Com a recente escassez de mão de obra no Japão, muitas empresas enfrentam desafios para garantir funcionários suficientes. Para lidar com esses problemas, e também para melhorar a eficiência operacional e as experiências dos clientes, muitas empresas agora estão interessadas no desenvolvimento de aplicativos de IA.

Para desenvolver um aplicativo de IA, é importante entender como se preparar e por onde começar.
Neste artigo, explicamos as principais considerações sobre o desenvolvimento de aplicativos de IA no Japão, incluindo o processo de desenvolvimento básico, os principais métodos de desenvolvimento, as habilidades necessárias e as estimativas de custo.

Principais considerações

• Ao desenvolver um aplicativo de IA, as empresas podem usar modelos de IA e interfaces de programação de aplicativos (APIs) de IA para implementar recursos que dão suporte às operações da empresa, habilitam a análise de dados e aprimoram as experiências dos clientes.
  
• As empresas podem desenvolver aplicativos de IA usando ferramentas de pouco código ou sem código, APIs de IA, frameworks e modelos pré-treinados, o que permite o desenvolvimento de aplicativos de IA simples sem experiência especializada em desenvolvimento.
  
• É importante selecionar recursos de IA que se adequem à finalidade do aplicativo, organizar os dados, executar testes, melhorar a precisão e fazer melhorias após o lançamento.
  
• Ao oferecer ou vender aplicativos de IA no Japão, é importante considerar questões como a proteção de dados pessoais, os direitos autorais e a Lei sobre Transações Comerciais Especificadas do Japão.
  
• Os custos de desenvolvimento de um aplicativo de IA variam de acordo com a sua escala e recursos. Eles podem variar de aproximadamente ¥ 500.000 a ¥ 5.000.000 para um aplicativo simples, enquanto um sistema de IA de grande escala pode custar dezenas de milhões de ienes ou mais.
  

O que é o desenvolvimento de aplicativos de IA?

O desenvolvimento de aplicativos de IA é o processo de criação de aplicativos que incorporam modelos de machine learning (ML) e IA. Atualmente, o desenvolvimento de aplicativos de IA é extremamente diversificado e tem sido amplamente adotado em diversas áreas, incluindo detecção de fraude, análise de risco, previsão de demanda, personalização e agentes de IA.

Diferente dos aplicativos tradicionais que operam estabelecidos em uma lógica predefinida, os aplicativos de IA usam modelos de IA e interfaces de programação de aplicativos (APIs) para oferecer funções avançadas, como previsão, análise e processamento de linguagem natural (NLP). Portanto, durante o processo de desenvolvimento, é importante incorporar um design de dados que produza resultados precisos e proporcione melhorias contínuas após o lançamento.

Com a crescente disponibilidade de ferramentas sem código e APIs que usam funções de IA, pessoas físicas podem desenvolver aplicativos de IA. Com a ampla adoção de interfaces de usuário (UIs) de pesquisa de IA e chat, também há uma ênfase crescente no design de conteúdo e na usabilidade que consideram a otimização para IA (AIO).

Principais métodos para o desenvolvimento de aplicativos de IA

Embora "desenvolvimento de aplicativos de IA" seja um termo amplo, existem várias abordagens para a criação de aplicativos de IA. As habilidades necessárias, os custos e os níveis de flexibilidade variam dependendo do método de desenvolvimento.

Ferramentas sem código e de pouco código

Com ferramentas sem código e de pouco código, você pode desenvolver um aplicativo de IA com conhecimento limitado de programação. Muitas dessas ferramentas permitem que os desenvolvedores criem intuitivamente telas e recursos usando interfaces de arrastar e soltar. Você pode usar essas ferramentas para desenvolver protótipos e aplicativos de IA de pequena escala.

APIs

Ao usar APIs de IA, como a Gemini API e a OpenAI API, você pode integrar uma variedade de recursos de IA em seu aplicativo, incluindo detecção de fraude, análise de dados e funções de agente de IA. Outra vantagem é o desenvolvimento rápido e fácil porque as APIs usam serviços de IA existentes.

Frameworks e bibliotecas de IA

Você pode criar e treinar modelos de IA usando frameworks e bibliotecas de IA, como TensorFlow, PyTorch e MXNet. Embora este método ofereça um alto grau de flexibilidade, ele também exige conhecimento de programação e ML.

Modelos de IA existentes

Usando modelos de IA pré-treinados e machine learning automatizado (AutoML), você pode implementar recursos de IA sem desenvolver modelos de IA do zero. Por exemplo, você pode adaptar os modelos de IA existentes para as necessidades específicas da sua empresa usando a transferência de aprendizado. A vantagem deste método é que você pode desenvolver um aplicativo de IA com baixo tempo e custos de desenvolvimento.

Etapas básicas no desenvolvimento de aplicativos de IA

As etapas mais importantes ao desenvolver um aplicativo de IA incluem selecionar os recursos de IA que atendem às suas necessidades, criar estruturas de dados e avaliar a precisão. No entanto, com a recente popularidade das ferramentas no-code e APIs de IA, ficou mais fácil desenvolver aplicativos de IA sem experiência de desenvolvimento especializada. Abaixo, discutimos o processo básico de desenvolvimento de aplicativos de IA.

