanto, no 
sistema fuzzy, não há lógica para a verdade absoluta ou para o falso absoluto, mas 
sim um valor intermediário, que é parcialmente verdadeiro e parcialmente falso.
Segundo O’Brien e Marakas (2012), como a lógica fuzzy se utiliza de termi-
nologia imprecisa (p. ex., bem alto, cai um pouco, razoável, muito baixo), ela 
consegue processar dados imprecisos rapidamente, de forma a gerar soluções 
aceitáveis para problemas difíceis de serem resolvidos por outros métodos 
computacionais. Os autores afirmam, ainda, que, embora tenha uma pequena 
aplicação empresarial, a lógica fuzzy é considerada bastante séria para uso 
comercial e prático, tendo sido primeiramente utilizada pelos japoneses em 
um trem bala em Sendai, aumentando o conforto e a precisão do percurso e 
melhorando a economia. 
A Figura 3, a seguir, apresenta um conjunto parcial de regras e comandos 
para a análise e a extração de informações de risco de crédito de empresas 
avaliadas como opção de investimento.
Figura 3. Exemplo de regras de lógica fuzzy e consulta SQL para análise de risco de crédito. 
SQL, Structured Query Language (Linguagem de Consulta Estruturada).
Fonte: Adaptada de O’Brien e Marakas (2012).
Tecnologia da inteligência artificial empresarial10
Algoritmos genéticos
A primeira utilização dos algoritmos genéticos na computação foi para simular, 
em poucos minutos, a evolução biológica, geológica e ecossistêmica de milhões 
de anos (O’BRIEN; MARAKAS, 2012).
Os algoritmos genéticos (AGs) são algoritmos de busca heurística adap-
tativa baseados nas seleções natural e genética, os quais simulam o processo 
de seleção natural. Assim, assume-se que as espécies que podem se adaptar às 
mudanças em seu ambiente são capazes de sobreviver, se reproduzir e passar 
para a próxima geração (MAAD, 2016).
Baltzan e Phillips (2012) afirmam que os AGs são mais adequados para 
ambientes de tomada de decisão onde milhares de soluções são possíveis, pois 
imitam o processo evolucionário e de sobrevivência do mais apto e encontram 
a melhor combinação de entradas, que resultam nas melhores saídas, atuando, 
assim, como um sistema de otimização.
Para saber mais sobre o funcionamento dos AGs, assista ao vídeo História, Conceito e 
Aplicações dos ALGORITMOS GENÉTICOS, disponível no canal Johann Hemmer, no YouTube. 
Realidade virtual
Kirner e Kirner (2008) defi nem realidade virtual como uma interface avançada 
onde o usuário pode navegar e interagir em tempo real. A realidade virtual 
(RV) é uma ferramenta muito utilizada para treinamento e aprendizagem, pois 
estimula a criatividade, contribuindo, assim, para a aquisição do conhecimento. 
A RV surgiu de esforços para a criação de interfaces computacionais mais 
naturais e realistas, podendo fazer simulações do mundo real ou imaginário 
para criar um mundo realista dentro do computador (BALTZAN; PHILLIPS, 
2012). Em geral, a qualidade de um sistema de RV é caracterizada em termos 
de imersão, isto é, a percepção do usuário de estar fisicamente presente em um 
mundo não físico. A cada ano que passa, os sistemas são capazes de fornecer 
níveis crescentes de imersão.
Contudo, existe um outro tipo de tecnologia, denominada realidade au-
mentada (RA), que, em vez de permitir a imersão do usuário em um ambiente 
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tridimensional, traz elementos do mundo virtual para o real. Ao contrário da 
RV, a RA não cria todo o ambiente artificial para substituir o real por um 
virtual, mas sim aparece na visualização direta de um ambiente existente e 
adiciona sons, vídeos e gráficos. A RA vem sendo muito utilizada na área 
de educação, permitindoque os alunos, com o uso de seus celulares, tenham 
uma experiência de aprendizado diferenciada.
