Aposto que você já ouviu, mais de uma vez até, estas duas expressões: inteligência artificial e machine learning. Mas qual é o significado que elas carregam e, principalmente, como elas podem beneficiar a sua marca?
Já adianto que ambas as tecnologias facilitam e aprimoram, dentre outros processos, a análise dos dados empresariais e a jornada de compra do cliente.
Vamos explorar o universo da inteligência artificial e machine learning juntos? Então, acompanhe a leitura deste guia, amigo leitor!
Inteligência artificial: o que é?
A inteligência artificial (IA) pode ser definida de uma maneira simples e direta. Trata-se da capacidade de dispositivos eletrônicos funcionarem de maneira semelhante à inteligência humana.
Isso envolve tomadas de atitudes, resolução de problemas e identificação de variáveis em uma situação.
A lógica por trás dessas ações que a inteligência artificial é capaz de desenvolver refere-se ao treinamento pelo qual ela passa para absorver uma quantidade significativa de dados, buscando, a partir deles, estabelecer padrões e fazer associações.
Uma vez processadas essas informações, a IA consegue prever eventos futuros e, dessa forma, ajudar na tomada de decisões.
Se, até pouco tempo atrás, a inteligência artificial soava como parte de um roteiro de filme de ficção, hoje ela é uma realidade.
Realidade essa que faz parte do nosso cotidiano: seja no algoritmo de recomendação de conteúdos das redes sociais e das plataformas de streaming, no comportamento das assistentes de voz (Siri e Alexa, por exemplo) e até no reconhecimento facial do nosso celular.
Como tudo tem um lado bom e um lado ruim, com a IA não poderia ser diferente: ela inspira cuidados também.
Isso porque essa tecnologia contribui com a disseminação de fake news e com a aplicação de golpes virtuais.
Vale destacar que a inteligência artificial está ligada à robótica, ao machine learning (aprendizagem de máquina), ao reconhecimento facial e de voz, dentre outras tecnologias.
E machine learning, o que é?
O machine learning (ML) — “aprendizado de máquina” em português — é uma área da inteligência artificial que desenvolve possibilidades de criar algoritmos para ensinar uma máquina a desempenhar tarefas.
Assim, espera-se que as decisões tomadas pelas máquinas sejam baseadas no aprendizado com dados e na identificação de padrões com o mínimo de (ou sem nenhuma) interferência humana.
O objetivo primordial dos programadores por trás do machine learning é criar sistemas que, uma vez expostos a novos dados, são capazes de se adaptarem a eles de maneira independente.
O machine learning tem várias aplicações para lá de especiais. Uma delas é quando os cientistas de dados, por exemplo, podem treinar um aplicativo médico para diagnosticar câncer a partir de imagens de raio X.
Isso é possível graças ao armazenamento de milhões de imagens digitalizadas e os respectivos diagnósticos.
Outras importantes aplicações do machine learning são:
- Coleta e análise de dados;
- Detecção de spam;
- Organização de informações;
- Reconhecimento biométrico;
- Sistema de vigilância;
- Robôs e veículos autônomos.
Como usar inteligência artificial e machine learning na sua empresa?
Será que a inteligência artificial vai roubar o meu emprego? Muitos e muitos profissionais já (se) fizeram essa pergunta.
O pesquisador da UnB, Pedro Albuquerque, que estuda efeitos da automatização no mercado de trabalho, acredita que não haverá eliminação maciça de vagas de emprego nem desaparecimento de profissões, como mostra matéria do site O Dia.
O estudioso crê que as ferramentas de IA irão abocanhar as tarefas repetitivas, deixando aos recursos humanos as funções de coordenação e criação, por exemplo.
Confira, abaixo, de que forma a inteligência artificial e o machine learning podem beneficiar a rotina da sua empresa.
Otimizando a análise de dados
As empresas estão expostas a uma quantidade imensurável de dados diariamente. Usá-los de forma segura, considerando a legislação, requer esforços que vão além do que a capacidade humana suporta.
Isso porque qualquer falha nos processos de análise de dados compromete o resultado esperado dessa avaliação.
Somente com a ajuda de ferramentas de inteligência artificial é que se consegue extrair o máximo de valor da análise de dados.
Afinal, um software com IA é capaz de analisar automaticamente os dados de qualquer setor, arrancando deles informações valiosas.
