Hoje em dia, é quase impossível falar sobre qualquer tópico relacionado à tecnologia sem mencionar um destes três termos: algoritmos, automação e inteligência artificial. Seja sobre desenvolvimento de software industrial (onde algoritmos são essenciais), DevOps (que é totalmente voltado para automação) ou AIOps (o uso de inteligência artificial para impulsionar operações de TI), você encontrará esses jargões da tecnologia moderna.
Na verdade, a frequência com que esses termos aparecem e os muitos casos de uso sobrepostos aos quais são aplicados facilitam a confusão entre eles. Por exemplo, podemos pensar que todo algoritmo é uma forma de IA, ou que a única maneira de automatizar é aplicando IA a ele.
A realidade é muito mais complexa. Embora algoritmos, automação e IA estejam todos relacionados, são conceitos distintamente distintos, e seria um erro confundi-los. Hoje, vamos analisar o significado desses termos, como eles diferem e onde se cruzam no cenário tecnológico moderno.
O que é um algoritmo:
Vamos começar com um termo que tem sido usado em círculos técnicos há décadas: algoritmo.
Um algoritmo é um conjunto de procedimentos. No desenvolvimento de software, um algoritmo geralmente assume a forma de uma série de comandos ou operações que um programa executa para realizar uma determinada tarefa.
Dito isso, nem todos os algoritmos são softwares. Por exemplo, pode-se dizer que uma receita é um algoritmo porque também é um conjunto de programas. Na verdade, a palavra algoritmo tem uma longa história, remontando a séculos antes de alguém...
O que é automação:
Automação significa executar tarefas com intervenção ou supervisão humana limitada. Humanos podem configurar as ferramentas e os processos para executar tarefas automatizadas, mas, uma vez iniciados, os fluxos de trabalho automatizados serão executados em grande parte ou totalmente por conta própria.
Assim como os algoritmos, o conceito de automação existe há séculos. Nos primórdios da era da computação, a automação não era o foco central de tarefas como o desenvolvimento de software. Mas, na última década, a ideia de que programadores e equipes de operações de TI devem automatizar o máximo possível de seu trabalho se tornou generalizada.
Hoje, a automação anda de mãos dadas com práticas como DevOps e entrega contínua.
O que é Inteligência Artificial:
Inteligência artificial (IA) é a simulação da inteligência humana por computadores ou outras ferramentas não humanas.
A IA generativa, que gera conteúdo escrito ou visual que imita o trabalho de pessoas reais, tem estado no centro das discussões sobre IA no último ano. No entanto, a IA generativa é apenas um dos muitos tipos de IA existentes, e a maioria das outras formas de IA (por exemplo, análise preditiva)
existia muito antes do lançamento do ChatGPT desencadear o atual boom da IA.
Ensine a diferença entre algoritmos, automação e IA:
Algoritmos vs. automação e IA:
Podemos escrever um algoritmo completamente alheio à automação ou à IA. Por exemplo, um algoritmo em um aplicativo de software que autentica um usuário com base em um nome de usuário e senha usa um conjunto específico de procedimentos para concluir a tarefa (o que o torna um algoritmo), mas não é uma forma de automação e certamente não é IA.
Automação vs. IA:
Da mesma forma, muitos dos processos que desenvolvedores de software e equipes de ITOps automatizam não são uma forma de IA. Por exemplo, pipelines de CI/CD geralmente contêm muitos fluxos de trabalho automatizados, mas não dependem de IA para automatizar processos. Eles usam processos simples baseados em regras.
IA com automação e algoritmos:
Enquanto isso, a IA frequentemente se baseia em algoritmos para ajudar a imitar a inteligência humana e, em muitos casos, visa automatizar tarefas ou tomar decisões. Mas, novamente, nem todos os algoritmos ou automações estão relacionados à IA.
Como os três se juntam:
Dito isso, a razão pela qual algoritmos, automação e IA são tão importantes para a tecnologia moderna é que usá-los juntos é fundamental para algumas das tendências tecnológicas mais quentes da atualidade.
O melhor exemplo disso são as ferramentas de IA generativa, que se baseiam em algoritmos treinados para imitar a produção humana de conteúdo. Quando implementado, o software de IA generativa pode gerar conteúdo automaticamente.
Algoritmos, automação e IA também podem convergir em outros contextos. Por exemplo, NoOps (fluxos de trabalho de operações de TI totalmente automatizados que não exigem mais mão de obra humana) podem exigir não apenas automação algorítmica, mas também ferramentas sofisticadas de IA para permitir tomadas de decisão complexas e baseadas em contexto, que não podem ser alcançadas apenas por algoritmos.
Algoritmos, automação e IA estão no cerne do mundo tecnológico atual. Mas nem todas as tecnologias modernas se baseiam nesses três conceitos. Para entender com precisão como uma tecnologia funciona, precisamos entender o papel que algoritmos, automação e IA desempenham (ou não) nela.
Horário de publicação: 16 de maio de 2024