Guia completo de Inteligência Artificial para negócios!

A tecnologia otimiza o nosso cotidiano de forma significativa, tanto no âmbito profissional como no uso pessoal. Estão aí os smartphones, os computadores e outros equipamentos para provar. Entretanto, surge uma possibilidade ainda melhor: e se a tecnologia pudesse realizar as tarefas repetitivas e nos poupar desse trabalho?

Caso essa sugestão seja atrativa, você gostará de saber que essa é só uma das múltiplas possibilidades de utilização da Inteligência Artificial. O conceito inspirou até mesmo uma obra-prima de Steven Spielberg — não à toa. Neste post, explicaremos o termo e suas aplicações. Boa leitura!

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial é, basicamente, a simulação de procedimentos relacionados ao intelecto humano por meio de sistemas de computação. Uma das suas demonstrações é o Machine Learning (em português, aprendizado de máquina), a transmissão de informações e diretrizes relevantes aos computadores.

Outras aplicações de inteligência artificial englobam programas que conseguem acumular conhecimento repassado por especialistas em determinadas áreas de reconhecimento e os aplicam diretamente aos processos. Além disso, envolve procedimentos de reconhecimento de fala e identificação visual.

A seguir, apresentaremos alguns termos associados de forma recorrente à Inteligência Artificial. Confira!

Machine Learning

O termo tem aparecido bastante na imprensa ultimamente. O mais interessante é que ele não tem sido visto apenas nas páginas dedicadas à tecnologia, mas em assuntos diretamente relacionados ao mundo dos negócios.

O Machine Learning é uma das aplicações mais conhecidas de Inteligência Artificial. O aprendizado de máquina é um método que utiliza algoritmos destinados a fazer com que os computadores e equipamentos assimilem informações repassadas e aprendam por conta própria.

A partir disso, os próprios sistemas passam a gerar insights valiosos para o negócio. É como se um desenvolvedor transmitisse todo o seu conhecimento em análise de informações para as máquinas e elas passassem a agir de forma autônoma após esse aprendizado.

É importante notar que sem o Machine Learning a Inteligência Artificial como a entendemos não seria possível. Foi por meio do aprendizado de máquina que empresas como a Amazon passaram a realizar recomendações personalizadas e relevantes para os seus consumidores.

Além disso, há a combinação entre análise preditiva e Machine Learning, destinada a prever resultados e concentrar estratégias em uma determinada direção

Big Data

O Big Data é um termo utilizado tanto para se referir a um grande número de dados ainda não transformados em conhecimento relevante, como um conjunto de tecnologias destinadas a processar esses dados de forma simultânea. É um dos grandes nomes da chamada cultura data driven.

Esse mecanismo surgiu com a necessidade de gerir o excesso de informação oriundo das atividades das pessoas na internet. Essa produção é ainda mais ampla no caso de empresas que utilizam várias máquinas e geram dados que precisam ser processados e armazenados de forma adequada.

Contudo, o mais importante aqui não é a quantidade exata de dados, mas o tratamento e a gestão estratégica que as empresas destinam a eles. Assim, as ferramentas fornecem insights, otimizam os processos internos e facilitam o processo de tomada de decisão.

Deep Learning

O Deep Learning é uma espécie de aprofundamento do Machine Learning (não à toa, “deep” pode ser traduzido como “aprofundado”). Essa tecnologia utiliza ferramentas mais complexas, favorecendo a produção de resultados mais precisos.

A principal diferença reside na capacidade que o Deep Learning tem de trabalhar com dados parciais, o que é mais difícil de ocorrer com o Machine Learning. Assim, ele tem a capacidade de identificar corretamente um objeto parcialmente obstruído.

Desse modo, um determinado dado é analisado, digerido e pode ser adaptado a diferentes variantes e estratégias. Por isso, se tornou uma das formas mais avançadas de reproduzir o conhecimento humano em computadores.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Por fim, outro pilar importante da Inteligência Artificial é o Processamento de Linguagem Natural. Ele é responsável pela lapidação dos resultados, tornando tudo o que foi obtido mais natural e adequado à meta desejada pelos desenvolvedores.