3 Aplicando tecnologias de IA aos negócios
Um dos principais motivadores da adoção da IA pelas organizações está re-
lacionado com as diversas oportunidades de desenvolvimento econômico que 
ela representa. Pesquisas conduzidas pela PwC (PricewaterhouseCoopers) em 
2017 estimaram um crescimento econômico global de mais de 14% até 2030, 
o que representa ganhos de mais de $16 trilhões (ANAND; VERWEIJ, 2017).
Em virtude de a IA ter um grande potencial disruptivo, faz-se necessário ter uma 
estratégia bem-definida para enfrentar os desafios em seus processos de negócios. 
Um dos grandes desafios é o impacto nas profissões e nas relações entre as empresas 
e seus funcionários. Para saber mais sobre esse assunto, leia o artigo “Como desenhar 
uma estratégia de Inteligência Artificial?” (TAURION, 2020), disponível no site Neofeed.
A seguir, serão apresentadas algumas aplicações práticas de inteligência artifi-
cial em empresas de vários setores e os resultados e benefícios alcançados por elas.
Utilizando redes neurais
Baltzan e Phillips (2012) apresentam algumas aplicações de IA que são utili-
zadas há mais de duas décadas na área fi nanceira, como operações de análise 
e revisão de crédito e detecção de fraudes de cartão de crédito. Esta última, 
por exemplo, reduziu em mais de 70% as ocorrências de fraudes para a U.S. 
Bancorp. A Visa e a Mastercard também utilizam essa tecnologia para iden-
tifi car anomalias em transações de seus clientes, economizando mais de $50 
milhões/ano. A seguir, confi ra outros exemplos citados pelos autores:
Tecnologia da inteligência artificial empresarial12
  No Citibank, as redes neurais são utilizadas para encontrar oportuni-
dades no mercado financeiro por seus gerentes por meio da análise de 
dados históricos e da identificação de anomalias.
  Na cidade de Westminster, na Califórnia, com base nas informações 
existentes no sistema de crimes, foi possível identificar e mapear o 
padrão de tipos de crimes por local. Dessa forma, a polícia consegue 
agir preventivamente, reduzindo a incidência de criminalidade.
  Seguradoras como AIG, Liberty e Travelers, por exemplo, utilizam essa 
tecnologia para que os pagamentos referentes a tratamentos identificados 
como suspeitos sejam comunicados às operadoras para que estas possam 
averiguá-los. Por exemplo, um diagnóstico de entorse de tornozelo que 
inclui um pedido de exame de eletrocardiograma.
  A FleetBoston Financial consegue identificar a insatisfação dos clien-
tes com a empresa por meio da análise da diminuição do número de 
transações ou do saldo em conta. 
  Na neurocirurgia, uma técnica que combina hardware e software e 
implementa redes neurais tem permitido que os cirurgiões cheguem 
ao cérebro com menos danos durante a operação. A sonda, com vários 
microssensores na ponta, vai colhendo os dados, que são analisados 
e apresentados em tempo real em uma tela, para que os especialistas 
possam tomar decisões em tempo real.
A Nvidia, uma das maiores produtoras de placas de vídeo para jogos, criou uma 
tecnologia para gerar imagens de rostos humanos com base em redes neurais. Para 
saber mais sobre esse assunto, acesse o site Olhar Digital e leia a reportagem Nvidia 
cria rede neural capaz de inventar imagens de pessoas que não existem (SUMARES, 2017).
Utilizando sistemas de lógica fuzzy 
Segundo O’Brien e Marakas (2012), os sistemas de lógica fuzzy têm sido 
bastante utilizados no Japão em aplicações que utilizam microprocessadores. 
Os autores apresentam uma série de aplicações com base em lógica fuzzy 
desenvolvidas pelos japoneses. A Hitashi e a Toshiba desenvolveram micro-
13Tecnologia da inteligência artificial empresarial
processadores para fi ns específi co, chamados de controladores fuzzy, os quais 
são utilizados em trens de metrô, elevadores e automóveis dirigidos por esses 
dispositivos. Outras aplicações comuns dessa tecnologia são: 
  câmeras fotográficas com ajuste automático do foco e da estabilidade;
  ar-condicionado com dispositivo de economia de energia;
  lavadoras de roupa com autoajuste e transmissões automáticas. 
