Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) no Marketing
A Inteligência Artificial (IA) é um tema que parece futurista, mas esse termo foi usado pela primeira vez há cerca de 60 anos, mais precisamente em 1956, embora o conceito não fosse aplicado exatamente como o conhecemos hoje.
O desenvolvimento tecnológico nas décadas seguintes impulsionou um aprofundamento no tema e sua utilização de forma mais abrangente, e hoje a inteligência artificial está ao alcance de nossas mãos, de forma literal.
Esse campo abriu caminho para diferentes tecnologias que muitas vezes são confundidas com a inteligência artificial, como o machine learning.
Para que sua empresa de porta guardanapo personalizado entenda esses conceitos e a diferença entre eles, continue sua leitura.
O que é machine learning?
Conhecido também como aprendizado de máquina, as bases do machine learning foram lançadas praticamente junto com a inteligência artificial, mas somente na década de 80 o conceito passou a ser amplamente difundido.
Assim como a IA, existem diversas definições possíveis para o machine learning. De forma simplificada podemos dizer que se trata da capacidade dos softwares de modificarem seu comportamento ou respostas à medida que “aprendem” com as interações.
Para isso, os sistemas passam por um treinamento inicial usando uma base de dados significativa e então, identificam padrões do consumidor.
Essas primeiras informações servem como regra para as decisões tomadas de forma mais adequada ao contexto em que o programa foi exposto.
Uma das principais vantagens é que todo esse processo acontece praticamente sem intervenção humana. Isso significa que depois do treinamento, o software é capaz de operar com eficiência e autonomia.
Sua empresa de galpão para alugar deve saber que no machine learning, a linguagem de programação Python é uma das mais usadas por contar com plataformas completas, diversas bibliotecas e módulos para escolher.
Apesar de existirem diferentes métodos de aprendizagem de máquina, um dos mais usados são as redes neurais artificiais. Essas redes foram criadas para simular a organização do cérebro humano, de forma que os “nós” de cada rede são como nossos neurônios.
As redes neurais são usadas para análises mais complexas e com maior volume de dados, possuindo várias camadas.
Elas permitem a decodificação de informações em referências que podem ser usadas. Estamos falando basicamente da estrutura do deep learning, um segmento do machine learning.
Na prática, estamos em contato direto com a aprendizagem de máquina habitualmente, como quando recebemos recomendações do que comprar em sites como a Amazon com base nas compras anteriores ou produtos visualizados.
O que é inteligência artificial?
Inteligência Artificial ou IA trata-se de um avanço tecnológico no qual sistemas simulam uma inteligência similar à humana.
Sua empresa de barra de segurança para banheiro deve saber que a IA vai além da programação com ordens específicas para tomar decisões de forma autônoma, com base em padrões de grandes bancos de dados.
Trata-se também de um campo de estudo acadêmico. Há algumas décadas já se estuda os chamados “agentes inteligentes”, que percebem seu ambiente, entendem como podem operar e a melhor forma de fazer isso.
John McCarthy foi um professor que utilizou o termo pela primeira vez em 1956, em uma conferência de especialistas em Dartmouth College.
A Inteligência Artificial pode ser conceituada como a habilidade das máquinas em imitar o pensamento humano, o que implica em adquirir conhecimento, compreender o ambiente e tomar decisões lógicas diante de diferentes cenários.
Como uma criança, ela absorve, analisa e organiza os dados com o objetivo de entender e identificar:
- Objetos;
- Pessoas;
- Padrões;
- Reações de todos os tipos.
Antes os computadores precisavam de 3 pilares para evoluir da computação simples para a computação de inteligência artificial, como sua empresa de caçamba deve saber.
Existem três elementos que são importantes para permitir um processamento de dados eficiente e rápido: modelos de dados eficazes para classificação e análise, acesso a grandes volumes de dados não processados e computação poderosa a um custo razoável.
A evolução desses 3 segmentos permitiu que a IA se tornasse finalmente possível com o big data, computação em nuvem e bons modelos de dados.
Diferenças entre machine learning e inteligência artificial
Nesse ponto, você pode se perguntar se os dois conceitos não significam a mesma coisa. Uma está dentro da outra, e a IA representa todo um campo de estudo, um conceito bem mais amplo do que o de machine learning.
Sua empresa de piso tátil deve compreender que o aprendizado de máquina é uma das facetas da IA, sendo sua aplicação prática como a conhecemos hoje.
