Apesar de trazer um grande desafio para data centers globais, por exigirem um poder computacional cada vez maior, a Inteligência Artificial e o Machine Learning estão oferecendo oportunidades na medida em que melhoram as capacidades do data center. Um exemplo disso, são as soluções que oferecem análises preditivas e ajudam aos data centers a distribuírem as cargas de trabalho para diferentes servidores. Em termos de Segurança da Informação, a Inteligência Artificial e o Machine Learning ajudam as empresas a se manterem atualizadas em relação às rápidas mudanças no cenário cibernético. Um exemplo, são as empresas que têm usado tecnologias com Machine Learning para conseguir definir o estado normal da rede para então detectar ameaças mais facilmente.

 

De acordo com Carlos Rodrigues, vice-presidente da Varonis, tecnologias com Inteligência Artificial e Machine Learning, quando associadas à Internet das Coisas, podem aumentar a eficiência energética dos data centers, por meio do controle inteligente de dispositivos de ventilação e resfriamento, janelas e outros.

 

Segundo o executivo, em termos de segurança, a Inteligência Artificial permite treinar as soluções em relação ao comportamento normal da rede e dos usuários, que têm acesso aos seus componentes 24/7. Assim, é possível detectar comportamentos anormais e neutralizá-los antes que causem estragos.

 

Em entrevista exclusiva, Carlos Rodrigues, vice-presidente da Varonis, fala sobre os impactos da Inteligência Artificial e do Machine Learning no mercado de TI. Leia a entrevista, a seguir.

 

DCD: Inteligência Artificial e Machine Learning: qual é a diferença?

 

Carlos Rodrigues: Inteligência Artificial é um conceito já bem antigo, que acabou se concentrando em tecnologias focadas em imitar o processo humano de tomada de decisão e realizar tarefas do modo mais parecido possível com o de um humano. Ou seja, os dispositivos e tecnologias equipados com inteligência artificial, geralmente classificados como “inteligentes”, são capazes de realizar algumas partes dos processos de maneira autônoma, tendo como base as ações humanas, mas dificilmente são capazes de lidar com qualquer tarefa sozinho.

 

Machine Learning, por outro lado, é um conceito bem mais “jovem”, podendo ser considerado uma aplicação baseada em Inteligência Artificial, um avanço. Enquanto o objetivo inicial da Inteligência Artificial era ensinar as máquinas a realizar tarefas como os humanos, o foco do Machine Learning é codificar os dispositivos para que eles pensem como seres humanos e tenham acesso à internet para que possam acessar todo tipo de informação do mundo, pensando e entendendo tudo da mesma maneira que os humanos.

Com isso, o Machine Learning é capaz de tomar decisões e até fazer predições com um alto grau de precisão. Um dispositivo com Machine Learning pode, por exemplo, ouvir uma música e prever se as pessoas vão gostar ou ainda, ler uma crítica e entender se ela foi positiva ou negativa.

 

DCD: Qual é a missão exclusiva da Inteligência Artificial?

 

C.R.: A Inteligência Artificial tem muitas funções, especialmente em um cenário de Transformação Digital, e isso depende muito do setor de que estamos falando. No setor de saúde, por exemplo, existem várias novas aplicações que usam algoritmos criados por humanos como base para analisar dados e recomendar tratamentos. No setor de finanças, por outro lado, a Inteligência Artificial tem sido usada de maneira ampla na gestão e detecção de fraudes e na gestão de riscos, por exemplo. No varejo, as empresas têm usado Inteligência Artificial para personalizar e agilizar o atendimento ao cliente, oferecendo respostas mais rápidas às demandas dos consumidores. Ou seja, trata-se de uma tecnologia com funções muito amplas. Quando falamos em Segurança da Informação, a Inteligência Artificial tem oferecido avanços significativos na área de novos produtos que, baseados nessa tecnologia, oferecem capacidades avançadas de análise de dados da rede e do comportamento dos próprios usuários.

 

DCD: E o Machine Learning?

 

C.R.: O Machine Learning, que é baseado nos princípios de Inteligência Artificial, tem sido considerado uma das áreas que mais têm levado ao desenvolvimento do conceito de IA. Na área de manufatura, por exemplo, o Machine Learning tem sido usado para coletar uma grande quantidade de dados de sensores relacionados à produção com a ajuda da IoT para otimizar a detecção de anomalias. No setor de finanças, as instituições bancárias vão investir cada vez mais em tecnologias baseadas em Machine Learning para detectar novas oportunidades de negócio e otimizar o atendimento ao cliente – uso bem semelhante no Varejo, que já usa tecnologias baseadas em Machine Learning para analisar o comportamento do cliente, associado ao seu histórico de compras e fazer melhores recomendações. Em Segurança da Informação, o Machine Learning está associado ao User Behavior Analytics (UBA), tecnologia que analisa e aprende sobre o comportamento do usuário para facilitar a detecção de atividades anômalas que possam indicar ameaças aos dados.

 

DCD: Como Inteligência Artificial e Machine Learning atuam nas empresas?

 

C.R.: Cada vez mais empresas têm apostado em Inteligência Artificial e Machine Learning para automatizar processos, gerando mais agilidade e produtividade e diminuindo o número de falhas humanas, consequentemente, reduzindo custos, e para dar mais inteligência a alguns de seus processos, por meio da ampla capacidade de análise e processamento de dados que essas tecnologias oferecem, gerando novas oportunidades de negócio. Recentemente, o IDC divulgou estimativas de que, até 2019, na América Latina, 30% das iniciativas de Transformação Digital nas organizações da região vão utilizar serviços de Inteligência Artificial. Até 2020, 50% das empresas vão usar essa tecnologia.

 

DCD:  Como fica a questão da segurança com a Inteligência Artificial e o Machine Learning?

 

C.R.: Cada vez mais dispositivos e softwares de segurança digital estão incluindo recursos de Inteligência Artificial e Machine Learning para ajudar na criação de processos mais inteligentes do ponto de vista estratégico. Essas plataformas com Machine Learning podem se basear em padrões já conhecidos de ameaças ou mesmo no comportamento dos usuários para fazer previsões e detecções mais precisas de ameaças.

 

É claro que os hackers também já estão tentando se aproveitar disso para criar ameaças capazes de burlar os mecanismos de segurança, no entanto, não existe nenhuma solução definitiva para o uso de Inteligência Artificial de maneira criminosa.