Inteligência Artificial é o conhecimento tecnológico mais buscado pelas empresas

Pesquisa realizada pela Cortex analisou mais de 3 milhões de vagas; Inteligência artificial e Machine learning são conhecimentos tecnológicos mais buscadas
Um estudo realizado pela Cortex, empresa líder em inteligência de vendas B2B na América Latina, mostrou que dentre os sete conhecimentos tecnológicos mais buscados pelas empresas são Inteligência Artificial, Machine Learning e Internet das Coisas. A pesquisa analisou mais de três milhões de oportunidades divulgadas entre os meses de março e junho de 2023 nos principais portais de vagas do Brasil.

A velocidade de transformação nos empregos tornou indispensável a requalificação dos profissionais que já estão inseridos no mercado de trabalho e também daqueles que buscam uma oportunidade. Prova disso é que um dos conhecimentos mais buscados pelos empregadores da área tecnológica é a Inteligência Artificial.

“Cada vez mais o mercado vai precisar de profissionais capacitados para lidar com as novas tecnologias que estão surgindo. Esse processo de evolução é contínuo e tem se tornado ainda mais veloz nos últimos anos. Hoje já conseguimos ver vagas que pedem conhecimentos tecnológicos específicos, desde cargos iniciantes até mais avançados. Esses conhecimentos exigem uma bagagem maior do profissional, que engloba, por exemplo, desde matemática, com teoria da probabilidade, até filosofia, com lógica e Teoria do Conhecimento”, explica Rodrigo Martins, vice-presidente de engenharia da Cortex.

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Confira os 7 conhecimentos tecnológicos mais buscados hoje pelas empresas (total de vagas abertas):

Inteligência Artificial – 21.864

Machine learning – 4.430

Internet das Coisas – 2.179

Data Science – 2.070

Algoritmos – 1.822

Chatbot – 907

Deep Learning – 468

Cargos com maior quantidade de vagas abertas para cada tecnologia

Inteligência Artificial

1. Cientista De Dados
2. Desenvolvedor Full-Stack
3. Assistente de operações
4. Designer Gráfico
5. Gestor de projetos

Machine Learning

1. Cientista de Dados
2. Engenheiro de Dados
3. Gestor de Projetos
4. Machine Learning Developer
5. Machine Learning Engineer

Internet Das Coisas

1. Kubernetes Engineering Manager
2. Engagement Pmo Manager
3. Engineering Manager
4. Bootloader & System Engineer
5. Analista de Marketing Digital

Ciência De Dados

1. Cientista de Dados Sênior
2. Marketing Analyst
3. Data Analyst
4. Business Analyst
5. Statistical Analyst

Algoritmo

1. Cientista de Dados
2. Desenvolvedor Java Sênior
3. Desenvolvedor Full Stack Sênior
4. Desenvolvedor
5. Engenheiro de Dados

Aprendizado Profundo

1. Cientista de Dados
2. Engenheiro de Dados
3. Analista de Sistemas
4. Desenvolvedor
5. Analista de sistemas

Chatbot

1. Especialista Chatbot
2. Analista de Marketing
3. Atendente Sac
4. Atendimento Ao Cliente – Sucesso Do Cliente
5. Auxiliar Administrativo

Metodologia

A plataforma Cortex possui uma base única de dados sobre empresas, reunindo e cruzando informações de mais de 17 mil fontes locais e globais. A partir de modelos de inteligência artificial, consegue obter informações exclusivas para entender uma série de dinâmicas de diferentes mercados. Para este estudo, foram analisadas 3.489.421 vagas abertas nos principais portais de emprego do Brasil, entre os meses de janeiro e maio de 2023. Foram encontradas mais de 30 mil citações aos termos buscados, como Inteligência Artificial e Machine Learning.

