Diferenças entre inteligência artificial e machine learning

A inteligência artificial e machine learning são áreas promissoras da tecnologia. No mercado, ambos os conceitos são aplicados de formas similares para ajudar nos negócios. 

Para compreender como os conceitos são empregados em soluções inteligentes, é necessário entender quais as diferenças entre as duas tecnologias. 

Segundo uma pesquisa de mercado realizada pela IBM e conduzida pela Morning Consult, as empresas brasileiras lideram a adoção da inteligência artificial na América Latina. No Brasil, 40% dos/as profissionais de TI relataram a implantação de IA nos negócios.  

O que é IA?

Uma área que está inserida na ciência da computação, a inteligência artificial corresponde ao desenvolvimento da capacidade de a máquina agir como um ser humano. Então, é como se o computador compreendesse a mente humana e tentasse imitá-la, agindo de forma independente.

Os sistemas desenvolvidos em IA são capazes de repetir tarefas simples e situações complexas. Nos negócios, essa tecnologia é capaz de antecipar o comportamento dos clientes e automatizar processos. 

Além disso, com essa tecnologia, os computadores tomam decisões baseadas em acontecimentos passados e fazem prognósticos assertivos para resoluções futuras. Suas ações são executadas com base em regras programadas, que representam os algoritmos.

O que é Machine Learning?

O machine learning, ou aprendizado de máquina, é entendido como um subconjunto da IA. A intenção dessa tecnologia é fornecer dados para os computadores e permitir que eles aprendam sozinhos, não exigindo nenhuma interferência humana. 

Desse modo, o machine learning é capaz de aprimorar o desempenho das máquinas a partir da experiência. Essa tecnologia consegue se desenvolver por conta do alto poder de processamento de dados.

Na prática, os desenvolvedores fornecem exemplos de situações e estabelecem o que elas representam. A partir desses casos, a máquina descobre sozinha quais são as particularidades de cada cenário. 

Após generalizar as situações, o computador consegue definir respostas certas para cenários semelhantes.

Por meio de algoritmos, dados, técnicas e procedimentos, os processos de aprendizagem fazem com que a máquina seja capaz de:

  • Estabelecer padrões;
  • Aprender com erros antigos;
  • Antecipar comportamentos;
  • Executar atividades repetitivas;
  • Auxiliar na tomada de decisões.

Diferenças entre inteligência artificial e machine learning

Apesar de parecerem similares, a inteligência artificial e machine learning apresentam diferenças relevantes. 

No geral, o objetivo da inteligência artificial é construir sistemas inteligentes que são capazes de simular a mente humana em tarefas de triagem. Em contrapartida, o machine learning surgiu a partir das mentes que iniciaram a IA. 

Por sua vez, o aprendizado de máquina refere-se ao desenvolvimento de sistemas em um tipo específico de inteligência humana.

Após aprender com os dados alimentados no sistema, o computador consegue antever resultados quando novas informações surgem. Além disso, o seu processo de aprendizagem não sofre com nenhuma interferência de pessoas. 

Apesar das diferenças, a inteligência artificial e o machine learning são ferramentas que executam diagnósticos precisos e de forma rápida. Ambos conseguem identificar possíveis interferências e problemas que passam despercebidos pelos humanos. 

De acordo com uma pesquisa feita pela MySQL, 88% das empresas entrevistadas declararam que já possuem ou planejam implementar as tecnologias de inteligência artificial e machine learning. 

Como inteligência artificial e machine learning podem ser usados no mercado digital 

Chatbots

Uma das principais aplicações da inteligência artificial é em chatbots, programas de conversação que funcionam de forma automatizada. Esse tipo de atendimento ao cliente é feito em aplicativos, sites e plataformas.

Essas ferramentas funcionam online sem interferência humana e permitem que os usuários tirem dúvidas e obtenham suporte. Considerados robôs de conversas, eles são capazes de manter um diálogo natural.

Reconhecimento facial

O reconhecimento facial é uma das aplicações do machine learning. Essa tecnologia usa os algoritmos específicos do ML. 

Por exemplo, ao reconhecer a feição de um cliente, o machine learning acessa o seu histórico de consumo e contexto para fazer sugestões de produtos.

Suporte ao cliente

O machine learning costuma ser utilizado no atendimento ao cliente. As assistentes virtuais e o autoatendimento são exemplos de aplicações. 

Na experiência do cliente, o ML aumenta a eficiência e agilidade do atendimento e permite que os consumidores entrem em contato com uma empresa a qualquer dia e hora. Além disso, a tecnologia é capaz de transferir o atendimento para um humano. 

Análise de dados

A análise de dados é uma das aplicações para a inteligência artificial e machine learning. 

Em especial, as ferramentas de Big Data e business intelligence são práticas para coletar e verificar os dados. Assim, elas fazem previsões de novas oportunidades de negócios e incentivam a geração de insights. 

Quais inovações a inteligência artificial e machine learning podem gerar

No futuro, a expectativa é o desenvolvimento de novas tecnologias baseadas na inteligência artificial e machine learning. Além de carros autônomos, será possível melhorar a saúde preventiva e fazer recomendações mais assertivas de filmes e séries em serviços de streaming.  

Ambas as tecnologias têm o potencial de modificarem as indústrias da educação, comunicação, transporte, saúde e agricultura.

O que é deep learning

Além da inteligência artificial e machine learning, o deep learning é outro conceito muito comum na área de tecnologia. 

Considerado uma técnica desenvolvida de inteligência artificial, o deep learning é uma tecnologia baseada nas redes neurais, que são inspiradas no entendimento da biologia do cérebro humano. 

Assim, o deep learning consegue imitar os comportamentos humanos com alta precisão. 

As redes neurais funcionam em camadas em cadeia de forma hierárquica. Logo, através de um complexo processamento de dados, a tecnologia analisa informações específicas.  

Além de reconhecer falas e classificar imagens e fotos, a tecnologia também constata objetos e descreve conteúdos. As aplicações do deep learning envolvem a identificação de fraudes e a análise de sentimentos.

Impacto no mercado 

Ao trabalhar com a inteligência artificial e machine learning, as empresas conseguem se destacar no mercado por sua cultura de data driven. Além disso, elas permitem que os processos internos e externos sejam automatizados.

Por exemplo, os sistemas financeiros envolvem uma série de atividades manuais e repetitivas. Através da programação de ações específicas, as soluções digitais são capazes de substituir essas tarefas, como a geração de relatórios automáticos e o cálculo de dados.

Sendo assim, as empresas encontram muitas vantagens na aplicação da inteligência artificial e machine learning. As tecnologias analisam um volume grande de dados para ganhar mais velocidade na produção e na escala de processamento.

Quer aplicar a inteligência artificial e machine learning na sua empresa? Confira mais artigos no nosso blog e saiba mais sobre essas tecnologias!

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