A inteligência artificial torna possível que as máquinas aprendam através de experiências, se adequem a novas entradas de informações e realizem tarefas como os seres humanos.
Grande parte dos exemplos de inteligência artificial dos quais você ouviu falar, como computadores que jogam xadrez ou carros sem motoristas, dependem do processamento natural da linguagem e do chamado deep learning — aprendizagem profunda.
É por meio dessas tecnologias que os computadores são treinados para realizar tarefas específicas ao fazer o processamento de grandes quantidades de dados e ao reconhecer padrões nos mesmos. Para saber mais sobre o assunto, continue a leitura!
Histórico da inteligência artificial
A expressão inteligência artificial foi criada em 1956, mas se popularizou apenas nos dias de hoje, graças aos algoritmos avançados, aos crescentes volumes de dados disponíveis e às melhorias na capacidade e no armazenamento dos computadores.
Os primeiros estudos sobre este tema, nos anos 1950, focaram em temas como métodos simbólicos e a resolução de problemas.
Durante a década de 1960, houve um interesse do Departamento de Defesa dos EUA por este modelo de tecnologia. Então, o órgão iniciou o treinamento de computadores para copiar o raciocínio básico do ser humano.
A Defense Advanced Research Projects Agency —DARPA —, por exemplo, finalizou um projeto para mapeamento de ruas durante os anos 1970. Ela criou ainda, em 2003, assistentes pessoais inteligentes, semelhantes a Siri, Alexa ou Cortana, mas bem antes deles existirem.
Os primeiros trabalhos construíram o caminho para o raciocínio formal e a automação que é possível ver nos computadores dos dias de hoje.
Incluem-se ainda os sistemas de apoio à decisão e os inteligentes que fazem pesquisas. Eles podem ser construídos para expandir e complementar as capacidades dos seres humanos.
A inteligência artificial, hoje, ao contrário do que mostram os filmes e os livros de ficção científica, não se embasa em robôs quase humanos.
Ao invés disso, tem evoluído para ofertar diversos benefícios específicos para vários tipos de indústrias ou ramos de mercado.
Importância da inteligência artificial
Esta tecnologia está cada vez mais presente em nossa rotina, e por isso, existem diversos motivos pelos quais a inteligência artificial é importante para a humanidade.
Confira, abaixo, os 6 fatores que validam estas informações:
1. Automatização da aprendizagem repetitiva e da descoberta através de dados
A inteligência artificial não é semelhante à automação robótica, que é guiada por hardwares. Ao invés de automatizar as tarefas manuais, realiza as mais volumosas, frequentes e computadorizadas, de maneira confiável e descansada.
No entanto, para esta automação, ainda se faz necessária a interferência humana para a configuração dos sistemas e para realizar as perguntas corretas.
2. Adição de inteligência artificial em produtos já existentes
Em grande parte dos casos, a inteligência artificial não é anunciada como uma aplicação individual. Produtos que já utilizamos vão ser aprimorados com as funcionalidades, semelhante à como a Siri foi adicionada a produtos Apple.
Por exemplo, aparelhos inteligentes, automação, robôs e plataformas de conversa podem ser unidos a uma grande quantidade de dados para otimizar diversas tecnologias para o escritório e para a casa.
É beneficiado desde a análise de investimentos até a inteligência em segurança.
3. Adaptação através dos algoritmos de aprendizagem progressiva para que os próprios dados façam a programação
A inteligência artificial descobre regularidade nos dados e estruturas para que os algoritmos adquiram a capacidade de se tornar um predicador ou um classificador.
Sendo assim, o algoritmo pode ensinar a si próprio a jogar xadrez e pode se ensinar quais os produtos devem ser recomendados. Seus modelos vão se adaptando à medida que recebem mais dados.
Propagação retroativa é uma das técnicas de inteligência artificial. Ela possibilita que o modelo faça ajustes por meio do treinamento e da entrada de dados novos, quando uma primeira resposta não estiver correta.
4. Análise de mais dados com grande profundidade, utilizando as redes neurais que tenham várias camadas escondidas
Para se construir, por exemplo, um sistema que detectasse fraudes com quatro fases escondidas era praticamente impossível há alguns anos.
No entanto, tudo isso mudou com o Big Data e um grande poder computacional. É preciso muitos dados para fazer o treinamento de modelos de deep learning, pois eles aprendem com esses dados. Quanto mais informações forem inseridas neles, mais precisos se tornam.
5. Atingir uma precisão enorme e que era impossível anteriormente, através das redes neurais profundas
Vamos usar um exemplo. As interações com pesquisas do Google, com a Alexa e com o Google Fotos têm como base o deep learning. De tal forma que essas interações continuam a ficar mais precisas conforme são usadas.
Outro exemplo. No setor de Saúde, as técnicas de inteligência artificial baseadas em reconhecimento de objetos, deep learning e classificação de imagens já podem ser utilizadas para achar cânceres nas ressonâncias com a precisão igual a de radiologistas experientes.
6. Obtenção do máximo possível dos dados
Quando os algoritmos aprendem por si só, os dados podem se tornar uma propriedade intelectual.
Lembre-se que as respostas estão neles, só é preciso aplicar inteligência artificial para encontrá-las. Por isso, os dados são mais importantes do que nunca.
Sendo assim, podem criar vantagens competitivas. Quem tiver os melhores dados em uma indústria competitiva, mesmo que todos estiverem realizando técnicas parecidas, será o vencedor.
