Falar em inteligência artificial e tudo que esteja relacionado com ela parece demasiado futurista, mas a verdade é que, o termo foi usado pela primeira vez há pouco mais de 60 anos, mais precisamente em 1956. No entanto, o conceito não era aplicado exatamente da forma como o conhecemos hoje.
O desenvolvimento tecnológico das décadas seguintes foi o que impulsionou não apenas um aprofundamento no tema como também a sua utilização de forma mais abrangente. Atualmente, a inteligência artificial está ao alcance das nossas mãos, literalmente.
Mas, afinal, do que se trata a AI? De uma maneira bem resumida e simplificada, é um campo de estudo que estuda a capacidade das máquinas de realizar tarefas, que quando executadas por seres humanos dependem da inteligência cognitiva.
A verdade é que a inteligência artificial abriu caminho para diferentes tecnologias que frequentemente são confundidas com ela. Um exemplo disso é o machine learning.
Continue lendo esse artigo para compreender as diferenças entre os dois conceitos e suas aplicações.
As bases do machine learning, também conhecido como aprendizagem da máquina, foram lançadas praticamente junto com a inteligência artificial, mas foi na década de 80 que o conceito passou a ser amplamente difundido.
Assim como acontece com a AI, existe uma série de definições possíveis para o machine learning. Simplificadamente, machine learning é a capacidade dos softwares de modificarem o seu próprio comportamento ou respostas automaticamente à medida que “aprendem” com as interações.
Os sistemas passam por um treinamento inicial fazendo uso de uma base de dados significativa e, a partir dela, identificam padrões do consumidor. São essas primeiras informações que servirão como regra para que tomem decisões mais adequadas ao contexto a que foram expostos.
Uma das principais vantagens do machine learning é que todo esse processo acontece praticamente sem intervenção humana. Ou seja, depois do treinamento, o software é capaz de operar com autonomia e eficiência.
A linguagem de programação Python, no machine learning, é uma das mais utilizadas por contar com plataformas completas, diversos módulos e bibliotecas para escolher.
Existem diferentes métodos de aprendizagem da máquina, mas um dos mais conhecidos e utilizados são as redes neurais artificiais. Elas foram criadas para simular a organização do cérebro humano, onde os “nós” de cada rede são como os neurônios.
Utilizadas para análises mais complexas e com um maior volume de dados, as redes neurais possuem várias camadas e permitem a decodificação de informações em referências que podem ser utilizadas. Essa é basicamente a estrutura do deep learning, um ramo do machine learning.
Pode parecer difícil compreender, mas, na prática, entramos em contato com a aprendizagem da máquina habitualmente. Um exemplo claro disso é quando recebemos recomendações do que comprar na Amazon com base nas compras anteriores ou nos produtos que visualizamos.
Mas, depois desta explicação, pode surgir uma dúvida que é até bastante comum: machine learning não seria exatamente a mesma coisa que inteligência artificial? Na verdade, sim e não. Sim porque uma coisa faz parte da outra e não porque AI representa todo um campo de estudo, um conceito mais amplo que aprendizagem da máquina.
O machine learning é, então, uma das facetas da inteligência artificial. É a sua aplicação prática da forma como conhecemos até agora. A AI se refere à capacidade das máquinas de realizar qualquer tarefa, das mais simples às mais complexas, de forma similar aos seres humanos. Para isso, consultam uma base pré-configurada e repetem padrões.
O machine learning, por sua vez, tem a ver com a habilidade de aprender, em uma simulação do cérebro humano.
De uma forma geral, os dois conceitos acabam por se relacionar, sendo que a aplicação do machine learning depende diretamente do uso de inteligência artificial.
O uso do machine learning passou por um impulso, especialmente na última década. A tecnologia passou a ser adotada em larga escala por empresas conhecidas como o Google, a Amazon, que já mencionamos anteriormente, e o Spotify. No entanto, mesmo os pequenos negócios descobriram a sua viabilidade e principais vantagens.
De acordo com um estudo realizado pela Gartner, a adoção de práticas de inteligência artificial, com destaque para o machine learning, por parte de empresas proporcionou o crescimento das mesmas de 4% a 14% no período de um ano, entre 2018 e 2019.
É importante lembrar, no entanto, que a aprendizagem da máquina só será verdadeiramente estratégica quando conduzida por uma equipe especializada. Ao contrário do que muitos pensam, a inteligência artificial não veio para substituir profissionais, mas para otimizar a dinâmica e os resultados.
Sabendo disso, vejamos quais os benefícios do uso de machine learning pelas empresas, especificamente as que têm atividades baseadas em algoritmos matemáticos e estatísticos.
Muitas decisões tomadas por empreendimentos poderiam ser diferentes se eles conseguissem prever o comportamento do público-alvo. Com o machine learning, isso é possível. Baseado em comportamentos anteriores, o sistema é capaz de analisar quais serão as próximas decisões do cliente.
Falando especificamente sobre as instituições de ensino, o software baseia-se em uma ampla base de dados e consegue identificar ações dos alunos e candidatos. Ele faz um comparativo, por exemplo, entre perfis de estudantes que efetivamente realizaram a matrícula e daqueles que abandonaram a instituição.
Com base nessas informações, o software tem a possibilidade de identificar quais leads têm potencial para conversão, como também quais alunos já matriculados estão em risco de evasão.
Esses são dados preciosos para escolas e faculdades, pois podem realizar campanhas específicas para cada um desses grupos, promovendo a inscrição e a retenção. Ao invés de estratégias de marketing mais generalistas, direcionaram as ações com mais estratégia e eficácia.
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Utilizando os dados gerados para compreender melhor quem é o seu público e o que ele quer, a empresa consegue otimizar a forma como se comunica. Assim como nas análises preditivas, ao invés de “atirar para todos os lados”, ela vai focar as suas estratégias no grupo que procura exatamente o que ela tem para oferecer.
É neste ponto que entra um plano de marketing delineado para atrair os leads, melhorando a produtividade e promovendo uma utilização muito mais eficaz dos recursos.
A partir do momento em que uma empresa pode recorrer à automação, ela naturalmente elimina algumas despesas e ainda consegue garantir melhoria no serviço prestado. Um caso clássico é o uso de chatbots, que, muitas vezes, substituem ou diminuem a necessidade de uma equipe para atendimentos telefônicos.
Esses assistentes virtuais, devidamente programados, podem oferecer um suporte mais rápido do que um call center. Os chatbots ficam à disposição 24 horas, reduzem o tempo de espera, são ágeis nas respostas e, geralmente, impactam positivamente na experiência dos clientes.
Os estabelecimentos de ensino podem programar os seus assistentes para a realização de inscrições, matrículas e recepção de documentos, agilizando assim processos administrativos. Mesmo que seja necessário recorrer ao atendimento humano, o software faz o encaminhamento e o operador tem acesso a toda a conversa tida anteriormente.
O funcionamento dos chatbots está diretamente ligado ao deep learning. Quer saber mais sobre essa tecnologia que está por trás também do reconhecimento facial e de voz?
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