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 O que é inteligência artificial?

O que é inteligência artificial?

Uma solução inovadora para muitas empresas, e um ponto de interrogação para tantas outras, a inteligência artificial chegou para ficar e vem se desenvolvendo cada vez mais.

Ao contrário do que muitas pessoas ainda pensam, essa tecnologia não está relacionada somente aos robôs que ameaçam postos de trabalho e a sobrevivência humana — como os filmes de ficção científica nos fazem imaginar —, mas sim uma ferramenta promissora para facilitar o dia a dia tanto doméstico quanto das grandes empresas.

o que e inteligencia artificial 1 - O que é inteligência artificial?

A Inteligência Artificial faz parte da transformação digital e pode estar atrelado ao fato de o marketing digital estar em constante crescimento e as pessoas se depararem com inúmeras ocasiões onde a IA está embutida, como, por exemplo, nas recomendações de produtos em sites com base no comportamento de navegação do usuário e nas pesquisas anteriores realizadas. Não podíamos esquecer também dos famosos e enigmáticos chatbots – serviços otimizados de atendimento, que tomaram grande repercussão no mercado de serviços de atendimento.

Pensando nisso, resolvemos desmistificar o assunto e contar para você o que é e como aplicar. Continue a leitura e saiba mais!

O que é inteligência artificial?

O desejo de construir máquinas com habilidades próximas à capacidade inata do ser humano não é um sonho atual — os primeiros registros de estudos ligados datam dos anos 1940, quando os cientistas analisavam as possíveis finalidades para os primeiros computadores da história.

Com o passar dos anos e a evolução constante no ramo da tecnologia e da computação, os dispositivos passaram por grandes aperfeiçoamentos, sempre com o intuito de aproximá-los cada vez mais da autonomia e da competência de raciocínio humano.

Porém, foi apenas na década de 1960 que o termo “inteligência artificial” ou, simplesmente, IA, foi criado, incluindo em suas pesquisas o desenvolvimento de sistemas que fossem capazes de imitar redes neurais para que as máquinas realizassem atividades cada vez mais complexas tornando-se, assim, inteligentes, mais rápidas e produtivas.

Existem duas áreas específicas, que estão relacionadas a IA: o Machine Learning e Deep Learning. E é importante termos conhecimento dessa diferenciação para entender a área da IA.

MACHINE LEARNING

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O aprendizado de máquina (Machine Learning) é o envolvimento de algoritmos que os computadores aprendem com os dados sem serem programados inicialmente. Conforme uma demanda repetitiva, o algoritmo “aprende” a identificar padrões que ajudam identificar falhas ou oportunidades “de forma inteligente”.  

DEEP LEARNING

O Deep Learning é uma aprendizagem de máquina mais aprofundada e especializada baseada em redes neurais. É uma tecnologia que permite atualmente o processamento de imagens e tradução de idiomas, abrindo a porta para aplicativos avançados.

4 FASES DE UM PROJETO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Embora o Machine Learning seja uma sub-área da IA, é importante saber que elas não são a mesma coisa, e vale entender a diferença entre os dois conceitos.

IA “é o conceito de sistemas computacionais que são capazes de realizar tarefas que normalmente humanos poderiam fazer, como tomada de decisão, percepção visual, reconhecimento de fala e assim por diante”.

Fonte: Ciência e Dados, 2018.

Já os algoritmos de Machine Learning constroem modelos analíticos, que podem ser usados em previsões quando recebem novos dados. Com a promessa de automatizar tarefas rotineiras, além de oferecer insights criativos, o marketing digital e serviços de atendimento ao cliente estão colhendo os benefícios.

Profissionais de marketing digital usam os chatbots de aprendizado de máquina para gerar mais leads e fornece melhor experiência ao cliente.

inteligencia artificial - O que é inteligência artificial?

Ter uma ideia geral de fases do projeto pode ajudá-lo a fazer uma estimativa aproximada do custo. O roteiro sugerido a seguir foi baseado no desenvolvimento de sistemas baseados em algoritmos de Machine Learning. Confira!

FASE 1: DESCOBERTA E ANÁLISE

Neste primeiro momento é feito um estudo de viabilidade, com análise de processos, definição de insumos e organização de cronograma. No final, os analistas e clientes chegam a um consenso se IA é aplicável ou não, definindo o escopo do projeto necessário para o próximo passo, ou seja, desenvolvimento de protótipos.

Geralmente, o tempo médio de execução dessa fase é de 5-7 dias úteis.

FASE 2: IMPLEMENTAÇÃO E AVALIAÇÃO DO PROTÓTIPO

implementacao e avaliacao do prototipo - O que é inteligência artificial?

Nesta fase é dedicada a implementação do protótipo de IA, onde é descoberto de fato o custo do desenvolvimento da IA. O protótipo é um modelo de negócio criado para testar a viabilidade e a prova do conceito.

Segundo David Matos, do Blog Ciência e Dados, “A prototipagem é uma ótima técnica que permite aos profissionais de software validar requisitos e as opções de design”. Um protótipo pode ser um mock-up, baseado em texto ou desenho para materializar a ideia e, após ser discutida com o cliente.

Dica! Invista tempo e valorize essa etapa, pois é nela que você pode diminuir custos excessivos com o projeto de implementação. Aproveite para validar o máximo de pré-requisitos, seja coerente com cada etapa e necessidade funcional relatada pelos usuários.

FASE 3: PRODUTO MÍNIMO VIÁVEL (MVP)

É a etapa que “profissionaliza” o protótipo, dando a ele recursos básicos e funcionais desenvolvidos com base nas descobertas do protótipo. Um MVP trabalha com dados reais e é aplicado a um grupo de clientes para primeiros testes. O feedback que é colhido aqui é muito importante para o aprimoramento do sistema.

O custo do ajuste nesta etapa é bem inferior do que na etapa em que o projeto está em desenvolvido.  

FASE 4: LANÇAMENTO DO PRODUTO

Na última fase, o produto precisa apresentar um conjunto de recursos completos que foram definidos na etapa de prototipagem. Os riscos aqui devem ser mínimos, pois é o momento de lançamento e uso do produto.  

É válido mencionar a importância de respeitar o período de maturação, média de 30 dias após o lançamento, fazendo o acompanhamento do desempenho dos recursos e feedbacks dos usuários.

CASES DO MERCADO: APLICAÇÃO DA IA

Bradesco

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O banco Bradesco aumentou o investimento em IA no ano de 2018, pois o gerente de inovação, Marcelo Câmera, revelou que a satisfação com robôs, que fazem o atendimento por meio do app chegou a 70%. São mais de 330.000 questionamentos respondidos por mês, uma média diária de 11.000 questionamentos.

Smiles

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Denominada Emília, a assistente virtual do programa de fidelidade e relacionamento da Gol – Smiles responde os usuários de suas redes sociais auxiliando-os na verificação de reservas, consultas de voos e cancelamento sem a ajuda humana.

Bom, agora que você conheceu um pouco mais do conceito da IA e percebeu que não é algo tão distante, mas sim faz parte do nosso cotidiano e está inserida em diversas áreas como E-commerces, Supermercados, Construção Civil, Medicina e outras áreas. O marketing digital cada vez mais se apropria das funcionalidades da IA, utilizando sua inteligência para agregar valor aos serviços oferecidos e na personalização/entrega de artigos customizados ao interesse/comportamento dos clientes. Continue acompanhando as próximas postagens aqui no Blog da Raffcom e aprenda mais sobre o universo misterioso da inteligência artificial.

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