Qual a diferença entre inteligência artificial e machine learning?

A transformação digital acelerou de forma extraordinária as organizações. E muitos conceitos apareceram nesse caminho, como inteligência artificial e machine learning, que são tecnologias distintas. Gestores de TI que estão em busca de excelência constante precisam sempre atualizar seus conhecimentos e, cada vez mais, dominar esses assuntos.

Por isso, desenvolvemos este artigo focado nessas diferenças para esclarecer melhor o funcionamento, as características e a importância dessas tecnologias para um negócio. Confira!

O que é machine learning?

Machine learning significa aprendizagem de máquina. O objetivo dessa tecnologia é desenvolver aplicações com potencial de identificação de padrões de operação simples ou complexos, mesmo em extensas quantidades, e construir modelos com base em comportamentos.

Por meio de algoritmos, a tecnologia coleta dados, estuda a operação e determina nessa aprendizagem os melhores métodos de resposta e de predição de processos. Entre as principais funções, destacamos:

• Reconhecimento de imagens: Identificação de objetos, pessoas e cenas em imagens.
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): Análise e geração de texto, tradução automática, e chatbots.
• Sistemas de recomendação: Sugerir produtos, filmes ou músicas com base no histórico de um usuário.
• Detecção de fraude: Identificar transações fraudulentas em tempo real.
• Veículos autônomos: Sistemas de navegação e controle para carros autônomos.
• Diagnóstico médico: Identificação de padrões médicos.

O que é inteligência artificial?

Já a inteligência artificial ou AI (artificial intelligence) atua no desenvolvimento dessas máquinas e desses sistemas. Ou seja, o objetivo é criar “equipamentos com capacidade de pensar” e tomar decisões sem interferência humana.

Dessa forma, a função das máquinas evolui de simplesmente realização de tarefas e rotinas de maneira mais rápida e eficaz para um processo de interação com as possibilidades de identificação dos melhores padrões de resposta. Assim, os principais diferenciais desse tipo de máquina para equipamentos tradicionais são:

• Assistentes virtuais: Ferramentas como Siri, Alexa e Google Assistant utilizam IA para compreender e responder a comandos de voz, realizando tarefas que vão desde tocar música até controlar dispositivos domésticos inteligentes.
• Sistemas de recomendação: Plataformas como Netflix, Amazon e Spotify utilizam IA para analisar as preferências dos usuários e recomendar produtos, filmes, ou músicas que provavelmente serão de interesse.
• Análise financeira: Algoritmos de IA são empregados para detectar padrões em grandes conjuntos de dados financeiros, prever tendências de mercado e identificar possíveis fraudes.

Por que essas tecnologias são fundamentais para os negócios?

Um tempo atrás, o processo de automação se tornou um diferencial competitivo para muitas organizações. Hoje, essa automação deve ser inteligente. Aí está o mindset. Ou seja, não basta aplicar tecnologias para acelerar e multiplicar o negócio.

O diferencial está na capacidade dessas máquinas de preverem uma gama de possibilidades e atuarem de forma estratégica, de acordo com os objetivos empresariais e com a estratégia de evolução da empresa.

A Engineering é expert em AI & API, auxiliando o gestor a tornar o seu negócio data driven, centralizando as estratégias em tecnologias de inteligência artificial. Dentre as aplicações que realizamos, estão:

• Automatização de atividades humanas, como voz, sons, figuras e reconhecimento facial;
• Interação com os usuários por meio de bot;
• Uso ideal de ativos para manutenção preditiva, fluxo de tráfego e planejamento logístico;
• Análise de comportamento em aplicação de preços dinâmicos e propensão do lead para comprar.

Quais as diferenças e semelhanças entre machine learning e inteligência artificial?

Há diferenças importantes entre as duas inteligências, mas essencialmente no sentido de entendimento, já que elas podem ser combinadas para gerar o melhor serviço possível para os clientes. Enquanto que a IA é responsável pela capacidade das máquinas de executarem tarefas similares às ações humanas, o machine learning busca a habilidade de aprendizagem semelhante ao raciocínio humano.

A partir de agora, veremos algumas possibilidades de aplicação para compreender essas diferenças.

Uso de algoritmos

O uso de algoritmos em inteligência artificial tem a função de revisar grandes quantidades de dados no intuito de prever comportamentos. Já com o machine learning, é possível analisar dados por algoritmos e aprimorar constantemente o processo para tornar o negócio mais eficaz.

Dessa forma, os algoritmos de machine learning são capazes de coletar dados, aprender com eles e realizar ou prever ações em cima disso. Entenda que essa tecnologia é uma subdivisão da IA que potencializa sua aplicação nesse ponto.

