Ao passo que a área de atuação da tecnologia cresce e ganha cada vez mais espaço nas atividades pessoais e profissionais do nosso dia a dia, novos aperfeiçoamentos tecnológicos são criados, melhorados ou modificados constantemente. É praticamente impossível estar alheio a essas mudanças comportamentais e não usufruir, mesmo que em menores níveis, das tendências disponíveis no mercado. As crescentes buscas de aperfeiçoamento tecnológico atuais conseguem proporcionar maior autonomia aos humanos, possibilitando em diversos casos abrir mão de determinadas funções que há um tempo só poderiam ser desempenhadas por nós. Por isso uma vertente da área de Tecnologia da Informação vem chamando muita atenção das empresas, a chamada Inteligência Artificial, ou IA.
Diferente de toda magia e especulação originada pelo universo cinematográfico, não há criações se rebelando e destruindo os criadores. O que acontece no ramo da IA são máquinas que coletam, armazenam e processam volumes excessivos de informações e atuam, de forma otimizada, nas funções que eram exercidas por humanos. Se antes da Inteligência Artificial entrar em ação havia alta demanda de tempo e certo grau de imprecisão nas tarefas humanas, agora temos troca intensa e rápida de informação com muito mais precisão.
A Inteligência Artificial pode ser compreendida de forma bem simples e abrangente como fazer com que as máquinas “pensem” e imitem o comportamento humano, além de reconhecer os padrões e reproduzi-los novamente. Naturalmente o caminho para chegar nesse nível não é tão simples quanto a definição.
E engana-se quem pensa que a IA só tem aplicação prática no ramo empresarial. Uma gama de ações conjuntas podem ser realizadas por meio da conexão da internet nos itens mais básicos usados diariamente. Este é o conceito da Internet das Coisas, ou IoT, do inglês Internet of Things. A IoT diz respeito a simples objetos do dia a dia estarem conectados à internet com o objetivo de dar mais praticidade nas rotinas diárias comuns. Na prática, a Internet das Coisas já é uma realidade. Uma Smart Tv que consegue de forma rápida se conectar ao Netflix, uma pulseira da Nike que monitora e registra as atividades dos usuários, uma fechadura inteligente que abre com seu smartphone são exemplos reais de aplicações da IoT. Numa definição mais detalhada entendemos que a Internet das Coisas exige que múltiplos dispositivos estejam conectados e interagindo entre si, gerando grande volume de dados e informações que precisam ser processados de forma ágil e precisa. Talvez para isso acontecer de forma humana seria necessário uma quantidade absurda de pessoas. E mais talvez ainda essas inúmeras pessoas não conseguiriam guardar e processar com tanta precisão essa troca de informações. A Inteligência Artificial analisa e obtém resultados de forma automatizada e numa velocidade que não poderia ser alcançada por inteligência humana. Dessa forma a IoT depende da IA para funcionar de maneira certeira.
IA no Marketing
O setor de Marketing Digital frequentemente inclui em suas aplicações diárias as múltiplas funções da Inteligência Artificial. Os motores de busca mais refinados, a automatização das tarefas, a análise de comportamento do consumidor e até o entretenimento que consumimos durante grande parte do dia, como as mídias sociais, são peças fundamentais para aplicação eficaz das estratégicas e análise de resultados. E embora o coletivo não acompanhe a consolidação das aplicações da IA ao longo da rotina diária, determinadas áreas estão mais presentes do que realmente imaginamos:
Aprendizado de Máquinas: Quem nunca fez uma pesquisa no Google e depois ficou recebendo anúncios das redes sociais daqueles mesmos produtos pesquisados durante alguns dias? A máquina “entende” que devido ao fato de você pesquisar, naturalmente você tem interesse em comprar. O Learning Machine é um campo da IA que trabalha com a senso que as máquinas podem “aprender” de acordo com padrões pré-estabelecidos, criando conexões entre dados recebidos e trabalhando com grandes volumes de informações sem a necessidade de ser configurada com frequência. Os resultados dessa tecnologia podem ser aplicados em diversos campos além do Marketing Digital.
