Qual é a diferença entre IA, Machine learning e Deep learning?

Neste artigo você vai entender melhor sobre os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, para garantir estratégias mais efetivas e lucrativas paro seu negócio. Boa leitura!

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning são, respectivamente, campo e subcampos do mercado tech que beneficiam diretamente os negócios que sabem fazer o bom uso dessas tecnologias.

A partir de estratégias bem definidas, a implementação de IA, ML e DL, oferece segurança e redução de riscos nas tomadas de decisões, garantindo efetividade aos planejamentos dos gestores.

Efetividade nas estratégias

Como já foram citados, entre os benefícios do investimento em IA e seus subcampos, machine learning e deep learning, estão a redução de riscos e a garantia de efetividade nos planejamentos estratégicos das empresas. Mas, o que seria a efetividade nesse contexto?

Vamos exemplificar com uma situação bem comum para maioria das pessoas: pedidos de delivery.

Ao receber um pedido do aplicativo, a empresa responsável pelas entregas consegue fazer a previsão do horário de chegada desse pedido, essa previsibilidade acontece através dos dados. Mas, e quando o tempo de espera ultrapassa o previsto?

O resultado é insatisfação e, até mesmo, perda do cliente.

É para evitar esse tipo de situação que entra a efetividade, é ela que garante que o pedido do cliente vai chegar no horário previsto.

Uma estratégia efetiva pode, e deve, ser aplicada em diversos contextos, como garantir o alcance de uma meta de vendas, aumentar a satisfação dos clientes e reduzir o turnover nas empresas.

A efetividade anda de mãos dadas com a inovação rumo a vantagem a competitiva, por isso, a inteligência artificial, com o machine e deep learning, são peças fundamentais nas estratégias de crescimento das empresas.

Entenda melhor sobre cada área.

O que é Inteligência Artificial?

Como o nome sugere, as necessidades humanas fizeram surgir uma solução artificial que fizesse papéis menos essenciais, para que as mentes orgânicas se concentrassem em outras complexidades. Dessa forma, a partir da IA, nossa sociedade abriu espaço para os “smart things” (objetos inteligentes) que agora são essenciais para o convívio humano.

E não é só no cotidiano que a inteligência artificial se tornou vital, o mundo business evolui para opções mais lucrativas e eficientes diariamente, ao optar por chatbots, utilização de dados e trabalho com previsões por exemplo. A IA utiliza dados e aprendizado para alcançar resultados funcionais.

Aplicações de IA nos negócios:

• Melhoria da tomada de decisão: a IA pode ser usada para identificar tendências, padrões e oportunidades que podem não ser visíveis em meio a tantos processos. Isso pode ajudar as organizações a tomar decisões mais informadas e estratégicas;

• Aumento da eficiência operacional:  a inteligência artificial é a peça-chave nas estratégias de automatização de processos, identificação de problemas e otimização do uso de recursos. Isso pode levar a uma redução de custos e ao aumento da produtividade;

• Personalização do atendimento ao cliente: essa tecnologia também pode (e deve) ser usada para entender as necessidades dos clientes e personalizar o atendimento. Isso pode levar a um aumento da satisfação e da fidelidade dos clientes. 

O que é Machine learning?

O Machine Learning surge como um mecanismo complementar, agora uma IA que utiliza ML, se propõe a elevar ainda mais o nível do aprendizado, sendo capaz de evoluir por si só, aprendendo com os dados que recolhe, e os resultados que atinge.

Dessa forma, temos sistemas de recomendação cada vez mais profundos e assertivos, como acontece com os streamings ou redes sociais. E ainda, programas de varredura ou categorização bem mais precisos.

Aplicações de Machine Learning nos negócios:

• Previsão de Demanda: modelos de Machine Learning podem prever a demanda por produtos ou serviços com base em dados históricos, ajudando na gestão de inventário e planejamento de produção;

• Segmentação de Clientes: o ML pode segmentar clientes com base em comportamentos e preferências, permitindo campanhas de marketing mais direcionadas e eficazes;

• Detecção de Fraudes: os algoritmos de Machine Learning podem analisar transações para identificar padrões suspeitos e detectar fraudes em tempo real.

O que é Deep learning?

Indo ainda mais “fundo” no que significa aprendizado de máquina, o Deep Learning cumpre nossas expectativas futuristas sobre a utilização da Inteligência Artificial. A capacidade de aprendizado e utilização de dados para gerar resultados foi ainda mais amplificada, tornando possível o recolhimento e reconhecimento de informações imprecisas como imagens ou som.

O reconhecimento facial e por voz, já é realidade para muitas empresas e serviços eletrônicos, a captura de informação por imagem ou som se torna mais eficiente a cada dia, graças ao padrão evolutivo ainda mais rápido de sistemas com DP.

Aplicações de Deep Learning nos negócios:

• Análise de Imagens e Vídeos: o Deep Learning pode ser usado para analisar imagens e vídeos para controle de qualidade, segurança (reconhecimento facial) e marketing (análise de emoções);

• Processamento de Linguagem Natural (NLP): com ferramentas de DL é possível analisar textos e falas para entender o sentimento do cliente, fornecer recomendações e automatizar respostas;

• Desenvolvimento de Produtos: o DL pode ser usado para analisar feedback de clientes e tendências de mercado para desenvolver novos produtos e melhorar os existentes.

Conclusão

As tecnologias de ML e DP atuam como braços de sustentação para o funcionamento da IA, são a evolução da modernização dos sistemas. Por isso, é importante estar por dentro de tendências como estas, sendo de um setor operacional ou não.

Juntos, os termos citados acima, mudaram as perspectivas humanas sobre o futuro como um todo, e podem mudar suas perspectivas sobre o mercado e sua empresa. Investir em IA, ML e DP é investir em um futuro cada vez mais tecnológico, automatizado, efetivo e lucrativo.