Quando falamos de inteligência artificial (IA) e áreas relacionadas, como o machine learning, é comum as pessoas pensarem em inteligências superiores aos humanos. Também é comum pensarem em coisas de filmes de ficção científica.
Tudo parece ser a mesma coisa, mas saiba que existem diferenças entre inteligência artifical e machine learning.
Mesmo podendo parecer um pouco assustador, essas tecnologias não representam um perigo à nossa espécie. Muito pelo contrário, elas podem ajudar diversas pessoas e empresas a evoluírem muito — nos negócios e nas relações em geral.
No post de hoje, vamos entender as diferenças entre inteligência artificial e machine learning e saber algumas das suas principais aplicações nas empresas. Acompanhe!
O que é e pra que serve a inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial começou a ser discutida no meio acadêmico no final da década de 1950, quando o desenvolvimento de computadores se tornava cada vez mais notável.
Desde então, a ideia da IA era recriar a inteligência humana por meio de sistemas capazes de aprender e resolver problemas com eficiência.
Filmes como O Exterminador do Futuro, 2001: Uma Odisseia no Espaço e Matrix tornaram comum a Inteligência Artificial em forma de robôs superinteligentes — e algumas vezes, assassinos.
Ainda não chegamos a esse nível. Devemos pensar em IA como um sistema que tenta imitar a complexidade do nosso cérebro.
Mas o que é inteligência artifical?
São algoritmos de aprendizagem e generalização para simular as capacidades humanas.
Separamos a inteligência artificial em duas categorias principais: IA aplicada e IA geral.
IA aplicada é aquela em que a máquina é focada em uma área, como servir de assistente pessoal no smartphone, dirigir um carro autônomo ou vencer um campeão de xadrez.
Já uma máquina com IA geral, por sua vez, deve ser capaz de executar qualquer tarefa que o cérebro humano consegue realizar.
Principalmente nos últimos anos, as pesquisas sobre I.A. avançaram bastante. Basta pensar que há poucos meses, quase ninguém conhecia inteligência artificial generativa, que baseia o ChatGPT.
O que é e pra que serve o machine learning?
Os seres humanos aprendem de várias formas. Por exemplo, pelas experiências de vida, como ir a escola ou ao parque.
No caso das máquinas, a forma que os pesquisadores encontraram para simular o aprendizado humano foi por intermédio de grandes volumes de dados.
Sendo assim, chamamos de Machine Learning (aprendizado de máquina) o processo de simulação do aprendizado humano em máquinas.
Mas o que é machine learning?
A ideia do aprendizado de máquina — que é um ramo da inteligência artificial — é oferecer um conjunto de dados suficientemente grande para que a máquina possa analisar e extrair algum conhecimento.
O interessante é que não é preciso programá-la para procurar por informações específicas; ela aprende de maneira “autodidata”.
É assim que funcionam os sistemas de reconhecimento facial, os filtros do seu e-mail e alguns chatbots com inteligência artificial.
I.A. e Machine Learning: quais as diferenças?
Com os conceitos de Inteligência Artificial e Machine Learning em mente, chegou a hora de aprender as principais diferenças entre os dois. Confira:
- Machine learning é um tipo de inteligência artificial
- A inteligência artifical foca em aprender a técnica de capacidades humanas a fim de simular seu comportamento
- O machine learning foca em aprender a “tomar decisões” de acordo com a análise de um padrão em um grande volume de dados
Como inteligência artificial e machine learning atuam nas empresas?
A I.A. e o machine learning vêm ganhando aplicações importantes para negócios de diversos tipos de setores.
Além de estarem presentes em soluções como os chatbots, que otimizam o atendimento ao cliente, também podemos citar:
- a análise de comportamento do consumidor em redes sociais;
- avaliação de currículos para encontrar os melhores candidatos para valorizar a sua equipe;
- verificação de performance dos colaboradores;
- envio de ofertas personalizadas.
AI First: negócios focados em I.A. e Machine Learning
No mundo em constante evolução da tecnologia, o conceito de AI First tem ganhado destaque como uma abordagem estratégica revolucionária.
AI First, ou “primeiro a IA” em português, coloca a inteligência artificial no cerne das operações e decisões de uma organização.
Essa abordagem não apenas reconhece o imenso potencial da IA, mas também a coloca como a força motriz por trás da inovação, crescimento e sucesso empresarial.
Ao adotar uma mentalidade AI First, as empresas aproveitam todo o poder da IA para impulsionar a eficiência, aprimorar a experiência do cliente, tomar decisões mais informadas e explorar novas oportunidades de negócios.
Com o AI First, as organizações se preparam para enfrentar os desafios do futuro e abraçar uma era em que a I.A. se torna parte de nosso dia a dia, transformando a forma como vivemos e trabalhamos.
AI First e o aprendizado de máquinas
AI First e machine learning estão intimamente relacionados, pois o machine learning é uma das principais tecnologias e abordagens utilizadas na implementação de estratégias AI First.
Enquanto subárea da inteligência artificial, o aprendizado de máquina se concentra em desenvolver algoritmos e modelos capazes de aprender e melhorar com base em dados.
Ele permite que os sistemas de IA “aprendam” com exemplos passados e façam previsões ou tomem decisões com base nesse aprendizado.
No contexto do AI First, o machine learning desempenha um papel fundamental ao capacitar os sistemas de IA a adquirir conhecimento, identificar padrões e realizar tarefas complexas.
Ao treinar modelos de aprendizado de máquinas com grandes conjuntos de dados, as empresas podem criar sistemas de IA que são capazes de analisar informações, tomar decisões, reconhecer padrões e responder a perguntas de forma automatizada e inteligente.
Assim, o machine learning é uma das principais ferramentas utilizadas para impulsionar a implementação bem-sucedida de uma estratégia AI First, fornecendo a base técnica para o desenvolvimento e aprimoramento contínuo dos sistemas de inteligência artificial.
Como funciona uma empresa AI First?
Na prática, as empresas AI-First apresentam algumas características:
- Estruturas complexas compostas por camadas interconectadas. Essas empresas realizam pesquisas e garantem que toda a equipe tenha acesso e possa utilizar a IA. Portanto, é necessário ter pesquisadores dentro da própria empresa.
- Além de capacitar os funcionários, é fundamental fornecer os meios para a incorporação da I.A.. Isso significa que a AI-First é incorporada na empresa por meio de softwares internos, plataformas, projetos de código aberto e serviços finais.
- Os cargos mais técnicos não se limitam apenas à criação e pesquisa de novas tecnologias, mas também lideram os processos internos de domínio e treinamento.
O objetivo das empresas AI-First é maximizar as experiências de pesquisa em IA, explorando a velocidade de desenvolvimento e a escalabilidade das soluções bem-sucedidas.
Entender sobre I.A. e Machine Learning é a chave para começar a impulsionar resultados dentro de uma empresa.
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