Quais estratégias estão por trás da inteligência artificial? Confira os exemplos destas empresas

As estratégias por trás da inteligência artificial já estão no nosso dia a dia, para tornar produtos e serviços mais eficientes. Neste artigo, vamos entender melhor como as tecnologias de inteligência artificial são aplicadas pelas empresas a fim de melhorar a experiência de clientes e usuários.

por trás da inteligência artificial

    Se você ainda acha que a inteligência artificial é coisa do futuro, está na hora de olhar melhor ao seu redor. Diversas empresas que fazem parte das nossas rotinas, especialmente os gigantes da internet, já utilizam tecnologias de IA em suas estratégias.

    Ao acessar um e-commerce, pesquisar no Google ou receber o atendimento de uma empresa, você já pode estar interagindo com máquinas inteligentes. Mas nem parece, porque os robôs têm um comportamento cada vez mais próximo do humano. A intenção, com isso, é tornar a experiência do usuário cada vez mais eficiente, ágil e relevante na era digital.

    Mas, como nem sempre percebemos a inteligência artificial no dia a dia, preparamos este artigo para mostrar como grandes empresas estão usando essas tecnologias. Agora você vai perceber como elas estão presentes na sua vida! Acompanhe:

      O que é inteligência artificial?

      Inteligência artificial é um conceito da área de tecnologia que se refere à capacidade das máquinas de pensarem de forma muito semelhante aos seres humanos. Muitas vezes, utiliza-se as siglas IA ou AI (artificial intelligence) para se referir a esse tipo de tecnologia.

      Essa capacidade permite às máquinas entender o comportamento humano, analisar o ambiente, raciocinar, aprender e tomar decisões — tudo isso de maneira autônoma, sem a intervenção humana. Para isso, elas precisam receber e analisar grandes volumes de dados, que ampliam seu conhecimento e tornam suas ações mais inteligentes.

      A inteligência artificial é um dos principais elementos da quarta revolução industrial, a Indústria 4.0, que é marcada também pela Internet das Coisas (IoT), o big data, a computação em nuvem e outros conceitos.

      As empresas estão passando pela transformação digital, que coloca a tecnologia no centro das suas estratégias e promove a digitalização e a automação de processos. Nesse cenário, a inteligência das máquinas é essencial para criar produtos e serviços mais inteligentes e tornar as empresas mais competitivas. 

      Esse tipo de tecnologia já é aplicado hoje em diversas empresas que têm revolucionado o mercado de bens e serviços. As estratégias por trás da inteligência artificial vão desde sistemas de recomendação para a compra de produtos até a oferta preditiva de preços de um serviço a partir de sua demanda. Mais adiante, vamos ver exemplos de aplicações práticas.

      Principais tecnologias de inteligência artificial para o marketing

      A inteligência artificial não é apenas uma tecnologia. Ela reúne uma série de tecnologias, que envolvem algoritmos, códigos e dados que podem desempenhar diversas funções.

      Agora, vamos entender melhor quais são as principais tecnologias de IA que podem ser usadas no marketing das empresas. Muitas vezes, elas são usadas em conjunto para desenvolver melhores produtos, serviços e estratégias.

      Machine Learning

      Machine learning é a aprendizagem automática de máquinas. De acordo com esse conceito, as máquinas processam grandes volumes de dados e identificam padrões que geram conhecimento sobre o comportamento dos usuários.

      Dessa maneira, elas podem aprender continuamente e aprimorar a tomada de decisões, mesmo sem qualquer intervenção humana.

      Deep Learning

      Deep learning é a aprendizagem profunda de máquinas, ou seja, um aprofundamento do machine learning. O deep learning se baseia nas redes neurais, que utilizam algoritmos mais complexos para se aproximar do funcionamento dos neurônios e do cérebro humano.

      Em combinação com o machine learning, que trabalha de forma mais linear, esse conceito potencializa a capacidade de processar dados e gerar inteligência.

      Processamento de Linguagem Natural

      Processamento de linguagem natural ou natural language processing (NLP) é a capacidade das máquinas de se comunicar com as pessoas com uma linguagem humana.

