Artigo • 2 min read
Inteligência artificial, machine learning e deep learning: há diferença?
Por Zendesk,
Última atualização em 10 fevereiro 2024
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.
- A inteligência artificial possibilita que as máquinas imitem o comportamento humano. O Machine Learning é capaz de aprender de forma autônoma. Por sua vez, o Deep Learning traz insights e se adapta a diferentes cenários.
- São exemplos de IA: big data e chatbots. As soluções de machine learning envolvem: reconhecimento facial, recomendações personalizadas e suporte ao cliente. Com deep learning, pode-se identificar fraudes e analisar sentimentos.
- Quando combinadas, as tecnologias de inteligência artificial, machine learning e deep learning contribuem para melhorar a satisfação dos clientes, aumentar a produtividade dos agentes e elevar os resultados da empresa.
Conteúdos relacionados
- Inteligência artificial no atendimento ao cliente: qual é o impacto?
- Chatbot humanizado: 5 dicas para implementar no seu negócio!
- Transformação digital: revolucione a rotina com a IA da Zendesk!
Neste artigo, você aprenderá
- 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.
Deixe a IA cuidar do trabalho e tenha mais produtividade
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 aceito pelas pessoas. Foi o que mostrou o Relatório de Experiência do Cliente 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.
“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
A 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, 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
Identificação 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.
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.
Gostou desse conteúdo? Então, não deixe de compartilhá-lo em suas redes sociais!
Aproveite também para conhecer as soluções do Zendesk Service, que aproveitam ao máximo toda a potência da inteligência artificial para melhorar a satisfação de seus clientes e incrementar a produtividade de seus agentes!
Faça uma avaliação gratuita e, em seguida, escolha o plano que corresponde às suas demandas.
