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IA, machine learning e computação cognitiva: saiba mais
Por Marina Aleixo
Última atualização em 1 setembro 2017
O termo “transformação digital” é assunto para eventos dos mais variados segmentos da economia e também domina a agenda dos executivos que já perceberam ser preciso adequar seu modelo de negócio para sobreviver no mercado daqui para frente, usando tecnologias como inteligência artificial, machine learning e computação cognitiva.
A transformação digital já é considerada a quarta Revolução Industrial (ou Indústria 4.0), isso porque vem, de fato, transformando uma realidade e mudando as regras do jogo conhecidas até aqui. Para ilustrar a grandiosidade do movimento, na última edição do World Economic Forum, em Davos, uma informação relevante foi apresentada: “os recursos atrelados à transformação digital podem injetar US$ 100 trilhões na economia mundial na próxima década”. É ou não motivo para conhecer melhor os detalhes dessa transformação?
Em linhas gerais a ideia é buscar inovação e usar a tecnologia para oferecer uma melhor experiência ao consumidor. Com um smartphone na mão, a capacidade de avaliação e escolha do cliente acirrou ainda mais a competição e quem vence a guerra é quem conseguir oferecer a melhor experiência. Assim, o consumidor vai para o centro das estratégias empresariais e os departamentos dedicados ao relacionamento e atendimento ao cliente nunca foram tão importantes.
Dentro do grande “guarda-chuva” que é a transformação digital, estão temas dos quais você, se ainda não ouviu, vai ouvir falar muito nos próximos anos. E não, não será em um filme de ficção científica – é vida real. Conheça os principais avanços tecnológicos dessa área e suas aplicações práticas:
Inteligência Artificial (IA)
A definição da Wikipédia para o termo é: “o estudo e projeto de agentes inteligentes, onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso”.
Você já viu a inteligência artificial funcionando quando assistiu “Os Jetsons”, desenho animado dos anos 1980, que fez parte do imaginário sobre como seria a vida no futuro. Lembra da Rosie, a empregada-robô da família? Era um eletrodoméstico que conversava com os donos da casa e executava as tarefas de forma automatizada. Trazendo para 2017, o melhor exemplo é o Amazon Alexa, um assistente pessoal (que pode ser embarcado em geladeiras, carros, secadoras, entre outros), que realiza tarefas por meio do comando de voz e foi o grande destaque na CES 2017 (Consumer Electronics Show), a maior feira de tecnologia do mundo.
No atendimento ao cliente, a inteligência artificial pode ser usada para criar respostas automáticas, interpretando as perguntas dos clientes e sugerindo artigos relevantes da base de conhecimento. Ela ajuda as organizações a entender seus clientes, melhorar a comunicação entre eles e oferecer suporte onde e quando ele for necessário. Ou seja, o cliente ganha autonomia para resolver seu problema sozinho, enquanto a tecnologia dá o “caminho das pedras”. Do outro lado, o time de atendimento ganha tempo para se dedicar às tarefas que só os humanos podem fazer: relacionamento e estratégia.
Machine Learning
Fábio Knijnik (co-fundador da Crunchflow, software de planejamento de equipes de trabalho), afirma em artigo para a Endeavor que “machine learning é utilizar a inteligência artificial para analisar os dados de desempenho da sua empresa e então tomar decisões capazes de torná-la mais eficiente”.
É exatamente o que acontece no exemplo acima. Para oferecer as respostas automáticas que resolvam o problema do cliente é utilizado o recurso de machine learning. Ele combina dados históricos do cliente no sistema com a navegação individual do consumidor por sites, aplicativos de celular e outras interações digitais. Essas informações são captadas e voltam para o usuário como um benefício de atendimento personalizado.
Nas grande cidades o exemplo mais prático de machine learning é o aplicativo Waze. Ele coleta informações sobre o trânsito (acidentes, congestionamentos, condições adversas na via, entre outros) e alia a rotina e padrões de itinerários do usuário para oferecer rotas alternativas que levem ao destino no menor tempo.
Computação cognitiva
A computação cognitiva aglutina os conceitos de inteligência artificial e machine learning, fazendo com que a tecnologia seja capaz de processar informações de uma maneira cada vez mais próxima do cérebro humano. Fábio Gandour, cientista-chefe da IBM Brasil, afirma que a complexidade do mundo em termos de variedade de opções nos coloca num momento em que precisamos de uma máquina para apoiar nossas decisões.
Um grande destaque da computação cognitiva é o Watson, da IBM, um sistema sofisticado que, de acordo com a revista Exame, já usa sua inteligência para apoiar médicos no diagnóstico e tratamento do câncer, em análises financeiras e também já está sendo testado para ser aplicado no atendimento ao cliente, interagindo pelo telefone e respondendo dúvidas, por exemplo.
Como você já pôde perceber, mesmo que esses termos possam parecer algo ainda distante da sua realidade, aos poucos e naturalmente, eles vão se inserir no contexto pessoal e profissional. É uma questão de tempo. Principalmente nos pontos de relacionamento com o cliente (esteja você no papel de consumidor ou de funcionário).
A Zendesk é uma empresa que está conectada com essas tendências e já está aplicando as principais tecnologias para levar aos clientes o melhor da transformação digital. Se sua empresa quer embarcar na Indústria 4.0 e turbinar o relacionamento com os clientes utilizando inteligência artificial, machine learning e computação cognitiva, fale com a Zendesk!
