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Por que estudamos sobre
inteligência artificial?
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A inteligência artificial já está
presente no nosso dia a dia,
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desde ações mais simples como
recomendações em e-commerce
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até sistemas de geração
de conteúdo
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com a inteligência
artificial generativa.
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Em busca de otimização
de processos e recursos,
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as grandes empresas seguem
investindo em tecnologia
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para reduzir o tempo de execução
de tarefas repetitivas
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ou criar a escala necessária
para poder atender
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uma quantidade de demanda
ao mesmo tempo.
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Em uma empresa que analisa
de 80 a 100 contratos diariamente,
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a empresa que investir
em um sistema
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que faça uma pré-análise
dos contratos
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vai otimizar o trabalho
dos advogados
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na análise das cláusulas
mais comuns.
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Em vez de analisar 100 contratos,
a empresa pode chegar a analisar
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de 150 a 200 contratos,
um ganho de 50% a 100%.
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Com a presença da tecnologia,
os profissionais precisam aprender
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sobre a inteligência artificial
e como utilizá-la diariamente
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para se manterem atualizados
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e poderem, de fato,
extrair benefícios.
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Um desenvolvedor iniciante
pode usar o GitHub Copilot
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ou o Amazon Q Developer
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para construir códigos mais
robustos e de fácil manutenção.
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Também podem utilizar
o ChatGPT ou o Cloud
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para aprender novos assuntos
como Clean Code ou SOLID.
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O primeiro passo para aprender
sobre inteligência artificial
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é entender os tipos de dados
que temos à nossa volta:
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dados estruturados,
dados não estruturados
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e dados semiestruturados.
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O dado estruturado nada mais é
do que aquele dado organizado
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e armazenado em um formato
pré-definido.
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Esse tipo de dado segue
uma estrutura consistente
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e é tipicamente armazenado em bancos
de dados relacionais ou planilhas.
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Cada coluna e linha possui
uma estrutura muito bem definida
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com um tipo de dado.
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Uma planilha Excel
com dados
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representa um exemplo
de dado estruturado.
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O dado não estruturado,
por outro lado,
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não possui uma estrutura pré-definida
ou uma estrutura organizada.
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Geralmente, o dado está em uma forma
bruta e não possui uma organização.
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Exemplos de dados não estruturados
são documentos de texto, e-mails,
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postagens em redes sociais,
arquivos de áudio e vídeo,
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dados sensores
e muito mais.
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Já os dados semiestruturados não
possuem uma estrutura bem definida,
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mas possuem uma certa
organização e flexibilidade.
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Normalmente, os dados
semiestruturados
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são representados em formatos
como XML, JSON ou HTML.
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São formatos que permitem
a inclusão de metadados,
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estruturas hierárquicas
ou chave-valor.
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Para cada tipo de dado
existem técnicas
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para gerenciar e extrair valor
para usar dentro do seu negócio.
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Então, entender como extrair
e como conectar
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com a sua inteligência artificial
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permitirá que você
evolua na sua solução.