      Essa é a área da inteligência artificial que se aproxima da linguística para entender as expressões, idiomas, gírias, regras sintáticas, relações semânticas e erros cotidianos, que tornam a linguagem humana tão complexa — ou seja, uma linguagem não-estruturada.

      Como os computadores utilizam uma linguagem estruturada, precisam de algoritmos e sistemas para entender os seres humanos e responder a eles também com uma linguagem natural.

      por trás da inteligência artificial
      Fonte: Bold360

      Visão Computacional

      Visão computacional é a capacidade das máquinas de enxergar como seres humanos. A intenção é modelar a visão humana, que é capaz de captar a luz refletida em um objeto, identificar o ambiente ao seu redor, analisar as informações e armazenar na memória.

      Na visão computacional, as máquinas também são capazes de fazer isso e podem tomar decisões inteligentes a partir do que enxergam.

      10 aplicações práticas e exemplos de inteligência artificial nas empresas

      Vamos ver agora como essas tecnologias podem ser aplicadas na prática e como as empresas estão aproveitando o potencial da inteligência artificial. Confira:

      1. Recomendação de produtos e serviços

      Spotify e Netflix são especialistas em recomendações personalizadas. As duas plataformas procuram entender os comportamentos e interesses dos usuários para fazer sugestões que eles realmente aproveitem. E a inteligência artificial está por trás disso.

      Tanto o Spotify quanto a Netflix trabalham com o big data. O enorme volume de dados — internos e externos à plataforma — é usado para nutrir os algoritmos, que aprimoram seu conhecimento e fazem melhores recomendações. Dessa maneira, o enorme catálogo das plataformas se torna mais interessante e acessível.

      No Spotify, o destaque é a playlist Descobertas da Semana, que, ao sugerir uma lista personalizada de 30 músicas, quase sempre acerta nos seus gostos, não é? Essas recomendações se baseiam no cruzamento entre três modelos:

      • Modelos de filtragem colaborativa: processam dados sobre o comportamento do usuário em relação a outros usuários semelhantes da plataforma.
      • Modelos de processamento de linguagem natural: processam dados sobre o que usuários da internet falam sobre o catálogo do Spotify.
      • Modelos de áudio: processam arquivos de áudio brutos do catálogo do Spotify.

      Na Netflix, a página inicial personalizada é a principal forma de os assinantes interagirem com as recomendações da plataforma. A estratégia da Netflix é recomendar títulos do seu interesse, mas também fazer com que explorem o catálogo.

      Para isso, a página inicial é organizada em linhas, classificadas por gêneros ou subgêneros de filmes e séries. As linhas e a ordem dos títulos consideram os interesses do usuário em relação a outros usuários semelhantes da plataforma (filtragem colaborativa) e uma série de regras. De maneira geral, os títulos mais relevantes tendem a ficar mais próximos do canto inferior direito, que costuma receber mais atenção dos usuários (como mostra a imagem abaixo).

      Mas o machine learning na Netflix vai mais além. Os algoritmos aprendem continuamente sobre como os usuários interagem com a sua página inicial. Assim, é possível entender como cada pessoa consome os conteúdos e adicionar, retirar ou reordenar títulos, a fim de criar uma página específica para cada usuário.

      2. Automação do atendimento via chatbots 

      Chatbots são um dos principais usos da inteligência artificial por empresas. Para que as interações entre robôs e clientes sejam relevantes, as máquinas precisam entender o que as pessoas falam e entregar respostas e soluções para elas.

      Diversas empresas estão investindo nesse tipo de aplicação para otimizar o atendimento ao cliente. Entre elas, os bancos se destacam no poder de investimento na tecnologia.

      O Bradesco, por exemplo, criou a BIA, a assistente de IA que interage com os clientes, tira dúvidas, informa saldos e realiza transações. Quanto mais os usuários interagem com a BIA, mais ela aprende sobre eles, interage melhor e até prevê necessidades.

      A solução utiliza um sistema de computação cognitiva da IBM Watson, que tem um raciocínio muito próximo ao do ser humano. O processamento de linguagem natural é um dos principais elementos de IA da assistente virtual. 

      Em 2018, no ano seguinte da sua implementação da BIA, o Bradesco apresentava índices de satisfação superiores a 85%, com 94% das consultas dos clientes atendidas pela assistente virtual. Antes, o atendimento no call center poderia exceder 15-20 minutos; agora, as interações são em tempo real.

