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A inteligência artificial (IA) é um subcampo da ciência da computação que estuda, basicamente, como tornar as máquinas mais inteligentes e autônomas. Assim, tenta aplicar conceitos de outras áreas, como a neurociência e a linguística, para evoluir na compreensão das máquinas.

Quando abordamos o tema inteligência artificial para negócios, estamos nos referindo à automação. Ou seja, estamos falando de transferir processos e tarefas para máquinas, em vez de solucioná-los manualmente.

Com a IA, as empresas usufruem de maior produtividade, com recordes de produção em menos tempo, menos esforços para chegar às metas e conquistam maior lucratividade.

Outro ponto fundamental é a melhoria na experiência dos clientes. Otimizando a apresentação e a comunicação, a empresa é capaz de atender melhor seus consumidores, de acordo com o que eles realmente esperam.

Atualmente, com a IA e com os dados disponíveis, as companhias conseguem entender tudo sobre o cliente: seu comportamento, características psicográficas, suas preferências, dores, sonhos etc. Desta forma, é possível criar uma presença marcante e empolgante no mercado.

O termo inteligência artificial surgiu em 1956, cunhado por John McCarthy. McCarthy tinha interesse em entender como ensinar as máquinas, com base em estudos de Marvin Minsky e até em escritos de Alan Turing (Computing Machinery and Intelligence” (1950).

Desde então, a área se expandiu com o crescimento do circuito integrado e com o desenvolvimento dos computadores pessoais. A chegada da internet e a ascensão da era dos dados ofereceu outro boom para esse campo. Com os dados, é possível ter uma massa ainda maior e mais ampla de informações para treinamentos desses algoritmos inteligentes.

Com tudo isso, a IA tornou-se um amparo para os negócios e economia das empresas. Mas, o grande desafio para os gestores é saber como implementar a tecnologia para melhorar os resultados de sua empresa.

IA e seus componentes básicos

Primeiro, é preciso começar a entender os componentes básicos da inteligência artificial. Hoje, a AI engloba alguns subconceitos importantes, como o machine learning, deep learning, redes neurais, PNL (natural language processing ou computação cognitiva). Aprendizados mais profundos, focados em identificação de padrões e em previsões inteligentes sobre o futuro. Veja Abaixo:

Machine learning - O termo machine learning é uma técnica baseada na ideia de que são capazes de aprender e assimilar dados por conta própria. Essa assimilação de informações acontece por meio de big data e algoritmos, fazendo com que padrões de dados sejam identificados e que conexões sejam criadas entre eles. O objetivo é realizar uma determinada tarefa com o mínimo de interferência humana. Tais algoritmos fazem uso de análises estatísticas para prever respostas da forma mais precisa possível, além de disponibilizar os melhores resultados com pequenas chances de erros.  

Deep learning - De uma forma bem simples de entender, deep learning (aprendizagem profunda, em português) é um tema emergente dentro do campo da inteligência artificial. Uma subcategoria de aprendizado de máquina que diz respeito a oportunidades de aprendizagem profundas com o uso de redes neurais para melhorar as coisas, tais como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural. Isso está rapidamente se tornando um dos mais estudados e procurados campos dentro da ciência da computação moderna.

Redes neurais - Uma rede neural é um método de inteligência artificial que ensina computadores a processar dados de uma forma inspirada pelo cérebro humano. É um tipo de processo de machine learning, chamado aprendizado profundo, que usa nós ou neurônios interconectados em uma estrutura em camadas, semelhante ao cérebro humano. A rede neural cria um sistema adaptativo que os computadores usam para aprender com os erros e aprimorar-se continuamente. As redes neurais artificiais tentam solucionar problemas complicados, como resumir documentos ou reconhecer rostos com grande precisão.

Natural language processing (PNL) - A PNL ou processamento de linguagem natural (NLP – natural language processing) é uma tecnologia que utiliza-se de fundamentos de machine learning e deep learning em seu processo de aprendizagem. Embora seja uma tecnologia que se equipara à PNL (programação neurolinguística), é importante ressaltar que elas não são a mesma coisa. O objetivo da PNL na computação é elevar o nível de interação das ferramentas de chatbot, trazendo a elas uma humanização nas conversações, saindo da mesmice das respostas automáticas e partindo para a compreensão emocional do usuário. A tecnologia visa a compreender as reais intenções do usuário e apresentar a ele as respostas certas, no momento certo. Essa análise profunda (conceito de deep learning), permite um extraordinário aumento nas vendas. 

Veja os principais passos para implementar IA em sua empresa:

É importante ressaltar que antes de implantar recursos de IA na empresa, é preciso identificar qual será o objetivo das novas ferramentas. Pense em quais processos o negócio deseja melhorar, como:

• aumentar as vendas;
• melhorar a produtividade do negócio;
• reduzir custos com pessoal;
• otimizar o tempo.

Além de poupar tempo, identificar o objetivo de adotar novas tecnologias vai evitar que a empresa tenha custos com ferramentas que não serão utilizadas. Para a implantação da IA em sua empresa, siga os três passos abaixo:

1- Desenvolva um planejamento estratégico - Comece avaliando todas as atividades e processos da sua organização para encontrar algum ponto que precisa ser melhorado com a IA. Para isso, você pode se reunir com sua equipe para identificar casos específicos em que a IA pode ajudar a alavancar os resultados e resolver problemas.

2- Faça o mapeamento de todos os processos - Para compreender as necessidades do seu negócio, é importante mapear todos os processos. Com isso, é possível identificar quais setores necessitam dos recursos de inteligência artificial — já que nem todos os departamentos realmente precisam dessa tecnologia.

3- Prepare dados para treinamento dos modelos de redes neurais - A base da inteligência artificial são os dados, ou seja, para que a tecnologia desempenhe sua função de forma eficiente e obtenha sucesso. Um conjunto de algoritmos deve ser treinado, e isso só é possível quando uma base de alta qualidade é analisada, conforme modelos neurais, visando a encontrar inconsistências.

Como vimos acima, a inteligência artificial para negócios é uma realidade e possibilita estender a capacidade de leitura e de análise das empresas. Com isso, é possível eliminar obstáculos, aumentar a produtividade e garantir a redução de custos. Isso gera mais lucratividade e sustenta a continuidade das empresas, evitando que elas percam espaço num mercado tão competitivo.

Saiba mais:

Veja o potencial da inteligência artificial para os negócios

Assista ao vídeo:

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