Mas afinal o que é o AI-first?

Desde os primórdios do poderoso império Google, a sua missão sempre foi “fazer com que a informação seja universalmente acessível e útil” para resolver problemas complexos com a utilização das novas tecnologias.

Com as novas implementações e o crescente paradigma mobile, houve a necessidade de reinventar produtos com uma nova modelagem e interação. Saindo do princípio do mundo “mobile-first” com uma interação mais inteligente, surgiu o “AI-first”. Mas afinal, o que é o AI-first?

O AI-first nada mais é do que a utilização das novas tecnologias para produtos que possam ajudar de maneira mais efetiva, inteligente e fácil as pessoas. E pensando neste pressuposto, o Google e outras organizações estão dando passos firmes nesta nova era tecnológica.

“Sem dúvida, AI-First é uma tendência que já está aqui. E isto é possível neste momento porque coexistem grandes volumes de dados com modelos adequados e com a potencialidade necessária para lidar com eles.” — Isaac Hernández, Country Manager de Google Cloud da Espanha.

Assim, a partir de um algoritmo poderoso que passou a categorizar, organizar e disponibilizar um universo de endereços eletrônicos através de buscas simples, hoje a busca vai além: reconhecimento inteligente e segmentação de imagens, fotos e vídeos — de grande utilidade para pessoas, empresas e governos.

Quais são as características do AI-First?

• Estruturas de alta complexidade, constituídas por múltiplas camadas conectadas — uma mistura de centralização (centros de investigação) e descentralização (para que todas as equipes explorem as possibilidades da IA).
• A AI-first é incorporada por vários meios: plataformas de software internas, projetos open-source e serviços finais fornecidos.
• Nas organizações AI-first, os peritos mais técnicos não estão só responsáveis por projetos de investigação: também lideram formação interna.
• O principal objetivo é maximizar o número de experimentações com inteligência artificial e a velocidade para escalar as que são bem-sucedidas.

O que temos até o momento?

Machine Learning e Deep Learning já são realidade em melhorias de busca, filtragem de spam, organização de arquivos, traduções em tempo real e eficiência em datacenters. No ecossistema Google, exemplos incluem Assistente, Google Lens (visão computacional) e iniciativas como Google for Jobs.

Outros produtos relacionados ao AI-first são alto-falantes inteligentes (Amazon Echo, Apple HomePod), que identificam e classificam a voz com linguagem natural durante a conversa.

Como fica o desenvolvimento do AI-first?

Uma das formas de dar mais acessibilidade à IA é simplificar a criação de modelos de aprendizado — redes neurais. Abordagens como AutoML mostram que é possível desenhar redes neurais que ajudam a desenhar outras redes, reduzindo tempo e expertise necessários.

Frameworks como TensorFlow e APIs especializadas (Vision, Speech, Translation, Natural Language, Video Intelligence) facilitam o uso da tecnologia em máquina local, cloud ou on-premise.

Desafios: o que nos resta fazer?

A Inteligência Artificial engloba áreas como informática, sociologia, psicologia, filosofia, neurociência, matemática e biologia. Ainda há barreiras — e a falta de recursos e mão de obra qualificada continua sendo um ponto forte contra a disseminação em massa.

De que adianta ter um app que indica restaurantes se ele não sabe a sua preferência e seus hábitos? Com o uso da IA, a experiência se torna contextual. Aqui na WV_Todoz trabalhamos com esse princípio. Venha para a WV_Todoz e descubra um mundo de possibilidades.