Determine a finalidade do aplicativo e o método de desenvolvimento

A tecnologia de IA necessária varia dependendo dos recursos que você quer implementar. Esclareça o que você quer alcançar com seu aplicativo de IA.

Você pode criar alguns aplicativos usando ferramentas no-code ou APIs de IA. Outros exigem estruturas de IA ou modelos personalizados. Considere os recursos que você quer implementar, o escopo do desenvolvimento e seu nível de habilidade e escolha o método de desenvolvimento que melhor se adapta a você.

Desenvolva e teste em pequena escala

Ao desenvolver um aplicativo de IA, o ideal é começar pequeno para manter os custos de desenvolvimento e os riscos baixos. Em vez de implementar todos os recursos desde o início, introduza a IA em um escopo limitado, como recursos específicos ou certas operações. Isso pode facilitar a realização de melhorias.

Coletar dados

A qualidade dos dados alimentados na IA é importante. Como preconceitos e ideias preconcebidas nos dados podem afetar as previsões da IA, é importante garantir que os dados não sejam distorcidos para informações específicas.

Também é importante excluir dados desnecessários ao coletar informações com base na finalidade pretendida do aplicativo de IA. Dados desnecessários podem incluir dados do cliente, dados de produtos e históricos de pedidos de informação. Organize os dados em um formato que seja fácil para a IA aprender e analisar.

Além disso, certifique-se de criar regras para geração de prompts e respostas para melhorar a precisão da IA.

Realize testes e melhore a precisão

É importante operar aplicativos de IA e testá-los e melhorá-los repetidamente após a fase de desenvolvimento. Revise as respostas e previsões da IA para verificar se as respostas e os resultados estão corretos e naturais.

Além disso, revise os prompts e os dados e faça ajustes finos no modelo de IA com base nos padrões de uso. Às vezes, a IA pode gerar informações incorretas que parecem naturais. Certifique-se de realizar verificações regulares.

Habilidades e conhecimentos necessários para o desenvolvimento de aplicativos de IA

Ao desenvolver um aplicativo de IA, o conhecimento de programação e IA pode facilitar o processo. No entanto, o nível de habilidade exigido varia dependendo do método de desenvolvimento. Decidir qual método usar com base nos objetivos da sua empresa é a melhor abordagem.

Programação

Ao desenvolver um aplicativo de IA, o conhecimento de programação é útil para implementar recursos de IA e integrar APIs.

Python se tornou a principal linguagem usada no desenvolvimento de IA porque é simples de escrever e oferece uma grande variedade de bibliotecas voltadas para IA. O conhecimento de JavaScript e outras linguagens também facilitará o desenvolvimento de uma IU.

Ao fazer uso de serviços de IA externos, você também precisa ter conhecimento de integração de API, bem como conhecimento de bancos de dados para gerenciar dados.

IA e ML

Uma compreensão básica de modelos de IA e ML é útil para desenvolver um aplicativo de IA.

Por exemplo, as respostas e previsões fornecidas pela IA variam dependendo dos dados alimentados nela. Portanto, é importante considerar como organizar os dados e melhorar sua precisão. Ao usar IA generativa, você também precisa saber como criar prompts que forneçam à IA instruções apropriadas.

Principais considerações para o desenvolvimento de aplicativos de IA

É importante ter os seguintes pontos em mente ao desenvolver um aplicativo de IA:

• Informações falsas
  Modelos de IA e dados treinados podem conter informações incorretas ou desatualizadas, o que pode levar a IA a fornecer respostas imprecisas.
  
• Dados pessoais e segurança
  Ao lidar com informações de clientes e dados internos, a proteção de privacidade e as medidas de segurança são importantes.
  
• Direitos autorais e Termos de Uso
  Ao usar dados de texto e imagem existentes, você também deve estar atento às leis de direitos autorais e aos Termos de Uso do serviço.
  
• Informações necessárias de acordo com a Lei de Transações Comerciais Especificadas do Japão
  Se você vender aplicativos pagos para clientes japoneses ou oferecer compras no aplicativo, também será necessário exibir certas informações, como o nome, número de telefone e endereço da sua empresa. Isso está de acordo com a Lei de Transações Comerciais Especificadas do Japão. Ao oferecer aplicativos de IA no Japão, você também precisa cumprir várias outras leis e regulamentos aplicáveis no Japão, incluindo a Lei de Serviços de Pagamento.
  
• Taxas de uso da API
  É importante notar que muitas APIs de IA são oferecidas com pagamento conforme o uso. Portanto, os custos operacionais podem aumentar dependendo do uso.
  

Tempo e custos estimados para o desenvolvimento de aplicativos de IA

O tempo e os custos de desenvolvimento de um aplicativo de IA variam significativamente. Eles dependem do método de desenvolvimento e dos recursos implementados.

Os prazos e custos descritos aqui são estimativas para o desenvolvimento de aplicativos de IA no Japão. Eles podem variar significativamente dependendo dos recursos de IA implementados, integração com sistemas externos, volume de dados, requisitos de segurança e outros fatores.

Perguntas frequentes

Nesta seção, respondemos a algumas perguntas frequentes sobre o desenvolvimento de aplicativos de IA no Japão.

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