      3. Reconhecimento de voz

      A Alexa da Amazon e a Siri da Apple não são apenas assistentes virtuais para as quais você pode perguntar a previsão do tempo do dia. Com mais a mais interações, elas podem aprender sobre os seus interesses e tornar a conversação muito mais profunda.

      As duas plataformas são interfaces de voz do usuário (voice user interface ou VUI), que utilizam a tecnologia de IA de Conversação.

      Isso representa um avanço na interação humano-computador. Em vez de menus, cliques ou toques, usamos a voz, que é a forma mais natural com que os seres humanos interagem com o mundo. Então, a inteligência artificial tem a tarefa de entender o que as pessoas falam para também falar com elas e realizar as tarefas que elas desejam.

      Para isso, os sistemas da Amazon e da Apple se baseiam no processamento de linguagem natural, que não apenas entende o que as pessoas dizem, mas também responde, interage e aprende cada vez mais. Mas as VUIs vão além: elas não entendem só o que falamos, mas também como falamos, o que permite captar nuances emocionais de uma fala.

      O número de habilidades da Alexa, por exemplo, cresce ano a ano. De acordo com o site Voicebot.ai, são cerca de 5 mil novas habilidades a cada 100 dias, como realizar pagamentos em bancos, pedir comida por delivery ou chamar um Uber.

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      4. Reconhecimento de imagens

      Você também se choca quando o app do Google Fotos reconhece todas as pessoas da sua família nas fotos do seu celular? Pois é, a inteligência artificial está por trás disso.

      Computadores não leem imagens. Se você vê a foto de um cachorro, por exemplo, o Google vê apenas códigos. Por isso, eles precisam aprender quais são as características de uma fotografia de cachorro para entender quando eles estão lá.

      É aí que entra a visão computacional. Essa tecnologia permite treinar o computador para reconhecer padrões de cores e formas nas imagens. Dessa maneira, as máquinas se aproximam da visão humana e podem tomar decisões a partir do que veem.

      Assim, o aplicativo não só reconhece fotos de cachorro, mas também reconhece as fotos do seu cachorro. Ele não só reconhece fotos de pessoas, mas também reconhece as fotos da sua mãe, do seu pai ou qualquer outra pessoa. E, quanto mais os usuários informam aos robôs quem ou o que aparece nas imagens, mais eles aprendem.

      Dessa forma, o Google Fotos consegue organizar e agrupar as fotos que você salva, de maneira que você possa encontrá-las com uma simples pesquisa. Neste artigo, o Google explica como funciona essa tecnologia.

      5. Precificação de produtos

      Quem nunca se assustou com o preço de um Uber em um fim de tarde de trânsito carregado? Sim, a inteligência artificial também tem a ver com isso! A precificação dinâmica, com base em demanda e oferta por um produto, é outra possibilidade de aplicação prática do aprendizado de máquina.

      Por exemplo: quando muitas pessoas estão saindo de um jogo de futebol, as tarifas do Uber sobem. Ao mesmo tempo, mais motoristas tendem a ir até o local, porque os preços estão melhores. Mas, depois que o evento passa, as tarifas voltam ao normal, geralmente mais baratas que um táxi.

      O mesmo acontece no Airbnb, que oferece o recurso de Preço Inteligente para os anfitriões que quiserem adotar. Dessa maneira, os preços variam de acordo com a procura por acomodações como a do anfitrião, além de dados como a localização, a temporada, a classificação da hospedagem, proximidade do check-in, entre outros fatores.

      Ok, preços dinâmicos não são novidade. Hotéis e companhias aéreas já utilizam essa estratégia há anos — conforme a demanda aumenta, o preço sobe. Porém, antes da IA, essa dinâmica dependia de regras definidas pelos usuários.

      Já o machine learning permite que os algoritmos reconheçam padrões que os humanos não percebem, façam previsões de situações futuras e atualizem os preços em tempo real. Ou seja, a precificação se torna muito mais granular e ágil.

