A computação cognitiva baseia-se em sistemas de autoaprendizagem que utilizam técnicas mecânicas para realizar tarefas específicas humanas de forma inteligente, além de ser comumente associada à Robotic Process Automation (RPA) como a conjunção entre inteligência artificial e computação cognitiva.
Ao alavancar as tecnologias de inteligência artificial, a computação cognitiva se estende e melhora a gama de ações que geralmente estão correlacionadas à RPA, proporcionando vantagens para a economia de custos e clientes.
A computação cognitiva começou a aumentar as decisões empresariais e o desempenho do processo de pensamento humano e da análise tradicional. Assim, ela representa uma abordagem à implantação de softwares e soluções que abrangem o uso da inteligência artificial para imitar o pensamento humano.
O crescimento de tais inovações tem sido exponencial à medida que as aplicações da tecnologia se tornam mais sofisticadas, e o uso de tais tecnologias está se enraizando em locais e em indústrias com novas aplicações sendo descobertas quase que diariamente.
Entenda mais sobre o que é computação cognitiva nos próximos parágrafos! Boa leitura!
A capacidade da computação cognitiva
As empresas e as organizações do setor público progrediram em termos de uso de enormes quantidades de dados internos e externos para assumirem uma posição de risco mais preventiva. No entanto, os métodos tradicionais de análise tornaram-se cada vez mais incapazes de lidar com esse volume de dados.
Em vez disso, as capacidades cognitivas — incluindo a mineração de dados, a aprendizagem de máquinas e o processamento de linguagem natural — suportam as análises tradicionais e são aplicadas contra esses densos conjuntos de dados para ajudarem a encontrar indicadores de riscos conhecidos e desconhecidos.
Essas novas capacidades não se limitam a detectar riscos. A análise cognitiva permite às empresas aproveitar rapidamente informações não estruturadas, personalizar serviços e reduzir a subjetividade na tomada de decisões.
Os setores em que essa abordagem de dados é útil são cuidados de saúde, varejo e até litígios, de modo que os computadores são “treinados” para descobrir informações específicas em milhões de documentos legais e realizar qualquer tradução de linguagem global necessária.
As aplicações da computação cognitiva
Hoje, a computação cognitiva afeta todas as áreas de nossas vidas, desde viagens, esportes e entretenimento, até fitness, saúde e bem-estar, incluindo a saúde de nossos animais de estimação.
No momento, as aplicações de computação cognitiva podem fornecer interfaces superiores que permitem que os sistemas informáticos interajam com clientes ou funcionários, com a internet ou com bancos de dados.
As aplicações, uma vez treinadas, podem conversar com pessoas, usando linguagem comum, fazendo perguntas e, depois, fornecendo respostas ou recomendações. Da mesma forma, uma vez que as aplicações estão incorporadas a peças ou produtos, esses itens podem ser rastreados em tempo real e demonstrar como funciona sua cadeia de suprimentos ou estoque.
As aplicações cognitivas são boas em buscas rápidas de grandes quantidades de dados, mesmo em formatos não estruturados, e podem monitorar feeds de notícias de TV, analisar intercâmbios de e-mail, pesquisar sites ou ler documentos para obter informações atualizadas.
Nos casos mais dinâmicos, os sistemas de simulação de campo de batalha podem empregar satélites para rastrear sensores embutidos em tanques, caminhões, navios ou mesmo pessoal militar e podem usar esses dados para criar mapas que digam aos comandantes exatamente onde seus recursos estão em um determinado momento.
Além de simplesmente identificar fatos, os sistemas cognitivos podem usar redes em nuvem para analisar enormes quantidades de dados rapidamente, identificar padrões de desenvolvimento e prever ou projetar o que provavelmente acontecerá no futuro próximo.
E, à medida que esses sistemas são usados, eles aprendem e melhoram a qualidade de suas previsões.
Como exemplo, o banco Bradesco fez uma parceria com a IBM para que o Watson possa responder dúvidas para gerentes de agências por meio de um chat interno e, no futuro, ajudar os clientes. A Under Armour também utiliza o Watson para interpretar dados para orientar usuários.
Os benefícios da computação cognitiva
Os recursos de computação cognitiva incluem interfaces de linguagem natural que possibilitam aos usuários interagirem com o aplicativo usando linguagem comum e capacidade de monitorar milhares de sensores incorporados ao meio ambiente para entender mudanças em tempo real.
Menos exclusiva entre as aplicações cognitivas (mas ainda importante na sua compreensão) é a sua capacidade de “ler” dados não estruturados de todos os tipos, que vão desde chamadas telefônicas, e-mails e artigos científicos, até revistas técnicas, com o objetivo de varrer bancos de dados para analisar e extrair padrões.
É preciso ter em mente que a computação cognitiva está disponível na nuvem e pode ser disponibilizada em quase qualquer mídia que as pessoas utilizem. Assim, podemos explorar aplicações cognitivas em smartphones, por meio de painéis automáticos ou em assistentes digitais.
Também podemos disponibilizar aplicativos cognitivos por meio de chips incorporados em dispositivos — imagine, por exemplo, uma máquina de escritório que possa conversar com seu usuário e ajudá-lo a diagnosticar qualquer problema encontrado.
No futuro próximo, se desejarmos, quase qualquer artefato poderá conversar conosco e ajudar-nos a pensar sobre os problemas que enfrentamos.
O futuro com a computação cognitiva
A computação cognitiva desempenhará um papel fundamental no futuro de suas organizações, com infinitas possibilidades para melhorar os processos e funções de negócios.
Embora o investimento seja esperado para produzir vantagens competitivas significativas, os executivos estão priorizando sua aplicação em funções comerciais específicas, incluindo tecnologia da informação, vendas, segurança da informação e inovação.
A maioria das empresas quer usar a computação cognitiva para oferecer suporte a planejamento, desenvolvimento e teste mais rápidos e eficientes de softwares corporativos, a fim de permitir maior agilidade e design de soluções aceleradas, ao mesmo tempo em que melhora a eficiência de seus serviços ao cliente.
A expansão das capacidades de gerenciamento de contas do cliente, o aumento das oportunidades de vendas e a melhoria da eficiência do gerenciamento também são vistos como prioridades.
Essas mesmas ferramentas podem fornecer informações sobre como os funcionários se envolvem de forma mais eficaz, ajudando a selecionar as melhores tecnologias para cada tarefa e cada indivíduo e auxiliando na construção de um ambiente de trabalho contínuo.
Imagine, nesse sentido, ter um assistente inteligente com conhecimentos registrados acerca de sua profissão e de dados do seu ambiente, ajudando a informar suas decisões e descrevendo probabilidades para sua variedade de opções em relação a uma determinada tarefa.
O local de trabalho do futuro será projetado para garantir o acesso onipresente, personalizado e seguro a novas capacidades cognitivas e analíticas emergentes.
Os sistemas cognitivos aprenderão continuamente a melhor maneira de se envolver com os usuários e aumentar a produtividade e fornecerão a capacidade de visualizar e usar, mais eficazmente, grandes quantidades de dados, tratados e analisados por uma tarefa única e um usuário único.
Além disso, eles estarão abertos às novas plataformas, aplicativos ou dispositivos que possamos precisar para fazer nossos trabalhos no futuro.
