Entenda a diferença entre inteligência artificial e machine learning

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Entenda a diferença entre inteligência artificial e machine learning

Entenda a diferença entre inteligência artificial e machine learning

Muitas pessoas não sabem, mas os conceitos de inteligência artificial e machine learning foram formulados por pesquisadores em meados da década de 1950, época em que a tecnologia não era desenvolvida o suficiente para termos aplicações desses campos como encontramos hoje em dia.

Tendo em vista que essas áreas são bastante promissoras, preparamos este post para que você aprenda a diferença entre as duas e veja como elas podem trazer resultados positivos quando combinadas dentro das empresas. Acompanhe!

Qual é o conceito de inteligência artificial?

O termo vem do inglês Artificial Intelligence (AI) e sua ideia é criar sistemas capazes de realizar tarefas que, normalmente, só podem ser feitas com o auxílio do raciocínio humano. Na prática, consiste em criar softwares — desde aplicações específicas de computador até códigos para comandar a operação de máquinas ou robôs — que consigam recriar a forma como a nossa inteligência funciona para resolver problemas.

O carro autônomo é um excelente exemplo do uso da inteligência artificial, apesar de ainda estar em um estágio de aperfeiçoamento. Contudo, grande parte das aplicações de AI que temos hoje está em um dos ramos dessa ciência: o machine learning.

Qual é o conceito de machine learning?

O aprendizado de máquina, ou machine learning (ML), é um campo de estudo que pertence à inteligência artificial e que tem como propósito criar sistemas capazes de aprenderem sozinhos.

Isso depende de um processo chamado “treinamento”. Consiste em fornecer uma quantidade considerável de dados ao software para que ele os processe e tente extrair algum conhecimento, realizando atividades como sugerir os termos da sua busca no Google, reconhecer faces, classificar e-mails como bem-vindos ou indesejáveis (spam) e muito mais.

Como combinar inteligência artificial e machine learning?

Em conjunto, essas áreas tecnológicas estão alterando principalmente a forma como as empresas entendem o comportamento do cliente e como estabelecem uma comunicação eficiente com o consumidor. Confira abaixo algumas dessas aplicações:

Recomendação de produtos

Organizações que trabalham com e-commerce já contam com a recomendação de produtos cada vez mais pertinentes, de acordo com os hábitos de compra do usuário e de outros compradores.

Análise de dados

Ferramentas de Big Data e Business Intelligence estão ajudando a analisar dados relevantes e revelando insights e previsões para gerar novas oportunidades como: intensificar vendas, conquistar clientes, divulgar produtos e serviços, entre outras.

Análise de sentimentos

Softwares que examinam comentários dos clientes em redes sociais, e-mails e mensagens de outros canais, ajudam a indicar se as pessoas apresentam sentimentos positivos ou negativos em relação aos seus produtos e à sua marca.

Chatbots

Esses programas de conversação automatizada podem prestar atendimento ou tirar dúvidas dos usuários por meio de ferramentas de chat online, sem a necessidade de intervenção humana.

Todos esses exemplos já são bastante favoráveis, mas certamente veremos soluções ainda mais extraordinárias para as empresas. Apostar em inteligência artificial e machine learning é uma forma de promover o crescimento do seu negócio e melhorar o relacionamento com sua base de clientes e com potenciais consumidores.

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