Quando penso em Inteligência Artificial me sinto dividida, um lado meu entende e vê com bons olhos a aplicabilidade de uma tecnologia capaz de aprender, adaptar-se e agir potencialmente de forma a acelerar resultados. Outro lado, porém, me assusta com o potencial de uso errado, como as deep fakes.
A capacidade de utilizar a Inteligência Artificial (IA) para melhorar a tomada de decisões, reinventar modelos e ecossistemas de negócio e melhorar a experiência do consumidor chegaram para ficar. Não tem como negar que seja fantástico receber recomendações de filmes, músicas e produtos que se encaixam perfeitamente ao seu gosto.
Em 2017, David Cearley, VP Gartner afirmou “As técnicas de IA estão evoluindo rapidamente e as organizações vão precisar investir significativamente em competências, processos e ferramentas para poder explorar essas técnicas com sucesso e construir sistemas melhorados de IA”.
Estamos em 2022 e a aplicação da IA pode ser notada em diversas soluções utilizadas em nossa rotina: serviços de streaming, redes sociais, detecção de fraudes em cartões de crédito, reconhecimento facial e outras tantas.
Adotei o e-commerce em 2000 e desde então as recomendações sobre produtos que posso me interessar e as ações de remarketing que me seguem nas redes sociais, estão cada vez mais inteligentes.
Se eu tenho ofertas e recomendações personalizadas, também tenho minha privacidade invadida sem “reclamar”, já que os modelos de dados são melhorados para analisar as “pegadas digitais” que vou deixando no mundo virtual.
E não falo apenas do que preencho nos formulários de compras ou das escolhas de produtos que coloco no carrinho, mas também do que vejo e por quanto tempo os vejo nos site em que navego. Cada etapa da navegação está sendo monitorada.
Todas essas facilidades são baseadas na aprendizagem de máquina, ou seja, a inteligência artificial é uma das inovações mais poderosas no meio da computação e sim veio para ficar. Assim como podemos ver os benefícios para nós usuários, percebemos seu uso também cada vez mais eficiente por trás de diversos Cybercrimes.
Em 2021 a IBM divulgou o resultado do seu 17º. Relatório do Custo de Violação de Dados, informou que o custo total médio de uma violação de dados aumentou em 10% entre 2020-2021 e a identificação de uma violação de segurança subiu para 287 dias. Em um ano tivemos um aumento de 87 dias para identificar uma violação de segurança.
Sendo assim empregar IA e automatizar controles de segurança passou a ser primordial. Empresas que implementaram ações nesse sentido tiveram uma redução significativa nos custos de violação de US$ 2,90 milhões, em comparação a US$ 6,71 milhões em empresas sem implementação.
A diferença de US$ 3,81 milhões é de quase 80%. E 65% das empresas participantes implementaram ações nesse sentido. A IA e a automação de segurança foram associadas a um tempo mais rápido para identificar e conter incidentes e tentativas de intrusão.
As análises de eventos e logs dos sistemas e infraestrutura podem ser realizadas rapidamente e com correlação entre seus dados. Quanto mais detalhes forem coletados, mais correlações podem ser feitas e mais simulações podem ser avaliadas para controle do ambiente.
As ferramentas de IA podem aprender e identificar letras irregulares em e-mails e detectar padrões de comportamento suspeitos nos usos dos sistemas. Assim, é possível realizar testes automatizados e bloquear mensagens suspeitas, acessos indevidos e transmissões fora do padrão regular.
As análises automatizadas de dados das diferentes fontes utilizadas pelas empresas são capazes de identificar ameaças como phishing, códigos maliciosos e pacotes suspeitos nos tráfegos de rede. Também é possível definir novas ações preventivas para proteção do ambiente.
Decidir pela solução a ser adotada pode ser difícil, mas sem ajuda da Inteligência Artificial não tem como entregar valor ao cliente e nem proteger as empresas. Esse será um ponto importante para as empresas Data Centrics colocarem em seus orçamentos pelos próximos anos.
