Machine Learning e Inteligência Artificial: entenda a relação e a importância dos dois

Quando falamos sobre inteligência artificial muitos acreditam que é algo novo, porém, ele já existe a mais de 60 anos, onde foi criado no ano de 1956. No entanto, o conceito era diferente do que entendemos atualmente. Foi somente nos anos seguintes, com o desenvolvimento tecnológico, que houve uma maior exploração e utilização da inteligência artificial em diversos contextos. Hoje em dia, temos acesso à inteligência artificial literalmente na palma das nossas mãos.

Sua responsabilidade é pelo desenvolvimento de muitas tecnologias, que em muitos casos são confundidas com ela, por exemplo, temos o caso do Machine Learning. Você deve estar se perguntando qual é a diferença entre IA e Machine Learning? Neste texto iremos apresentar a você o que cada um deles é, e quais são as suas diferenças. 

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial é uma subárea da Ciência da Computação que se refere à habilidade de uma máquina em imitar e desempenhar tarefas que geralmente são realizadas por seres humanos. Sistemas baseados nessa tecnologia podem ser projetados para executar desde tarefas manuais simples até resolver demandas complexas, prever comportamentos de clientes, tomar decisões com base em situações passadas e fazer prognósticos precisos sobre decisões futuras. Para diferenciar a Inteligência Artificial, o Aprendizado de Máquina e o Aprendizado Profundo, é importante salientar que o primeiro termo é mais amplo e abrange os demais. Em resumo, quando um computador executa tarefas com base em um conjunto de regras programadas, os algoritmos, ele está usando a Inteligência Artificial.

Na área de atendimento ao cliente, a IA pode ajudar a preencher lacunas na organização, pois consegue identificar padrões que podem passar despercebidos pelos humanos e automatizar processos. O uso dessa tecnologia é bem aceito pelas pessoas, como mostrou o Relatório de Experiência do Cliente de 2020 da Zendesk, que revelou que os consumidores, principalmente os mais jovens, estão abertos à IA, desde que ela resolva seus problemas com rapidez e eficiência. Equipes de alto desempenho são duas vezes mais propensas a utilizar a Inteligência Artificial para evitar tickets, reduzir o tempo gasto pelos agentes para solucionar demandas e interagir com os clientes de forma eficaz.

Além do setor de atendimento ao cliente, todos os setores têm um grande potencial para atingir excelentes resultados com o uso da IA. Um levantamento feito pelo World Economic Forum em 2020 apontou que a contribuição dos diferentes tipos de Inteligência Artificial para o mundo será de mais de 15 trilhões de dólares até 2030, representando 26% do PIB global. Todas as grandes indústrias, incluindo saúde, educação, transporte, varejo, comunicações e agricultura, têm caminhos claros para a IA fazer uma grande diferença.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial que permite que um programa aprenda e melhore seu desempenho por conta própria, sem intervenções humanas. Ele pode ser descrito como um motor para a IA usando conceitos como big data para aplicar suas técnicas. Com um poderoso processamento de dados e algoritmos complexos, essa tecnologia pode coletar, interpretar e automatizar tarefas de maneira eficiente e automatizada.

A implementação do Machine Learning pode ter um grande impacto nos resultados de uma empresa, enquanto a sua não utilização pode resultar em perda de tempo e oportunidades. Uma pesquisa mostrou que cerca de 12,5% do tempo de uma equipe é desperdiçado na coleta de dados, equivalente a cinco horas por semana.

Pesquisas revelam que a adoção do machine learning tem potencial para aumentar a produtividade, reduzir custos e melhorar a qualidade da coleta de informações. De acordo com uma pesquisa da Refinitiv, 48% dos entrevistados adotam o ML para aumentar a velocidade dos processos, 50% para reduzir custos e 60% para melhorar a qualidade das informações coletadas. Outra pesquisa conduzida pelo MYSQL mostra que 65% das empresas que planejam adotar o machine learning acreditam que essa tecnologia pode ajudar em suas tomadas de decisões, enquanto 74% consideram que o ML e a IA são transformadores no setor empresarial.