Ao analisar dados de clientes com o auxílio da inteligência artificial, por exemplo, fica mais fácil desenvolver produtos que terão maior aceitação entre o público e melhorar o desempenho do time.
Oferecendo um atendimento de excelência ao cliente
Inteligência artificial e machine learning são tecnologias que permitem oferecer um suporte de qualidade aos clientes, 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Os chatbots, por exemplo, utilizam a inteligência artificial — e, com isso, conseguem compreender a linguagem humana — para acelerar o atendimento de solicitações.
Dessa forma, evitam-se as filas de atendimentos em diferentes setores da empresa, pois os chatbots são capazes de: desenvolver conversas simples, resolver questões mais frequentes e até dar respostas mais personalizadas aos usuários.
Essas ações, além de aumentar a capacidade de atender mais clientes, diminuem os custos e aprimoram a eficiência do negócio, isso sem depender de agentes humanos para resolver grande parte dos problemas relacionados ao público consumidor da marca.
Uma pergunta que você pode estar se fazendo é “como a inteligência artificial e o machine learning atuam no atendimento ao cliente”?
Ambos podem ser integrados a sistemas de comunicação, como WhatsApp, Facebook e chat do site da marca e, a partir daí, o chatbot com inteligência artificial consegue:
- Receber as informações dos clientes;
- Analisar esses dados;
- Buscar a melhor resposta;
- Tomar decisões;
- Oferecer efetivamente uma resposta;
- Aprender em cada interação.
Das vantagens que o dueto inteligência artificial e machine learning traz ao atendimento ao cliente, destacamos:
- Torna o atendimento escalável;
- Dá mais suporte aos canais onde os clientes estão;
- Promove a experiência omnichannel;
- Permite a integração de dados, o que facilita o entendimento das reais necessidades dos clientes.
Fazendo previsão de demanda
O machine learning possibilita fazer previsões do comportamento humano em diferentes situações. Com isso, as campanhas de marketing podem focar no que esse prognóstico apontar.
Além do setor do marketing, com essa predição, os líderes passam a enxergar melhor os caminhos que a empresa deve seguir para alcançar os resultados esperados das estratégias adotadas.
A previsão de demandas é facilitada pela inteligência artificial à medida que:
- Por meio do machine learning, consegue identificar percursos com trânsito menos intenso de forma que um produto chegue ao destinatário em menos tempo e gastando menos combustível;
- Faz interpretação aprofundada de dados, identificando padrões de consumo e formulando novos insights para desenvolver produtos e serviços;
- Interpreta dados em tempo real, minimizando um pouco o peso da ideia de que “o mercado é imprevisível;
- Otimiza a gestão do estoque, prevendo demandas específicas por produtos específicos em determinados períodos.
Assim, a empresa tende a adquirir uma quantidade de produtos ideal para atender a real demanda do público.
Realizando manutenção preditiva
A manutenção preditiva é o acompanhamento periódico de máquinas e equipamentos através de dados coletados por inspeções.
E por que a manutenção preditiva é importante? Porque, dentre outras vantagens, ela permite identificar o tempo de vida útil dos componentes de máquinas e equipamentos.
Além disso, ela mostra as condições para que esse tempo de vida seja bem-aproveitado. Dessa forma, o maquinário de fábricas mais modernas pode ter uma expectativa de vida maior.
E como a inteligência artificial atua na manutenção preditiva? Através de algoritmos monitorados, a IA consegue prever falhas comparando dados históricos com informações geradas em tempo real.
Na verdade é o machine learning que entra em ação aqui. Os computadores, sem necessariamente serem programados, conseguem fazer o monitoramento e a descoberta de indícios de falhas que podem acontecer futuramente.
Para finalizar este tópico, destacamos os principais objetivos da manutenção preditiva. São eles:
- Aproveitar o máximo de vida útil dos componentes de um equipamento e do próprio equipamento como um todo;
- Antecipar-se à necessidade de manutenção em peças e componentes específicos de um equipamento ou uma máquina;
- Otimizar processos através da inovação;
- Eliminar a necessidade de desmontar máquinas e equipamentos para inspeção;
- Minimizar as emergências prejudiciais.
Garantindo mecanismos de segurança mais eficientes
A IA, por meio de redes neurais artificiais, é capaz de detectar padrões anômalos e fraudes em qualquer tipo de transação.
A partir dessa ação, a inteligência artificial passa a tomar decisões seguras para proteger as informações da empresa.