Nos Estados Unidos, os sistemas de lógica fuzzy são pouco utilizados, 
pois a preferência é por utilizar tecnologias que sejam baseadas em sistemas 
especialistas ou redes neurais (O’BRIEN; MARAKAS, 2012).
Utilizando algoritmos genéticos 
As aplicações de AGs estão presentes em várias áreas de conhecimento, 
como fi nanças, ciências sociais, medicina, computação, entre outras. O’Brien 
e Marakas (2012) citam o exemplo da United Distillers, uma das empresas 
de bebida mais lucrativas do mundo, respondendo por mais de um terço da 
produção total de uísques e de grãos, a qual utilizou a tecnologia de AGs 
para gerenciar seu estoque de suprimentos. Essa é uma tarefa extremamente 
trabalhosa, pois exige o armazenamento e a distribuição efi ciente de mais de 
7 milhões de barris contendo 60 receitas diferentes, entre um enorme sistema 
de armazéns e destilarias, dependendo de uma infi nidade de fatores, como 
idade, número de malte, tipo madeira e condições de mercado. Anteriormente, 
fazer a coordenação desse complexo fl uxo de oferta e demanda exigia cinco 
funcionários em período integral. Hoje, basta executar o programa para que 
a mesma tarefa seja executada, de modo que a efi ciência do processo dobrou 
e o custo operacional foi reduzido drasticamente.
A seguir, confira outros problemas relacionados com a otimização que 
podem ser resolvidos utilizando AGs:
  escalonamento de trabalho;
  otimização de redes elétricas;
  distribuição de carga horária;
  geração automática de testes de software.
Como visto, os AGs são uma técnica eficaz de resolução de problemas de 
otimização, os quais utilizam o conceito de evolução natural darwiniana para 
a resolução de problemas.
Tecnologia da inteligência artificial empresarial14
Para saber mais sobre os AGs e sua capacidade de otimização, acesse o site da InfoQ 
e busque pela palestra Algoritmos genéticos — encontrando soluções em problemas de 
otimização e busca, ministrada por Italo José, da Faculdade de Informática e Adminis-
tração Paulista (FIAP).
Utilizando realidade virtual 
O’Brien e Marakas (2012) defi nem a RV como uma realidade simulada no 
computador que está em rápida expansão e teve origem na tentativa de criar 
interfaces mais naturais, realistas e multissensoriais entre homem e computador. 
Os autores citam diversas aplicações no mundo real, como projetos apoiados 
por computador, diagnóstico e tratamento médico, simulações de voos para 
treinamento de pilotos e astronautas e entretenimento. 
A área da RV está em crescente ascensão, devido ao investimento massivo 
em jogos eletrônicos. Um dos aplicativos mais populares da RV é o Second 
Life, um ambiente virtual tridimensional que simula, em alguns aspectos, a 
vida real e social do ser humano. Outro caso de sucesso de aplicação da RV 
nos negócios é o da empresa norte-americana Mitchell, que usa a tecnologia 
para o reparo de carros utilizando óculos de RV, para que seus técnicos possam 
consertar veículos sem precisar de manuais impressos (RAGSDALE, 2014). 
Ainda, para citar outro exemplo, a Kellog ś, multinacional norte-americana 
de alimentos, utilizou, junto à Accenture e Qualcomm, a RV em um projeto 
para reinventar a forma de coleta de dados críticos do consumidor e realizar 
pesquisas de mercado. Por meio do uso da solução com rastreamento ocular 
(eye-tracking), a empresa reduziu em 50% o tempo e o custo com pesquisas 
e incrementou as vendas em 18% durante os testes do projeto.
Outras tecnologias de IA
Como visto, a IA permite, por meio de experiências, que as máquinas apren-
dam e se adaptem para realizar tarefas como se fossem seres humanos. Além 
das aplicações e tecnologias de IA já apresentadas, existem várias outras que 
continuam sendo desenvolvidas e já estão sendo utilizadas com sucesso em 
várias áreas de negóciosdas organizações. 