Um exemplo prático do PLN é o chatbot, utilizado por muitas lojas eletrônicas para atender os clientes e agilizar o repasse de informações. Quando o Processamento de Linguagem Natural é agregado à aba de conversa, o robô consegue aprimorar a linguagem utilizada para conferir um atendimento mais avançado aos clientes.

Dessa forma, o PLN preza pela capacidade de reproduzir a linguagem humana. Ele é, portanto, uma ramificação da Inteligência Artificial, responsável por tornar as interações, sejam elas escritas ou faladas, mais humanizadas.

Quais as principais aplicações para o negócio?

Automação de tarefas

A Inteligência Artificial proporciona a automação de tarefas operacionais. Isso é especialmente importante para que os gestores consigam liberar os colaboradores de tarefas operacionais e alocá-los em trabalhos mais produtivos, diretamente ligados às atividades-fim do negócio.

É importante notar que esse recurso é utilizado também na robotização de processos. Desse modo, as rotinas empresariais são otimizadas, já que as máquinas são programadas para realizar as tarefas da melhor forma possível. Isso ajuda a elevar o desempenho do negócio como um todo.

Coleta de dados

A Inteligência Artificial aprofunda a capacidade de análise sistemática dos dados, oferecendo mais recursos que as ferramentas de Big Data e Business Intelligence, por exemplo. Com ela, é possível gerar mais inteligência e conhecimento relevante para a empresa.

Dessa maneira, uma empresa que enfrenta grande competição pode se diferenciar no mercado se utilizar a Inteligência Artificial na análise de dados. Isso porque as suas previsões serão precisas, dispensando o mero “achismo” — o que possibilita estratégias concretas e bem embasadas.

Compreensão de comportamentos

Analisar e entender as demandas dos clientes é uma iniciativa fundamental para obter sucesso no mercado. Por meio de aplicações de Inteligência Artificial, torna-se possível realizar levantamentos eficientes de informação, tanto em relação às vendas como para municiar as estratégias de marketing do negócio.

Isso porque a tecnologia potencializa a capacidade de segmentar o público-alvo de acordo com suas preferências, tendências e padrões de consumo. Todas essas informações podem ser obtidas por meio da análise de dados no próprio histórico digital de compras da empresa.

De posse desse conhecimento, os gestores poderão desenvolver campanhas personalizadas, sempre explorando o conhecimento obtido por meio de ferramentas de análise de dados e Machine Learning, por exemplo.

Personalização de processos

Você já entrou em algum site e uma janela automática se abriu, com uma mensagem que perguntava que tipo de informação você precisava exatamente? Já telefonou para uma determinada instituição e uma voz gravada ofereceu diversas opções de contato? Caso a resposta seja afirmativa, saiba que você teve contato com uma assistente virtual.

Esse tipo de ferramenta é capaz de personalizar os processos da empresa de acordo com as demandas e necessidades dos clientes. Isso é feito por meio de estratégias conduzidas dentro das páginas, mas sempre levando em consideração o comportamento de consumidor.

Dessa forma, os assistentes virtuais, uma das principais aplicações da Inteligência Artificial, mostram os assuntos e dúvidas mais pesquisadas dentro daquela página. Além disso, ele informa ao usuário algum cadastro preenchido incorretamente e até a última solicitação realizada naquele sistema, por exemplo.

Tudo isso contribui para um senso de unidade: os assistentes virtuais operam na personalização direta de processos, integrando diferentes meios de contato e reunindo informações comuns.

Segurança da informação

Com a transformação digital, que deixa as empresas cada vez mais dependentes de tecnologia, mais vulnerabilidades passam a ser exploradas por hackers. Para se precaver, é importante investir em proteção de alto nível — até mesmo para evitar vazamento de informações importantes.

