A onda de inteligência artificial (IA) está varrendo o mundo e muitas palavras permanecem em nossos ouvidos o tempo todo: inteligência artificial, machine learning e deep learning. O mundo em que vivemos é facilmente viciado em chavões.
As empresas estão aproveitando as oportunidades que as inovações tecnológicas oferecem – desde IA a blockchain.
Segundo uma pesquisa da Gartner, 37% das empresas respondentes utilizam inteligência artificial ou pretendem usar num futuro próximo.
Entre as tendências de inteligência artificial, estão o machine learning (aprendizado de máquina) e, mais recentemente, o deep learning (aprendizado profundo).
Porém, o que é machine learning e deep learning? Como eles se diferem?
Se você quer aprender a diferença entre machine learning e deep learning, continue a ler este artigo. Apresentamos a diferença entre eles e seus respectivos cenários de uso.
Antes de tudo, a Inteligência Artificial
Como o nome sugere, a inteligência artificial é um sistema de inteligência feito pelo homem, que capacita uma máquina a funcionar e raciocinar como um ser humano.
A IA funciona e se comporta como um ser humano. Exemplos de aplicações de IA incluem reconhecimento facial, digitalização de retina, tradução de texto e biometria digital. Agora é cada vez mais possível vê-la – e muitas vezes nem vê-la, porque tudo funciona em segundo plano – no nosso dia-a-dia.
Exemplo: Tomemos o chatbot no atendimento ao cliente. Quando um chatbot responde às perguntas do cliente, ele imita o comportamento humano e, portanto, podemos chamá-lo de IA.
O que é machine learning? Uma maneira de obter inteligência artificial
O machine learning, um subconjunto da inteligência artificial, é a capacidade que a máquina tem de obter conhecimento por meio da análise de dados e tornar-se artificialmente inteligente por meio do aprendizado.
Em suma, a definição de machine learning dada por Tom Mitchell oferece a melhor explicação:
“Um programa de computador pode aprender a experiência E dado um certo tipo de tarefa T e medição de desempenho P. Se seu desempenho na tarefa T pode ser medido por P, aumentará com a experiência E.” – Machine Learning: A Guide to Current Research, 1986.
O método mais básico de aprendizado de máquina é usar algoritmos para analisar dados, aprender com eles e, em seguida, tomar decisões e fazer previsões sobre eventos no mundo real.
Ao contrário dos programas de software tradicionais, que são codificados para resolver tarefas específicas, o aprendizado de máquina usa uma grande quantidade de dados para “treinar” e aprender como concluir tarefas a partir dos dados por meio de vários algoritmos.
Exemplo: no caso do chatbot de inteligência artificial, com algoritmo “simples” baseado em machine learning, analisa a pergunta do cliente, compara com as perguntas anteriores e respostas bem-sucedidas e seleciona a melhor estrategicamente.
Com base no feedback do cliente (respondeu à minha pergunta / não respondeu à minha pergunta ), a máquina aprende se fez um bom trabalho. Se ela der uma resposta ineficaz, a pergunta é encaminhada para um atendente humano.
Idealmente, ele também rastreia a resposta do agente humano e aprende com ela, a fim de encontrar uma solução para questões semelhantes no futuro.
A vantagem dos chatbots que funcionam de acordo com esse princípio baseado em votação é que as respostas são relativamente confiáveis, porque o chatbot fornece apenas boas respostas “confiaveis”.
Por outro lado, eles só podem lidar com questões simples e diretas. Às vezes as respostas podem parecer rígidas e desumanas.
O machine learning vem diretamente do campo da inteligência artificial inicial. Os algoritmos tradicionais incluem:
- Adaboost
- Algoritmo Find-S
- Árvores de decisão
- Algoritmo de florestas aleatórias (florestas aleatórias)
- Clustering
- Classificação bayesiana
- Máquinas de vetores de suporte
- Redes neurais artificiais
Em termos de métodos de aprendizado, os tipos de machine learning e algoritmos de aprendizado de máquina podem ser divididos em:
- Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados: são usados para fazer previsões. Além disso, o algoritmo procura padrões nos rótulos de valor atribuídos aos pontos de dados.
- Algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado: nenhum rótulo é associado aos pontos de dados. Esses algoritmos de machine learning organizam os dados em um conjunto de clusters. Além disso, ele precisa descrever sua estrutura para que dados complexos pareçam simples, organizados e fáceis de analisar.
- Algoritmos aprimorados de aprendizado de máquina: usamos esses algoritmos para selecionar ações. Além disso, podemos ver que é baseado em cada ponto de dados. Depois de algum tempo, o algoritmo muda sua estratégia para aprender melhor.
O que é deep learning? Uma tecnologia que melhora o machine learning
Deep learning é uma subseção do aprendizado de máquina, ou seja, também é uma subseção da IA. O projeto básico do sistema de aprendizado profundo é baseado em um cérebro orgânico tradicional.
Usamos redes neurais complexas para formar novas memórias, e este sistema usa redes neurais artificiais para tecer suas próprias redes complexas de tomada de decisão, e as redes neurais artificiais são compostas por incontáveis camadas de algoritmo.
Exemplo: em vez de basear a resposta na recuperação de respostas anteriores bem-sucedidas, o chatbot pode criar suas próprias respostas e trocar mensagens individuais com o cliente, como por exemplo, fazer contra-perguntas, pesquisar, etc.
Isso requer um banco de dados muito maior, em contraste com as abordagens simples de aprendizado de máquina. Com dados suficientes, deep learning pode fazer coisas incríveis.
Carros sem motorista, cuidados de saúde preventivos e recomendações de filmes, ainda melhores, estão perto de se concretizar em breve. Alguns sistemas de deep learning que valem a pena explorar são:
- Watson (derrotou os competidores no programa “Dangerous Edge”);
- AlphaGo (derrotou o jogador de xadrez profissional;
- Lee Sedol em março de 2016) Deepfake (personagens bastante realistas, mas reais);
- OpenAI Five (um projeto de aprendizado profundo do jogo, em 2017 Derrotou Dendi, um Dota profissional jogador).
Qual a diferença entre machine learning e deep learning?
O machine learning e deep learning se diferem porque o machine learning precisa de alguma supervisão ao realizar suas tarefas de aprendizado, enquanto um modelo de aprendizado profundo executa sua tarefa com eficiência, mesmo sem orientação humana.
O aprendizado profundo não é originalmente um método de aprendizado independente. Ele também usa métodos de aprendizado supervisionados, parcialmente supervisionados e não supervisionados para treinar redes neurais profundas.
Onde o machine learning e deep learning são aplicados?
- Visão computacional: nós a usamos para diferentes aplicações, como reconhecimento de placas de veículos e reconhecimento facial.
- Recuperação de informação: usamos machine learning e deep learning para aplicações como motores de busca, pesquisa de texto e pesquisa de imagens.
- Marketing: usamos essa técnica de aprendizagem em marketing automatizado por email e captação de leads.
- Diagnóstico médico: Possui também uma ampla gama de aplicações na área médica. Aplicações como identificação de câncer e detecção de anormalidades.
- Processamento de linguagem natural: adequado para aplicativos como análise de sentimento, marcação de fotos, publicidade online etc.
Machine learning e deep learning no atendimento ao cliente
O machine learning e deep learning no atendimento ao cliente são usados para fornecer um nível mais alto de experiência do cliente e eficiência para a central de atendimento.
As ferramentas de suporte, orientadas por machine learning e deep learning, estão se tornando cada vez mais populares por sua conveniência e facilidade de uso, bem como sucesso numa variedade de setores.
Segundo a Gartner, 15% das interações com o cliente são totalmente gerenciadas por inteligência artificial.
E a tendência é que o uso dessas tecnologias inteligentes se torne ainda mais comum nas organizações. De acordo com CX Trends 2023 – relatório produzido atualmente pela Zendesk e que destaca o que esperar na área de Customer Experience em cada ano -, 64% dos consumidores esperam que os bots de atendimento forneçam o mesmo nível de serviço que os agentes humanos.
