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IA, machine learning e computação cognitiva: entenda os termos mais importantes da transformação digital

Postado em: 17/05/2017, às 17:18 por Tatiana Piloto

O termo "transformação digital" tem sido um dos assuntos mais quentes para eventos dos mais variados segmentos da economia e também domina a agenda dos executivos, que já perceberam a necessidade de adequar seu modelo de negócio para sobreviver no mercado utilizando tecnologias como inteligência artificial, machine learning e computação cognitiva.

A transformação digital já é considerada a quarta Revolução Industrial (ou Indústria 4.0), porque vem, de fato, transformando uma realidade e mudando as regras do jogo conhecidas até aqui. Para ilustrar a grandiosidade do movimento, na última edição do World Economic Forum, em Davos, uma informação relevante foi apresentada: "os recursos atrelados à transformação digital podem injetar US$ 100 trilhões na economia mundial na próxima década". Ou seja, motivos não faltam para participar deste movimento.

Em linhas gerais a ideia é buscar inovação e usar a tecnologia para oferecer uma melhor experiência ao consumidor. Com um smartphone na mão, a capacidade de avaliação e escolha do cliente acirrou ainda mais a competição e quem vence a guerra é quem conseguir oferecer a melhor experiência. Assim, o consumidor vai para o centro das estratégias empresariais e os departamentos dedicados ao relacionamento e atendimento ao cliente nunca foram tão importantes.

Dentro do grande "guarda-chuva" que é a transformação digital, estão temas dos quais você, se ainda não ouviu, vai ouvir falar muito nos próximos anos. Então veja os principais avanços tecnológicos dessa área e entenda suas aplicações práticas:

Inteligência Artificial (IA)

Um belo exemplo de funcionamento da inteligência artificial aconteceu em "Os Jetsons", desenho animado dos anos 1980, que fez parte do imaginário sobre como seria a vida no futuro. A Rosie, empregada-robô da família, era um eletrodoméstico que conversava com os donos da casa e executava as tarefas de forma automatizada. Trazendo para 2017, o melhor exemplo é o Amazon Alexa, um assistente pessoal (que pode ser embarcado em geladeiras, carros, secadoras, entre outros), que realiza tarefas por meio do comando de voz e foi o grande destaque na CES 2017 (Consumer Electronics Show), a maior feira de tecnologia do mundo.

Já no atendimento ao cliente, a inteligência artificial pode ser usada para criar respostas automáticas, interpretando as perguntas dos clientes e sugerindo artigos relevantes da base de conhecimento. Ela ajuda as organizações a entender seus clientes, melhorar a comunicação entre eles e oferecer suporte onde e quando for necessário. Ou seja, o cliente ganha autonomia para resolver seu problema sozinho, enquanto a tecnologia dá o "caminho das pedras". Do outro lado, o time de atendimento ganha tempo para se dedicar às tarefas que só os humanos podem fazer: relacionamento e estratégia.

Machine Learning (ML)

Para oferecer as respostas automáticas que resolvam o problema do cliente, é utilizado o recurso de machine learning. Ele combina dados históricos do cliente no sistema com a navegação individual do consumidor por sites, aplicativos de celular e outras interações digitais. Essas informações são captadas e voltam para o usuário como um benefício de atendimento personalizado.

Nas grandes cidades o exemplo mais prático de machine learning é o aplicativo Waze. Ele coleta informações sobre o trânsito (acidentes, congestionamentos, condições adversas na via, entre outros) e alia a rotina e padrões de itinerários do usuário para oferecer rotas alternativas que levem ao destino no menor tempo.

Computação cognitiva

A computação cognitiva aglutina os conceitos de inteligência artificial e machine learning, fazendo com que a tecnologia seja capaz de processar informações de uma maneira cada vez mais próxima do cérebro humano.

Um grande destaque da computação cognitiva é o Watson, da IBM, um sistema sofisticado que já usa sua inteligência para apoiar médicos no diagnóstico e tratamento do câncer, em análises financeiras e também já está sendo testado para aplicação no atendimento ao cliente, interagindo pelo telefone e respondendo dúvidas, por exemplo.

Mesmo que esses termos possam parecer um pouco distantes da sua realidade, aos poucos e naturalmente, eles vão se inserir no contexto pessoal e profissional. É uma questão de tempo. Principalmente nos pontos de relacionamento com o cliente – seja do lado do consumidor ou da empresa.

Tatiana Piloto, diretora de Vendas da Zendesk.

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