Inteligência artificial nas empresas: onde e como aplicá-la?

Inteligência artificial é um recurso de ponta disponível para transformar o ambiente corporativo

Inteligência artificial é uma tecnologia que dá aos recursos eletrônicos a capacidade de se lembrar assim como o pensamento humano. Com IA, a máquina dispõe de uma lógica semelhante ao raciocínio humano e se torna capaz de receber diversas variáveis, tomar decisões e resolver problemas.

O mundo dos negócios foi profundamente transformado pelas soluções tecnológicas e quem não se adaptar a esta nova realidade corre um sério risco de fechar. Entre diversas possibilidades, o uso da inteligência artificial nas empresas se destaca como uma tendência inevitável. 

Otimize diversos processos da sua empresa com a inteligência artificial e não fique para trás!

Os avanços tecnológicos transformaram a sociedade. Quem, décadas atrás, imaginava que seria possível ter uma locadora completa na própria TV, carros particulares a sua disposição ou milhões de informações a alguns segundos de distância? 

Além de todos os confortos, a tecnologia também abriu uma série de oportunidades dentro das empresas, otimizando processos e gerando experiências mais amigáveis aos clientes. 

Porém, muitas organizações acabaram fechando os olhos para as inovações e, consequentemente, perderam espaço no mercado ao deixar de aproveitar seus benefícios enquanto a concorrência implementava novas ferramentas em suas operações.

Investir em inovações tecnológicas é uma forma de destacar a empresa no mercado ao automatizar processos, agilizar operações e desfrutar outras possibilidades que esses recursos trazem. 

Diferentes soluções estão ganhando cada vez mais espaço ao gerar resultados positivos, como o analytics, a gamificação e a inteligência artificial — e, no caso dessa última, um universo pode ser explorado pelas organizações.

Inteligência artificial, Machine Learning e Deep Learning são três tecnologias que estão relacionadas e que podem ser complementares umas às outras, mas que têm trabalhos distintos. 

IA corresponde a capacidade das máquinas de processar e replicar o comportamento humano. O Machine Learning é um software que possibilita que a inteligência artificial seja utilizada. Já o Deep Learning é todo um conjunto de parâmetros dos algoritmos que tornam o treinamento do Machine Learning possível.

Para entender melhor, é necessário se aprofundar nos conceitos de inteligência artificial, Machine Learning e Deep Learning, então confira os próximos tópicos que irão tratar justamente sobre isso.

Inteligência artificial é o termo dado para se referir a capacidade de uma máquina de imitar e desempenhar atividades como um ser humano. Essa tecnologia pode ser aplicada tanto para repetir uma tarefa manual mais básica, como para solucionar questões mais complexas.

Isso porque ele é capaz de prever o comportamento de clientes, tomar decisões levando em considerações circunstâncias do passado e fazer um prognóstico efetivo sobre dúvidas futuras.

Ora, para compreender como IA, Machine Learning e Deep Leaning se diferenciam, é relevante destacar que o primeiro termo dispõe de um conceito mais amplo e engloba os demais.

Pode-se dizer então que um computador executa as tarefas de acordo com um conjunto de regras que são programadas, os conhecidos algoritmos, que funcionam através da inteligência artificial.

Na esfera do atendimento ao cliente, a IA é capaz de solucionar várias problemáticas de uma empresa, já que ela consegue identificar padrões que, às vezes, podem passar despercebidos pelos colaboradores. Mas essa tecnologia também é uma alternativa que pode ser utilizada para automatizar processos.

Apesar disso, não é apenas o setor de atendimento ao cliente ou a área responsável pelos projetos da empresa que colhem resultados positivos ao adotar o IA, todos os demais têm grande possibilidade de alcançar resultados fora da curva quando utilizado essa tecnologia de forma efetiva e estratégica.

Alguns exemplos de inteligência artificial são:

Machine Learning é um modelo de inteligência artificial que facilita o aprendizado da máquina. Ele evolui à medida que é exposto a novos dados, se tornando um programa que está em constante mudança.

O Machine Learning tradicional possui alguns elementos principais que se destacam, que são a análise estatística e a análise preditiva. Ambas são adotadas para detectar padrões e gerar insights de acordo com as informações analisadas em cálculos anteriores.

É possível citar como exemplo de Machine Learning o feed do Facebook, por exemplo, porque a tecnologia adotada é toda voltada ao aprendizado de máquina e busca personalizar o que cada usuário vê, de acordo com seus gostos.

Apesar de o aprendizado de máquina ter se tornado algo integrado ao processo de dados, há diferenças entre o Deep Learning e o Machine Learning, a principal delas é que enquanto o Deep é intuitivo, o Machine exige que um profissional faça uma escolha manual dos recursos que deverão ser processados.

Normalmente é o cientista de dados que fica responsável por pré-processar as informações e enviar aos algoritmos dados relevantes e que podem ser explorados em busca de padrões.

Alguns exemplos de Machine Learning são: 

O Deep Learning é uma das tecnologias mais recentes da inteligência artificial. Ele utiliza uma tecnologia conhecida como redes neurais, que simula o comportamento do cérebro humano de forma bastante avançada.

Essas redes atuam como camadas em cadeira, que passam a analisar diversas informações, através de um complexo processamento de dados. Todo processo é feito de modo hierarquizado e se utiliza de informações bastantes específicas.

A tecnologia de Deep Learning tem a capacidade de analisar um objeto, gerenciar de forma efetiva a informação e adaptar-se a diversas situações. Toda essa capacidade é considerada o recurso atual que mais se assemelha à inteligência humana.

