Artigo

Entenda a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 20 Abril 2021
Última atualização em 20 Abril 2021

A tecnologia evoluiu tanto e traz tantos detalhes e especificidades que é natural que as pessoas tenham dúvidas sobre as ferramentas e suas aplicabilidades. Só para se ter uma ideia, hoje, uma das buscas mais frequentes no Google é: qual a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?  

Não é para menos. Afinal, esses termos estão sendo cada vez mais divulgados nos noticiários. Sem falar que a inteligência artificial está presente no inconsciente coletivo há muito mais tempo do que se imagina, por meio de filmes.  

O primeiro deles, “Metrópolis”, foi lançado em 1927. Depois vieram outros campeões de bilheteria, como “Blade Runner” e “O Exterminador do Futuro”. O sucesso pode ser explicado por um simples motivo: o tema é fascinante!

Se, para nossos avós, imaginar máquinas que conseguissem pensar e agir por conta própria era surreal e assustador demais, e só existia na ficção, hoje, a realidade nos mostra o contrário. 

Isso porque todos esses termos estão cada vez mais inseridos em nossa rotina e nós nos beneficiamos com eles. Afinal, aplicativos do nosso dia a dia, como Uber, Netflix e Spotify têm os mesmos combustíveis: a tecnologia e os dados. 

O mesmo acontece no cenário corporativo. Aliás, muitas empresas da atualidade nem sobreviveriam hoje sem essas tecnologias, uma vez que o mercado exige, cada dia mais, eficiência e automatização. 

Desse modo, as organizações estão se concentrando nelas para aperfeiçoar suas logísticas, aumentar a produtividade de seus funcionários e aprimorar a sua área de atendimento ao cliente. 

Para entender melhor o assunto e, no fim do texto, ter uma visão clara sobre a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning, basta ler este post até o fim, o qual abordará:

  • O que é inteligência artificial?
  • 2 exemplos de inteligência artificial e suas aplicabilidades 
  • O que é machine learning? 
  • 3 exemplos de machine learning importantes para conhecer 
  • Deep learning: o que é?
  • 2 exemplos de deep learning e suas funções 
  • Afinal, qual a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é uma subárea da ciência da computação que se refere à capacidade de uma máquina de imitar e atuar como um ser humano em tarefas que são geralmente realizadas por ele. 

Os sistemas que têm como base essa tecnologia podem ser projetados tanto para repetir uma tarefa manual mais simples, como para resolver demandas mais complexas.  Desse modo, conseguem prever o comportamento de clientes, tomar decisões com base em situações do passado e realizar um prognóstico assertivo sobre deliberações futuras. 

Para entender a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning, é válido destacar que o primeiro termo traz um conceito mais amplo e engloba os demais. 

Em linhas gerais, podemos dizer que sempre que um computador realiza tarefas  com base em um conjunto de regras programadas, os algoritmos, ele está funcionando por meio da inteligência artificial. 

No contexto do atendimento ao cliente, a IA pode ajudar a preencher grandes lacunas na organização, uma vez que consegue identificar padrões que passariam despercebidos pelos humanos, além de automatizar processos. 

Atualmente, o uso dessa tecnologia tem sido bem aceita pelas pessoas. Foi o que mostrou o Relatório de Experiência do Cliente de 2020 da Zendesk, que revelou que os consumidores, principalmente os mais jovens,  estão abertos a IA, desde que ela resolva seus problemas com rapidez e eficiência.  

Sem falar que as equipes de alto desempenho são duas vezes mais propensas a se apoiar no uso de IA para evitar tickets, reduzir o tempo que os agentes levam para resolver demandas e dimensionar, com eficácia, a interação com o cliente. 

Porém, não é só a área de atendimento ao cliente que sai ganhando ao utilizar o IA, todos os setores têm grande potencial de atingir excelentes resultados com ela. 

A contribuição dos diferentes tipos de inteligência artificial para o mundo será de mais de 15 trilhões de dólares até 2030, o que representará, 26% do PIB global. Foi o que apontou um levantamento feito pelo World Economic Forum, em 2020. 