Aplicações

As aplicações de inteligência artificial se dão em diversas situações. Por exemplo, processamento de linguagem neural, uso de chatbots para atendimento ao usuário, implementação de robótica para aprimorar o processo, entre outras.

Já o machine learning atua especialmente em comportamento. Com isso, permite uma série de funcionalidades especiais de caráter analítico, como reconhecimento facial, previsibilidade de ações e até uma possível insatisfação de clientes.

Tomada de decisão

Machine learning e inteligência artificial podem se complementar e, assim, aprimorar especialmente o processo de tomada de decisão de gestores. No entanto, há uma diferença sutil entre os dois conceitos nesse ponto.

IA tende a ser a tecnologia inicial para o aprimoramento do processo de tomada de decisão. Já o machine learning evolui esse processo analítico e amplia a gama de possibilidades para o gestor.

Comunicação

Em todos os pontos citados, dá para perceber que machine learning e inteligência artificial podem ser complementares, sendo que o primeiro é uma técnica do segundo. E em comunicação, isso não é diferente.

Nesse quesito, o machine learning é útil para melhorar a compreensão da interação de clientes e prever desejos e até propensões para comprar. A inteligência auxilia o marketing a compreender o lead e a estabelecer estratégias mais assertivas.

Análise de dados

Já um ponto importante na combinação entre as duas tecnologias é a possibilidade de uma análise de dados mais precisa e potente. O comportamento da máquina se adaptaadaptará aos anseios do cliente e mostrará um cenário mais próximo das expectativas dele.

Nesse sentido, as duas inteligências combinadas podem ser úteis para gerar novas oportunidades, alcançar novos leads, multiplicar vendas, dentre outras possibilidades.

Como machine learning e inteligência artificial podem auxiliar seu negócio?

No contexto da transformação digital, essas tecnologias ganharam um destaque central por causa do potencial que elas podem proporcionar para a evolução do negócio.

A gestão orientada a dados é um dos principais pilares que norteiam os novos modelos de gestão. Não só a tecnologia, mas até aspectos legislativos (como o surgimento da LGPD) impulsionam as empresas a priorizar dados e informações no sentido de proteger, analisar, gerar e prever cenários para desenvolver expertises como:

• Novas estratégias de negócios

A gestão orientada a dados permite que as empresas desenvolvam estratégias de negócios baseadas em dados reais e precisos. Ao analisar grandes volumes de dados coletados de várias fontes (clientes, mercado, operações internas), as empresas podem identificar novas oportunidades de mercado, tendências emergentes e áreas para inovação. 

• O processo de tomada de decisão

A tomada de decisão baseada em dados (data-driven decision making) envolve o uso de análises de dados para tomar decisões empresariais mais informadas. Em vez de depender apenas da intuição ou da experiência passada, os gestores usam dados concretos para avaliar diferentes opções e prever os possíveis resultados de suas decisões. Isso aumenta a precisão e a confiança nas decisões, reduzindo o risco de erros e melhorando os resultados.

• Análises preditivas

As análises preditivas utilizam dados históricos e algoritmos de machine learning para prever futuros eventos e comportamentos. Isso pode incluir previsões de vendas, demanda do mercado, comportamento do consumidor, riscos financeiros, entre outros. Com essas previsões, as empresas se preparam melhor para o futuro, ajustando suas operações e estratégias para atender às expectativas e mitigar possíveis riscos.

• Insights

Insights são as descobertas valiosas que as empresas obtêm ao analisar seus dados. Esses insights podem revelar padrões, correlações e tendências que não seriam óbvias sem a análise dos dados. Por exemplo, uma empresa pode descobrir que determinados produtos vendem melhor em certas épocas do ano ou que um grupo específico de clientes tem um comportamento de compra único. Esses insights ajudam a orientar decisões estratégicas e operacionais, proporcionando uma vantagem competitiva.

• Monitoramento

O monitoramento contínuo dos dados permite que as empresas acompanhem o desempenho de suas operações em tempo real. Isso inclui o rastreamento de métricas chave de desempenho (KPIs), a detecção de anomalias e a resposta rápida a mudanças no ambiente de negócios.

Percebeu como as diferenças entre essas duas tecnologias não são tão complexas? É importante fazer como você: estar em constantes pesquisas e estudos para manter a capacidade técnica em dia.

Neste post, você entendeu o que é e como funcionam as tecnologias de machine learning e inteligência artificial. Além disso, descobriu suas principais diferenças e como elas são aplicáveis em negócios.Superadas as diferenças entre machine learning e inteligência artificial, temos um convite especial: saiba mais sobre IA e análises avançadas.