Assistente Virtual: Impossível falar de assistentes virtuais e não lembrar das frases icônicas da SIRI, a assistente da Apple. Além dela temos a Alexia, assistente quem vem embutida nas caixas de som da Amazon. Na prática a função da assistente virtual é otimizar sua rotina do dia a dia, como auxiliar na execução de algumas tarefas no mobile sem que haja necessidade do usuário estar segurando o celular, abrir por meio de comando de voz o aplicativo solicitado, marcar compromissos na agenda, datas importantes no calendário, fazer pesquisa na internet, etc.
Visão Computacional: Pode ser considerado um campo da Learning Machine. Trabalha com a aplicação de dar visão aos computadores, de um jeito que “imite” a visão humana, captando, processando e reconhecendo informações e depois cruzando dados que consigam classificar rostos, objetos, detectar falhas, movimentos e até reconstruir cenários passados. De forma mais aplicável ao nosso dia a dia destaca-se a famosa marcação automática de pessoas numa foto do Facebook ou até desbloqueio de celular pelo rosto do usuário.
Motores de Recomendação: Tudo que você faz na internet é rastejável. A navegação feita pelos usuários nos mais diversos sites deixa pra trás toneladas de informações que são armazenadas e processadas rapidamente por meio do Big Data*. A qualidade da experiência do usuário é o desafio que as empresas enfrentam no meio digital, e conseguir otimizar seus produtos ou serviços não depende somente do lugar que você anuncia, mas também para quem seu anúncio é voltado e quando ele é mostrado. Uma estratégia de comunicação bem delimitada junto com a análise de preferência dos usuários mostradas pelos cookies de navegação mais os algoritmos que traçam perfis de quem usa determinados sites, possibilitam que os bots (motores de busca) entendam as preferências de navegação a fim de oferecer aquilo que realmente tem mais semelhança e possibilidade de ser adquirido pelo usuário final.
Reconhecimento de Voz: Ou reconhecimento de fala é a capacidade dos softwares “ouvirem” o que o ser humano diz, processando sílabas e sons, acessando as palavras previamente configuradas e encontrando uma similaridade entre o que está sendo dito e a ação que a máquina vai ter. É muito utilizado em ligações telefônicas que falamos com máquinas dando comandos de voz para as opções oferecidas.
Processamento de Linguagem Natural: Sabe quando digitamos algo errado no Google e ele dá uma sugestão com a palavra correta perguntando se foi isso que a gente quis dizer, além de trazer inúmeras páginas com o conteúdo buscado? Pois é, isso não é um bom exemplo do Processamento de Linguagem Natural. O PLN estuda formas de fazer com que as máquinas entendam de fato que o que queremos dizer, sem levar em conta somente um possível erro, e sim analisar o contexto, o conteúdo, a estrutura, a classificação das palavras, a linguagem e até compor por si só textos mais complexos e compreensíveis. Novamente entra em ação a arte de “ensinar” a máquina, para assim conseguir estabelecer uma relação mais íntima e próxima das relações humanas, como se fossem duas pessoas conversando. É importante levar em consideração que a IA permite que as máquinas reconheçam e entendam padrões dos usuários e incorporem o aprendizado na sua rotina posterior. No PLN o objetivo é trazer para as máquinas os conhecimentos necessários para que haja uma conversa na linguagem natural humana, deixando um pouco de lado o mero fato de perguntar e receber de volta como resposta apenas resultados de pesquisas. Embora seja um dos campos mais complexos da IA e os sucessos das aplicações dependam tanto de largo conhecimento em programação quanto largo conhecimento linguístico, é aceitável que os chatbots que usam Inteligência Artificial agem a partir do Processamento de Linguagem Natural.
A Inteligência Artificial é um campo que está em franca expansão com fartas possibilidades de utilização nas empresas de Marketing, além dos outros campos de atuação. Suas aplicações vão muito além das descritas acima e atuam também no planejamento logístico, raciocínio e tomada de decisões, robótica, controle autônomo, programação de jogos, dentre outros. Analisar esse tipo de inteligência tempos atrás poderia provocar certo receio, ainda mais levando em consideração os parâmetros cinematográficos estabelecidos, entretanto é inegável que a IA conseguiu se consolidar e chegou para contribuir com os interesses da tecnologia e do cotidiano.
*(quantidade gigantesca de armazenamento de dados)