E mais: 60% dos líderes planejam implementar experiências conversacionais de atendimento ao cliente como forma de empoderar os consumidores.
- Para conferir mais dados atuais e ficar por dentro das tendências de CX para 2023, acesse o relatório no banner abaixo:
Apesar de sua popularidade crescente, ainda há muita confusão sobre como a inteligência artificial, mais especificamente o machine learning e deep learning, se encaixam no atual cenário de atendimento ao cliente.
Então, vamos esclarecer alguns deles.
Exemplos de machine learning e deep learning no atendimento ao cliente
Os sistemas inteligentes podem fazer uma grande diferença no atendimento ao cliente. Se forem construídos e usados corretamente, a inteligência artificial pode aliviar a equipe e melhorar o atendimento. Então, quais são suas opções? Aqui estão alguns exemplos de deep learning e machine learning na prática:
- Bots de bate-papo
Machine learning e deep learning no atendimento ao cliente tem a capacidade de simular interações com um representante do atendimento ao cliente e resolver questões simples com solução de autoatendimento eficaz.
A inteligência artificial permite que os chatbots saibam quando devem usar respostas específicas, quando devem coletar as informações necessárias dos usuários e quando devem transferir a conversa para um agente humano.
- Assistentes virtuais
Os assistentes virtuais diferem dos chatbots porque não tentam imitar a interação com um agente. Em vez disso, eles se concentram em áreas específicas onde podem ser uma ajuda real para o cliente.
Ao serem incorporados aos recursos de machine learning, eles aprendem quais informações compartilhar com os agentes (ou armazenar para uso em programas analíticos) e expandir a assistência que eles fornecem.
Um exemplo é o Answer Bot da Zendesk, que recomenda artigos de ajuda com base em solicitações de clientes e pode automatizar a busca por conteúdo de ajuda.
- Criação de conteúdo
O aprendizado de máquina pode ser usado para analisar dados de suporte e, em seguida, transformá-los em percepções acionáveis que os agentes podem aplicar a artigos de ajuda.
Dados da Harvard Business Review mostram que quase 40% dos clientes afirmam que as respostas na base de conhecimento são ineficazes. O aprendizado de máquina pode usar diretrizes e ajustar artigos de ajuda para torná-los mais relevantes e acessíveis aos clientes.
- Análise preditiva
O atendimento ao cliente precisa de análises poderosas para otimização contínua, e o aprendizado de máquina pode ajudar a adicionar um elemento preditivo a algumas análises de suporte.
A análise preditiva usa dados de interações anteriores com o cliente para melhorar resultados futuros. Ele também pode trabalhar em tempo real para capturar ideias que os agentes podem perder, como é o caso do Zendesk Satisfaction Prediction, que prevê a classificação CSAT de um cliente.
Ter essas ideias pode ser de grande ajuda se a sua organização busca melhorar a experiência do cliente.
Mais exemplos de deep e machine learning
Além do atendimento ao cliente, as tecnologias de deep learning e os tipos de machine learning podem ser aplicados em diferentes áreas do negócio e com abordagens diversas. Confira abaixo outros exemplos:
1 – Recomendação de produtos
Sabe quando você navega um site de e-commerce, como o da Amazon ou Mercado Livre, e aparecem recomendações de produtos que podem te interessar? Pois bem, isso é o aprendizado de máquina atuando.
Você pode implementar isso no seu site para fazer cross-selling um pouco antes da finalização da compra e recomendar produtos com base no histórico de navegação dos clientes e compras anteriores.
2 – Segmentação de e-mails
É possível utilizar algoritmos para categorizar os e-mails tanto internamente como entre os clientes. Essa filtragem permite organizar melhor a caixa de entrada dos colaboradores e facilitar a definição de prioridades entre as mensagens. Assim, ganha-se também em produtividade.
