Machine Learning e AI andam juntos

Machine Learning e AI andam juntos

Machine Learning não seria exatamente a mesma coisa que Inteligência Artificial?

Na verdade, sim e não. Sim porque uma coisa faz parte da outra e não porque AI representa todo um campo de estudo, um conceito mais amplo que aprendizagem da máquina.

O machine learning é, então, uma das facetas da inteligência artificial. É a sua aplicação prática da forma como conhecemos até agora. A AI se refere à capacidade das máquinas de realizar qualquer tarefa, das mais simples às mais complexas, de forma autônoma e similar aos seres humanos. 

O machine learning, por sua vez, tem a ver com a habilidade de aprender, em uma simulação do cérebro humano.

De uma forma geral, os dois conceitos acabam por se relacionar, sendo que a aplicação de machine learning  é uma aplicação de inteligência artificial.

Saiba agora os benefícios da aprendizagem de máquina para sua empresa.

Os benefícios da aprendizagem de máquina para empresas

De acordo com um estudo realizado pela Gartner, a adoção de práticas de inteligência artificial, com destaque para o machine learning, por parte de empresas proporcionou o crescimento das mesmas de 4% a 14% no período de um ano, entre 2018 e 2019.

É importante lembrar, no entanto, que a aprendizagem da máquina só será verdadeiramente estratégica quando conduzida por uma equipe especializada. Ao contrário do que muitos pensam, a inteligência artificial não veio para substituir profissionais, mas para otimizar a dinâmica e os resultados.

Vejamos agora quais os benefícios do uso de machine learning pelas empresas, especificamente as que têm atividades baseadas em algoritmos matemáticos e estatísticos:

1° Realização de análises preditivas:

Muitas decisões tomadas por empreendimentos poderiam ser diferentes se eles conseguissem prever o comportamento do público-alvo. Com o machine learning, isso é possível. Baseado em comportamentos anteriores, o sistema é capaz de analisar quais serão as próximas decisões do cliente.

2° Melhoria na comunicação da marca:

Utilizando os dados gerados para compreender melhor quem é o seu público e o que ele quer, a empresa consegue otimizar a forma como se comunica. Assim como nas análises preditivas, ao invés de “atirar para todos os lados”, ela vai focar as suas estratégias no grupo que procura exatamente o que ela tem para oferecer.

3° Redução de custos operacionais:

Contribui para automação de atividades lógicas, analíticas e cognitivas, gerando maior velocidade no tratamento de informações.

4° Redução de erros, de riscos e de custos operacionais:

Com A partir do momento em que uma empresa pode recorrer à automação, ela naturalmente elimina algumas despesas e ainda consegue garantir melhoria no serviço prestado. Um caso clássico é o uso de chatbots, que, muitas vezes, substituem ou diminuem a necessidade de uma equipe para atendimentos telefônicos.

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