15Tecnologia da inteligência artificial empresarial
Um estudo realizado por Adams (2017), publicado na revista Forbes, 
apresenta as seguintes tecnologias como as mais promissoras na área de IA 
para os próximos anos:
 geração de linguagem natural;
 reconhecimento de fala;
 agentes virtuais;
 plataformas de aprendizagem de máquina (machine learning);
 gerenciamento de decisão;
 plataformas de aprendizagem profunda (deep learning);
 biometria;
 automação robótica de processos;
 análise de texto e PNL.
Sem dúvidas, o uso de IA é uma excelente forma de se implantar a cultura da 
inovação e otimizar resultados empresariais. No entanto, alguns estudos mos-
tram que muitos projetos de IA falham, pois não dão resultados ou têm retorno 
mínimo para as corporações. Desse modo, para evitar falhas, é fundamental que 
esses projetos sejam bem-planejados e tenham uma estratégia bem-definida. 
ADAMS, R. L. 10 powerful examples of artificial intelligence in use today. 2017. Disponível em: 
https://www.forbes.com/sites/robertadams/2017/01/10/10-powerful-examples-of-artificial-
-intelligence-in-use-today/#47132786420d. Acesso em: 26 maio 2020.
ANAND, S.; VERWEIJ, G. What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? 
[S. l.]: PWC. 2017.
BALTZAN, P.; PHILLIPS, A. Sistemas de informação. Porto Alegre: AMGH, 2012. (Série A). E-book.
KIRNER, C; KIRNER, T. G. Virtual reality and augmented reality applied to simulation visu-
alization. In: SHEIKH, A. E.; AJEELI, A. T. A.; ABU-TAIEH, E. Simulation and modeling: current 
technologies and applications. [S. l.]: IGI Global, 2008. p. 391–419.
LAUDON, K. C.; LAUDON, J. P. Sistemas de informação gerenciais. São Paulo: Pearson Education 
do Brasil, 2014.
MAAD, M. M. Genetic algorithm optimization by natural selection. [S. l.: s. n.], 2016
O'BRIEN, J. A.; MARAKAS, G. M. Administração de sistemas de informação. 15. ed. Porto Alegre: 
AMGH, 2012. E-book.
Tecnologia da inteligência artificial empresarial16
Os links para sites da web fornecidos neste capítulo foram todos testados, e seu fun-
cionamento foi comprovado no momento da publicação do material. No entanto, a 
rede é extremamente dinâmica; suas páginas estão constantemente mudando de 
local e conteúdo. Assim, os editores declaram não ter qualquer responsabilidade 
sobre qualidade, precisão ou integralidade das informações referidas em tais links.
OVANESSOFF, A.; PLASTINO, E. Como a inteligência artificial pode acelerar o crescimento da 
América do Sul. 2017. Disponível em: https://www.accenture.com/_acnmedia/pdf-50/ac-
centure-como-a-inteligencia-artificial-acelero-crescimento-da-america-do-sul.pdf. Acesso 
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PAPY, J. Stanford encyclopedia of philosophy. Stanford: Stanford University, 2019.
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analytics. São Paulo: Cengage Learning, 2014.
SUMARES, G. Nvidia cria rede neural capaz de inventar imagens de pessoas que não existem. 2017. 
Disponível em: https://olhardigital.com.br/games-e-consoles/noticia/nvidia-cria-rede-neural-
-capaz-de-inventar-imagens-de-pessoas-que-nao-existem/72007. Acesso em: 26 maio 2020.
TAURION, C. Como desenhar uma estratégia de inteligência artificial? 2020. Disponível em: ht-
tps://neofeed.com.br/blog/home/como-desenhar-uma-estrategia-de-inteligencia-artificial/. 
Acesso em: 26 maio 2020.
TURING, A. M. Computing machinery and intelligence. Mind, [s. l.], v. 59, n. 236, p. 433–460, 1950.