“É difícil pensar em uma grande indústria que não será transformada pela inteligência artificial. Isso inclui saúde, educação, meios de transporte, varejo, comunicações e agricultura. Existem caminhos surpreendentemente claros para a IA fazer uma grande diferença em todas essas indústrias”

Andrew Ng, cientista da computação e Líder Global em IA

2 exemplos de inteligência artificial e suas aplicabilidades 

Big Data  

O Big Data permite cruzar informações de diferentes fontes e, assim, consegue extrair dados precisos, gerar análises que detectam padrões, encontrar similaridades e tendências e, desse modo, produz insights importantes que influenciam nas tomadas de decisões. 

Essa interpretação de dados representa um potencial imenso para que diversas áreas não só compreendam melhor o seu grande volume de informações, mas que também realizem diagnósticos certeiros. 

Por meio dessa tecnologia, uma empresa consegue entender o comportamento de seu público e compreender suas necessidades e desejos. Ou seja, é fundamental para companhias que desejam garantir uma excelente experiência para seus clientes e melhorar a satisfação com suas marcas. 

Com o Big Data, também é possível cruzar informações sobre hábitos de compra, o que potencializa a criação de promoções e condições mais assertivas e personalizadas. 

Chatbots 

Os chatbots nada mais são do que “robôs de conversa”. Eles conseguem manter um diálogo natural com os usuários e oferecer um atendimento ao cliente efetivo, por meio de aplicativos, sites e outras plataformas, tirando dúvidas e fazendo sugestões. 

De acordo com pesquisa feita pela SurveyMonkey, os chatbots são funcionais e benéficos. Entre suas principais vantagens, a mais apreciada é o fato de eles estarem disponíveis 24 horas por dia, durante sete dias da semana. 

O que é machine learning? 

Machine learning  é um subconjunto da IA. Ele é um programa que consegue não só aprender por conta própria, sem precisar da inferência humana, como aprimorar seu desempenho com a experiência. 

Para entender melhor a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning, podemos dizer que o machine learning atue como um motor para o IA. Também podemos descrevê-lo como uma técnica que permite a aplicabilidade dessa tecnologia, que usa alguns de seus conceitos, como o big data. 

Esse tipo de tecnologia consegue se desenvolver desse modo pois possui um elevado poder de processamento de dados. Ao utilizar algoritmos complexos, ele consegue realizar uma intensa coleta de dados, interpretá-los e tomar decisões, executando tarefas de modo automatizado e automático.

O potencial de uma empresa apresentar bons resultados utilizando o machine learning é grande. O contrário também é verdade, ou seja, as companhias podem perder oportunidades, tempo e dinheiro se não abraçarem sua proposta em seu plano de negócios. 

Foi o que revelou o Relatório do Data Dilema. Segundo ele, 12,5% do tempo de uma equipe é perdido em coleta de dados. Esse percentual equivale a cinco horas semana. 

Uma pesquisa da Refinitiv feita com cientistas de dados e executivos de nível C mostrou que as principais razões para adotar o ML são:

  • aumento da produtividade e velocidade dos processos (para 48% deles);
  • redução de custos (para 50%);
  • mais qualidade na coleta de informações (para 60%).

O MYSQL também divulgou insights valiosos sobre o tema. De acordo com a pesquisa feita com empresas:

  • 65% das que planejam adotar o machine learning,  afirmaram que a tecnologia ajuda as empresas na tomada de decisões;
  • 74% delas consideram o ML e a IA um divisor de águas, indicando que o uso de ambos tem o potencial de transformar seu trabalho e a indústria.

3 exemplos de machine learning importantes para conhecer 

Reconhecimento Facial 

Para reconhecer a estrutura de todos os pontos do rosto,  a tecnologia de reconhecimento facial utiliza algoritmos específicos do machine learning. 

Um artigo publicado na PR Newswire mostrou que o CaliBurger, uma rede famosa de restaurantes nos Estados Unidos,  melhorou o seu programa de fidelidade ao utilizar o ML do reconhecimento facial. 

Para tanto, instalou um software em diversos pontos de pedido e, assim, reconheceu as pessoas registradas no sistema, conferiu seus históricos e, com base em suas refeições mais pedidas, fez sugestões em poucos segundos. 

Segundo John Miller, CEO do Kali Group, essa tecnologia poderá ser estendida em um futuro próximo, permitindo que os clientes substituam os pagamentos tradicionais pelo reconhecimento fácil. 

De acordo com ele, isso permitirá que a empresa ofereça uma experiência ainda mais personalizada para seus consumidores e, assim, torná-los ainda mais leais à marca. 

