SoftInsa mostra como a plataforma cognitiva ajuda as empresas na DSPA Insights

SoftInsa é uma das empresas que vão estar presentes na DSPA Insights, nos próximos dias 19 de 20 de setembro. Carlos Galveias, Associate Partner - Cognitive and AI Business Transformation na IBM, partilha o que vai apresentar na conferência dedicada a data science

SoftInsa mostra como a plataforma cognitiva ajuda as empresas na DSPA Insights

O que é que a Softinsa vai apresentar na DSPA Insights 2019?

Nesta conferência organizada pela DSPA vamos apresentar a nossa plataforma cognitiva e de inteligência artificial e demonstrar de que forma é que a mesma já está atualmente a ajudar os profissionais e as empresas dos mais variados setores de negócio.

A nossa fábrica cognitiva em Portugal foi criada com o objetivo de criar soluções industrializadas, utilizando inteligência artificial e data science baseada agnosticamente em várias soluções tecnológicas para oferecer uma maior agilidade nas operações e com resultados diretos no dia-a-dia empresarial.

O que é que a Softinsa está a fazer na área de data science?

A IBM e a Softinsa, uma empresa do grupo IBM, disponibilizam soluções na área de automação de processos e sistemas de comunicação homem-máquina que têm atualmente resultados de grande valor para os nossos clientes. Incluídas nestas soluções utilizamos tecnologias como Computer Vision, Natural Language Classifier and Understanding, Sentiment Analysis, Language Detection e Machine Automation que servem de base para a nossa plataforma, com capacidade de comunicar em linguagem natural e igualmente capaz de automatizar processos.

Qual é o grande objetivo da Softinsa com a sua participação na DSPA Insights 2019?

O objetivo da participação na DSPA Insights é poder contribuir com a nossa vasta experiência em torno da inteligência artificial e dar a conhecer alguns dos nossos casos de sucesso, sendo fundamental a oportunidade que aqui temos para estabelecer relações com especialistas e profissionais nestas áreas.

Quais as maiores dificuldades sentidas no desenvolvimento da atividade nestes domínios face ao número crescente de oportunidades de negócio?

  • Hype

A inteligência artificial não é uma tecnologia ou uma solução, é algo ainda muito abstrato que inclui aprendizagem de máquina e sobretudo muito trabalho sobre dados.

No entanto, o ‘hype’ sobre a tecnologia refere que é algo sobre-humano, algo que está muito para além da nossa inteligência e isso cria na mente das pessoas que a inteligência artificial é uma caixa mágica que basta carregar no botão e está pronta a fazer qualquer coisa melhor que o que um humano faria.

  • Obter os Dados

Os dados são o ‘petróleo’ do futuro e como o petróleo é necessário ter algum esforço para os obter. Há dificuldade em saber onde, como obter e como integrar os dados que as empresas têm.
Muitas das vezes os dados não podem ser só relevantes aos dados locais, como outras fontes de dados, de outras empresas e outros países. Um evento num país qualquer do mundo pode ter um efeito no preço da matéria-prima por exemplo.

  • Bias

Todos os dias fazemos escolhas, escolhas baseadas na nossa perceção do mundo e no que acreditamos. Isso muitas das vezes é verdade sobre os dados que as empresas guardam. Por vezes existe uma noção de que os dados necessários são esta ou aquela categoria, mas na verdade podem estar a perder relações que à primeira vista podem não parecer importantes mas que podem estabelecer padrões importantes.

Portanto de uma certa forma, um modelo de ML herda os nossos conceitos e preconceitos. Os modelos de dados são tão preconceituosos como os dados que introduzimos.

  • Quantificar Valor

Para um cliente, é importante quantificar o valor das inovações. Quantas mais vendas vou fazer num website, quanto vou poupar nas compras da minha matéria-prima, quantos tickets de suporte vou resolver automaticamente, entre outros.

Muitas das vezes é difícil quantificar o valor que um mecanismo de IA num determinado contexto vai trazer. De uma certa forma é necessário investir em data science, obter dados, e criar modelos para depois perceber qual o impacto que terá numa organização.

É por essa razão que ao criar a framework cognitiva e ao aplicá-la de forma industrial ao dia a dia das empresas, torna-se fácil quantificar o impacto, já que conseguimos ter um racional mais directo com os custos operacionais das empresas.

  • Recursos Humanos

Obviamente, os recursos são escassos, simplesmente não existem pessoas qualificadas suficientes nestas áreas para a procura que vai surgir. Num futuro muito breve, não vão existir empresas que não utilizem AI num qualquer departamento da sua organização.

Para auxiliar a resolução desse problema, a IBM Portugal e a Softinsa estão a desenvolver uma plataforma de AI que irá democratizar o acesso a modelos de ML e DS e poder dar às empresas capacidade de aplicar modelos autonomamente sem necessitar de todos os recursos humanos que hoje são imprescindíveis.

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