O bônus da inteligência artificial é que ela não atua apenas de maneira reativa contra ameaças. Essa tecnologia age na prevenção de ataques cibernéticos ao emitir alertas sobre as áreas mais vulneráveis a esses ataques.
A combinação inteligência artificial e machine learning não poderia ficar de fora da proteção dos dados da empresa.
Com a utilização do machine learning, a identificação de vulnerabilidades nos mecanismos de proteção é aperfeiçoada, devido à capacidade de o ML reconhecer informações mais complexas.
A IA consegue ainda analisar novos tipos de ataques que têm se mostrado bem-sucedidos e evitar novos incidentes semelhantes.
A inteligência artificial atua ainda no âmbito físico-digital. Ela é aplicada na interpretação de câmeras de trânsito com o intuito de ajudar quem está por trás do controle de tráfego a tomar decisões que melhorem o fluxo de veículos e pedestres nas vias.
Outro impacto da IA é na elucidação de crimes. Isso porque, ao fazer reconhecimento facial de imagens de câmera de segurança, por exemplo, ela contribui com o reconhecimento e o rastreamento de infratores.
Aprimorando as vendas
Na jornada do cliente, a inteligência artificial identifica todos os pontos de contato dos consumidores com a marca, consegue entender as dores desse público e rastrear a posição que ele ocupa no funil de vendas.
Isso tudo não só facilita as vendas como também contribui com a fidelização dos clientes.
Uma excelente opção para aprimorar o processo de vendas é apostar no User Research, que pode ser traduzido como “pesquisa da experiência do usuário”.
Por meio dela, é possível transformar as dores dos clientes e leads em oportunidades de desenvolver produtos e serviços com diferencial competitivo.
Dos benefícios que a inteligência artificial traz para as vendas, destacamos:
- Uso mais inteligente de dados;
- Automação de processos repetitivos, o que torna o atendimento mais ágil e possibilita que a equipe de vendas entenda melhor a real necessidade do cliente;
- Redução de custos;
- Diminuição de gaps;
- Agilidade na criação e no oferecimento de soluções;
- Possibilidade de oferecer experiência mais personalizada ao cliente.
Praticando o cross-selling e up-selling
O machine learning facilita, e muito, a prática do cross-selling e up-selling, o que alavanca o caixa da empresa.
Essas práticas são baseadas naquilo que os clientes estão comprando, e o ML consegue cruzar dados e analisá-los identificando o que pode ser oferecido ao cliente para resolver alguma dor.
É importante destacar que o machine learning, a partir do histórico de clientes, não faz recomendações óbvias de produtos extras a esse público consumidor.
Por exemplo, se um cliente comprar fraldas, o sistema não irá lhe oferecer lenço umedecido nem chupeta, mas vinho.
Afinal, mães e pais de bebês estão sempre alertas aos seus filhos e, em algum momento, vão precisar relaxar. E um vinho é uma boa oportunidade para proporcionar esse relaxamento.
As oportunidades de cross-selling e up-selling aumentam com o uso do machine learning, porque os bots coletam dados dos clientes de forma a oferecer produtos que casam com o perfil de cada um, e não itens genéricos.
A vantagem disso é o consumidor não se sentir tão pressionado por atendente humano, em uma compra presencial, a levar produtos que não deseja no momento da compra.
A inteligência artificial na nossa rotina
Inteligência artificial e machine learning não estão restritos ao universo corporativo. Quer ver só como eles estão muito presentes na nossa rotina?
O streaming — Netflix e Spotify, por exemplo — usam o machine learning para recomendar conteúdo e montar playlist de música ou catálogo de filme conforme as preferências do usuário.
O Uber é outro exemplo que usa a IA em suas operações. Graças ao machine learning, o app avisa o tempo estimado de chegada do motorista (e ao destino final também).
Outra vantagem do machine learning no Uber é que a tecnologia bloqueia viagens consideradas potencialmente mais arriscadas.
O Google Tradutor é outra ferramenta que, por meio do machine learning, aprende com as buscas dos usuários. Atualmente o Google Tradutor consegue traduzir textos contidos em imagens através das câmeras de celular.
Inteligência artificial e machine learning têm um alcance maior do que a gente imagina. E as postagens sobre o assunto acompanham essa proporção. Por isso, convidamos você a ler um conteúdo que vem para somar ao que abordamos neste guia: melhoria contínua.