      A precificação dinâmica com IA considera a demanda por um produto no momento e o comportamento de usuários, além de dados externos, como notícias, clima, eventos locais, horário, trânsito etc. Portanto, se um show é anunciado em determinada cidade, os algoritmos conseguem captar essa informação e ajustar os preços instantaneamente, o que seria difícil com uma intervenção humana.

      6. Segmentação do público

      A segmentação de público-alvo é uma das atividades mais tradicionais do marketing. Desde que as empresas passaram a orientar suas estratégias pelo comportamento do consumidor, é importante segmentar o mercado para alcançar as pessoas certas com as ofertas certas.

      Porém, a inteligência artificial é capaz de potencializar essa segmentação. A Netflix, por exemplo, utiliza o machine learning para aprender sobre o comportamento dos seus assinantes e segmentá-los conforme suas ações. O grupo de clientes que assistiu ao último episódio de determinada série, por exemplo, pode receber um email com a recomendação de um novo conteúdo para assistir.

      Porém, a segmentação pode se tornar muito mais precisa e personalizada à medida que os algoritmos entendem o perfil de cada usuário.

      Eles conseguem identificar padrões de comportamento que os seres humanos não detectam, além de evitar preconceitos, como a ideia de que um filme sobre futebol deve ser direcionado a homens. Nesse caso, são os dados que mostram quem realmente é o segmento de consumidores desse tipo de filme e nutrem os algoritmos para que tomem melhores decisões de segmentação.

      7. Campanhas digitais

      Campanhas de mídia paga podem se tornar muito mais eficientes com a inteligência artificial. As principais plataformas de publicidade estão trabalhando com machine learning para melhorar o desempenho dos anúncios.

      O Google Ads, por exemplo, oferece o modelo de lances inteligentes. São lances automáticos que usam o aprendizado de máquina para melhorar as conversões e o valor das conversões em cada leilão de anúncios.

      Nos anúncios para o YouTube, por exemplo, essa estratégia é usada para ajustar automaticamente os lances no momento do leilão. Os algoritmos identificam as pessoas que têm mais chances de considerar a marca depois de ver um anúncio em vídeo e definem os lances automaticamente para aumentar as chances de alcançar esse público.

      Além disso, o Google Ads também tem anúncios de pesquisa responsivos. Para usá-los, os anunciantes devem fornecer até 15 títulos e 4 descrições na criação de anúncios para a rede de pesquisa. O Google, por sua vez, analisa o comportamento dos usuários, o dispositivo que eles usam e o contexto da busca para oferecer a eles a melhor versão de anúncio.

      Dessa forma, o Google melhora os resultados dos anunciantes e a experiência dos usuários. De acordo com o buscador, os anunciantes que usam esse recurso obtêm até 15% mais cliques.

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      Fonte: WordStream

      8. Customização de produtos

      Uma experiência personalizada com as marcas também se faz com a customização de produtos. E a Nike é especialista nisso.

      Nos últimos anos, a marca esportiva tem investido na aquisição de startups e tecnologias digitais para aprimorar a experiência do cliente e engajar os consumidores. Em 2018, a aquisição de uma empresa de visão computacional (Invertex) e, em 2019, de análise preditiva (Celect) mostrava as intenções da Nike.

      Como forma de envolver seus clientes, a Nike lançou um projeto chamado de Nike Maker Experience. A intenção era proporcionar que os clientes criassem o seu tênis dos sonhos.

      Um par de tênis é colocado dentro de um sistema. Então, o cliente escolhe as cores e elementos gráficos que deseja adicionar ao tênis — tudo isso com comandos de voz. O sistema utiliza IA, rastreamento de objetos e projeções para criar um produto sob medida. Em menos de duas horas, o tênis está pronto — e a marca coleta uma série de dados sobre os clientes.

      Esse projeto foi lançado em 2018 em lojas específicas. Mas hoje, no site Nike By You, é possível fazer a customização completa dos produtos, receber seu tênis em 2 a 5 semanas e compartilhar a sua criação com o mundo.

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      Outro projeto da Nike que utiliza inteligência artificial é o aplicativo Nike Fit. Seu objetivo é recomendar o calçado perfeito para cada pessoa. Para isso, o app utiliza a tecnologia de realidade aumentada para escanear os pés dos clientes e captar dados de medidas, morfologia e anatomia.