Recomendações de séries 

Em 2017, Netflix economizou 1 bilhão de dólares ao adotar o machine learning e assim recomendar programas e séries de TV de modo personalizado para seus assinantes. 

Porém, isso não aconteceu de uma hora para outra. A empresa de streaming desde 2006 realizou uma série de experiências com dados e algoritmos para melhorar a experiência de seus clientes. 

Anos depois, atingiu seu ponto mais alto. As recomendações da Netflix são tão precisas, que acredita-se que 80% do conteúdo consumido na plataforma provenha de suas recomendações. 

Suporte ao cliente 

No atendimento ao cliente, os assistentes virtuais e o autoatendimento são dois exemplos  de machine learning bastante conhecidos do setor. 

Eles impactam positivamente em vários cenários, como:

  • na experiência do cliente: uma vez que a tornam mais ágil e permitem o contato a qualquer hora do dia, todos os dias da semana. Sem falar que, em casos mais complexos, tem a capacidade de transferir a interação para um agente humano. No caso da solicitação acontecer fora do período comercial, consegue informar o cliente que a empresa irá entrar em contato; 
  • na experiência dos agentes: boas plataformas de atendimento conseguem reunir em um só ambiente todo o histórico dos clientes, o que ajuda muito os atendentes não só em relação ao acesso, mas também para compreender o contexto do cliente. Desse modo, ao mesmo tempo que seu trabalho ganha em termos de produtividade, ele também reflete na experiência do consumidor , uma vez que ele é atendido com mais agilidade e eficiência. 

“O machine learning conduz nossos algoritmos para previsão de demanda, classificação de pesquisa de produto, recomendações de produtos e negócios, colocações de merchandising, detecção de fraude, etc. Embora menos visível, grande parte do impacto do ML será desse tipo - melhorando de maneira silenciosa, mas significativa, as operações principais. ” -Jeff Bezos

Deep learning: o que é?

O deep learning é o método mais evoluído da inteligência artificial. Ele se baseia em uma tecnologia chamada redes neurais, que simula o comportamento do cérebro humano em um nível extremamente avançado. 

As redes do deep learning atuam como camadas em cadeia que, de modo hierarquizado, consegue analisar, por meio de um complexo processamento de dados, informações mais específicas e complexas. 

Para entender melhor a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning, basta pensar que enquanto o machine learning é uma subárea da inteligência artificial, o deep learning é um subgrupo do ML. 

Segundo levantamento do Reportlinker de 2020, o valor projetado para o mercado global de deep learning até 2027 supera os 44 bilhões de dólares. 

2 exemplos de deep learning e suas funções 

Identificacao de fraudes

Ao utilizar algoritmos complexos em processos, alguns sistemas financeiros conseguem identificar padrões suspeitos de comportamento e, assim, bloquear e prevenir ações de fraudadores em potencial

Análise de sentimento 

Muitas agências e empresas que trabalham com anúncios e ações publicitárias usam o deep learning em seus processos para identificar a percepção e o sentimento de seus clientes após visualizarem o seu conteúdo. Desse modo, conseguem não só compreender o que seus consumidores querem, como adotar estratégias em direção a isso. 

Sugestão de imagem - infográfico 

Inteligência Artificial x Machine Learning x Deep Learning 

Inteligência Artificial – sistema que possibilita que as máquinas imitem o comportamento do cérebro humano 

Machine Learning – programa capaz de aprender de forma autônoma com base na observação e na análise de dados

Deep Learning- tecnologia capaz não só de aprender com os dados, mas de ter insights sobre eles e de se adaptar a diferentes cenários    

Afinal, qual a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?

As três tecnologias estão relacionadas e são complementares, mas não são a mesma coisa. 

A inteligência artificial pode ser definida com a capacidade das máquinas de pensarem e de replicarem o comportamento humano. Já o machine learning é a forma, ou seja, o software que permite que a inteligência artificial seja aplicada. Em contrapartida, o deep learning representa o s parâmetros dos algoritmos que viabilizam o treinamento do machine learning. 

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Aproveite também para conhecer as soluções da Zendesk que aproveitam ao máximo toda a potência da inteligência artificial para melhorar a satisfação de seus clientes e incrementar a produtividade de seus agentes!

Software para atendimento ao cliente

A Zendesk oferece um software de atendimento ao cliente para monitorar e resolver tickets de suporte com mais eficiência e rapidez.