VIANA, J. Processamento de linguagem natural com deep learning. 2017. Disponível em: https://
www.infoq.com/br/presentations/processamento-de-linguagem-natural-com-deep-
-learning/. Acesso em: 26 maio 2020.
Leituras recomendadas
COPELAND, B. (ed.). The essential Turing: the ideas that gave birth to the computer age. 
Oxford: Oxford University, 2004.
JOSÉ, I. Algoritmos genéticos: encontrando soluções em problemas de otimização e busca. 
2018. Disponível em: https://www.infoq.com/br/presentations/algoritmos-geneticos-
-encontrando-solucoes-em-problemas-de-otimizacao-e-busca/. Acesso em: 26 maio 2020.
KANDEL, E. R. et al. Princípios da neurociência. 5. ed. Porto Alegre: AMGH, 2014.
MATARIC, M. J. Introdução à robótica. São Paulo: Unesp, 2014.
17Tecnologia da inteligência artificial empresarial
DICA DO PROFESSOR
O artigo de Turing " Computing Machinery and Intelligence " (1950), e seu subsequente Teste 
de Turing, estabeleceram o objetivo e a visão fundamentais da inteligência artificial. Em sua 
essência, a IA é o ramo da ciência da computação que visa responder afirmativamente à 
pergunta de Turing, ou seja, é o esforço para replicar ou simular a inteligência humana em 
máquinas. 
Nesta dica do professor iremos apresentar os conceitos básicos relacionados à IA e sua aplicação 
atual, especialmente nas organizações.
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EXERCÍCIOS
1) Leia as seguintes afirmativas: 
 
(1) O uso de tecnologias de IA acaba com a maioria dos empregos das pessoas em 
fábricas ou unidades produtoras que utilizam robótica e sistemas especialistas... 
 
...PORQUE... 
 
(2) ...a partir do momento em que são instalados no ambiente corporativo, os sistemas 
baseados em IA passam a ser responsáveis por toda e qualquer decisão tomada em 
nível estratégico. 
 
A respeito dessas duas frases, assinale a alternativa CORRETA. 
A) 
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda justifica a primeira.
B) 
As duas afirmações são verdadeiras e a segunda não justifica a primeira.
C) 
A primeira afirmação é verdadeira e a segunda é falsa.
D) 
A primeira afirmação é falsa e a segunda é verdadeira.
E) 
As duas afirmações são falsas.
2) De forma simplificada, podemos entender que o principal objetivo da IA é tentar 
reproduzir, em sistemas baseados em computador, as diversas capacidades e 
atributos de comportamento encontrados nos seres humanos. Para isso, as aplicações 
da IA normalmente são visualizadas como sendo das áreas de interface natural, 
ciência cognitiva ou robótica. Cada uma dessas áreas possui suas próprias aplicações, 
as quais são responsáveis pela execução de tarefas específicas nos sistemas de 
informação. Analise os itens a seguir e identifique aqueles que apresentam apenas 
exemplos de aplicações da ciência cognitiva:
A) 
Sistemas de aprendizagem, algoritmo genético e redes neurais.
B) 
Lógica Fuzzy, locomoção e navegação.
C) 
Linguagem natural, reconhecimento da voz e realidade virtual.
D) 
Percepção visual, tato e destreza. 
E) 
Agentes inteligentes, sistemas especialistas e interfaces multissensoriais. 
Com o passar do tempo, foram desenvolvidos programas de computador que 
 reconhecem padrões e resolvem problemas comuns nas áreas de IA, como 
aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Estes programas possuem 
algoritmos, que se assemelham a uma característica humana, compostos por camadas 
de nós, contendo uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma 
camada de saída. Uma camada de nó é uma fileira de interruptores que ligam ou 
desligam conforme a entrada é alimentada pela rede. A saída de cada camada é 
simultaneamente a entrada da camada subsequente, começando por uma camada de 
entrada inicial que recebe seus dado, como na imagem a seguir: 
3) 
 
Seus algoritmos também dependem de dados de treinamento para aprender e 
melhorar sua precisão ao longo do tempo. Estamos falando de qual tecnologia da área 
de Inteligência Artificial? 
