Hoje em dia é quase impossível falar sobre qualquer tema relacionado à tecnologia sem mencionar um dos três termos a seguir: algoritmos, automação e inteligência artificial. Quer a conversa seja sobre desenvolvimento de software industrial (onde algoritmos são fundamentais), DevOps (que é inteiramente sobre automação) ou AIOps (o uso de inteligência artificial para potencializar operações de TI), você encontrará essas palavras-chave da tecnologia moderna.
Na verdade, a frequência com que esses termos aparecem e os muitos casos de uso sobrepostos aos quais são aplicados facilitam sua associação. Por exemplo, podemos pensar que todo algoritmo é uma forma de IA, ou que a única maneira de automatizar é aplicar IA a ele.
A realidade é muito mais complexa. Embora algoritmos, automação e IA estejam todos relacionados, são conceitos distintamente diferentes e seria um erro confundi-los. Hoje, vamos detalhar o que esses termos significam, como eles diferem e onde se cruzam no cenário tecnológico moderno.
O que é um algoritmo:
Vamos começar com um termo que tem sido cogitado nos 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 isto, nem todos os algoritmos são software. Por exemplo, você poderia dizer que uma receita é um algoritmo porque também é um conjunto de programas. Na verdade, a palavra algoritmo tem uma longa história, que remonta a séculos antes de alguém
O que é automação:
Automação significa executar tarefas com intervenção ou supervisão humana limitada. Os seres 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 inteiramente por conta própria.
Assim como os algoritmos, o conceito de automação existe há séculos. Nos primeiros dias da era da informática, a automação não era o foco central de tarefas como o desenvolvimento de software. Mas, ao longo da última década, a ideia de que programadores e equipes de operações de TI deveriam automatizar o máximo possível de seu trabalho se generalizou.
Hoje, a automação anda de mãos dadas com práticas como DevOps e entrega contínua.
O que é Inteligência Artificial:
A 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 há cerca de um 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 que não tenha nenhuma relação com automação ou IA. Por exemplo, um algoritmo em um aplicativo de software que autentica um usuário com base em um nome de usuário e senha utiliza um conjunto específico de procedimentos para completar a tarefa (o que o torna um algoritmo), mas não é uma forma de automação, e é certamente não IA.
Automação vs. IA:
Da mesma forma, muitos dos processos que os desenvolvedores de software e as equipes de ITOps automatizam não são uma forma de IA. Por exemplo, os 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:
Entretanto, a IA depende frequentemente de algoritmos para ajudar a imitar a inteligência humana e, em muitos casos, a IA visa automatizar tarefas ou tomar decisões. Mas, novamente, nem todos os algoritmos ou automação estão relacionados à IA.
Como os três se unem:
Dito isto, 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 recentes da atualidade.
O melhor exemplo disso são as ferramentas generativas de IA, que dependem de algoritmos treinados para imitar a produção humana de conteúdo. Quando implantado, o software de IA generativo 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 já não requerem trabalho humano) podem exigir não apenas automação algorítmica, mas também ferramentas sofisticadas de IA para permitir tomadas de decisões complexas e baseadas no contexto que não podem ser alcançadas apenas por algoritmos.
Algoritmos, automação e IA estão no centro do mundo tecnológico atual. Mas nem todas as tecnologias modernas dependem destes três conceitos. Para compreender com precisão como uma tecnologia funciona, precisamos saber o papel que os algoritmos, a automação e a IA desempenham (ou não desempenham) nela.
Horário da postagem: 16 de maio de 2024