Qual a relação entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Mesmo com tudo explicado, ainda existem dúvidas em relação às duas, e uma delas é que se o Machine é o mesmo que Inteligência Artificial, a resposta é sim e não também. Sim, porque ele é um subconjunto da IA, porém ao mesmo tempo não porque a Inteligência Artificial engloba todo o campo de estudo, do que apenas aprendizagem da máquina.

O machine learning é uma das aplicações práticas da inteligência artificial e acaba se referindo à habilidade das máquinas de aprender sem serem explicitamente programadas. Já a IA se refere à capacidade das máquinas de executar tarefas complexas, semelhantes às realizadas pelos seres humanos, consultando uma base de dados pré-configurada e repetindo padrões. Embora sejam diferentes, eles dois estão relacionados, uma vez que um depende do uso do outro.

Aplicações de Inteligência Artificial e Machine Learning nas empresas

Para que você consiga entender melhor cada uma delas, iremos te mostrar exemplos em que cada uma das tecnologias se aplica:

2 exemplos de inteligência artificial e suas aplicabilidades

Big Data

A tecnologia de Big Data é capaz de unir dados provenientes de diversas fontes, assim, produzir informações precisas, análises que identificam padrões, semelhanças e tendências, resultando em insights valiosos que auxiliam na tomada de decisões importantes. A interpretação desses dados representa uma enorme oportunidade para diversas áreas, não só para compreender melhor o grande volume de informações disponíveis, mas também para realizar diagnósticos precisos. Por meio dessa tecnologia, as empresas podem entender o comportamento de seus clientes, atendendo às suas necessidades e desejos, o que é essencial para oferecer uma experiência excelente e melhorar a satisfação do consumidor. Além disso, o Big Data permite cruzar informações sobre hábitos de compra, possibilitando a criação de promoções e condições personalizadas e precisas.

Chatbots

São programas capazes de realizar conversas com seus usuários, onde oferecem atendimento ao cliente em diversas plataformas, como por exemplo sites e aplicativos. Segundo uma pesquisa realizada pela SurveyMonkey, os chatbots apresentam diversas vantagens e funcionalidades, sendo a mais apreciada a sua disponibilidade 24 horas por dia, durante sete dias da semana. Essa tecnologia é capaz de tirar dúvidas, fazer sugestões e interagir de forma natural com os usuários.

2 exemplos de machine learning importantes para conhecer

Reconhecimento facial

A tecnologia de reconhecimento facial utiliza algoritmos específicos de aprendizado de máquina para identificar a estrutura de todos os pontos do rosto. Um artigo divulgado na PR Newswire relatou que a rede de restaurantes CaliBurger, uma marca renomada nos Estados Unidos, aprimorou o seu programa de fidelidade com o auxílio do reconhecimento facial baseado em ML. Para alcançar esse objetivo, a empresa instalou um software em vários pontos de venda, o que permitiu que o sistema identificasse as pessoas previamente cadastradas, revisasse seus históricos de consumo e, em segundos, sugerisse refeições com base em seus pedidos anteriores. O CEO do Kali Group, John Miller, afirmou que a tecnologia em breve poderá ser expandida, para permitir que os clientes usem o reconhecimento facial em vez dos meios de pagamento tradicionais. Ele também enfatizou que isso proporcionará uma experiência ainda mais personalizada aos clientes, o que aumentará ainda mais a sua fidelidade à marca.

Suporte ao cliente

No campo do atendimento ao cliente, assistentes virtuais e autoatendimento são dois exemplos de machine learning amplamente utilizados. Eles trazem benefícios significativos em várias situações, incluindo:

Experiência do cliente: o atendimento fica ainda mais ágil e disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana. Em casos mais complexos, os assistentes virtuais têm a capacidade de transferir a interação para um agente humano. Se o contato ocorrer fora do horário comercial, o sistema pode informar ao cliente que a empresa entrará em contato posteriormente.

Experiência dos atendentes: boas plataformas de atendimento reúnem todo o histórico do cliente em um único ambiente, o que ajuda muito os atendentes a entender o contexto do cliente. Isso melhora a produtividade e, consequentemente, a experiência do consumidor, que é atendido com mais agilidade e eficiência.

No texto podemos mostrar a você a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning e como elas podem ser importantes para a sua empresa.

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