Soluções próprias de Inteligência Artificial já estão sendo aplicadas na defesa cibernética direta. Os sistemas conseguem identificar pontos vulneráveis por meio de varreduras constantes.

Além disso, a tendência é que as resoluções se tornem cada vez mais robustas, não se limitando à proteção de equipamentos de informática e redes internas. A cidade de Tigres, na Argentina, já utiliza um eficiente sistema de Inteligência Artificial para conduzir o monitoramento urbano.

Automação de recrutamento

Processos seletivos são complexos e podem ser especialmente desgastantes quando todos os candidatos parecem ideais para poucas vagas. Em alguns casos, ainda há o risco de o colaborador não se adaptar ao ritmo do negócio e abandonar algum projeto bem no meio.

As ferramentas de Inteligência Artificial conseguem auxiliar o departamento de Recursos Humanos ao realizar a leitura de uma infinidade de currículos em poucos minutos. Além disso, elas também são capazes de já pré-selecionar aqueles mais aptos para determinadas atividades, levando em consideração o seu histórico anterior.

Dessa forma, será mais fácil identificar os candidatos mais propensos a deixar a empresa em pouco tempo. Tudo isso poupa trabalho da sua equipe interna, permitindo que eles sejam alocados em outras atividades – como estratégias de vendas.

Geração de insights

Suas ferramentas atuais não conseguem produzir insights? É importante lembrar que sem o estabelecimento de padrões de consumo e tendências de mercado, suas estratégias tendem a ser pobres e baseadas em poucos elementos precisos.

Assim, surge a Inteligência Artificial para produzir o conhecimento destinado a fomentar produtos, serviços e até mesmo campanhas de marketing apuradas.

As soluções de IA conseguem realizar a leitura contínua dos dados em tempo real, o que gera tempo hábil para que os gestores consigam aproveitar uma determinada oportunidade de negócio, por exemplo.

Que vantagens a IA traz para as empresas?

Agora que já conhecemos o conceito e as principais aplicações, falaremos sobre os benefícios da implementação.

Redução de custos

Muitos projetos de robotização de processos, conhecidos pela sigla RPA (Robotic Process Automation), são aplicados nos negócios para automatizar tarefas operacionais repetitivas, que envolvem o processamento direto de dados. Assim, os gestores passam a contar com um meio de coleta e análise de informações.

Contudo, a boa notícia é que esse método não altera os sistemas nos quais os dados estão diretamente armazenados.

Desse modo, uma empresa que trabalha com vários websites para disponibilizar os seus produtos, por exemplo, pode utilizar a robotização para registrar os pedidos nas variadas plataformas e integrá-los de forma efetiva.

Isso faz com que o controle de inventário e o próprio atendimento sejam otimizados. Assim, temos um caso clássico de utilização da automação para retirar tarefas burocráticas dos colaboradores e repassá-las para as máquinas, minimizando os erros humanos.

Podemos citar o exemplo da Smiles, uma empresa que integra o programa de relacionamento da Gol. Ela passou a utilizar um sistema de Inteligência Artificial destinado a responder diretamente as perguntas dos clientes, realizadas nos perfis da organização em diversas redes sociais.

Como resultado, a companhia divulgou alguns dados bastante animadores: a interação aumentou cerca de dez vezes, motivada justamente pela possibilidade de interagir com os robôs. Além disso, a empresa delegou às próprias máquinas o fechamento e emissão de passagens.

E o que isso tem a ver com a redução de custos? Ora, tudo: os robôs reduzem o tempo necessário para analisar e formatar as promoções, agilizando a vida tanto da empresa como do consumidor. Não à toa, a própria Smiles passou a designar parte do orçamento para aplicações de Inteligência Artificial.

Melhoria no atendimento ao cliente

Com as redes sociais ocupando o cotidiano das pessoas, os consumidores ganham mais poder. Com uma má avaliação, um cliente pode arranhar a reputação de uma empresa. Assim, é essencial investir em atendimento de qualidade.