      Então, a visão computacional trata de processar esses dados, cruzar com as informações de produtos e fazer uma recomendação personalizada. Além disso, a própria Nike utiliza esses dados para aumentar a precisão nos projetos e fabricação de produtos.

      Pense, então, que o Nike Fit pode se integrar ao Nike By You. Esta é a intenção da marca: criar uma experiência totalmente personalizada.

      9. Curadoria de conteúdo

      A quantidade de conteúdos que produzimos e consumimos na internet é incalculável. Nas redes sociais, especialmente, a timeline é disputada por publicações de amigos, familiares e marcas. Difícil dar atenção para tudo, não é?

      Por isso, plataformas como Twitter e Pinterest estão investindo em inteligência artificial para fazer melhores escolhas e recomendações para os usuários. A intenção é apresentar os conteúdos que o usuário tende a gostar mais e tornar a experiência mais relevante.

      No Twitter, as tecnologias de deep learning e NLP são usadas para aprimorar o conhecimento sobre cada usuário e ordenar a timeline de acordo com os seus interesses.

      A inteligência artificial também é aliada no combate ao extremismo, ao assédio, às fake news e outras violações. Em 2017, a plataforma suspendeu mais de 300 mil contas ligadas a terrorismo por meio das tecnologias de IA.

      No Pinterest, o foco da plataforma é o visual. Por isso, a visão computacional é a tecnologia de IA primordial para melhorar a experiência do usuário. O Pinterest Lens, por exemplo, que permite usar a câmera do celular nas buscas, enxerga imagens quase como uma pessoa.

      Os robôs precisam identificar padrões nas imagens para fazer recomendações alinhadas à pesquisa e aos seus gostos e interesses. Aqui, mais vale o pin de um desconhecido com aquilo que você quer encontrar do que o post de um amigo. Então, a lógica de curadoria de conteúdo é diferente do Facebook, por exemplo.

      Isso é feito com aprendizado profundo sobre cada usuário e o uso da plataforma. A intenção não é apenas recomendar fotos de armários de quarto quando alguém pesquisa por “armários de quarto”, mas também trazer inspirações para decorar um quarto conforme o estilo de cada pessoa. Assim, a experiência se torna muito mais valiosa.

      10. Buscas personalizadas

      A experiência de busca na web mudou muito nos últimos anos. Antes do Google, muitos buscadores ordenavam os resultados por ordem alfabética. Foram o Google e seus algoritmos que passaram a classificar os resultados por ordem de relevância para cada usuário.

      E como se faz isso? Com aprendizado profundo de máquina (deep learning). Os algoritmos aprendem cada vez mais sobre os interesses de cada pessoa para entender o que ela quer encontrar.

      Mas, para trazer resultados relevantes, é preciso também entender as intenções de busca dos usuários e os conteúdos das páginas da web. É aí que entra uma das principais atualizações do Google nos últimos anos: o BERT.

      Trata-se de um algoritmo de processamento de linguagem natural que desvenda o que as pessoas digitam nas buscas e o que os sites contêm. Mas não se trata apenas de identificar palavras — o BERT entende o que elas significam, como se relacionam e quais intenções estão por trás delas.

      O BERT ainda se combina com diversos outros fatores de ranqueamento das páginas para entender quais oferecem a melhor experiência. Dessa forma, o Google consegue entregar os melhores resultados para cada pessoa e cada pesquisa nos primeiros lugares.

      Enfim, você já deve ter percebido como as tecnologias de inteligência artificial estão por trás de atividades comuns do nosso dia a dia, como usar as redes sociais ou pesquisar no Google. De fato, a IA trata de tecnologias ainda distantes da realidade brasileira, como carros autônomos e cidades inteligentes, mas também está nas ações mais cotidianas.

      Por enquanto, a maioria das estratégias que usam inteligência artificial estão nas mãos das grandes empresas. Porém, o caminho da transformação digital tende a levar esse tipo de tecnologia também para as pequenas e médias empresas. Então, é para ficar de olho!Agora, aproveite para ler um pouco mais sobre o que as maiores marcas do mundo estão fazendo para crescer e como você pode aprender com elas.

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