Mesmo antes de ser “batizada” e identificada como uma área de estudo, a Inteligência Artificial era encarada como um campo com alto poder de transformação. Hoje em dia, já vemos o resultado disso em todos os setores em que ela é utilizada, inclusive no Marketing Digital.
A adoção de inteligência artificial nas instituições de ensino e no marketing educacional deixou de ser um diferencial e passou a ser considerada essencial para competitividade.
De acordo com pesquisa recente, cerca de 88% dos profissionais de marketing já utilizam ferramentas de IA em suas rotinas, automatizando processos, personalizando campanhas e ampliando a eficácia de suas estratégias.
O mercado global de IA na educação está projetado para crescer de US$5,88 bilhões em 2024 para US$32,27 bilhões até 2030, com uma taxa anual de crescimento de 31,2%
Apesar de existir um certo receio, fruto do desconhecimento, de que seremos substituídos pelas máquinas, a verdade é que a interação com elas produz resultados muito mais eficientes. Não à toa, entre 2018 e 2019, as empresas que implementaram recursos com inteligência artificial cresceram entre 4% e 14%, segundo um levantamento da Gartner.
Dentro desse universo cheio de possibilidades, o deep learning desponta como uma sub-área com grande potencial para se investir, especialmente quando o assunto é aumentar os índices de captação e retenção de alunos.
O deep learning está presente inclusive nos chatbots, uma tecnologia que ainda só é usada por 42,2% das 500 maiores instituições de ensino do país. A adoção de assistentes virtuais extremamente responsivos e capazes de adotar uma linguagem natural impacta positivamente na experiência dos estudantes e futuros clientes, agilizando o atendimento.
Continue lendo esse artigo para descobrir como o seu uso pode fazer uma grande diferença no Marketing Educacional.
Uma contextualização sobre o aprendizado da máquina
Antes de explicarmos melhor o que o deep learning é e como ele funciona, é preciso falar sobre o machine learning, ou seja, o aprendizado da máquina. Resumidamente, essa é uma das várias ramificações da inteligência artificial onde os algoritmos fazem uma coleta massiva de dados. E é justamente com essas informações que os equipamentos aprendem.
Com o mínimo de interferência humana, a máquina consegue modificar o seu próprio comportamento e realizar predições. À medida que passa por novas experiências, é capaz de se ajustar e oferecer respostas mais pertinentes ao contexto.
A lógica é sempre a mesma, mas alguns contornos variam e dão origem a diferentes tipos de aprendizado. Três, mais precisamente.
No aprendizado supervisionado, a máquina tem uma espécie de tutor e o processo ocorre com base em dados rotulados. Basicamente, é ensinado para o equipamento, através das técnicas de classificação e regressão, em que classe ou categoria ela deve organizar as informações que receber.
Já no aprendizado não supervisionado, a máquina não recebe essa orientação inicial. Os dados não são rotulados e não se tem controle sobre o que será obtido. Através de agrupamento, associação e redução de dimensão, uma estratégia é utilizada para se identificar padrões que ainda não estão muito claros nos dados.
E por último, mas não menos importante, a aprendizagem por reforço, a qual destoa um pouco dos modelos anteriores. Nesse caso, o processo ocorre através de tentativa e erro. Para cada acerto da máquina, ela é recompensada. Para cada erro, é punida. Isso faz com que ajuste as suas respostas e padrões para maximizar os resultados obtidos.
Como você pode ver, não existe um único caminho para ensinar as máquinas, apesar de todos elas passarem pelo uso de algoritmos. Aprofundando mais no machine learning, acabamos por chegar ao deep learning, sobre o que vamos falar no próximo tópico, especificamente sobre como pode ser vantajoso para o Marketing Educacional.
Veja também:
- 5 motivos para investir na chatbot AI em sua captação e retenção
- 4 novas tendências de estratégias de Marketing Educacional
- Conversation Desing é o futuro do Marketing Educacional
Vantagens para o Marketing Educacional
A personalização em massa, proporcionada pelas soluções de IA e deep learning. Ferramentas avançadas agora conseguem criar trilhas de ensino individualizadas, anúncios hipersegmentados e experiências dinâmicas para cada potencial aluno, com base em seu comportamento e necessidades específicas.
