Frequentemente, surgem algumas novidades no mundo corporativo que se transformam em palavras da vez — as famosas buzzwords. Atualmente, Inteligência Artificial e Machine Learning são algumas dessas palavras. Todo mundo quer saber o que é, para que serve, como e por que usar.
Machine Learning e Inteligência Artificial estão intimamente ligadas, já que uma faz parte da outra. Os dois conceitos são, entretanto, um pouco diferentes. Além de entendê-los, precisamos também separar a ficção da realidade e descobrir o que realmente pode ser alcançado com essas tecnologias e o que não passa de projeções futurísticas.
Para isso, nós preparamos este conteúdo. Continue lendo para descobrir vantagens, recursos, riscos e tudo relacionado a essas duas tecnologias. Quer saber tudo sobre Inteligência Artificial e Machine Learning? Então, acompanhe conosco!
O que é Inteligência Artificial e Machine Learning?
Primeiramente, para que tudo fique mais claro, vamos entender o que são esses dois conceitos e como eles se relacionam.
Inteligência Artificial
Inteligência Artificial, muitas vezes abreviada apenas para IA ou AI (da expressão em inglês Artificial Intelligence), é uma divisão da ciência da computação que busca criar máquinas, robôs, algoritmos e softwares que apresentam comportamento inteligente. A ideia é tentar reproduzir a capacidade de raciocínio de um ser humano.
Em geral, um sistema baseado em IA funciona coletando uma grande quantidade de dados e analisando-os para encontrar padrões e tendências. Em seguida, ele é capaz de construir predições de forma automática e com grande velocidade.
Um bom exemplo de IA que segue essa linha é a função do Facebook de reconhecer pessoas nas fotos e sugerir marcações. As recomendações de produtos ou serviços feitos por sites como Amazon ou Google de acordo com compras ou pesquisas anteriores do usuário também são bons exemplos de aplicação de Inteligência Artificial.
O termo IA não é tão novo, já que a primeira conferência sobre o tema foi realizada em 1956 em Dartmouth, nos Estados Unidos. Nessa época, a expectativa é que se pudesse reproduzir fielmente a mente humana e, assim, seriam criadas supermáquinas dignas de Hollywood.
No entanto, precisamos dizer que os exterminadores do futuro e robôs indistinguíveis de um ser humano não passam de ficção — pelo menos por enquanto. Na vida real, as aplicações de IA ainda não evoluíram a esse ponto e, normalmente, o software ou máquina consegue realizar um número limitado de ações.
Machine Learning
Já o Machine Learning (ML) ou, em português, aprendizado de máquina, é uma das áreas da IA. Como o nome sugere, ML é a parte da Inteligência Artificial que cuida dessa capacidade de aprender da máquina. O objetivo é que os softwares consigam desenvolver atividades sem que sejam programados especificamente para aquilo.
Um bom exemplo de ML são os carros autônomos que estão sendo desenvolvidos. Outra aplicação, e que você provavelmente utiliza, é o teclado preditivo do celular: ele recolhe informações sobre combinações de palavras que você usa e faz sugestões enquanto você digita. Ou seja, ele aprende sobre o seu jeito de escrever mensagens.
Tanto ML quanto IA têm ganhado destaque nos últimos tempos devido, principalmente, ao aumento do número de dados disponíveis e, claro, da evolução da capacidade de processamento dos computadores e de outros dispositivos.
Com esses avanços, as tecnologias de ML e IA estão em rápido desenvolvimento e, na opinião de algumas pessoas, aquela visão futurística da Inteligência Artificial poderá ser alcançada em breve.
Se essas previsões estão certas, nós ainda não sabemos. O fato é que IA e ML estão mesmo transformando negócios, relações de trabalho e o dia a dia das pessoas.
Quais são suas vantagens?
Inteligência Artificial e Machine Learning não estão em voga sem motivos. Essas tecnologias podem trazer vantagens para as empresas que as utilizarem, tais como:
Automação
A mais óbvia vantagem da IA é a possibilidade de automatizar processos e decisões. Imagine que você queira entrar em contato com seu banco para tirar uma dúvida, mas não quer ter que perder seu tempo esperando a disponibilidade de um atendente telefônico ou, pior, indo até uma agência.
Graças à inteligência artificial, seu banco pode disponibilizar um atendimento automatizado com o qual você poderá resolver grande das suas necessidades. Os chatbots— sistemas de comunicação automatizada — são outro bom exemplo de IA.
Nem todos eles são dotados de inteligência artificial, mas os que são conseguem realizar um número maior de tarefas e são capazes de processar a linguagem de uma maneira mais natural.