Sobre a Cortex

A Cortex é referência em Inteligência de Vendas B2B na América Latina e a única empresa brasileira membro da Global Data Alliance. A plataforma utiliza Inteligência Artificial para cruzar dados de mais de 17 mil fontes e consolidar um conjunto inédito e mais preciso de informações sobre empresas. A partir destes dados exclusivos, seus modelos de Machine Learning são capazes de sugerir negócios com chances de vendas duas vezes maior e na metade do tempo. Além disso, a Cortex é a única plataforma no Brasil que possui uma base de empresas global, com dados de mais de 150 países.

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Inteligência Artificial da Graymatics quer criar lojas e shoppings inteligentes

Desenvolvida no Vale do Silício, a Graymatics é uma das principais empresas de processamento cognitivo multimídia do mundo e desenvolveu mais de 100 aplicações de software com IA, Machine Learning e Big Data Analytics em vídeo.

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Inteligência Artificial criando lojas e shoppings inteligentes

A Graymatics, uma das principais empresas de processamento cognitivo multimídia do mundo, diz que a cidade vai mudar consideravelmente com o uso de Inteligência Artificial. A empresa, que nasceu no Vale do Silício e chegou há pouco tempo no Brasil, possui uma solução que nasceu para transformar as operações de varejo por meio de tecnologias inteligentes.

Imagine usar Inteligência Artificial em uma câmera de segurança para monitorar dados de todos os consumidores dentro de um shopping ou uma loja varejista. A solução já existe e chama-se Vistamart, transforma as lojas físicas em comércios inteligentes. Fora do país é amplamente utilizada por grandes supermercadistas e, no Brasil, a aposta da Graymatics é que pode ser de grande utilidade para Shopping Centers também.

“O comportamento do consumidor é um aspecto primordial se o varejista quer entregar um serviço de qualidade. Atualmente, com IA, é possível identificar o humor do cliente, qual área da loja tem chamado mais a atenção do público em geral, qual área está totalmente sem visitação, a satisfação ou não do cliente. Além disso, é possível definir o tipo de público que frequenta o seu shopping, que idade e estilo são na maioria, que tipo de produto estão mais em busca. É deixar a teoria sobre quem são os clientes, para coletar dados concretos de como se comportam e quem são em sua maioria, nos diferentes horários e dias da semana”, comenta Eduardo Vargas, Business Development Manager da Graymatics para o Brasil.

Ainda tem uma solução, a de Edifícios Inteligentes, é mais focada em segurança, que no caso dos shoppings pode ser extremamente interessante. A solução é 24×7 e visa capacitar os gerentes de edifícios e as equipes de segurança para monitorar os ambientes dentro das instalações. Oferece controle de acesso e gestão de funcionários autorizados, entradas e saídas de estacionamentos, alertas de fumaça e/ou incêndios, além de enviar alertas de segurança contra ações suspeitas ou necessidade de auxílio para socorro de pessoas.

A Graymatics fornece mais de 100 parâmetros analíticos alimentados por IA em vídeo analytics, a maioria dos quais com capacidade de aprendizado ampla e coleta de dados. A empresa transforma o tradicional monitoramento de câmeras CCTV em um recurso inteligente para melhorar a segurança contra furtos, roubos e invasões; gerar insights e dados de comportamento da população; resolver problemas de trânsito; e colaborar ativamente na prevenção de acidentes.

Sobre a Graymatics

A Graymatics é uma empresa líder em processamento de multimídia cognitiva. Por meio das melhores e mais completas tecnologias de IA, extrai insights aprofundados e permite soluções a partir da base instalada de câmeras CCTV. Fundada no Vale do Silício, com sede em Singapura, Graymatics está presente em 15 países, incluindo EUA, Reino Unido, Índia e Chile.

Fornece soluções baseadas em IA por vídeo para vários setores, incluindo segurança e vigilância, transporte inteligente, marketing digital, comércio eletrônico, telecomunicações e Internet das Coisas. Sua cartela de clientes é composta por grandes fábricas de infraestrutura, manufatura e setor público, dentre eles Development Bank of Singapore, Fujitsu, Samsung, Hitachi, LG, Dentsu, Flipkart e Globe.

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A Inteligência Artificial da Nvidia, GauGAN, é capaz de transformar os seus rabiscos em lindas paisagens.