3 – Navegação otimizada
Essa tecnologia permite mapear a experiência de navegação dos visitantes no site da sua empresa e identificar como eles se comportam, quais páginas são mais visitadas, o tempo de permanência, conteúdos consumidos, materiais baixados, entre outros aspectos.
A partir disso, é possível implementar ajustes com foco em otimizar a navegação e as buscas. Dessa forma, consegue-se favorecer as conversões.
4 – Divisão mais justa dos territórios em vendas externas
Em empresas que trabalham com vendas externas, o aprendizado profundo e de máquina permitem fazer uma divisão mais justa e equilibrada dos territórios. Isso pode ser feito a partir de um esquema de pontuação preditiva que possibilita identificar quais são as contas com maior potencial de gerar receita e onde elas estão localizadas.
Dessa maneira, é possível distribuir as regiões de forma mais igualitária, sem desfavorecer nenhum vendedor e garantindo que todos tenham boas chances de fechar novos negócios.
5 – Pontuação de crédito
Empresas que trabalham com concessão de crédito podem utilizar o machine learning para criar um esquema de credit scoring. A intenção é atribuir pontuações de crédito para os clientes com base no histórico pagador deles e na análise de um grande volume de dados obtidos externamente com outras instituições financeiras.
A partir do cruzamento de dados, consegue-se ter mais segurança para avaliar a viabilidade e os riscos de crédito.
Quais são os desafios do aprendizado profundo e de máquina?
A implementação efetiva de processos que se baseiam em machine e deep learning é cercada por alguns desafios que impedem muitas empresas de fazerem a adesão a esse tipo de tecnologia. Entenda que desafios são esses.
1 – Dificuldade para encontrar profissionais especialistas
A área de Inteligência Artificial ainda é muito escassa de profissionais especializados. Sem um cientista de dados, por exemplo, a organização tende a enfrentar maior dificuldade para desenvolver projetos de machine e deep learning.
2 – Dados pouco qualificados
A falta de organização de algumas empresas em relação aos dados que são gerados por elas mesmas e pelos próprios clientes também é considerada um desafio para para implementação do machine learning.
A falta de qualificação dos dados e de uma infraestrutura adequada para armazená-los dificulta o processamento e a análise de informações.
3 – Segurança da informação
Outro desafio para as organizações é garantir a segurança de dados e informações. Qualquer vazamento ou acesso não autorizado a dados sensíveis sobre os clientes e sobre a própria empresa pode custar muito caro e gerar prejuízos financeiros e à imagem do negócio.
Além de investir em criptografia, é necessário também contar com profissionais especialistas e que saibam o que fazer para assegurar que todos os dados permaneçam protegidos.
4 – Receio dos colaboradores
Quando o assunto é a implementação de novas tecnologias – principalmente de Inteligência Artificial e machine learning – é comum que os colaboradores sintam receio em aderir a esses recursos tecnológicos.
Primeiro, eles podem acreditar que essas ferramentas vão, de alguma forma, “roubar” o trabalho deles, tornando-os dispensáveis. Outro ponto é a crença de que isso se trata de mais um mecanismo de controle da gestão para microgerenciar a atuação deles.
Dessa forma, não é difícil que a empresa enfrente certa dificuldade para promover a adesão a novos processos baseados em machine e deep learning.
Machine learning e deep learning: principais benefícios
Depois de entender o que é deep learning e machine learning, a diferença entre eles e os desafios de implementar, é importante também pontuarmos os benefícios que essa tecnologia pode representar para o seu negócio. São eles:
Otimização da experiência do cliente
O machine learning possibilita oferecer experiências mais personalizadas e satisfatórias para os clientes devido a análises precisas de grandes volumes de dados que ajudam a entender o perfil e as preferências de cada cliente.
Processos mais ágeis
Os processos organizacionais tendem a se tornar mais ágeis com a Inteligência Artificial. Várias tarefas manuais podem ser executadas automaticamente por sistemas de machine e deep learning.