A inteligência artificial se refere à capacidade das máquinas de realizar qualquer tarefa, das mais simples até as mais complexas, assim como um ser humano.
Já o machine learning está relacionado com a habilidade de aprender, em uma simulação do cérebro humano. Ambos os conceitos se relacionam, sendo que a aplicação do machine learning depende diretamente do uso da IA.
Os benefícios da aprendizagem de máquina para empresas
Na última década, a tecnologia de machine learning começou a ser adotada em larga escala por empresas conhecidas, tais como o Google, a Amazon e o Spotify. Mas mesmo os pequenos negócios descobriram as principais vantagens e viabilidade de sua implementação.
Segundo um estudo realizado pela Gartner, a adoção de práticas de IA, com destaque para o machine learning, proporcionou um crescimento de 4% a 14% para as empresas de levantamento topográfico e outras que a implementaram, no período de 1 ano.
Ressaltamos que a aprendizagem de máquina só será verdadeiramente estratégica quando conduzida por uma equipe especializada. Diferentemente do que muitos pensam, a IA não surgiu para substituir profissionais, e sim para otimizar a dinâmica dos resultados.
Com isso em mente, veja os benefícios do uso de machine learning pelas organizações, especificamente aquelas com atividades baseadas em algoritmos estatísticos e matemáticos.
Realização de análises preditivas
Se as empresas conseguissem prever o comportamento do público-alvo, muitas decisões poderiam ser diferentes. O machine learning torna isso possível ao se basear em comportamentos anteriores, sendo capaz de analisar quais serão as próximas decisões do cliente.
No caso das instituições de ensino, o software se baseia em uma ampla base de dados, conseguindo identificar ações dos candidatos e alunos. Ele pode fazer um comparativo entre os perfis de estudantes que realizaram a matrícula e aqueles que abandonaram a instituição, por exemplo.
Com essas informações, o software pode identificar quais leads têm potencial para a conversão, assim como quais alunos matriculados estão em risco de evasão.
Trata-se de dados preciosos para faculdades e escolas, pois permitem a realização de campanhas específicas para cada um desses grupos.
Assim como uma empresa de levantamento planialtimétrico, as estratégias de marketing direcionam ações com mais eficácia e estratégia, em vez de planos mais generalistas.
Melhoria na comunicação da marca
A empresa consegue otimizar a forma como se comunica utilizando os dados gerados para compreender melhor quem é seu público-alvo.
Assim como ocorre nas análises de previsão, a empresa irá concentrar suas estratégias no grupo de pessoas que estão buscando exatamente o que ela tem para oferecer.
Para alcançar esse público-alvo, a empresa desenvolveu um plano de marketing que visa atrair leads, aumentar a produtividade e otimizar a utilização dos recursos disponíveis.
Redução de custos operacionais
Naturalmente uma empresa elimina algumas despesas e ainda consegue garantir melhorias no serviço prestado quando ela pode recorrer à automação. Um bom exemplo é o uso de chatbots, que costumam substituir ou diminuir a necessidade de uma equipe de atendimentos telefônicos.
Se devidamente programados, esses assistentes virtuais podem oferecer um suporte mais rápido que todo um call center. Eles ficam a disposição 24 horas, são ágeis na resposta, reduzem o tempo de espera e normalmente impactam positivamente na experiência dos clientes.
No caso dos estabelecimentos de ensino, é possível programar seus assistentes para a realização de inscrições, matrículas e recepção de documentos, agilizando os processos administrativos.
Ainda que seja preciso recorrer ao atendimento humano, o software faz o encaminhamento e o operador tem acesso a toda a conversa ocorrida anteriormente. Uma empresa de energia solar é um bom exemplo de uma organização que teve sucesso com essa estratégia.
Conclusão
Empresas e profissionais devem se preparar para o futuro da inteligência de marketing. As empresas precisam realizar investimentos corporativos em tecnologias de inteligência artificial como diferencial competitivo.
Podemos fazer um paralelo entre a Web Analytics atual e a futura em relação a quem trabalha com marketing. Esses profissionais passam 50% do tempo coletando dados, 40% do tempo interpretando dados e 10% do tempo analisando os dados.
Com o suporte da inteligência artificial, a organização do tempo muda: 10% para coletar, 10% para interpretar, 30% para analisar e 50% para agir.
Isso permite análises mais realistas, interpretações mais rápidas e tempo suficiente para corrigir estratégias e agir, mas a empresa precisa estar preparada para isso.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
