Qual é a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Quando se fala em Inteligência Artificial, muitas coisas vêm à mente das pessoas. Embora os sistemas inteligentes já façam parte do nosso cotidiano há muitos anos, o termo ainda é muito influenciado pelo cinema e pelas obras de ficção científica.

É claro que cabe muita especulação no que diz respeito aos potenciais e ao uso dessas tecnologias. Entretanto, deixando as distopias de lado, o fato é que essas soluções podem contribuir muito para as nossas vidas, especialmente dentro das empresas.

A Inteligência Artificial e o Machine Learning já são largamente utilizados em diversas ferramentas digitais e seu negócio tem muito a ganhar ao investir nessas soluções. Mas, afinal, qual a diferença entre esses dois termos tão famosos e como esses recursos beneficiam, de fato, os negócios? 

Continue a leitura para conferir! 

Qual a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Como dito, a diferença básica entre Inteligência Artificial e Machine Learning é que a primeira é uma área ampla da ciência da computação e a segunda uma de suas técnicas ou subáreas.

Sendo assim, quando falamos em Inteligência Artificial ou “IA”, tratamos de sistemas inteligentes em geral. Quando falamos em Machine Learning ou “aprendizado da máquina”, nos referimos ao aprimoramento de tarefas específicas.

O badalado ChatGPT, por exemplo, é um modelo de linguagem de programação baseado em Inteligência Artificial, alimentado, principalmente, por técnicas de Machine Learning. A ferramenta foi treinada (alimentada por dados e exemplos) com uma enorme quantidade de textos de várias fontes, sobretudo da internet. 

O Machine Learning, porém, é apenas uma das abordagens utilizadas na construção de sistemas de IA. Existem várias outras, como Processamento de Linguagem Natural (NLP), Visão Computacional, Lógica Simbólica e Difusa, entre muitas outras técnicas. 

Junto ao “aprendizado da máquina”, o Deep Learning é uma das áreas que mais chama a atenção no mercado dado o seu amplo destaque nas soluções da atualidade.

Qual é a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

Assim como o Machine Learning é uma subárea da Inteligência Artificial, o Deep Learning, ou “aprendizado profundo”, é uma subárea do Machine Learning.

O “aprendizado da máquina” reúne as diversas técnicas e abordagens utilizadas para treinar sistemas inteligentes. O Deep Learning é uma delas, e se concentra no uso de redes neurais artificiais.

Essas redes neurais são modelos matemáticos inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano, capazes de aprimorar o processamento de grandes quantidades de dados.

As redes “profundas”, como são chamadas, são compostas por várias camadas de neurônios interconectados, que permitem que o modelo aprenda representações hierárquicas dos dados de entrada e ajuste “pesos” internos para melhorar o desempenho na tarefa específica para a qual está sendo treinado.

O Deep Learning é muito útil em várias áreas e recursos baseados em Inteligência Artificial, como o reconhecimento de voz, o reconhecimento de imagens e o processamento de linguagem natural.

Se você não é um especialista, provavelmente deve achar tudo isso algo extremamente complexo ― e realmente é ―, mas você não precisa entender exatamente como tudo funciona para se beneficiar dessa tecnologia.

Quais são as principais aplicações da Inteligência Artificial e do Machine Learning nas empresas?

A Inteligência Artificial e seus diversos subcampos não são nenhuma novidade e estão inseridos em diversas ferramentas e produtos que usamos no dia a dia, dos aplicativos em nossos smartphones aos inúmeros softwares utilizados pelas empresas.

Focando nos negócios e nas aplicações dessa tecnologia nos empreendimentos, podemos citar alguns pontos em que ela está diretamente envolvida.

1. Análise de dados e tomada de decisões

IA e Machine Learning são aplicados, especialmente, para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões, tendências e insights relevantes.

Dentro das plataformas corporativas, isso ajuda os gestores a lidarem com grandes conjuntos de informações e a tomar decisões com mais precisão e confiança, além de identificar problemas e pontos de melhoria com maior rapidez e eficiência.

2. Atendimento ao cliente

A Inteligência Artificial está por trás da maioria dos chatbots e assistentes virtuais que encontramos na internet. Nos chats, especificamente, as interações com os clientes alimentam constantemente o sistema e permitem que as respostas e soluções oferecidas sejam cada vez mais eficientes e naturais.

3. Experiência do usuário

Sistemas inteligentes são amplamente utilizados por plataformas digitais para entender o comportamento do usuário e aprimorar a sua experiência ao executar tarefas, além de tornar o uso desses serviços mais intuitivo e conveniente.

4. Automação de processos

A automação de processos é, provavelmente, o benefício mais cobiçado por gestores e profissionais ao investir em Inteligência Artificial e Machine Learning. À princípio, esses recursos são adotados para eliminar tarefas monótonas e repetitivas dos negócios, mas, hoje, já são implementados para otimizar operações complexas.

5. Personalização de produtos e serviços

Ferramentas inteligentes também são usadas para entender as preferências e necessidades de clientes, bem como para oferecer recomendações personalizadas de produtos e serviços. Na internet, esses recursos são muito visíveis no e-commerce, mas são também usados em diversos outros setores para estimular vendas e aumentar a satisfação do público.

6. Marketing e Publicidade

Por fim, podemos dizer que é quase impossível falar sobre divulgação atualmente sem falar em ferramentas inteligentes, especialmente dentro das práticas de Marketing Digital. A Inteligência Artificial já é largamente utilizada por diversas plataformas para analisar dados de mercado, estudar o comportamento do consumidor e otimizar campanhas. O que mais chama a atenção atualmente, porém, é o uso da IA no Marketing de Conteúdo. 

Para além do hype em torno das ferramentas inteligentes para criação de conteúdo, é importante destacar que a Inteligência Artificial e o Machine Learning são usados para:

• identificar profissionais alinhados com os seus objetivos;
• ajudar a manter a consistência e coerência dos seus conteúdos;
• identificar tópicos relevantes para incluir em sua estratégia;
• identificar textos gerados automaticamente, quando você faz questão da criatividade humana no seu projeto.

IA e Rock Content: conheça nossas ferramentas de inteligência artificial

Aqui na Rock Content, acreditamos que a IA não veio para substituir, mas para somar. Contamos com diversas soluções inteligentes de inteligência artificial na WriterAccess para aumentar a eficiência e a eficácia das suas ações de Marketing, sem perder o toque humano que torna os conteúdos únicos e realmente relevantes.

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Bom, deu para perceber como a Inteligência Artificial e o Machine Learning estão revolucionando a maneira como as empresas operam e interagem com seus clientes.

Desde a análise de dados até a personalização de serviços, essas tecnologias oferecem inúmeras oportunidades para melhorar a eficiência, a precisão e a experiência do usuário.

Na Rock Content, reconhecemos o potencial dessas ferramentas e oferecemos soluções de IA por meio da WriterAccess para ajudar nossos clientes a aproveitar ao máximo essas inovações.

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