Com o surgimento de bots de bate-papo como #ChatGPT, , cada vez mais pessoas estão se conscientizando do poder da IA, especialmente sobre como ela se relaciona com #Web3.0
Era uma vez um mundo onde as pessoas dependiam de dados para tomar decisões informadas. No entanto, a quantidade de dados crescia tão rapidamente que se tornava cada vez mais difícil para os humanos processar todos eles. Foi então que surgiu a inteligência artificial (IA), oferecendo a promessa de processamento automatizado de dados e tomada de decisões.
A IA foi inicialmente utilizada em aplicações isoladas, mas à medida que se tornou mais avançada e versátil, começou a permear cada vez mais áreas da atividade humana. Com o surgimento da Internet, a IA logo se juntou à web, criando uma combinação poderosa que permitiu às pessoas acessar e analisar dados de todo o mundo.
O que é big data?
Big Data se refere ao grande volume de dados estruturados e não estruturados que as organizações geram e processam diariamente. Esses dados vêm de várias fontes, como mídias sociais, sistemas transacionais, interações com clientes e dados gerados por máquinas.
Além disso, as vantagens do big data são inúmeras e podem ser agrupadas nas seguintes categorias:
Vantagens do big data
Melhoria na tomada de decisões: Big data ajuda organizações a tomar decisões informadas e baseadas em dados, analisando grandes volumes de dados. Com a ajuda da análise de big data, organizações podem identificar rapidamente padrões e tendências em seus dados e tomar decisões com base nos insights obtidos.
Experiência aprimorada do cliente: Big data ajuda as organizações a entender melhor o comportamento e as preferências de seus clientes. Ao analisar dados do cliente, as organizações podem personalizar seus produtos e serviços para atender às necessidades específicas de cada cliente, levando ao aumento da satisfação e da fidelidade do cliente.
Aumento de eficiência e economia de custos: O big data ajuda as organizações a otimizar suas operações e reduzir custos identificando ineficiências e simplificando processos. Por exemplo, ao analisar dados de produção, os fabricantes podem identificar gargalos e otimizar suas linhas de produção para reduzir desperdícios e melhorar a eficiência.
Melhor gerenciamento de risco: a análise de big data pode ajudar as organizações a identificar riscos e ameaças potenciais aos seus negócios. Ao analisar dados de várias fontes, as organizações podem identificar padrões e tendências que indicam riscos potenciais, como atividades fraudulentas ou violações de segurança, e tomar medidas proativas para mitigá-los.
Casos de uso de big data
Assistência médica: para melhorar os resultados dos pacientes, reduzir custos e aprimorar o gerenciamento da saúde da população. Também está sendo usado para analisar dados de pacientes, identificar padrões e tendências e desenvolver planos de tratamento personalizados.
Varejo: Melhore a experiência do cliente, otimize as operações da cadeia de suprimentos e aumente as vendas. Também está sendo usado para analisar dados do cliente, identificar padrões e tendências de compra e desenvolver campanhas de marketing personalizadas.
Finanças: Melhore o gerenciamento de risco, a detecção de fraudes e o atendimento ao cliente. Também está sendo usado para analisar dados financeiros, identificar padrões e tendências e desenvolver modelos preditivos para melhorar a tomada de decisões.
Fabricação: Melhore a eficiência, reduza custos e otimize os processos de produção. Também está sendo usado para analisar dados de produção, identificar gargalos e ineficiências. Isso otimiza as linhas de produção para reduzir o desperdício e melhorar a eficiência.
A IA alimenta-se de dados, big data ou gráficos de conhecimento
Big data e IA (Inteligência Artificial) são campos intimamente relacionados e interdependentes. Na verdade, eles são frequentemente chamados de dois lados da mesma moeda.
No entanto, essa combinação ainda era limitada pela natureza centralizada da web. A maioria dos dados era controlada por algumas empresas poderosas. Essas empresas os usavam para seus próprios propósitos, e os dados em si eram frequentemente isolados e difíceis de acessar.
Entre - A era Web3
Entra em cena o Web3, um novo paradigma para a web que promete descentralizar dados e colocar o controle de volta nas mãos dos indivíduos. O Web3 é construído na tecnologia blockchain, que permite um livro-razão distribuído e imutável de informações. Isso significa que os dados podem ser armazenados de forma descentralizada e acessados por qualquer pessoa com as credenciais corretas.
Com o Web3, a relação entre IA, dados e a web é transformada. A IA agora pode acessar uma gama muito maior de fontes de dados e analisá-las em tempo real para fornecer insights que antes eram impossíveis. E como os dados são descentralizados, os indivíduos podem controlar seus próprios dados e decidir quem tem acesso a eles.
Neste novo mundo, a IA e os dados trabalham juntos para criar uma web mais descentralizada e democratizada. A Web3 fornece a estrutura para este novo paradigma. Isso permite um mundo onde os indivíduos estão no controle de seus próprios dados. Neste mundo, a IA é usada para fornecer insights e análises que beneficiam a todos.