- Recomendadores de Conteúdo (ex.: YouTube, Netflix)
Tecnologia de IA utilizada
- Aprendizado de Máquina e Sistemas de Recomendação (Algoritmos)
- Análise de Comportamento para prever gostos e preferências.
Facilidade e Impacto na Experiência - Ajudam o usuário a encontrar rapidamente conteúdos que ele goste.
- Reduzem o tempo de busca por filmes ou vídeos.
- Criam playlists e sugestões personalizadas que melhoram a satisfação e mantêm o usuário engajado.
Evolução da IA - Antes: recomendações eram genéricas e baseadas apenas no conteúdo mais popular.
- Hoje: sistemas analisam histórico, tempo de uso, comportamento de milhões de usuários, contexto e preferências reais.
- Assistentes Virtuais (ex.: Google Assistente,Alexa)
Tecnologia de IA utilizada
- Processamento de Linguagem Natural (PLN) para entender comandos de voz.
- Aprendizado de Máquina para aprender preferências e padrões de uso.
- Reconhecimento de Voz para converter áudio em texto.
Facilidade e Impacto na Experiência - Permitem realizar tarefas sem usar as mãos (abrir apps, tocar músicas, configurar alarmes).
- Tornam o uso do smartphone e dispositivos domésticos mais rápido e intuitivo.
- Ajudam pessoas com mobilidade reduzida ou dificuldades de navegação.
Evolução da IA - Antes: entendiam apenas comandos simples e diretos.
- Hoje: conseguem compreender linguagem natural, conversas mais soltas e até contexto.
- Ganharam capacidade de personalização e integração com outros dispositivos inteligentes.
- Navegadores GPS Inteligentes (ex.: Google Maps, Waze)
Tecnologia de IA utilizada
- Aprendizado de Máquina para prever rotas e condições do trânsito.
- Análise de Big Data
- Visão Computacional (em alguns casos, como o Street View)
Facilidade e Impacto na Experiência - Indicaram a rota mais rápida em tempo real.
- Mostram acidentes, obras, trânsito intenso e caminhos alternativos.
- Economizam tempo e combustível, melhorando segurança no trajeto.
Evolução da IA - Antes: mapas eram estáticos, sem informações em tempo real.
- Hoje: a IA cruza milhões de dados de usuários, sensores e tráfego para previsão precisa.
- As rotas ficaram muito mais eficientes, aprendendo continuamente com o comportamento dos motoristas