Ano passado (2019), a Nvidia lançou ao mundo o GauGAN, uma aplicação baseada em Machine Learning que consegue criar paisagens do zero. Tudo que a aplicação precisa é que você diga onde quer cada elemento, qual o estilo da fotografia, e voilá: uma imagem novinha é gerada em segundos.

Como funciona a Inteligência Artificial?

O GauGAN funciona de uma forma parecida com o RACHAEL (outro aplicativo que foi noticiado por aqui) . Porém, ele utiliza um método diferente: o aprendizado de máquina em GANs (Redes adversárias geradoras). Isso significa que basicamente dois robôs são treinados e assumem papéis distintos. Um deles vai ser o discriminador, e outro, o Gerador. Esses dois adversários estão em batalha constante durante todo o processo de treinamento. Enquanto o robô gerador cria novas imagens, o outro vai avaliar a “qualidade” delas. O objetivo é que um consiga “enganar” o outro. Quanto mais dados tivermos para trabalhar, mais o processo vai se refinando.

Ainda mais, vamos pegar um exemplo: você provavelmente consegue distinguir uma imagem de um rosto, da imagem de uma maçã.

Mas bem, você só consegue fazer isso por que já viu incontáveis rostos. Nós como animais sociais, somos ótimos em reconhecer rostos humanos. Além disso, nosso banco de dados é gigantesco. Você já imaginou quantas pessoas você já viu durante toda a sua vida? Alguns estudos afirmam que uma pessoa comum é capaz de se lembrar com detalhes de cerca de 5.000 rostos durante toda sua vida. Nisso estamos contando apenas os rostos que conseguimos lembrar, é claro. Imagine agora as milhares de pessoas que você vê todo o dia. Certamente isso te tornou uma máquina de reconhecer rostos.

Enfim, com o GauGAN acontece algo parecido: um dos robôs coleta inúmeros dados para conseguir distinguir traços aleatórios de paisagens, enquanto o segundo tenta toda hora enganar o primeiro. Ele faz isso gerando imagens cada vez mais precisas, já que o banco de dados só aumenta cada vez mais. Esse é um sistema ótimo para realizar esse tipo de tarefas, já que os robôs se aperfeiçoam de forma constante.

Como Utilizar a Interface?

Toda essa computação acontece no quintal dos fundos do sistema. Na página do GauGAN, você tem acesso a basicamente tudo que a inteligência oferece. Lá você vai encontrar ferramentas parecidas com o Paint. Porém com um único detalhe: ao selecionar as cores, na verdade você estará escolhendo que tipo de elemento você quer inserir na imagem.

Veja a Inteligência artificial GauGAN em ação, utilizada para construir a imagem abaixo:

Por fim, para utilizar o sistema é bastante simples: basta acessar o site clicando aqui.

Logo após, basta utilizar o painel lateral para escolher que tipo de elemento pintar:

Mas lembre-se de concordar com os termos de uso:

Por fim, clique no botão central para gerar a sua imagem:

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Veja também esse artigo com sobre 3 itens para ter uma inovação criativa.

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A Inteligência Artificial Rachael publica uma imagem em 3d por dia em seu instagram.

Se o seu medo era que os robôs roubassem seu trabalho, e imaginava que isso demoraria um bom tempo para acontecer, pode começar a se preocupar. Ainda mais, se você achava que estava livre de qualquer ameaça pois trabalha com criatividade, talvez você fique com uma pulga atrás da orelha.

Recentemente, eu descobri através do canal do Vida de Motion, uma inteligência artificial capaz de renderizar imagens em 3d de acordo com tendências de Design. O algoritmo, denominado “Rachael” é um conjunto de códigos que consegue gerar imagens totalmente novas a partir de referências.

Como a Inteligência Artificial que cria imagens em 3d funciona?

