Subestimar o poder da aprendizagem profunda e por reforço em seu negócio de tecnologia pode lhe custar caro.

Sejamos realistas: se não estiver tomando decisões que tenham o peso da concorrência e a promessa de inovação, você não é uma empresa moderna. A urgência geralmente reflete tanto o progresso que estamos fazendo quanto a complexidade da tecnologia com a qual estamos lidando. 

No centro da automação empresarial está uma questão crítica: Como podemos permitir que as máquinas transcendam a funcionalidade básica – evoluindo para pensar, aprender e se adaptar – e como a aprendizagem profunda e a aprendizagem por reforço catalisam essa jornada transformadora?

Aprendizagem Profunda (DL) 

A DL aproveita as redes neurais, especialmente as arquiteturas profundas, como as redes neurais de convolução (CNNs) e as redes neurais recorrentes (RNNs), para extrair padrões de conjuntos de dados maciços. Para as empresas, a DL ajuda na análise preditiva, visão computacional, processamento de linguagem natural e automação de processos robóticos.

A análise preditiva com dados de séries temporais permite que os modelos de DL prevejam a demanda e detectem anomalias nas transações financeiras. Isso otimiza o gerenciamento da cadeia de suprimentos. Por exemplo, modelos de linguagem grandes e avançados, como o GPT-4 ou o Llama 2, agora podem ser ajustados e integrados a feeds de dados em tempo real para prever mudanças no mercado e fornecer insights detalhados sobre o comportamento do cliente de forma dinâmica. Esses modelos avançados podem identificar tendências emergentes, personalizar recomendações de produtos em escala e até mesmo gerar estratégias de marketing direcionadas – tarefas que vão muito além dos recursos preditivos mais estáticos dos sistemas anteriores baseados em transformadores.

No campo da visão computacional, a DL está revolucionando a fabricação ao aprimorar o controle de qualidade e o rastreamento de inventário por meio de técnicas avançadas, como detecção de objetos e segmentação de imagens. Ferramentas como YOLO e Mask R-CNN permitem a análise em tempo real de feeds de câmera, aumentando a velocidade e a confiabilidade.

A DL não está mais automatizando apenas as coisas fáceis – agora está sobrecarregando a automação de processos robóticos (RPA) para que ela possa lidar com todas as entradas confusas e não estruturadas, como documentos digitalizados ou e-mails. Como resultado, os fluxos de trabalho da RPA não só estão ficando mais inteligentes, como também estão se tornando muito mais flexíveis e fáceis de ajustar. Ao mesmo tempo, o processamento de linguagem natural (PLN) está alimentando discretamente toda uma série de funções, desde chatbots inteligentes e análise avançada de documentos até tarefas mais sutis, como a leitura de sentimentos. Seja usando estruturas baseadas em GPT ou modelos de DL especialmente criados, o PLN está dando às máquinas uma maneira mais genuinamente humana de entender a linguagem. Essa transformação torna o suporte ao cliente mais eficiente, refina as operações de RH, elimina gargalos e permite que os sistemas automatizados assumam tarefas difíceis com mais confiança, ampliando o escopo do que eles podem realizar.

Aprendizagem por reforço (RL)

A psicologia comportamental estimula o aprendizado por reforço. Pense nisso como ensinar um robô a se comportar passo a passo para que ele possa atingir uma meta de longo prazo. Aqui, você tem algo chamado “agente” (pode ser um programa de software, um robô ou um personagem virtual em um jogo) que interage continuamente com seu ambiente. Ele recebe algum feedback na forma de uma “recompensa” toda vez que realiza uma ação. A recompensa pode ser positiva (boa) ou negativa (ruim). Ao contrário do aprendizado supervisionado, essa tecnologia prospera em ambientes dinâmicos em que os dados de treinamento explícito são escassos.

A RL pode ser categorizada em quatro formas diferentes: otimização de processos dinâmicos, experiências personalizadas, sistemas autônomos, gerenciamento de riscos e tomada de decisões.

Com o RL avançado à disposição, as operações de logística global estão trocando o planejamento de rotas estáticas por uma abordagem adaptativa, reagindo rapidamente a problemas de tráfego imprevistos, restrições de fornecimento no local e demandas de clientes em constante evolução. Os primeiros programas-piloto de grandes empresas, como Uber Freight e FedEx, demonstram como o roteamento orientado por RL não apenas reduz os custos operacionais, mas também diminui os tempos de entrega, resultando em operações mais flexíveis e responsivas. Enquanto isso, métodos de RL de ponta – como Deep Q-Networks (DQN) e Proximal Policy Optimization (PPO) – estão se mostrando hábeis em gerenciar fluxos de trabalho complexos da cadeia de suprimentos e arquiteturas de sistema intrincadas. Insights recentes da Forrester destacam os aplicativos atuais que vão além dos exemplos tradicionais de gerenciamento de robôs de armazém.