Enfim, a automação baseada em Inteligência Artificial já chega a diversas empresas, sejam elas de pequenos portes, bancos e até mesmo grandes indústrias.
Agilidade
Vamos voltar ao exemplo do reconhecimento facial do Facebook nas suas fotos. Imagine que um ser humano precisasse observar as suas postagens anteriores para identificar os amigos que você já marcou e, então, decidir quem são as pessoas na foto recém-postada.
Isso certamente levaria algum tempo, não é mesmo? Mas para o computador, a tarefa é feita quase que instantaneamente.
Esse exemplo pode ser transportado para outras ações cotidianas. Uma vez que o software tenha dados para se apoiar, a capacidade de processamento dele é infinitamente maior que a de um ser humano e a Inteligência Artificial resulta em mais agilidade.
Precisão
Há quem se preocupe com os possíveis erros gerados por erros das máquinas. Essa é, certamente, uma preocupação válida, mas os resultados têm mostrado que máquinas baseadas em IA conseguem realizar tarefas com precisão superior à dos seres humanos.
É claro que essa afirmação não vale para todas as tarefas. Ainda existem muitas funções as quais um ser humano é o único capaz de realizar, mas, em muitas outras, as máquinas já se tornaram extremamente confiáveis.
É o caso, por exemplo, de um software da Google que conseguiu analisar imagens de exames e detectar câncer com mais precisão que os médicos. A ideia, aqui, não é substituir os médicos, mas atuar junto a eles para otimizar o trabalho.
Possibilidade de reduzir custos
Outra informação difundida entre a maioria das pessoas em relação a IA e ML diz respeito aos supostos custos elevados dessas tecnologias. É claro que muitas aplicações são novidades e podem, sim, ter um custo de investimento alto. Porém, também existe outro lado dessa história.
Primeiro, com o desenvolvimento da tecnologia e com mais empresas atuando nesse ramo, a tendência é que ela se torne mais acessível. Além disso, muitas das aplicações desenvolvidas com IA são capazes de reduzir custos e desperdícios, compensando o investimento feito.
Por que utilizar seus recursos nas empresas?
Partindo para uma parte mais prática do mundo corporativo, vamos ver o que Inteligência Artificial e Machine Learning podem fazer pelos negócios.
Eliminação de tarefas repetitivas
Como já vimos, a automação se torna cada vez mais vantajosa com a IA. Pense em todas as atividades repetitivas que as suas equipes fazem. Desde elaborar relatórios e apresentações até computar impostos a serem pagos, diversas atividades repetitivas podem ser eliminadas.
Diminuição de erros
Seres humanos estão sujeitos a variações de humor, cansaço, tristeza etc. Por isso, enquanto os seres humanos tendem a cometer erros devido a distrações ou motivos externos, as máquinas não geram esse tipo de preocupação.
Contando que seus softwares sejam bem elaborados, a manutenção esteja em dia e que ela tenha os recursos necessários, como energia elétrica ou combustível, a máquina é capaz de trabalhar por mais horas por dia e entregar um padrão de qualidade constante.
Otimização de processos
As aplicações de IA para otimizar processos já fazem parte do cotidiano de muitas empresas.
Por exemplo, pode-se aplicar ML para avaliar a situação de uma máquina e detectar a necessidade de manutenção. Falhas durante o processo produtivo também podem ser encontradas e sinalizadas por softwares inteligentes.
Aumento de produtividade
Como consequência dessas três qualidades, podemos afirmar que o uso de IA e ML traz um aumento de produtividade para as empresas, de uma maneira geral. Com a sua equipe livre de tarefas repetitivas, sobrará mais tempo para executar ações que realmente trazem benefícios ao negócio.
Ao mesmo tempo, com menos erros e processos otimizados, a tendência é que sua empresa desperdice menos tempo e menos dinheiro, levando ao melhor aproveitamento dos recursos. Portanto, pode-se dizer que a Inteligência Artificial é uma grande amiga e provavelmente o futuro da produtividade.
Melhoria da experiência para o cliente
E não são apenas os empreendedores, gestores e colaboradores que sentem os benefícios do uso de IA nas empresas. A tecnologia também tem impacto direto no atendimento recebido pelos clientes e na maneira como eles verão a sua empresa.
Por exemplo, no caso do uso de chatbots, a melhoria da experiência do usuário ao entrar em contato com a sua empresa é incontestável, já que ele não precisa mais ficar esperando e pode ter acesso a um atendimento rápido e preciso.
Quais são os riscos?
Até agora, mostramos apenas os benefícios alcançados com o uso de IA e ML, mas é claro que nem tudo são flores.