Utilizando machine learning (a palavra da moda), a inteligência artificial Rachael conta com um vasto banco de dados para aprender sobre imagens 3d – o próprio feed do instagram. Suas imagens são renderizadas na plataforma unreal engine 4, famosa dentre os profissionais de desenvolvimento de jogos e gráficos 3d. O mecanismo não só é totalmente automatizado na criação de imagens, como acompanha certas tendências da mídia social. Rachael consegue identificar tendências e índices estéticos apenas olhando os números da rede: quantidade de curtidas, visualizações, compartilhamentos, etc…

No entanto, uma discussão interessante começa a surgir a partir disso: cada vez mais, nós entendemos que imagens assim podem ser programadas. Isso significa que nosso cérebro, principalmente em conjunto com o de outras pessoas, é previsível? Ainda mais, qual é o valor artístico nessas imagens? Se isso pode ser feito automaticamente, sem que exista um humano de fato criando isso.

A verdade pode estar bem mais longe do que pensamos. A partir daí, entramos em discussões que provavelmente não caibam nesse artigo.

Como esse artigo serve mais para apresentar esse mecanismo, vou abrir espaço para o já velho debate: Será que nós estamos ficando obsoletos?

A inteligência artificial pode tomar o nosso lugar?

Em uma resposta curta, eu diria que não.

Agora, se eu tiver que explicar, talvez a resposta não seja tão otimista assim. Acredito que não existe motivo para uma inteligência artificial “tomar” nosso lugar, por que esse lugar já não vai mais existir. Não vai mais ser necessário. Bem, pelo menos uma boa parte desse lugar.

A verdadeira questão ainda permanece, e também serve como outra resposta à pergunta desse tópico.

Mas afinal, qual é o nosso lugar?

Qual é de fato esse lugar que queremos proteger a todo custo? Certamente tarefas tão simples que podem ser automatizadas podem simplesmente não ser o lugar do ser humano. Claro, se formos apelar para o determinismo. A verdade é que a Rachael pode mostrar algo não apenas sobre nós, mas sobre o que nós criamos.

No próprio site, os criadores dizem o seguinte:

Rachael não é apenas uma demonstração técnica das capacidades de renderização em tempo real, automação e IA. Rachael pretende examinar criticamente o consumo de imagens contemporâneas no cenário acelerado da mídia social. Devido à velocidade crescente do consumo de imagens no instagram, as imagens de maior sucesso (curtidas) são aquelas que apresentam uma impressão imediata e visualmente agradável. Ao contrário, imagens que têm significados mais profundos ou ideias mais complexas deixam de ser tão populares, pois requerem mais tempo para serem vistas e compreendidas.

Acredito que aqui já tenhamos a grande resposta. Pelo menos por enquanto, sim, a máquina pode ser muito boa em detectar comportamentos de… bem, de máquinas. A questão é se nós humanos estamos cada vez ficando mais parecidos com máquinas.

Quando imagens são curtidas apenas por serem visualmente agradáveis, a arte da subjetividade fica cada vez mais rara. Talvez seja a habilidade que mais nos diferencie dos outros animais.

Como se prevenir para essa evolução?

É normal que depois de se deparar com algo assim, até as pessoas que estavam mais “tranquilas” até aqui, os criativos, comecem a ficar com medo da revolução das máquinas. A verdade é que a Criatividade nunca foi tão importante. O próprio fato desse mecanismo existir já vem de um ato “criativo”.

Ainda mais, a prevenção em si já significa antecipar algo que possa te fazer mal. Antecipar é olhar para o futuro.

Olhando para o futuro, nós conseguimos traçar os caminhos possíveis da tecnologia. Certamente não apostamos em máquinas empáticas, críticas, dóceis, criativas e altruístas. E se forem, como isso vai diferenciá-las de nós mesmos? A melhor prevenção é trabalhar nos nossos traços mais humanos. Quem tiver habilidade de se conectar com outras pessoas, ouvir, cooperar, liderar e pensar de maneiras não óbvias certamente não corre risco.

E acima de tudo, o maior ato que pode diferenciar uma máquina de um ser humano é o autoconhecimento.

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Antes de tudo, isso não é um clickbait. Se você assim como eu curte tecnologia, vai achar no mínimo interessante saber que uma Inteligência Artificial tem realizado feitos impressionantes, de certa forma até assustadores no meu ponto de vista.

