A transformação digital acelerou muito as organizações. E muitos conceitos surgem assim, como machine learning e inteligência artificial, que são tecnologias diferentes. Os gerentes de TI que buscam constantemente a excelência precisam atualizar continuamente seus conhecimentos e dominar cada vez mais esses tópicos.
O que é machine learning?
Aprendizado de máquina significa aprendizado de máquina. O objetivo dessa tecnologia é desenvolver aplicativos que tenham o potencial de identificar modos de operação simples ou complexos, mesmo em grande número, e construir modelos baseados em comportamento. Por meio de algoritmos, a tecnologia coleta dados, estuda operações e nesse aprendizado determina os melhores métodos de resposta e previsão de processos. Entre as principais funções, destacamos:
- reconhecimento facial;
- aprender e reconhecer diferentes idiomas;
- diagnóstico médico.
O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial ou IA (inteligência artificial) desempenha um papel no desenvolvimento dessas máquinas e sistemas. Em outras palavras, o objetivo é criar “dispositivos que possam pensar” e tomar decisões sem intervenção humana.
Desta forma, a funcionalidade da máquina evolui da simples execução de tarefas e rotinas de forma mais rápida e eficiente para interagir com a possibilidade de reconhecer o modo de resposta ideal. Portanto, as principais diferenças entre essas máquinas e os equipamentos convencionais são:
- o potencial para explicar cenários e situações;
- Análise do comportamento;
- Previsibilidade da ação.
Por que essas tecnologias são fundamentais para os negócios?
Não muito tempo atrás, a automação de processos se tornou uma vantagem competitiva para muitas organizações. Hoje, a automação tem que ser inteligente. Aqui vem a mentalidade. Em outras palavras, não basta apenas aplicar a tecnologia para acelerar e dimensionar seus negócios.
A diferença é que essas máquinas são capazes de prever um leque de possibilidades e atuar estrategicamente com base nos objetivos de negócio e na estratégia de crescimento da empresa.
Engineering é especialista em IA e APIs, ajudando executivos a tornar seus negócios orientados por dados e focados em estratégias de tecnologia de IA. Nossas aplicações incluem:
- Automação de atividades humanas, como fala, som, imagem e reconhecimento facial;
- interagir com os usuários por meio de bots;
- Otimizar o uso de ativos para manutenção preditiva, fluxo de tráfego e planejamento logístico;
- Análise comportamental e propensão de compra guiada em aplicações de precificação dinâmica.
Quais as diferenças e semelhanças entre machine learning e inteligência artificial?
Existem diferenças importantes entre essas duas inteligências, mas elas estão essencialmente no entendimento, pois podem ser combinadas para oferecer o melhor serviço aos clientes. A inteligência artificial é responsável pela capacidade das máquinas de realizar tarefas semelhantes ao comportamento humano, enquanto o aprendizado de máquina busca aprender de forma semelhante ao raciocínio humano.
A partir de agora, veremos algumas possibilidades de aplicação para entender essas diferenças.
Uso de Algoritmos
O uso de algoritmos em inteligência artificial tem a capacidade de escrutinar grandes quantidades de dados para prever o comportamento. Com o aprendizado de máquina, os dados podem ser analisados por algoritmos e os processos podem ser continuamente aprimorados para tornar o negócio mais eficaz.
Dessa forma, os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de coletar dados, aprender com eles e realizar ou prever ações sobre eles. Entender a tecnologia é um segmento da inteligência artificial que potencializa sua aplicação neste momento.
Aplicações
As aplicações de IA surgem em diferentes contextos. Por exemplo, processamento neural, uso de chatbots para atendimento ao cliente, implementação de robótica para melhorar os processos e muito mais.
O aprendizado de máquina, por outro lado, atua especialmente no comportamento. Com isso, permite uma série de recursos especiais de natureza analítica, como reconhecimento facial, previsibilidade de ações e até mesmo possível insatisfação do cliente.
Tomada de decisão
O aprendizado de máquina e a inteligência artificial podem se complementar para melhorar os processos de tomada de decisão dos gerentes em particular. No entanto, há uma diferença sutil entre os dois conceitos neste ponto.
A IA é frequentemente a tecnologia inicial para melhorar o processo de tomada de decisão. O aprendizado de máquina, por outro lado, melhora esse processo analítico e amplia o leque de possibilidades para os gestores.
Comunicação
Em todos os pontos mencionados, você pode ver que machine learning e inteligência artificial podem se complementar, a primeira é a tecnologia da segunda. Na comunicação, isso não é exceção.
Nesse sentido, o aprendizado de máquina pode ajudar a melhorar o entendimento das interações do cliente e prever desejos de compra e até mesmo propensões. A inteligência ajuda os profissionais de marketing a entender a liderança e construir estratégias mais confiantes.
Análise de dados
Um ponto importante da combinação das duas técnicas é a possibilidade de análises de dados mais precisas e robustas. O comportamento da máquina se adaptará aos desejos do cliente e mostrará cenários mais próximos das expectativas do cliente.
Nesse sentido, a combinação dessas duas inteligências ajuda a gerar novas oportunidades, adquirir novos leads, aumentar as vendas, entre outras possibilidades.
Como machine learning e inteligência artificial podem auxiliar seu negócio?
No contexto da transformação digital, essas tecnologias ganharam um destaque central por causa do potencial que elas podem proporcionar para a evolução do negócio.
A gestão orientada a dados é um dos principais pilares que norteiam o novo modelo de gestão. Não apenas a tecnologia, mas até mesmo aspectos legislativos (como o surgimento da LGPD) estão levando as empresas a priorizar dados e informações para proteger, analisar, gerar e prever cenários para desenvolver expertises como:
- novas estratégias de negócios;
- o processo de tomada de decisão;
- análises preditivas;
- insights;
- monitoramento.
Percebeu como as diferenças entre essas duas tecnologias não são tão complexas? É importante fazer como você: estar em constantes pesquisas e estudos para manter a capacidade técnica em dia.
