Que tal voltarmos algumas casas antes de falarmos sobre inteligência artificial para negócios?

Se hoje em dia empresas como o Google, a Microsoft, a Amazon e a IBM são referências em inovação e otimização de dispositivos eletrônicos portáteis — os gadgets como smartphones, tablets, notebooks, drones, aspiradores tipo robô, câmeras fotográficas, smartwatches e óculos de realidade virtual, por exemplo — é porque, antes disso, mais precisamente em 1956, o professor John McCarthy da Universidade de Dartmouth em Hanover, nos Estados Unidos, reuniu o primeiro grupo dedicado a estudar maneiras de “educar” as máquinas.

Com base na capacidade humana de aprendizagem, o professor deu origem ao que hoje conhecemos por inteligência artificial, ou a ação de treinar máquinas. A partir desse treinamento, as máquinas desempenhem desde tarefas simples — como solicitar uma receita de bolo ao seu smartphone por meio de um comando de voz, por exemplo —, até tarefas complexas — tal e qual o processamento de uma linguagem natural ou a condução autônoma de veículos.

 

Quais tipos de tecnologia abrangem o conceito de inteligência artificial?

Entre os diferentes conceitos de inteligência artificial, podemos destacar três principais tipos: ciência de dados, machine learning e deep learning.

 

Ciência de dados: Também conhecida como data science. Por ser uma metodologia baseada em análise estatística, análise preditiva e mineração de dados, esse tipo de inteligência artificial detecta padrões e revela tendências.

Machine learning: Capaz de ler informações, identificar padrões e processar dados de forma lógica, o machine learning é a base para a inteligência artificial como conhecemos hoje. Por meio dessa metodologia, decisões são cada vez menos dependentes da intervenção humana, uma vez que levam em consideração a própria experiência e/ou aprendizado da máquina.

Deep learning: Ainda mais aprofundado, complexo e inteligente que o machine learning, essa metodologia interpreta volumes de dados gigantescos de uma forma mais precisa e detalhada.

 

Em quais áreas, dentro de um negócio, a inteligência artificial pode ser usada?

A partir das metodologias apresentadas, diferentes áreas dentro de um negócio podem usar a inteligência artificial para facilitar processos e maximizar resultados.

Vamos conhecer alguns exemplos de aplicação da IA para algumas dessas áreas?

 

Atendimento ao cliente: Personalização da experiência do usuário por meio de chatbots, realização de triagens, encaminhamento para outros departamentos e sugestões de produtos/serviços/experiências;

Marketing e vendas: Personalização de campanhas de marketing por meio da análise dos dados de consumidores e de leads qualificados, otimização de preços e gerenciamento de ferramentas;

Operações: Digitalização de produtos, análise preditiva de falhas em equipamentos e gerenciamento da eficiência energética;

Recursos humanos: Personalização de treinamentos, realização de triagens, identificação de talentos internos e gerenciamento da folha de pagamento;

Pesquisa e desenvolvimento: Análise de dados de produtos, identificação de insights e simulação de cenários para testes;

Finanças: Análise de dados financeiros, análise preditiva de cenário financeiro e identificação de fraudes e riscos.

 

Como aplicar a inteligência artificial para negócios?

Seja auxiliando na criação de uma empresa do zero — a partir de insights do ChatGPT, por exemplo —, seja auxiliando na estruturação de uma empresa já existente, a verdade é que a inteligência artificial para negócios pode ser aplicada de diferentes formas.

O que é preciso ter em mente, no entanto, é que tanto os gestores quanto os colaboradores devem centralizar a análise de dados como ponto-chave para a tomada de decisões dentro de um negócio.

Ou seja: para que processos sejam otimizados, que a competitividade aumente e que os resultados apareçam, não só a cultura da organização deve ser transformada, mas o entendimento de que, já que cada empresa gera os seus próprios dados, também as soluções de inteligência artificial devem ser aplicadas levando em conta o contexto e os objetivos de cada empresa.

 

Como a inteligência artificial para negócios pode gerar lucros?

A partir da análise e da interpretação de grandes volumes de dados realizadas com tecnologias como Big Data e Business Intelligence, a inteligência artificial para negócios pode gerar lucros por conta de três principais razões:

 

 

Qual é a relação da inteligência artificial com aplicativos?

Quando bem aplicada, a inteligência artificial pode otimizar ações e melhorar a produtividade dos usuários de aplicativos móveis.

A seguir, algumas tarefas que conectam a IA ao mercado mobile de aplicativos:

 

– Revisão de textos;

– Identificação de tons de voz regionais;

– Identificação de diferentes idiomas;

– Insights para criação de conteúdos;

– Usabilidade e experiência do usuário.

 

Como a inteligência artificial impacta o ecossistema de aplicativos?

Embora a discussão seres humanos versus inteligência artificial esteja mais viva do que nunca, quando usadas com ética e segurança — ou seja, respeitando a privacidade dos dados e a integridade das informações —, as máquinas atuam ao nosso lado e ao nosso serviço, e não nos substituindo.

Dito isso, há uma série de benefícios, decorrentes da inteligência artificial, que impactam positivamente o ecossistema de aplicativos, como, por exemplo:

 

Personalização: Por meio de experiências personalizadas, os aplicativos adaptam-se às preferências do usuário e, consequentemente, melhoram a satisfação geral;

Recomendações inteligentes: A partir da personalização das preferências dos usuários, os aplicativos podem analisar os padrões de uso e históricos para sugerir recomendações de produtos, serviços, conteúdos, etc.;

Otimização de desempenho: Identificar problemas ou comportamentos anormais e em tempo real, aperfeiçoar a alocação de recursos, melhorar os tempos de resposta e minimizar erros são ações que otimizam o desempenho de um aplicativo;

Automação de tarefas: Tarefas rotineiras e repetitivas — como, por exemplo, gerenciamento de bancos de dados e suporte técnico — podem ser facilmente automatizadas e liberar espaço para recursos humanos;

Aprendizado contínuo: Com uma constante adaptação às mudanças nas preferências dos usuários, os aplicativos, por meio do aprendizado contínuo, podem oferecer experiências cada vez melhores.

 

E como a AdGrowth se posiciona em relação a esse cenário?

Já pensou em aliar a inteligência artificial às estratégias ideais de mobile growth para sua campanha? Aqui na AdGrowth, utilizamos algoritmos preditivos para obter uma maior precisão no momento de encontrar o usuário certo para o aplicativo da sua empresa ou negócio.

Veja mais sobre o mundo mobile growth, clicando aqui.