Ao utilizar atendentes virtuais e chatbots baseados no processamento de linguagem natural, as empresas conseguem oferecer um atendimento rápido, provendo respostas ágeis para questões simples. Basta lembrarmos do exemplo da Smiles, mencionado anteriormente

Isso ajuda a reduzir o tempo de espera e evita os erros humanos. Atendentes humanos podem se sentir sobrecarregados em determinados períodos do dia e fornecer informações confusas, que confundirão o cliente.

Além disso, os atendentes virtuais e os chatbots conseguem manter um histórico otimizado das interações com os clientes, o que ajudará na identificação por parte desse consumidor.

Combate aos erros nos processos

E por falar em erros, é importante mencionar as soluções digitais que atuam na manutenção preditiva, por exemplo, combatendo a possibilidade de erros nos processos.

A manutenção preditiva consiste no monitoramento dos equipamentos (avaliando questões como temperatura e vibração). Essas informações são coletadas de forma periódica e utilizadas na análise de possíveis intervenções nos equipamentos.

Todo esse trabalho é feito com a utilização de sensores e telemetria, por exemplo, destinados a ajudar os gestores a identificar tendências e se antecipar as falhas. Os mecanismos de Inteligência Artificial na Indústria combatem os custos com paradas de linha e ainda identificam as peças que devem ser repostas.

Quais grandes empresas usam Inteligência Artificial?

Nubank

A fintech brasileira também utiliza a Inteligência Artificial em seus processos, principalmente na limpeza de dados. A instituição mantém 30 modelos estatísticos destinados a tomar decisões autônomas em questões tão diversas como análise de crédito, entendimento do comportamento e atendimento ao consumidor.

É importante notar que a base de pessoas associadas à Nubank já é considerável: são mais de 5 milhões de clientes e muitas outras solicitando seus cartões.

Para não descumprir nenhuma norma, a empresa mantém uma equipe robusta de profissionais de tecnologia, com cientistas de dados e engenheiros, para supervisionar as aplicações de Inteligência Artificial.

Amazon

A IA não está localizada em um único escritório na Amazon: as informações estão espalhadas por todos os departamentos. Suas aplicações, baseadas também no aprendizado de máquina, oferecem três produtos populares Alexa, a Amazon Go Store e o mecanismo de recomendação da Amazon.

 O Amazon Echo, que conta com a famosa assistente virtual Alexa, foi uma das incursões mais populares da empresa no aprendizado de máquina.

Algumas das primeiras habilidades do Alexa foram integrações com o Amazon Music, o Prime Video e recomendações personalizadas de produtos de uma conta da Amazon.

Já a loja Amazon Go, que funciona sem atendentes no caixa, também aproveitou a riqueza de dados para acompanhar as tendências de compras dos clientes.

Os dados das câmeras dos smartphones dos clientes rastreiam as atividades de compras e não apenas ajudam o Amazon Go, mas também podem ser compartilhados com a equipe de aprendizado de máquina para desenvolvimento contínuo.

A Inteligência Artificial também desempenha um papel importante no mecanismo de recomendação da Amazon, que gera 35% da receita da empresa.

Usando dados de preferências e compras individuais do cliente, histórico de navegação e itens relacionados e comprados regularmente juntos, a Amazon pode criar uma lista personalizada de produtos que os clientes realmente desejam adquirir.

Netflix

O sistema de recomendação da Amazon é revolucionário, mas a Netflix não fica atrás. A empresa tem aprimorado cada vez mais o seu algoritmo, utilizado para recomendar séries, documentários e filmes com base no que o usuário já assistiu. Entre as atribuições da aplicação da Inteligência Artificial, estão:

  • determinação de preferência por filmes de acordo com o gênero;
  • capacidade de armazenar as avaliações;
  • número de compartilhamentos no Facebook;
  • visualização de histórico de navegação do usuário;
  • lista de preferidos.

