O que você precisa saber sobre machine learning e inteligência artificial?

Os conceitos de machine learning e inteligência artificial tratam de desenvolver “máquinas pensantes”, mas são diferentes. Conhecer essas definições e os principais usos dessas tecnologias é fundamental para estabelecer uma cultura de inovação nas empresas.

A inovação faz parte do mercado: a todo momento, surgem novas tecnologias, técnicas, comportamentos e expectativas. Para as empresas, ter atenção a esses movimentos é uma questão estratégica. E, atualmente, não há como se falar em inovação sem citar machine learning e inteligência artificial.

Esses dois conceitos dominaram a internet sendo pauta obrigatória em qualquer setor de planejamento de mercado. Não há como negligenciar a relevância dessas tecnologias, sob o risco de perder a posição competitiva. Mas, afinal, você sabe bem o que significam esses termos?

Continue a leitura e confira um guia completo sobre o que são machine learning e inteligência artificial, suas diferenças e aplicações nos negócios!

O que é machine learning?

Você já deve ter ouvido sobre aprendizado de máquina, ou machine learning. Essa é a tecnologia por trás de uma série de aplicações que usamos hoje, como as traduções automáticas de texto e a recomendação de conteúdo nas plataformas de streaming, conforme os gostos do usuário. 

Em termos simples, o machine learning funciona assim: no desenvolvimento dos algoritmos, a inteligência artificial é programada para aprender a partir de suas experiências, observando padrões de erros e acertos, entre outros dados que a levam a tomar decisões novas. 

Ou seja, a construir um conhecimento próprio, que não é explicitamente programado, mas sim desenvolvido pela própria inteligência da máquina. Pense em um exemplo: se você rejeita uma determinada recomendação no Spotify, o algoritmo poderá entender que foi uma aleatoriedade, já que, a princípio, aquela música combinava com as outras que você vinha ouvindo.

No entanto, se rejeitar uma segunda recomendação desse mesmo artista, a máquina entenderá que você não gosta dessa banda e, assim, adotará esse novo conhecimento em suas novas sugestões. Perceba que não foi preciso programar exatamente o algoritmo para deixar de mostrar esse artista, a máquina conseguiu aprender isso por si própria.

Existem ainda diferentes técnicas de aprendizado de máquina, incluindo:

• aprendizado supervisionado — nesse caso, o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, os exemplos de entrada estão associados a respostas corretas. O objetivo é aprender a mapear corretamente novos exemplos de entrada para suas respectivas saídas;
• aprendizado não supervisionado — aqui, o modelo é treinado com dados não rotulados, ou seja, não há respostas corretas fornecidas. A ideia é encontrar padrões ou estruturas ocultas nos dados, como grupos ou associações, sem a necessidade de orientação externa;
• aprendizado por reforço — nesse caso, o modelo aprende por meio de interação com um ambiente. Ele recebe feedback em forma de recompensas ou correções, com base em suas ações, aprendendo assim a tomar decisões mais eficientes.

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e programas capazes de realizar tarefas sem a atuação direta de uma inteligência humana. A IA visa criar máquinas que possam pensar e tomar decisões semelhantemente aos seres humanos.

O grande salto da IA se deu nos últimos anos, mas podemos dizer que ela tem seu embrião na revolução cognitiva dos 1950-1960. Ali, intelectuais e cientistas de diversas áreas, como a Psicologia, a Neurociência, a Linguística e a Computação passaram a entender o funcionamento da mente humana como um software.

Então, talvez fosse possível inverter a metáfora e fazer com que um programa computacional desenvolvesse funções “mentais” tipicamente humanas, como raciocinar sobre diferentes possibilidades para tomar uma decisão e até mesmo compreender (ou gerar) a nossa linguagem.

A partir daí, foram desenvolvidas diversas técnicas para criar sistemas de IA capazes de processar grandes quantidades de dados e aplicar algoritmos complexos para reconhecer padrões, aprender com exemplos e tomar decisões ou fazer previsões com base nesses padrões identificados. 

Tudo isso partindo de uma programação humana, é claro, mas sem depender de uma atuação humana para realizar essas tarefas de “máquina pensante”. E mais: com a capacidade de executar essas operações complexas de raciocínio e análise de dados em poucos segundos.

