Um amplo ecossistema, caracterizado por fortes relações entre a ciência e os agentes económicos para promover o melhor da IA para a sociedade e para o desenvolvimento empresarial.
O AI Business Hub, pretende trazer o tema da Inteligência Artificial e a sua aplicabilidade ao mundo real, contribuindo para preparar as empresas e a sociedade para esta nova realidade. Pretende-se promover a fusão do conhecimento científico e as melhores práticas da indústria para que, de forma transversal, se possa tirar o melhor partido desta nova revolução tecnológica.
Da visão estratégica para aumentar a competitividade à escolha e adaptação das melhores soluções em cada contexto, o objetivo final é incentivar a implementação de casos de utilização prática e bem-sucedida, contribuindo para a modernização das empresas, do governo e da sociedade.
O AI Business Hub é um espaço aberto, tecnologicamente agnóstico, fomentando a cooperação e partilhando do conhecimento e da experiência. Esta é a maior motivação desta iniciativa, que, no final, pertencerá a todos os que para ela contribuírem a favor de uma sociedade mais competitiva e moderna, mas ao mesmo tempo mais inclusiva.
A nossa estratégia assenta em quatro eixos estratégicos:
Partilha do conhecimento, através das melhores experiências e casos para contribuir para a formulação estratégica empresarial.
Adequação de soluções a um contexto empresarial específico e a uma estratégia
Teste das soluções escolhidas para que se minimizem riscos
Capacitação das organizações para que de uma forma transversal se possa absorver com êxito esta nova revolução industrial.
Knowledge & Strategy
Solutions Matching
Paradigms Breaking
Competences & Resources
A indústria dos cuidados de saúde trata de uma variedade de dados que podem ser classificados em dados técnicos, dados financeiros, informação do paciente, informação sobre medicamentos e regras legais. Todos estes dados devem ser analisados de forma coordenada para produzir insights que economizem custos para todos os envolvidos.
Da saúde ao seguro automóvel, os padrões podem ser agrupados para uma melhor gestão do risco segurador. Dados internos e externos complexos poderiam ser processados usando algoritmos de IA para prever probabilidades de eventos para gerir a indústria seguradora de forma competitiva.
O risco financeiro é melhor analisado utilizando os hábitos passados do cliente, incumprimentos, outros compromissos financeiros e muitos indicadores socioeconómicos. Organizar dados em conjunto e obter informações sobre o perfil dos clientes precisa da ajuda da Data Science, minimizando as perdas para a organização financeira.
Quando o consumo de energia aumenta, as empresas produtoras de energia precisam de gerir de forma mais eficiente as várias fases da produção e distribuição de energia. Isto envolve otimizar os métodos de produção, os mecanismos de armazenamento e distribuição, bem como estudar os padrões de consumo do cliente. A recolha de dados via IoT está na moda para uma análise real.
A recolha em tempo real de dados de sensores e a sua análise na plataforma IoT podem identificar padrões e comportamentos. O Feedback recebido serve para identificar e antecipar as medidas necessárias, minimizando uma vasta categoria de problemas em muitos setores, desde a saúde à gestão das cidades.
O avanço no reconhecimento de imagem por computador envolve o processamento de grandes conjuntos de dados contendo vários objetos da mesma categoria. Por exemplo, para além do reconhecimento facial, a visão computacional pode ser usada para detetar e prevenir falhas de equipamentos em grandes instalações industriais.
A IA está a desempenhar um papel determinante no Processamento de Linguagem Natural, permitindo sistemas cada vez mais aperfeiçoados de reconhecimento da voz, tradução, análise de sentimentos e aplicações correlacionadas. Simulação de empatia e ironia são exemplos dentro dos recentes avanços neste campo para melhorar o suporte pós-venda e aumentar a experiência global do cliente nas Telecomunicações.