Quanto mais a tecnologia evolui, mais surgem novos termos, o que pode deixar muita gente confusa, dada a sua complexidade e proximidade entre os temas. Entre tantos, alguns dos mais falados atualmente são: Machine Learning, Deep Learning e Chatbots, todos recursos derivados da Inteligência Artificial. Você sabe qual a diferença entre eles e para que servem?
Os termos Machine Learning e Deep Learning iniciaram em pesquisas durante os anos 1960, mas as mudanças promovidas ao longo destas quase cinco décadas tornaram as diferenças entre eles ainda mais profundas.
O Machine Learning é a aplicação de algoritmos e técnicas que permitem que um computador adquira conhecimento na forma de modelos, regras e padrões a partir de um volume de dados. Este conhecimento pode então ser aplicado na tomada de decisões ou na previsão de eventos. Redes sociais e aplicativos de streaming utilizam conhecimento adquirido com Machine Learning para personalizar o feed e fazer recomendações de acordo com padrões de utilização de seus usuários.
O Deep Learning é uma forma de se implementar o Machine Learning utilizando algoritmos de Redes Neurais Artificiais (ANN). O termo "Deep" (profundo) faz referência às enormes redes neurais utilizadas, com múltiplas camadas de inúmeros neurônios, por onde passam gigantescas quantidades de dados. O uso de processadores gráficos, as GPUs, que possibilitam processamento paralelo intenso à baixo custo, e a disponibilidade de gigantescos volumes de dados causaram um boom do Deep Learning nos últimos anos.
Considerado como a nova interface entre consumidor e empresa e já utilizado em larga escala, o Chatbot é um robô que utiliza o Machine Learning e o Deep Learning para realizar conversas via chat ou voz com seres humanos. O Chatbot é normalmente utilizado para automatizar o atendimento ao cliente com o intuito de agilizar este processo, podendo ser aplicado para esclarecer dúvidas e vender produtos e serviços.
Mas para que tudo isso serve no mundo dos negócios?
Se você pensa que estas inovações são papo de nerd, não se encaixam no seu negócio devido ao core business não estar atrelado ao universo da tecnologia ou a setores que não utilizam estes recursos em larga escala, está profundamente enganado. A tendência é que estas e outras novidades ingressem cada vez mais no dia a dia de usuários e empresas, até se tornarem essenciais, como aconteceu com a internet. Os casos de sucesso já se multiplicam mundo afora.
Segundo uma pesquisa do Gartner, até o próximo ano, 20% de todos os conteúdos empresariais já serão criados por máquinas. A consultoria também avaliou que até o fim de 2016 aproximadamente US$ 2 bilhões em vendas online foram realizadas pelo celular, após a troca de 1,8 bilhão de mensagens com mais de 20 mil robôs integrados de uma das empresas que oferece este tipo de serviço. Um estudo da Tata Consultancy Services também apontou que 7% das empresas no mundo destinaram, no mínimo, US$ 250 milhões para a Inteligência Artificial em 2016 e 2% pretende investir mais de US$ 1 bilhão.
De modo geral, a popularização da Inteligência Artificial pode somar 0,9% à taxa de crescimento do PIB do brasileiro até 2035, de acordo com estudo da Accenture, o que resultaria num aumento do Valor Adicionado Bruto (VAB) de US$ 432 bilhões para US$ 3,452 trilhões.
As aplicações são inúmeras. Além da redução do tempo de atendimento e aumento da agilidade já realizado pelo Chatbot, o Machine Learning, por exemplo, permite detectar fraudes e invasões na rede, análise e indicação de preferências de usuários, previsão de falhas de equipamentos, ofertas em tempo real, reconhecimento de padrões e imagens, calcular tempo de espera, previsões financeiras, médicas e etc, carros autônomos e muito mais. Segundo a IHS Automotive, 12 milhões de automóveis autônomos circularão em todo o mundo até 2035.
O Machine Learning, Deep Learning e o Chabot já estão impactando todos os setores, empresas e indivíduos. Para não ficar para trás, é preciso olhar fora da caixa e perceber como estas tecnologias podem ser aplicadas ao seu negócio.
Mateus Azevedo, sócio da BlueLab e responsável pela Diretoria de MKT e Vendas.