A microsoft realizou recentemente a edição 2020 do Microsoft Build, um evento voltado para programadores. Kevin Scott, CTO da Microsoft, foi quem liderou a apresentação. Durante o evento online, foi mostrado um novo modelo de Machine Learning por redes neurais. Sucessor do GPT-2, o projeto GPT-3, desenvolvido pela organização sem fins lucrativos OpenAI, é um sistema de geração de textos baseado em IA, que tem incríveis 180 bilhões de parâmetros. Para efeitos de comparação, seu antecessor, o GPT-2 tinha apenas 1 bilhão de parâmetros

O que é Machine Learning?

Antes, aqui vai uma breve explicação sobre o que é Machine Learning. Basicamente, é um sistema computacional onde uma máquina é alimentada com um grande número de dados sobre um tópico específico, por exemplo: fotos de rostos de pessoas. À medida que os dados vão sendo adicionados, a máquina pode ir utilizando esses dados para executar tarefas, tais como reconhecer um rosto humano. Se pararmos para analisar, dá pra dizer que nós também aprendemos assim, afinal, de tanto ver rostos humanos, nós somos ótimos em fazer isso.

A partir disso então, existem até aqui alguns tipos de machine learning. Entre eles, o Supervised learning, onde é um humano quem valida manualmente os dados e “ensina” o computador o que é um rosto humano ou não. E o Self Supervised Learning, onde quem audita os dados é a própria máquina. E esse último é um jeito muito mais rápido de desenvolver uma rede neural, que é onde um sistema computacional lida com dados simulando neurônios, procurando correlações entre diferentes dados, daí que vem o aprendizado constante.

O que tem de tão novo no GPT-3?

De uma maneira simples, é a quantidade de parâmetros que ele conseguiu desenvolver. Segundo a OpenAI, o novo modelo foi treinado até agora com quase 1 trilhão de palavras coletadas em artigos na internet, gerando assim um total de 175 bilhões de parâmetros. Seu antecessor, o GPT-2, lançado em 2019 tinha 1,5 bilhão de parâmetros, e era considerado por muitos especialistas “algo perigoso para ser disponibilizado ao público”.

Do mesmo modo, se compararmos com outros modelos de geração de texto, vemos uma gritante deformação no gráfico que mostra a quantidade de parâmetros das redes.

Destacado está o Turing NLG, um modelo que foi considerado perigosíssimo, com 17 bilhões de parâmetros. O GPT-3 tem 10 vezes mais parâmetros. E está em crescimento exponencial.

Em um teste realizado com um grupo de 80 pessoas, seus textos foram capazes de enganar os leitores, fazendo-os pensar que foram escritos por um humano, em 50% dos casos.

Inteligência Artificial pode escrever poemas e até programar sozinha

Com essa imensa quantidade de parâmetros, o modelo pode facilmente ser confundido com um texto de uma pessoa. Seu antecessor precisou de 5000 inputs de parâmetros para desenvolver 5 textos para comerciais que foram utilizados no superbowl. Enquanto o GPT-3, com apenas alguns parágrafos, foi capaz de simular o estilo de escrita do poeta modernista norte-americano Wallace Stevens.

Mas, além de escrever textos, e responder perguntas, o modelo de Machine Learning GPT-3 está aprendendo a fazer algo que para nós pode parecer mais complexo: programar.

Em algumas demonstrações, os desenvolvedores mostraram situações em que era proposto ao modelo que escrevesse códigos simples e complexos em Python e Html. O sistema não só foi capaz de atender aos pedidos, como nunca tinha sido “ensinado” sobre essas linguagens de programação. Tudo o que foi fornecido foram pequenos códigos escritos na hora pelos desenvolvedores que faziam a apresentação.

Como programação não é meu forte, separei aqui dois vídeos que explicam melhor como foram feitas essas demonstrações. Caso você queira entender mais do que se trata essa inteligência artificial, assista aos vídeos abaixo:

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