[Projeto] Estratégia com IA

Transformando os conceitos de Inteligência Artificial (IA) em prática, organizando cada etapa de forma clara e aplicável.

1. Fundamentos e Conceitos Básicos de IA

• Definição: Sistemas computacionais capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.
• Aprendizado: Baseado em dados históricos, padrões e algoritmos (aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço).
• Limites: Dependência da qualidade dos dados, dificuldade em generalizar além do contexto treinado, riscos de vieses e falta de explicabilidade.

2. Tipos de IA com Exemplos

• IA Reativa: Responde a estímulos sem memória.
  Exemplo: Deep Blue (computador de xadrez da IBM).
• IA com Memória Limitada: Aprende com dados passados, mas não mantém histórico longo.
  Exemplo: Carros autônomos que usam dados recentes para tomar decisões.
• IA com Teoria da Mente: (ainda em desenvolvimento) Capacidade de compreender emoções e intenções humanas.
  Exemplo: Protótipos de robôs sociais.
• IA Autoconsciente: Hipotética, teria consciência própria.
  Exemplo: Não existe ainda, apenas em ficção científica.

3. Impacto da IA em Processos Estratégicos

• Aceleração da análise de dados: Processamento de grandes volumes em segundos.
• Geração de insights: Identificação de padrões ocultos e oportunidades de mercado.
• Tomada de decisão: Apoio a líderes com previsões e simulações.
• Eficiência operacional: Automação de tarefas repetitivas e otimização de recursos.

4. Avaliação Ética

• Vieses nos dados: Dados históricos podem refletir desigualdades sociais.
• Vieses nos prompts: Perguntas mal formuladas podem direcionar respostas enviesadas.
• Boas práticas: Transparência, diversidade de dados, auditoria contínua e explicabilidade dos modelos.

5. Estrutura de Modelagem Preditiva

• Coleta de dados históricos (ex.: vendas, comportamento de clientes).
• Pré-processamento (limpeza, normalização, tratamento de valores ausentes).
• Seleção de variáveis (identificar atributos mais relevantes para previsão).

6. Desenvolvimento e Validação

• Algoritmos: Regressão linear, árvores de decisão, redes neurais.
• Métricas de performance: Acurácia, precisão, recall, F1-score, RMSE.
• Integração: Conectar resultados a um dashboard para visualização em tempo real.

7. Monitoramento Contínuo

• Atualização periódica dos dados para evitar obsolescência.
• Re-treinamento do modelo quando houver mudanças significativas no contexto.
• Dashboard dinâmico: Exibir métricas atualizadas, alertas e tendências.
• Melhoria contínua: Ajustar variáveis e algoritmos conforme novos resultados.

Este roteiro cobre desde os fundamentos da IA até a implementação prática de modelos preditivos com monitoramento contínuo.