O tema ainda está no início do seu desenvolvimento e existem alguns pontos a serem discutidos sobre essas tecnologias. Veja alguns riscos que estão sendo tratados atualmente.
Segurança de dados
A grande preocupação da maioria das pessoas talvez seja essa. Como fica a minha privacidade se as máquinas estão sabendo tudo sobre mim? O mesmo vale para as empresas, já que elas têm ainda mais dados que precisam ser mantidos confidenciais.
Nesse sentido, garantir a segurança e proteger as aplicações contra-ataques e uso indevido de dados é um dos maiores desafios durante o desenvolvimento de ferramentas usando Inteligência Artificial e Machine Learning.
Perda de personalidade
Outro ponto de atenção diz respeito ao receio de que as máquinas realizem o trabalho de seres humanos e que muitos serviços percam o aspecto pessoal.
Por exemplo, no caso do software usado para detectar câncer, alguns críticos apontaram a necessidade da presença do médico para comunicar a doença ao paciente.
Impactos sociais
O crescimento da automação e da IA também causa preocupação por parte de quem pode ter o seu emprego ameaçado pelo uso de robôs e outras máquinas. O impacto social da diminuição de postos de trabalho devido à popularização das máquinas sempre precisa ser levado em conta.
Em contrapartida, novas funções são criadas e a demanda por conhecimento nessa área é crescente. Ainda assim, essas mudanças exigem adaptação da nossa sociedade para lidar com esse novo cenário do mercado de trabalho.
Quais são os métodos de Machine Learning mais populares?
Existem 3 métodos populares para conduzir o processo de aprendizado das máquinas.
Aprendizado supervisionado
Nesse método, o algoritmo recebe uma série de dados conhecidos cujas saídas corretas também são conhecidas. São chamados de exemplos rotulados. Com base nesses exemplos, o programa busca criar relações semelhantes e prever o resultado de outras entradas.
Esse método do ML é usado em aplicações em que existe um histórico de dados que podem ser usados para prever os acontecimentos futuros. Ele pode ser empregado, por exemplo, para detectar transações fraudulentas com cartões de crédito.
Aprendizado não supervisionado
No aprendizado não supervisionado, não existem repostas certas, isto é, ainda não se tem um conjunto de entradas e saídas. O objetivo do algoritmo é justamente encontrar padrões de semelhança entre os dados.
Por exemplo, ele pode ser usado para detectar um grupo de clientes que têm características semelhantes. Ele também é usado para fazer recomendações de produtos, filmes ou músicas baseadas nas escolhas anteriores ou para detectar valores discrepantes em um grupo de números.
Aprendizado por reforço
O último método é chamado de aprendizado por reforço. Nele, o algoritmo usa tentativa e erro para descobrir quais ações trazem uma recompensa maior. O dispositivo em questão interage com o ambiente e, para cada ação, é gerado um feedback para o programa, que pode ser positivo ou negativo.
O objetivo é que, com o tempo, o dispositivo aprenda a escolher ações que trazem a maior recompensa possível. Esse tipo de ML é geralmente usado em jogos e em robótica.
Quais são as principais técnicas de Inteligência Artificial?
Não é apenas em Machine Learning que várias técnicas podem ser usadas. A Inteligência Artificial em si também tem mais de um método.
A primeira técnica você já conhece: é o próprio Machine Learning. Mas também há outras técnicas para desenvolver IA. Conheça cada uma delas!
Deep Learning
O termo, que poderia ser traduzido como “Aprendizado Profundo”, se baseia em uma técnica conhecida como redes neurais. Essas redes buscam reproduzir no computador o funcionamento dos neurônios humanos. Basicamente, existem portas lógicas interligadas e conectadas a um algoritmo.
Para cada entrada, as portas fornecem uma resposta. Toda vez que a resposta está correta, aquela porta “ganha pontos” e fica mais forte. A lógica é que, com o tempo, a rede neural aprenda e acerte cada vez mais.
O Deep Learning é usado principalmente para sistemas de reconhecimento e leitura de imagem. A grande desvantagem desse método é que, no início, ele pode cometer muitos erros até chegar a um nível aceitável de inteligência.
Smart Data Discovery
Considerado o futuro do Business Intelligence, o Smart Data Discovery define uma metodologia de IA em que o programa é usado para entender todos os dados disponíveis e gerar relatórios automaticamente.
Além da automação, usar a IA para analisar dados do negócio eliminaria a principal fonte de erros das análises atuais: o usuário humano, que tem sua própria visão e costuma deixar seu ponto de vista influenciar em suas conclusões. Com o Smart Data Discovery, ao contrário, os relatórios são fruto de nada mais do que dados concretos.