Assim, podemos dizer que a Netflix usa Inteligência Artificial para analisar todas essas informações e garantir que a próxima recomendação esteja pronta para o momento no qual o usuário acessará a plataforma novamente.

Além disso, armazenar essas preferências incrementa as próprias produções da companhia. Com base nos algoritmos e nos dados recolhidos, ela consegue desenvolver conteúdos sob medida, englobando diferentes nichos em seu público-alvo.

Um exemplo de produção Netflix é a famosa série House of Cards, um drama político que se tornou um paradigma nas produções do gênero. Com base em análises aplicadas pela Inteligência Artificial, a empresa obteve uma boa noção do comportamento dos assinantes e desenvolveu o conteúdo de acordo.

Como posso usar Inteligência Artificial no negócio?

Com todos os exemplos do tópico anterior, pode parecer que a Inteligência Artificial é acessível apenas para as maiores empresas do planeta. Contudo, suas aplicações são versáteis o bastante para chegar a diferentes tipos de segmentos, se enquadrando em demandas variadas.

E-commerces

As lojas eletrônicas utilizam a Inteligência Artificial para prover uma experiência mais agradável ao consumidor. Entre os usos nessa área, podemos destacar:

  • identificação das preferências dos consumidores de acordo com os hábitos de consumo e navegação;
  • realização de recomendações com base em exemplos dentro do mesmo público-alvo;
  • utilização de chatbots e assistentes virtuais.

Assim, é possível aplicar algumas das ações empregadas por gigantes como a própria Amazon, como a análise do histórico dos clientes. Isso faz com que o atendimento e os novos produtos sejam cada vez mais personalizados, atendendo a demandas existentes no mercado e pouco exploradas pela concorrência.

Automobilismo

Você já deve ter ouvido falar dos carros autônomos, certo? Pois é: essa invenção ainda vai demorar mais um pouquinho para estar plenamente acessível. Contudo, empresas como a Tesla já apresentam resultados relevantes no ramo do automobilismo.

Alguns carros da Tesla, empresa fundada por Elon Musk, já realizam diversos comandos por conta própria, como estacionar, monitorar os pontos cegos e evitar colisões. No médio prazo, a tendência é que menos acidentes ocorram — uma notícia boa para todo mundo.

Entretenimento

Mencionamos a Netflix que, entre outros serviços de conteúdo por streaming, realizam sugestões relevantes para os usuários com base no histórico.

Entretanto, também é interessante mencionar o segmento de videogames: as aplicações de Inteligência Artificial tornam as interações mais complexas, já que os personagens se tornam ainda mais naturais com a tecnologia.

Isso porque, com a tecnologia, eles evitam simplesmente reproduzir o comportamento de um ator de carne e osso. Assim, se torna mais fácil desenvolver um personagem totalmente do zero, com atributos físicos e maneira de ser totalmente únicas.

Saúde

Muitas aplicações têm revolucionado o setor de medicina, trazendo benefícios a muitos pacientes e profissionais da área. A Inteligência Artificial já é utilizada para realizar exames valiosos, como a tomografia computadorizada.

Assim, a tecnologia passa a identificar alterações de forma apurada, muito semelhante ao trabalho do médico profissional — que pode ser dispensado da tarefa e se dedicar a atividades mais importantes.

Como se não bastasse, algumas aplicações na área de saúde também utilizam a ciência de dados e o Machine Learning para identificar doenças sérias, como o mal de Parkinson, antes que os sintomas se espalhem.

Indústria

Com a automação e o emprego cada vez maior de robôs, se tornou mais fácil montar e embalar peças na indústria com menos interferência humana. Isso garante a otimização dos processos e evita erros frequentes.

Como pudemos ver no post, a Inteligência Artificial é tão versátil que as oportunidades de aplicação se estendem por diversos segmentos. Além da automação de tarefas repetitivas, a análise apurada do comportamento dos consumidores é imprescindível para elaborar estratégias mais seguras.

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