Além disso, a chegada de IA generativa, como chatbots com linguagem natural e assistentes que apoiam professores na criação de conteúdos, torna o relacionamento mais assertivo e engajador com o público do ensino
A Mkt4edu trabalha com inteligência artificial e vem utilizando consistentemente o deep learning como ferramenta para promover a retenção e captação de alunos das instituições de ensino parceiras. Um Marketing Educacional cada vez mais tecnológico, focado e com resultado é o nosso principal objetivo.
Um exemplo disso é o uso de sistemas que fazem a qualificação de leads de acordo com o objetivo. O software “aprende” com a base de dados de alunos já matriculados na instituição, descobrindo quais as ações mais comuns, o perfil.
A seguir, e com pouca ou nenhuma intervenção humana, ele indica quais contatos apresentam um maior potencial para matrícula. Essa informação é valiosa, pois poupa tempo e recursos na elaboração de uma estratégia de captação.
O mesmo sistema consegue fazer predições sobre alunos que estejam em risco de evasão, permitindo que se façam campanhas direcionadas para a fidelização e manutenção.
Em tempos de crise, como o que vivemos agora, é essencial investir naquilo que traz retorno garantido. A utilização de ferramentas de deep learning permite descobrir com precisão onde, em que e como apostar, pois não há tempo e nem recursos para tentativa e erro.
Legenda: Ilustração de redes neurais artificiais representando o funcionamento do deep learning aplicado ao marketing educacional.
Entendendo o deep learning
O deep learning é também conhecido como aprendizagem profunda ou aprendizagem constante. O uso desta tecnologia permite que as máquinas aprendam sozinhas através do reconhecimento de padrões. Até agora, nenhuma novidade em relação ao que abordamos anteriormente. A diferença está no tipo de algoritmo utilizado neste processo.
A base do deep learning está no uso das redes neurais artificiais, uma categoria específica de algoritmos que foi desenvolvida para “imitar” as redes neurais biológicas. O grau de complexidade é ainda maior porque essas redes funcionam em camadas, cada uma delas com uma interpretação diferente dos dados a que a máquina foi exposta.
Este tipo de redes neurais começaram a ser desenvolvidas ainda na década de 50. Muito mais complexas atualmente, são utilizadas já em diferentes tipos de serviços e produtos. Duas das aplicações mais populares são o reconhecimento por voz e o reconhecimento facial, que demonstram bem o grande poder computacional desta tecnologia.
Na prática, para entender o deep learning é preciso compreender o funcionamento dessas redes neurais artificiais. Quando a máquina recebe uma informação, ela vai para a camada de entrada e depois segue para o processamento. Aqui, as inúmeras camadas ocultas contribuem com diferentes dados e depois o resultado obtido segue para a camada de saída.
Enquanto que em uma rede neural simples existe apenas uma camada de processamento, uma rede neural profunda apresenta diversas. Isso se traduz em uma resposta mais rápida e, provavelmente, mais acertada.
Deep learning no Marketing
Há quem diga que o deep learning é a inteligência artificial na sua essência, sendo verdadeiramente transformadora. E não deixa de ser verdade. Desde que começou a ser amplamente utilizada, a tecnologia alterou dinâmicas, agilizou processos, reduziu custos e até mesmo introduziu novas possibilidades em diferentes indústrias.
No Marketing, mais especificamente no Marketing Digital, este cenário não foi diferente. Muito desse sucesso vem da relação frutífera entre DL e big data. Essa expressão, cada vez mais usada, se refere ao grande volume de dados estruturados e não estruturados que são gerados.
O emprego de deep learning no processamento e análise de big data tem se mostrado eficiente, desde que sejam utilizadas em conjunto técnicas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado. É possível assim desvendar com mais precisão os padrões de comportamento e construir estratégias focadas nessas tendências.
As máquinas são capazes de agir com rapidez, reconhecendo as mudanças mais sutis e permitindo até mesmo realizar algumas predições com base nessas alterações de padrão.
No contexto brasileiro, soluções baseadas em deep learning já estão presentes inclusive em setores públicos. Um exemplo é o lançamento do chatbot institucional Mara, pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA), em 2024, que utiliza inteligência artificial para automatizar processos administrativos e otimizar o atendimento tanto de alunos quanto de servidores.