A) 
Sistema de lógica fuzzy
B) 
Algoritmos genéticos
C) 
Robótica
D) 
Realidade virtual
E) 
Redes neurais
Uma das aplicações mais práticas e amplamente implementadas de IA nas empresas é 
o desenvolvimento de sistemas especialistas e outros sistemas de informação baseados 
no conhecimento. O sistema de informação baseado no conhecimento acrescenta uma 
base de conhecimento aos principais componentes encontrados em outros tipos de 
sistemas de informação baseados no computador. Analiseas afirmações a seguir que 
tratam a respeito dos sistemas especialistas: 
I. É um sistema de informação que utiliza e mescla conhecimentos de diversas áreas 
para atuar como consultor de usuários finais. 
4) 
II. Oferecem respostas a perguntas de áreas problemáticas bem específicas, com 
inferências, assim como faz o ser humano. 
III. A única defasagem dos sistemas especialistas em comparação com os sistemas de 
robótica é que eles não conseguem explicar ao usuário o processo de raciocínio e as 
conclusões. 
 
Está CORRETO SOMENTE o que se afirma em: 
A) 
I.
B) 
II.
C) 
III.
D) 
I e III.
E) 
I e II.
5) A utilização de um sistema especialista envolve uma sessão interativa baseada no 
computador para explorar a solução de um problema, com o sistema atuando como 
consultor de um usuário final. O sistema especialista questiona o usuário, procura na 
sua base de conhecimento alguns fatos, regras ou qualquer outro conhecimento, 
explica o processo de raciocínio, quando perguntado, e oferece orientação 
especializada na área específica em questão. Analise os itens a seguir sobre sistemas 
especialistas e identifique a afirmação CORRETA: 
A) 
A principal vantagem dos sistemas especialistas é que eles conseguem resolver problemas 
que exijam ampla base de conhecimentos.
B) 
O custo de desenvolvimento de sistemas especialistas normalmente é menor do que o 
custo dos sistemas de gerenciamento do relacionamento com clientes.
C) 
O diferencial dos sistemas especialistas é que eles aprendem com a experiência.
D) 
Os sistemas especialistas ajudam a preservar e reproduzir o conhecimento dos 
especialistas.
E) 
Os sistemas especialistas modernos ainda não conseguem superar o desempenho de um 
único especialista humano na maioria das situações problemáticas.
NA PRÁTICA
Nos últimos anos, a utilização de máquinas e softwares com capacidades de aprender e operar 
sem supervisão humana direta vem crescendo na indústria. As tecnologias de IA permitem 
reduzir erros nos processos produtivos e diminuir prazos, além de permitir a realização de 
tarefas que não são possíveis de serem executadas manualmente. Dentre essas tecnologias, 
destacam-se os sistemas especialistas, que podem inclusive tomar decisões tendo como base um 
volume de dados que um humano dificilmente conseguiria analisar sozinho. Empresas de 
consultoria estimam que o mercado de máquinas inteligentes tende a crescer fortemente nos 
próximos anos, em especial nos mercados emergentes que apresentam maior necessidade de 
aumento da eficiência em suas atividades. Essas máquinas inteligentes incluem desde robôs 
autônomos até assistentes digitais, sistemas embarcados e neurocomputadores. Veja um 
exemplo.
SAIBA +
Para ampliar o seu conhecimento a respeito desse assunto, veja abaixo as sugestões do 
professor:
Comunicação e Inteligência Artificial: interagindo com a robô de conversação Cybelle
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Inteligência Artificial: Sistemas Especialistas
Veja nesse vídeo do professor Prof. Fernando Amaral um pouco mais sobre sistemas 
especialistas e IA.
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Inteligencia artificial:repensando a mediação
Veja nesse artigo alguns aspectos históricos, áreas aplicadas e o futuro da inteligência artificial.
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Inteligência artificial, educação e trabalho: Entrevista com Ericaislan Antonelo
Cientista da computação com mestrado em Engenharia de Sistemas de Computação, na linha de 
pesquisa “Sistemas Inteligentes”, especialista em IA.
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