Análise Preditiva
O modelo preditivo de IA consiste em fornecer ao algoritmo uma série de variáveis que estão associadas a um evento e podem indicar a possibilidade que ele aconteça. Em linhas gerais, essa técnica de IA está baseada em estatística e probabilidade.
Por exemplo, se um banco quiser decidir sobre aprovar o aumento do seu limite do cartão ou do cheque especial, pode usar as informações históricas sobre seus pagamentos e recebimentos para descobrir se você é um bom ou mau pagador.
Dessa maneira, baseando-se em seu histórico de crédito, a análise preditiva determina a probabilidade de você pagar suas contas no futuro.
Como funciona na prática a IA nas empresas?
Agora que você conheceu alguns conceitos técnicos em relação à IA, chegou a hora de ver, na prática, o que pode ser feito com essa tecnologia. Conheça algumas aplicações reais da Inteligência Artificial nas empresas!
Atendimento ao cliente
Os chatbots são um grande exemplo de aplicação de IA no atendimento ao cliente. Em especial, os chamados chatbots humanizados são capazes de melhorar consideravelmente a relação entre empresa e clientes. Outras aplicações incluem:
- uso de histórico de resolução de casos antigos para solucionar casos atuais no atendimento automático;
- auxílio para os atendentes humanos encontrarem a melhor solução, com base em situações anteriores;
- classificação automática de casos de atendimento, encaminhando-os para o atendente mais qualificado.
Marketing
O marketing e a automação dele também se beneficiam da Inteligência Artificial em tarefas como:
- segmentação da base de contatos;
- definição de melhores parâmetros de campanhas, tais como horário de envio de e-mail, tipo de título ou de imagem etc.;
- previsões sobre o rumo do mercado, sobre a chance de conversão de um lead e até da taxa de abertura de uma campanha de e-mail marketing;
- produção e envio de conteúdo personalizado.
Vendas
Nas vendas, a Inteligência Artificial pode ajudar em vários aspectos:
- identificar o momento ideal para fazer a transição entre a equipe de marketing e o time de vendas, entregando leads realmente qualificados;
- registrar dados dos clientes e otimizar o uso de ferramentas de CRM (Customer Relationship Manager);
- scoring de leads e classificação quanto à probabilidade de realizar uma compra;
- alertas sobre o momento certo de agir, seja para entrar em contato com um lead e marcar uma reunião, oferecer um produto ou serviço adicional, disponibilizar um desconto e assim por diante.
Detecção de fraudes
Esse já é um uso bastante comum da Inteligência Artificial nas empresas, especialmente aquelas do setor financeiro. Os algoritmos são usados para analisar as transações e detectar o risco de cada uma, classificando-o entre baixo, médio e alto.
Talvez você já tenha passado ou conheça alguém que passou por uma situação em que realizou alguma transação incomum e recebeu uma ligação do banco para confirmar se foi mesmo o responsável pela movimentação. É provável que o software responsável por alertar o banco tenha algum tipo de IA.
Manutenção e previsão de falhas em equipamentos
As indústrias que têm máquinas e equipamentos também estão descobrindo as vantagens do uso de IA para auxiliar em tarefas de manutenção. Já é possível obter softwares capazes de analisar o estado da máquina, detectar e alertar sobre a necessidade de uma intervenção preventiva.
Enfim, como já falamos, a IA está em plena evolução e nós ainda não sabemos qual o limite para ela. Desde o Business Intelligence até a manutenção de máquinas, passando pelas vendas e atendimento ao cliente, muitos setores de uma empresa podem se beneficiar dela.
Tecnologias como Inteligência Artificial e Machine Learning visam reproduzir a capacidade de pensamento dos seres humanos e criar máquinas com potencial para analisar dados, aprender, fazer previsões e tomar decisões.
Parte do que se vê sobre o assunto ainda são mitos gerados pelo cinema ou expectativas irreais. A verdade é que ML e IA ainda têm muito espaço para serem desenvolvidas e as máquinas, atualmente, não são uma ameaça para os seres humanos.
Apesar de não serem capazes de substituir os seres humanos, computadores, robôs e softwares dotados de IA são plenamente capazes de facilitar as nossas vidas em muitos aspectos. Portanto, a Inteligência Artificial e Machine Learning podem e devem ser vistas como grandes aliadas dos negócios e das pessoas.
Se você quer melhorar seu atendimento, otimizar as vendas e aproveitar melhor a equipe de marketing, talvez seja a hora de começar a utilizar a IA em seu negócio.
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