Usos atuais da inteligência artificial
Todas as indústrias têm uma alta demanda pelos benefícios e funcionalidades da inteligência artificial.
Principalmente os sistemas de perguntas e respostas que são usados nas pesquisas médicas, na assistência jurídica, nas notificações de risco e na busca de patentes.
Não só nos sistemas que citamos anteriormente mas também em outras áreas a inteligência artificial está sendo usada. Listamos algumas, abaixo.
Esportes
Utilizada na captura de imagens das partidas e na produção de relatórios para os treinadores sobre como organizar o jogo, incluindo estratégias de campo e otimização de posições.
Saúde
Quando a inteligência artificial é aplicada nesse setor pode resultar em personalização de medicamentos e de leituras de raio X.
Assistentes pessoais podem, ainda, atuar como cuidadores, lembrando os pacientes de tomar os remédios, comer alimentos saudáveis ou se exercitar.
Manufatura
A inteligência artificial analisa os dados da Internet das Coisas em fábricas, conforme são enviados, através de equipamentos que estejam conectados, para a prevenção de demandas e de carregamentos utilizando redes recorrentes, tipo de rede de deep learning usada em dados sequenciais.
Varejo
A inteligência artificial concede funcionalidades aos lojistas virtuais, como negociar os pagamentos com os clientes e oferecer recomendações personalizadas.
Softwares de gestão de estoque e os layouts de sites também são melhorados com o uso desta tecnologia.
Inteligência artificial e estratégias de marketing digital
Grande parte da utilização de Inteligência Artificial no marketing digital passa pelo Machine Learning, que é a habilidade de um sistema ou uma máquina aprender, sem ter a necessidade de uma programação.
Listamos, a seguir, algumas ações de Marketing que usam essas tecnologias:
1. Qualificação dos Leads
A mensuração das ações de marketing digital para o crescimento das receitas das empresas está cada vez mais rápida e precisa.
Entender o que mais gera MQLs (Marketing Qualified Leads) e SQLs (Sales Qualified Leads) é uma das aplicações que o Machine Learning oferece.
Nesse sentido, a união do Machine Learning com a inteligência artificial auxilia na qualificação das listas de prospects e clientes de maneira bem mais precisa, utilizando informações relevantes que estão disponíveis online. Com isso, as tecnologias podem criar um ICP (Ideal Customer Profile).
Então, a cada venda que é feita, as informações são atualizadas, causando a melhora do prognóstico de possíveis novas compras, e ajudando os vendedores a economizar tempo.
Assim, ficam mais livres para priorizar os Leads qualificados e para canalizar os esforços de vendas para as estratégias e os lugares corretos.
2. Mídia paga
A Inteligência Artificial pode ajudar, ainda, a produzir anúncios personalizados, chegando a ponto de serem específicos para cada pessoa.
A partir de informações fornecidas pelo consumidor, o Machine Learning faz a interpretação de qual combinação tem mais sentido para um determinado perfil de clientes.
Essas informações fornecidas incluem dados pessoais e o comportamento de cada um na internet, como:
- Sites visitados;
- Cliques;
- Etc.
3. Chatbots
É muito comum encontrar chatbots em diversos sites na internet, eles utilizam também o Machine Learning para ajudar os visitantes a tirarem suas dúvidas.
Além disso, usam um processamento de linguagem natural e as informações de atendimento ao cliente para falar com o visitante.
Dessa forma, podem responder perguntas simples e corriqueiras, otimizando a qualidade das respostas conforme o tempo.
4. Sistemas de recomendação
Sites como Spotify, Netflix e Amazon sempre procuram acertar o gosto de cada um, claro que nem sempre acertam.
Ou seja, eles usam mecanismos de recomendação online, que são bons exemplos do funcionamento do Machine Learning.
Essa forma de inteligência artificial utiliza os dados de milhões de compradores e usuários. Assim, ela pode prever os itens que o consumidor irá gostar, de acordo com o seu histórico de compras, seus hábitos de visualização e suas correlações mais comuns com outros usuários.
5. Marketing de Conteúdo
Machine Learning pode ser usado para analisar informações, criar ideias novas e construir uma estratégia personalizada de conteúdo, fator relevante para a estratégia de marketing de conteúdo.
Isso quer dizer que profissionais de Marketing podem conseguir maiores chances de criar conteúdos personalizados, eficientes e que gerem valor.
6. Evitar o churn
O churn é a taxa de consumidores que saem de um site ou loja virtual sem efetuar ações esperadas, ele pode ser impactado positivamente pela Inteligência Artificial.
Para minimizá-lo, o Machine Learning utiliza modelos de risco para auxiliar na determinação de como as ações para evitar esse problema geram resultados de fato.
Assim, os profissionais de Customer Success podem, por exemplo, levar em conta como e quando devem fazer uma intervenção para a redução da probabilidade de churn, e, ainda, para descobrir o Lifetime Value (CLV).
Conclusão
Em suma, a inteligência artificial está presente em vários setores com a finalidade de facilitar nossa rotina, e na área do marketing não é diferente.
Como você pôde ver, este tipo de tecnologia pode auxiliar desde o seu site até as suas vendas, tudo isso por meio de algoritmos e, certamente, será útil para a sua empresa também.
Sem dúvidas, é um assunto muito denso e muito conflitante, que vale a pena ser estudado, mas uma certeza temos: a inteligência artificial veio para ficar.