Dentro do campo da IA, existem várias técnicas utilizadas para desenvolver sistemas inteligentes. Veja só algumas das principais, começando pelo próprio machine learning, de que já falamos:

• aprendizado de máquina — como dito, essa é uma subárea da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem que os computadores aprendam a partir dos dados;
• lógica simbólica — essa abordagem envolve o uso de representações simbólicas e regras lógicas para modelar o conhecimento da máquina e ajudá-la a raciocinar sobre ele. Por meio de inferências, por exemplo, o sistema consegue chegar a conclusões e reconhecer fatos e regras;
• redes neurais artificiais — inspiradas no funcionamento do cérebro humano, as redes neurais artificiais são estruturas compostas por nós interconectados, chamados de neurônios artificiais. Essas estruturas são treinadas com dados para reconhecer padrões, fazer previsões e tomar decisões;
• algoritmos genéticos — essa abordagem se baseia no conceito de evolução biológica. Os algoritmos genéticos utilizam técnicas de seleção, reprodução e mutação para encontrar soluções para problemas complexos. Ela é frequentemente aplicada em problemas de otimização;
• processamento de linguagem natural (PLN) — aqui, o foco está na compreensão e geração de linguagem humana por computadores. Envolve técnicas de processamento de texto, análise semântica, extração de informações, tradução automática e geração de respostas inteligentes em conversas.

Atualmente, a IA é aplicada em uma ampla variedade de domínios, como processamento de linguagem natural, visão computacional, robótica, reconhecimento de voz, tradução automática, veículos autônomos e muito mais. 

Qual é a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Como você viu, a IA é um conceito mais amplo que abrange a concepção e desenvolvimento de sistemas inteligentes. Já o machine learning é uma técnica específica dentro da IA que se concentra na capacidade dos sistemas de aprender a partir da análise de dados.

Então, embora a gente esteja falando de uma mesma função (projetar “máquinas pensantes”), é legal ter em mente que esses dois conceitos dizem respeito a coisas diferentes: a IA é o campo de conhecimento e estudos, enquanto machine learning é uma das técnicas ou abordagens dentro da IA para criar sistemas inteligentes.

Para que a IA e o machine learning servem nas empresas?

A IA tem se mostrado cada vez mais relevante e valiosa para as empresas em diversos setores. E, como o machine learning é muito produtivo para o desenvolvimento de sistemas inteligentes, ele também é um conceito-chave atualmente.

O uso desse conhecimento já é bastante amplo e, como você deve saber, pode ser bastante rotineiro já para muitas pessoas. As recomendações inteligentes das plataformas de streaming são um bom exemplo, assim como as assistentes virtuais Siri e Alexa.

É claro que existem projetos de IA muito mais mirabolantes e que podem vir primeiro à nossa mente quando falamos de máquinas inteligentes, como robôs ao estilo filme de ficção científica. Porém, a verdade é que muitos recursos e tecnologias com inteligência artificial não são tão futuristas, mas uma realidade já bem estabelecida no nosso tempo presente. 

Veja só algumas das soluções de IA e machine learning que são bastante aplicadas nas empresas!

Automação de processos 

Com a IA, é possível criar sistemas capazes de realizar tarefas repetitivas, como a entrada de informações em planilhas ou a geração de relatórios. Também fica a cargo das máquinas as tarefas baseadas em conclusões lógicas, como um alarme que dispara com base na interpretação de sensores. 

Desse modo, muito do trabalho humano pode ser direcionado a atividades mais estratégicas. Isso ajuda a melhorar a eficiência operacional, reduzir erros e acelerar a velocidade de execução de processos. Nas indústrias, a automação é fator indispensável para a produtividade.

Análise de dados

Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados de forma rápida e precisa, a IA e o machine learning ajudam as empresas a extrair entendimentos valiosos e identificar padrões ocultos nos dados. 

Com isso, as decisões estratégicas podem ser tomadas com muito mais embasamento, e até mesmo a partir de predições. Uma máquina pode perceber, por exemplo, que há alguma tendência no comportamento dos consumidores de uma empresa, prevendo um cenário que se traduz em oportunidades para o negócio.

Personalização e recomendação

Os sistemas inteligentes permitem que as empresas personalizem suas ofertas com base no comportamento, preferências e necessidades individuais dos clientes, a exemplo das plataformas de streaming que já citamos.

Com isso, há a possibilidade de oferecer experiências cada vez mais personalizadas e recomendações de produtos relevantes.