Prevenção a fraudes
Sistemas equipados com deep learning são capazes de identificar comportamentos suspeitos e emitir alertas quando algo foge do padrão. Isso é muito útil para prevenir fraudes que ameacem a integridade e a segurança dos dados da empresa.
Machine learning e deep learning no fluxo de atendimento ao cliente
Embora inteligência artificial seja um termo mais universal para modelar a inteligência humana, o aprendizado de máquina é mais sobre como um programa recebe informações, processa, interpreta e entende algoritmos de como ele pode ficar melhor com o tempo.
Aplicativos de machine learning e deep learning bem-sucedidos são aplicados em áreas que envolvem o processamento de grandes quantidades de dados, o que é necessário quando o objetivo final é tomar uma decisão informada.
Os humanos não têm a capacidade de lidar com fluxos constantes de dados da mesma forma que os algoritmos – tendemos a ter coisas mais importantes para fazer, como lidar diretamente com clientes insatisfeitos.
O aprendizado de máquina no atendimento ao cliente leva essa ideia um pouco mais longe: ele aplica o entendimento aberto de maneiras que podem otimizar a experiência do cliente.
Pode ser algo que torne os agentes de suporte mais bem informados (por exemplo, por meio de análises preditivas) ou eficaz (por exemplo, onde uma ferramenta alimentada por inteligência artificial pode resolver problemas corretivos do cliente por conta própria).
Machine learning e deep learning e o futuro do autoatendimento
O autoatendimento significa que o cliente encontra o suporte de que precisa e resolve o problema sem interagir com um agente humano.
Pesquisa da Harvard Business Review mostra que 81% dos clientes preferem resolver por conta própria antes de falar com um agente de atendimento.
Consequentemente, muitas empresas expandiram suas ofertas de autoatendimento para aprimorar a experiência do cliente. Um dos métodos de autoatendimento mais fáceis é construir uma base de conhecimento.
O autoatendimento provou ser uma opção difundida para aplicativos de aprendizado de máquina – chatbots, assistentes virtuais e muitas outras ferramentas aprimoradas de IA são capazes de “aprender” e simular interações com agentes de atendimento ao cliente.
Alguns desses aplicativos usam aprendizado profundo – uma forma avançada de aprendizado de máquina – para melhoria contínua, resultando em assistência automatizada ao usuário mais precisa e útil.
Veja também: Exemplo de base de conhecimento: o case Gympass
Comece a usar inteligência artificial no atendimento ao cliente
Um software de suporte ao cliente oferece a você a estrutura para desenvolver sua própria inteligência artificial baseada em chatbot. Além disso, você coleta dados importantes e acompanha seus clientes ao longo da jornada do cliente em seu site.
Os parceiros da Zendesk oferecem uma variedade de integrações de chatbot e IA das quais você pode se beneficiar. Encontre o chatbot perfeito para a sua empresa, como por exemplo: Ada, Boost.ai, Droz Chatbot, Digital Genius e mais!
O Zendesk possui um período de teste gratuito para que você possa ter uma ideia dos recursos disponíveis em nossa plataforma de suporte ao cliente:
- Autoatendimento: crie bots com inteligência artificial para ajudar no atendimento ao cliente;
- Atendimento omnichannel: forneça atendimento ao seu cliente em diversos canais como mensagens, chat em tempo real, email ou voz;
- Base de conhecimento: Crie uma central de ajuda e um fórum para os seus clientes buscarem informação por conta própria.
O Zendesk Service é uma solução de atendimento ao cliente completa e fácil de usar que acompanha o crescimento da sua empresa. Com ele, você pode oferecer suporte conversacional de maneira prática para seus clientes. Fica muito mais fácil para eles obterem as respostas de que precisam sobre seus produtos ou serviços.
Quanto mais você conversa, mais sua solução de inteligência artificial pode aprender e ajudar seus clientes. Se você estiver interessado, ficaremos felizes em ajudá-lo a se preparar para o caminho para a inteligência artificial. Comece hoje o seu teste gratuito!