Outras ferramentas inovadoras, como sistemas de correção automática de redações manuscritas com IA, já são adotadas em dezenas de cidades, mostrando como o deep learning está revolucionando o suporte à aprendizagem e a gestão escolar no Brasil
Para uma utilização estratégica do deep learning, é essencial contar com uma empresa experiente e que tenha uma equipe multidisciplinar para orientar o trabalho e a interpretação dos dados. A Mkt4edu, apesar da pouca idade, já tem bastante experiência no assunto, algo visível nas mais de 3.000 campanhas criadas nesses anos de atividade.
Aqui, ferramentas como o Leadscore e o Watson Machine Learning são importantes na metrificação dos resultados. Esses modelos são gerados através de experimento, com os pesos de cada campo presente nos dados de treino. A seguir, dados atualizados são formulados, originando uma nova lista.
Por mais avançadas que sejam as soluções de deep learning, a regulamentação ética e o papel humano continuam fundamentais.
O uso crescente de IA exige atenção à privacidade de dados dos alunos e à transparência dos algoritmos. Educadores precisam ser preparados tanto tecnicamente quanto eticamente para atuar como orientadores, curadores e intérpretes das respostas automáticas, promovendo uma simbiose entre criatividade humana e eficiência computacional.
O marketing educacional do futuro será híbrido, colocando tecnologia a serviço do propósito pedagógico e da valorização do relacionamento com alunos e famílias.
Esses acréscimos refletem as práticas e tendências mais atuais reforçam o posicionamento da Mkt4edu como referência no setor. Não detectei informações críticas defasadas no texto original, os dados antigos permanecem corretos, mas agora podem ser enriquecidos com novidades que agregam valor e autoridade ao conteúdo.
Caso precise inserir hiperlinks diretamente, recomendo vincular as palavras-chave destacadas (“adotam ferramentas de IA”, “personalização em massa”, “chatbot institucional Mara”, “regulamentação ética e o papel humano”) aos artigos correspondentes citados nos parágrafos, garantindo alinhamento às melhores práticas de SEO.
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Como o deep learning está revolucionando o marketing educacional?
O que é deep learning e como ele se diferencia do machine learning?
Deep learning é uma subárea da inteligência artificial que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para interpretar dados e aprender com eles. A principal diferença para o machine learning é a profundidade e complexidade da análise, que permite respostas mais precisas e em tempo real.
Como o deep learning contribui para a captação e retenção de alunos?
Ele permite a análise comportamental detalhada dos leads e estudantes, identificando padrões para prever quem tem mais chance de se matricular ou de evadir. Com isso, a instituição pode direcionar ações mais eficazes para conversão e fidelização, economizando recursos.
Qual a vantagem dos chatbots com IA no atendimento educacional?
Chatbots com IA e deep learning oferecem atendimento personalizado, em linguagem natural e com respostas precisas. Eles agilizam processos como emissão de boletos, envio de documentos e suporte acadêmico, melhorando a experiência do aluno e aumentando a satisfação.
O que são redes neurais artificiais e por que são importantes?
São estruturas computacionais inspiradas no cérebro humano, compostas por camadas que processam dados de forma hierárquica. No deep learning, essas redes analisam dados em profundidade, tornando as previsões e ações de marketing mais eficientes e automatizadas.
Quais são os tipos de aprendizado de máquina explicados no texto?
O texto destaca três tipos: aprendizado supervisionado (com dados rotulados), não supervisionado (sem rótulos e com identificação de padrões) e por reforço (com tentativa e erro). Todos eles formam a base para aplicações como o deep learning no marketing.
Por que o deep learning é essencial para estratégias de marketing educacional?
Porque permite personalização em larga escala, segmentação precisa e automação de campanhas com alto grau de relevância. Isso fortalece o relacionamento com o público e aumenta os índices de conversão e retenção.
Quais são os exemplos de aplicação do deep learning no Brasil?
Um exemplo citado é o chatbot Mara, da UFMA, que automatiza atendimentos e processos acadêmicos. Também há sistemas de correção automática de redações manuscritas em uso por prefeituras, demonstrando a adoção crescente da tecnologia no setor educacional.
O uso de deep learning substitui o papel humano nas Instituição de Ensino?
Não. Apesar da automação e inteligência dos sistemas, o papel humano segue fundamental para interpretação dos dados, curadoria de conteúdo e ética no uso das ferramentas. A combinação entre pessoas e tecnologia é o futuro do marketing educacional.
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