Você ainda acredita que a inteligência artificial (IA) é coisa do futuro? Então saiba, que mesmo incipiente, essa tecnologia já está revolucionando o mundo dos negócios e as empresas estão investindo cada vez mais em recursos nessa área.

Hoje, já percebemos muitos reflexos do desenvolvimento da IA no nosso dia a dia, modificando radicalmente a nossa forma de acessar e consumir produtos e serviços, que causam impacto até no comércio e indústrias locais.

A inteligência artificial se manifesta por meio de várias técnicas, uma delas tem recebido muita atenção das grandes empresas que é a machine learning. Se você quer entender qual é o potencial dessa técnica para os negócios e descobrir algumas aplicações do machine learning na nossa rotina atual, continue lendo e confira!

O que é machine learning?

machine learning ou aprendizado de máquina é uma das técnicas utilizadas pela IA. Ela tem como objetivo analisar, por meio de métodos estatísticos, as variáveis de grandes banco de dados (Big Data) e, usando algoritmos apropriados, consegue aprender com os padrões encontrados nessa análise.

Com isso, o sistema sozinho vai se aprimorando e fazendo determinações ou previsões cada vez mais precisas.

Por exemplo, ao fazer uma busca através do Google, o próprio buscador oferece opções a medida que escrevemos e, muitas vezes, acerta ou a ajuda a formular sua busca, o chamado autocomplete. Isso é o aprendizado de máquina.

Por meio das pesquisas realizadas nesse buscador, o sistema vai aprendendo e se aprimorando para otimizar as buscas.

Percebeu como a inteligência artificial já faz parte da nossa rotina? Contudo, o potencial e o desenvolvimento do aprendizado de máquina é muito maior:

Três aplicações do machine learning no nosso dia a dia

1. E-mail

Já imaginou se o e-mail da sua empresa não tivesse um filtro de spam ou não classificasse os arquivos em pastas específicas? O aprendizado de máquina possibilitou que os e-mails fiquem cada vez mais precisos na hora de definir o que é spam e o que deve chegar na sua caixa de entrada.

Além disso, de acordo com as características da mensagem, essa técnica possibilita categorizá-las em pastas específicas, sem que o usuário mude alguma configuração.

Tudo isso só foi possível por que a máquina foi aprendendo a identificar padrões nos e-mails de spam e padrões nas mensagens de cada categoria. Dessa forma, organizou, otimizou e tornou mais segura a experiência do usuário.

No Gmail, e-mail do Google, por exemplo, além de possuir a caixa principal, para onde são enviadas as mensagens mais importantes, ele ainda oferece as possibilidades das pastas: social, promoções, atualizações, fóruns. Os e-mails são distribuídos automaticamente e de forma precisa para suas respectivas pastas.

A Google investe no aprendizado de máquina para manter os dados seguros e faz constantes atualizações de segurança no Gmail. Atualmente, a empresa garante que tem 99,9% de precisão na hora de bloquear spam e phishing.

2. Sistema de recomendações

Sabe os anúncios, notícias ou até recomendações de amigos que o Facebook oferece para você? Com o objetivo de possibilitar uma experiência personalizada, o Facebook consegue apresentar essas indicações por meio do sistema de recomendação.

Com base no aprendizado da máquina, o sistema de recomendação identifica padrões no comportamento do consumidor e no contexto no qual ele está inserido, para oferecer itens personalizados. Esses itens vão desde produtos, personalizando as lojas para cada cliente, até oferta de links patrocinados, anúncios, notícias e outros.

Esse sistema é muito utilizado também por algumas grandes empresas como Netflix, Google e Amazon.

Por exemplo, a Netflix utiliza esse sistema para identificar qual o tipo de programação é interessante para cada usuário e então disponibilizar recomendações para facilitar a escolha do cliente.

Recentemente, a empresa adotou uma nova forma de classificação. O usuário agora precisa apenas dizer se gostou ou não do que acabou de assistir. Antes a classificação era feita por meio de 5 estrelas, onde o cliente podia marcar quantas quisesse.

Contudo, a Netflix percebeu que essa forma de classificação estava dando margem para dupla interpretação. Muitos usuários marcavam as estrelas para classificar o programa assistido, enquanto o objetivo delas era revelar o grau de afinidade que o programa assistido tinha com o gosto do cliente. Esse mal entendido dificultava a precisão das recomendações.

3. Assistentes pessoais inteligentes

Interagir com os computadores, por meio da fala, foi umas das grandes transformações que as aplicações do machine learning possibilitou, utilizando a técnica de deep learning – ou aprendizagem profunda.

Por meio da fala natural, é possível interagir com a assistente pessoal inteligente e realizar tarefas do dia a dia com uma maior facilidade. Por exemplo, a Siri, assistente pessoal da Apple, que responde perguntas, consegue fazer recomendações e ainda executa ações.

Este aplicativo, que a princípio era uma brincadeira de fazer perguntas e obter respostas abrangentes do computador, tem se desenvolvido e está cada vez mais eficiente nas suas atividades.

Outras empresas também estão investindo nesse sistema. De olho no potencial que a interação entre pessoas e máquinas, assim como o aprendizado da máquina que resulta dessa relação, podem oferecer para o mercado. Esse é o caso de Alexa.

Em 2014, a Amazon lançou o Echo, um alto-falante cilíndrico com o sistema de inteligência artificial acessado por comando de voz chamado Alexa.

O sistema é despertado, ou seja, começa a rastrear e analisar o comando de voz, quando o usuário usa a palavra Alexa. Por meio desse assistente pessoal inteligente, é possível pedir que chame um táxi, que descubra a previsão do tempo, saber das últimas notícias, escutar suas músicas favoritas, agendar compromissos, ser lembrada de atividades diárias, entre outras habilidades.

Com a ajuda do machine learning, Alexa foi treinada por meio de um conjunto de dados para que consiga realizar essas atividades, e esse sistema vai aperfeiçoando as suas habilidades de acordo com o perfil do usuário, tornando-se uma assistente pessoal inteligente mais personalizada.

E por falar em personalização, tudo indica que Jeff Bezos, CEO da Amazon, está preparando uma surpresa para o mundo dos assistentes sociais: outras vozes além da Alexa. Ou pelo menos é o que sugere esse teaser do comercial oficial (que será lançado no Super Bowl), protagonizado pelo próprio CEO:

A inteligência artificial já está fazendo parte do nosso dia a dia e são várias as aplicações do machine learning para o desenvolvimento dessas tecnologias.

Aqui vimos apenas 3 delas. Contudo, a nossa rotina está rapidamente tomando novas formas, criando novas necessidades que precisam do apoio tecnológico, tanto para otimizar as nossas tarefas quanto para aumentar a nossa qualidade de vida.

A IA ainda está começando a se desenvolver e o potencial dela é enorme. Mas como vimos, esse crescimento está acontecendo de forma rápida.

Se você percebeu o potencial das aplicações do machine learning para o mundo dos negócios e quer ficar por dentro das novidades na área, assine nossa newsletter e tenha conteúdo de qualidade toda segunda feira!

Esdras Moreira

CEO na Introduce Formado em Redes de Computadores, com especializações em Gestão de Pessoas, Coaching e MBA em Marketing. É co-founder da introduceti.com.br, que conduz o crescimento dos negócios através de estratégias e tecnologias. Além disso é investidor no projeto Globin.it, Middas e Grupo 3Minds.

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