Saiba a diferença entre machine learning e inteligência artificial

Muito se fala em Big Data, processamento de dados, algoritmos e em soluções tecnológicas para negócios. A análise de crédito de clientes é um dos muitos processos que atingiram outro patamar com a evolução tecnológica. Mas os termos chegam a confundir e serem usados – equivocadamente – como sinônimos.

Não é incomum encontrar soluções que utilizem Machine Learning e Inteligência Artificial. Mas você sabia que elas não são a mesma coisa? A diferença entre machine learning e inteligência artificial é, ao mesmo tempo, simples e complexa.

Por isso, neste texto vamos contar um pouco mais desses dois ramos que estão diretamente ligados. Mas, primeiro, veja como essas duas tecnologias têm ajudado na rotina de pessoas e empresas.

As melhorias que vieram com a Inteligência Artificial e Machine Learning

Antes de entrar em detalhes sobre as semelhanças e qual é a real diferença entre machine learning e inteligência artificial, vale lembrar como elas têm mudado e melhorado a vida de empresas e pessoas.

1- Automatização de processos

Avalie a rotina da sua empresa. Existe algum processo repetitivo, que a pessoa praticamente já faz no modo “automático”? Bom, esse processo pode ser automatizado.

Depois de automatizado, podem ser reconhecidas falhas e feitas melhorias por meio dessas tecnologias. Já pensou?

2- Tomada de decisões

Tomar decisões inteligentes tem muito a ver com saber avaliar dados de performance, resultados e riscos. Fazer isso, muitas vezes, requer uma certa frieza.

Sem deixar o sentimento por alguém interferir, essas tecnologias conseguem avaliar os resultados de cada colaborador ou projeto, auxiliando na tomada de decisões.

Essas tecnologias também facilitam a identificação de oportunidades e têm:

• a capacidade de relacionar e interpretar informações contextualmente.
• a identificação mais fácil de novas oportunidades de negócio.
• a coleta, análise e interpretação de dados para prever cenários.
• a possibilidade de antecipar decisões, deixando ao gestor a escolha do timing e aplicação.

3- Análise de crédito

Por falar em processos que exigem a análise de dados, a análise financeira requer um cuidado gigantesco na avaliação de informações.

A IA e o Machine Learning são capazes de oferecer relatórios detalhados sobre cada aspecto da empresa, inclusive as finanças e a análise de crédito de clientes. Além disso, ela consegue avaliar uma série de dados, incluindo comportamento, para avaliar as chances de um cliente ser um bom pagador.

4- Eficiência em processos

A máquina, ao contrário do ser humano, não “cansa” de fazer a mesma coisa repetidamente. Então ela está menos suscetível a errar. Ela também é capaz de aprimorar processos e descobrir melhores formas de executar algo. Além de ser capaz de:

• padronizar processos e prever tendências.
• identificar gargalos produtivos rapidamente, possibilitando ajustes eficazes.
• aumentar a prosperidade da cadeia produtiva e o lucro potencial.

Além dessas, existem outras soluções, como segurança, medicina, finanças, atividades físicas, entre várias outras. A verdade é que essas tecnologias vieram para revolucionar o mundo – e estão definitivamente conseguindo fazer isso.

Outra vantagem do emprego da IA nesses processos repetitivos é conseguir liberar os colaboradores para contar com eles em tarefas que se beneficiam realmente da subjetividade humana e que serão menos entediantes. É um ganho mútuo.

Diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial

Já deu para ver que elas são aliadas muito fortes. Mas qual é a diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial? Primeiro, veja um pouco o conceito dessas duas tecnologias revolucionárias.

O que é Inteligência Artificial (IA)

A Inteligência artificial é uma tecnologia que torna uma máquina capaz de tomar decisões sozinha durante um processo produtivo. Ela está focada em aprender como a inteligência humana funciona.

A partir desse aprendizado, tentar simular alguma ação humana ou até completar algo que falte ao ser humano.

O que é Machine Learning (ML)?

Machine Learning (ou aprendizado de máquina) é a capacidade que um dispositivo eletrônico (PC, smartphone, etc) tem de aprender a partir de coleta de dados. Essa tecnologia faz isso por meio de sensores e dispositivos e depois analisam, interpretam e realizam tarefas a partir das informações que recebem.

Um pouco semelhantes, não é mesmo? Mas vale ressaltar que essas duas tecnologias vem de um mesmo ponto em comum. O Machine Learning é uma derivação da IA que ganhou vida própria.

É até engraçado falar assim, já que a principal característica do ML é justamente agir sem ter sido programada para isso.

Mas a grande diferença entre machine learning e inteligência artificial é que, enquanto a IA quer imitar alguma ação humana, o ML não tem essa intenção. O ML pode ser usado para simples tarefas com resultados precisos, como exemplo:

• previsão do tempo;
• duração e opções de trajeto para o trabalho;
• cálculo médio de gastos e insights.

A discussão não é sobre qual é melhor que a outra. Na realidade, é sobre pensar que elas juntas são extremamente poderosas e capazes de melhorar os processos da sua empresa.

4 benefícios de usar IA e ML na sua empresa

Agora que entendeu que essas ferramentas são incríveis juntas, vale reforçar que elas trazem muitos benefícios para o uso em empresas. Unindo uma à outra, essas tecnologias trazem vários benefícios, como:

• 1) Ampla Abordagem de Dados

Analisa uma variedade extensa de dados estruturados e não estruturados. Ou seja, ela consegue pegar todas as informações que você precisa – e que você nem sabia que poderiam afetar o seu negócio – e avaliá-las rapidamente.

• 2) Tomadas de Decisão Mais Rápidas:

Com a análise dos dados coletados de clientes, sistemas, empresas e mais, a IA e o ML aprimoram a integridade dos dados e aceleram o processamento. O resultado são decisões mais ágeis e fundamentadas.

• 3) Eficiência Operacional:

Ainda por meio da coleta e análise de dados, a IA e o ML aumentam a eficiência das operações e reduzem os custos. Isso pode trazer mais resultados positivos para a empresa e melhor alocação de recursos.

• 4) Integração Analítica:

Essas tecnologias também são capazes de capacitar os funcionários. Como? Ao incorporar insights e análises preditivas em relatórios e aplicativos empresariais. Com dados precisos do que foi acertado e do que não foi, os gestores e times conseguem adequar e investir tempo e esforço no que precisam melhorar.

Conforme mostrado acima, o machine learning e a inteligência artificial são essenciais para uma empresa se manter competitiva atualmente e otimizar sua alocação de recursos financeiros e humanos.