Nesse cenário, pode-se partir da ideia de que enquanto Machine Learning é visto como uma subárea da inteligência artificial, o Deep Learning é classificado como um subgrupo do ML. Em outras palavras, o Machine Learning estabeleceu o fundamento para Deep Learning evoluir. 

Ou seja, a aprendizagem profunda adotou os principais elementos do modelo tradicional de aprendizagem de máquina, e, a partir disso, surgiram novas habilidades e melhoradas as já existentes.

Alguns exemplos de Deep Learning são:

Se nas décadas passadas a inteligência artificial parecia ser algo saído apenas da ficção científica, atualmente esta tecnologia faz parte do nosso dia a dia: no momento em que se faz uma busca na internet; no catálogo personalizado do serviços de streaming, até no atendimento por chat de diversas empresas.

Em resumo, inteligência artificial é uma tecnologia que permite às máquinas entenderem e reproduzirem certos comportamentos humanos. Esse recurso está ligado a questões como machine learning e deep learning, duas formas especiais de se concretizar essas ações. 

Desta forma, algumas tarefas que são tradicionalmente realizadas manualmente por pessoas podem ser automatizadas.

Porém, investir em inteligência artificial não significa substituir os talentos humanos por máquinas, mas sim aproveitar o melhor das tecnologias para otimizar processos, agilizando e melhorando os resultados das operações. 

Nessa dinâmica, os profissionais da organização não precisam se preocupar com tarefas manuais, e sim usar suas competências em questões mais estratégicas. 

A IFS, organização de desenvolvimento e fornecimento de softwares de gestão empresarial, realizou uma pesquisa, divulgada no fim de 2019 pelo Portal ERP, com 600 gestores a respeito do uso da inteligência artificial nos negócios. No estudo, 90% dos respondentes afirmaram ter planos para adotar essa tecnologia em diversas áreas da empresa, como na automação industrial e atendimento ao cliente.

Esse número deixa claro como a inteligência artificial se tornou essencial para organizações do mundo todo — e ficar de fora deste movimento pode custar caro para os negócios já no curto prazo. 

Por isso, embarcar nessa mudança é fundamental para não deixar a empresa ser passada pela concorrência, aproveitando o melhor da tecnologia em seus processos para melhorar os resultados. 

A IA é uma solução que pode ser adotada nos mais diversos processos de uma organização — da produção, gestão de pessoas até atendimento ao cliente. São várias as possibilidades:

Essa ferramenta ajuda a otimizar o atendimento ao cliente, onde todo processo de contato com o público é feito pelas máquinas e interações pré-programadas. Essa estratégia é usada nos chats e telefones das empresas, agilizando e padronizando essa operação para melhorar a experiência do comprador; 

As empresas que atuam com e-commerce podem usar a IA para oferecer produtos/serviços que se encaixem nos gostos e necessidades do cliente, assim como as lojas virtuais mostram ao lado itens relacionados e os serviços de streaming recomendam conteúdos baseados no histórico do usuário;

Diversas soluções deste tipo foram desenvolvidas por gigantes da tecnologia para ajudar na rotina das pessoas. 

Os colaboradores, líderes e diretores podem adotar estas ferramentas para facilitar suas tarefas cotidianas e, desta forma, aumentarem sua produtividade, enquanto os clientes podem aprender a usar melhor os produtos/serviços com esse ajudante e assim aproveitar todas as possibilidades da sua organização;

Diversas áreas podem aproveitar dessa tecnologia para terem resultados melhores — como logística, estoque e produção —, reduzindo erros e otimizando as operações;  

A IA também ajuda a melhorar os mecanismos de segurança que são usados na empresa. Um exemplo tradicional dessa situação é o internet banking, ferramenta capaz de identificar tentativas de ataques financeiros. Essa tecnologia pode ser adotada de diferentes formas para proteger as informações da organização;

A inteligência artificial pode contribuir para melhorar as funcionalidades dos softwares usados pela empresa, como o de gestão do relacionamento com o cliente (CRM) e os sistemas de gestão empresarial (ERP);

É possível formar uma base de dados da atuação dos funcionários da empresa e usar a IA para avaliar como anda sua performance e até fazer previsões sobre o trabalho da equipe;

A ferramenta pode ajudar a mapear os profissionais mais adequados às vagas entre uma montanha de candidatos e currículos, agilizando e melhorando esse processo.

Desta forma, a inteligência artificial consegue otimizar diversas áreas da empresa, do início ao fim da sua atuação. 

A inteligência artificial é uma solução que veio facilitar a vida das empresas, gerando diversos benefícios como a otimização de processos, a criação de experiências mais personalizadas e encantadoras aos clientes e reduzindo erros e gastos em algumas operações.

É preciso conhecer as possibilidades que a IA traz para os negócios, descobrindo como essa ferramenta pode contribuir para a melhora dos resultados da organização.

No entanto, esses benefícios podem ser potencializados com a adoção de uma proposta completa: a transformação digital. Esse conceito considera a tecnologia não como algo a ser adotado isoladamente, um instrumento ou coadjuvante — e sim como parceira fundamental para a estratégia da empresa. 

A transformação digital é uma tendência que estará cada vez mais presente no mercado e, as empresas que a ignorarem podem acabar sendo deixadas para trás pela concorrência.

Saiba mais sobre essa inovação no nosso artigo Transformação digital: sua empresa está nessa onda?