Os consumidores modernos esperam interações profundamente personalizadas, e a RL está atendendo a esse chamado. De acordo com pesquisas recentes do setor – incluindo relatórios da Forrester -, os sistemas adaptativos agora aprendem continuamente as preferências individuais dos usuários para refinar as recomendações de produtos, adaptar as filas de serviços de streaming ou até mesmo selecionar a oferta perfeita no aplicativo. Considere a abordagem do Spotify: em vez de depender de métricas de similaridade fixas, suas recomendações baseadas em RL evoluem junto com o comportamento do ouvinte. Paralelamente, os principais sites de comércio eletrônico aplicam a RL para ajustar dinamicamente as ofertas de produtos, criando uma jornada de compras individualizada que parece perfeitamente sincronizada com os interesses imediatos do usuário.

Em um espectro de ambientes industriais, desde o chão de fábrica até os centros de distribuição, a aprendizagem por reforço está abrindo caminho para sistemas autônomos que prosperam na adaptação sem intervenção humana. Além do braço robótico clássico, ferramentas avançadas orientadas por RL – como drones industriais e empilhadeiras autoguiadas – estão sendo testadas para lidar com estoques e cargas úteis variáveis.  As empresas estão usando o RL para ajudar seus sistemas robóticos a melhorar constantemente a forma como lidam com as mercadorias, encontrar as melhores rotas de entrega e planejar a manutenção. As operações permanecem flexíveis e eficientes, adaptando-se facilmente a novos produtos, regras atualizadas e estações movimentadas – tudo isso sem que alguém tenha que intervir e fazer ajustes manualmente. Em outras palavras, a RL está dando a esses sistemas uma espécie de “senso comum” que permite que eles continuem melhorando em seus trabalhos, independentemente dos desafios que surjam.

Quando se trata de tomada de decisões de alto risco, como negociação financeira, defesas de segurança cibernética ou até mesmo ajuste dinâmico de prêmios de seguro, os modelos de RL estão surgindo como ferramentas inestimáveis. Os especialistas financeiros usam a RL para ajustar rapidamente as estratégias em mercados turbulentos, enquanto os sistemas de segurança baseados em RL antecipam e bloqueiam as ameaças com antecedência. As suítes de segurança corporativa, juntamente com os insights de RL, podem adaptar as regras de firewall e os protocolos de autenticação em tempo real, ficando um passo à frente dos possíveis invasores. De acordo com a pesquisa da Forrester para 2023, esse tipo de suporte autônomo à tomada de decisões é cada vez mais visto como essencial no ambiente digital e econômico volátil de hoje.

Convergência de DL e RL

A sinergia entre DL e RL, comumente chamada de DRL (Deep Reinforcement Learning ou Aprendizado por Reforço Profundo), amplia o potencial de automação inteligente:

Agentes DRL

Combinando o reconhecimento de padrões da DL com a tomada de decisão sequencial da RL, os agentes DRL se adaptam a ambientes empresariais complexos.

Exemplo: O DRL potencializa os sistemas de IA para otimização da cadeia de suprimentos, treinando agentes para equilibrar dinamicamente custos, tempo e qualidade.

AGENTES DRL (Combinação de recursos de DL e RL para um novo aplicativo de técnica de aprendizado)

Escalabilidade

Avanços como o AlphaZero demonstram aprendizado escalável em várias tarefas, desde jogos até otimização de estratégias em nível empresarial.

Estudo de caso da Globant sobre Aprendizagem Profunda

O Augoor da Globant está sacudindo o cenário do software ao usar a aprendizagem profunda para transformar códigos sem vida em insights dinâmicos e práticos. Ele utiliza redes neurais de última geração para decompor bases de código complexas, elaborando automaticamente uma documentação inteligente e rica em contexto, mapeando dependências complexas e revelando padrões ocultos. Essa abordagem não só acelera a integração e agiliza a manutenção, mas também aumenta a produtividade, ajudando as equipes a desvendar e ajustar rapidamente até mesmo os sistemas mais complicados. Com o Augoor, a Globant está definindo um novo padrão para o gerenciamento de código, transformando cada linha em um ativo claro e acessível que estimula a inovação e a eficiência em todos os projetos.

Principais desafios e soluções

Quando as empresas usam a aprendizagem profunda (DL) e a aprendizagem por reforço (RL), uma de suas maiores dores de cabeça é ter em mãos o tipo certo de dados. Esses modelos sofisticados de IA não precisam apenas de um pouco aqui e ali – eles prosperam com grandes quantidades de informações precisas e de alto nível. Imagine ensinar um aluno: se os livros didáticos forem antigos, incompletos ou simplesmente errados, o aluno não aprenderá muito. O mesmo vale para os algoritmos de DL e RL. Agora, isso pode ser resolvido por soluções de aprendizagem federada e dados sintéticos. A natureza opaca desses modelos pode ser atenuada com o uso de estruturas de IA explicável (XAI). Isso garante que a tomada de decisões permaneça transparente e em conformidade. Por fim, as APIs e o middleware oferecem um meio prático de integrar sistemas avançados de IA 

A DL e a RL não estão apenas automatizando tarefas; elas estão redefinindo os fluxos de trabalho com recursos de tomada de decisão que otimizam, evoluem e interrompem dinamicamente. As empresas que utilizam essas tecnologias vão além da automação estática, adotando sistemas dinâmicos e inteligentes que transformam os setores. O futuro está em aproveitar essas ferramentas para criar fluxos de trabalho autônomos que não sejam apenas eficientes, mas também inovadores e resilientes.