Segurança cibernética

Com algoritmos de machine learning, é possível identificar padrões suspeitos e anomalias em transações financeiras, além de detectar fraudes e intrusões digitais. O uso da IA na segurança cibernética é bastante promissor. 

Considerando o grande volume de transações financeiras, comerciais e envolvendo dados sigilosos que ocorrem no ambiente online, empresas de diversos setores têm investido em recursos inteligentes de proteção. Isso ajuda a mitigar riscos, proteger ativos e garantir a segurança dos sistemas.

Atendimento ao cliente

Chatbots e assistentes virtuais impulsionados por IA podem fornecer suporte e atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana. Eles são capazes de responder a perguntas comuns, auxiliar na resolução de problemas e até mesmo realizar transações básicas.

Com isso, há uma queda expressiva de demandas no setor de atendimento, que fica responsável somente por questões mais complexas e peculiares. Além de serem excelentes para a gestão de recursos de uma empresa, chatbots e assistentes inteligentes também favorecem bastante a experiência do cliente. 

Como implementar essas tecnologias?

Existe uma ampla oferta de soluções de IA e machine learning no mercado. Porém, não se trata apenas de contratar um ou outro produto, e sim de realizar uma implementação cuidadosa e estruturada dos sistemas inteligentes. 

Alguns passos a serem considerados para a empresa implementar essas tecnologias estão abaixo.

Faça uma boa pesquisa e defina metas

Além de estudar sobre as principais aplicações de IA, faça também uma pesquisa direcionada para o seu setor ou atividade, por meio do benchmarking. A partir daí, identifique os desafios específicos que sua empresa deseja resolver ou as oportunidades que deseja aproveitar por meio da IA. 

Com isso, você poderá elaborar metas claras para a implementação dessas soluções, o que é muito importante para orientar a sua estratégia e para realizar o monitoramento depois. Alguns exemplos de metas são:

• melhorar a eficiência de processos;
•  otimizar a experiência do cliente;
• reduzir custos;
• embasar tomadas de decisão.

Avalie a viabilidade e escolha boas soluções de IA

Com base nas metas definidas, analise a viabilidade técnica e financeira da implementação da IA. Considere os recursos necessários, como infraestrutura de computação, armazenamento de dados, talento especializado e custos associados. 

Verifique se a implementação da IA é possível e trará um retorno positivo sobre o investimento. Então, determine quais são as técnicas e as ferramentas apropriadas para a sua empresa. 

Uma dica é escolher tecnologias que se integrem perfeitamente aos sistemas e processos existentes na sua empresa. Em outras palavras, certifique-se de que a solução de IA esteja bem conectada ao ecossistema de tecnologia da informação (TI) da sua empresa.

Alimente os sistemas com dados

Independentemente se você contrata profissionais para desenvolver ferramentas de IA do zero, ou mesmo se já compra alguma solução feita para o seu objetivo, será preciso dedicar um tempo do cronograma de implementação para desenvolver a inteligência da máquina.

O modelo ou o sistema deve ser treinado com base em dados da sua empresa, de modo que a solução seja personalizada para seus serviços ou produtos. Ainda, há a fase de validação e teste da inteligência. Os profissionais especialistas farão:

• seleção e ajuste dos algoritmos;
• definição dos hiperparâmetros;
• divisão dos dados em conjuntos de treinamento;
• validação;
• treinamento do modelo.
• avaliação e testes.

Cuide da capacitação de pessoas

Ao mesmo tempo, em que se preocupa com a implementação das tecnologias, é preciso dedicar atenção à capacitação e educação das equipes para garantir que eles entendam os conceitos e aplicativos de IA. 

Fomentar uma cultura de inovação na empresa ajuda a promover o uso eficaz das soluções de IA e a estabelecer uma postura amigável e produtiva de todos frente a essas tecnologias. 

Foque em melhoria contínua

Após concluir a implementação dessas inovações, estabeleça os métodos para o acompanhamento constante dos resultados. Monitore o desempenho da solução de IA em produção e colete feedback contínuo para melhorias ao longo do tempo e possíveis ajustes nas ferramentas ou modelos utilizados.

Diante desta leitura, você entendeu a diferença entre machine learning e inteligência artificial e viu que esses são dois conceitos-chave para a inovação de uma empresa. Existem diversas soluções e funcionalidades envolvendo sistemas inteligentes que contribuem efetivamente com a melhora dos resultados. 

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