O uso de Machine Learning na comunicação corporativa merece a atenção de todos os profissionais da área. Afinal, essa tecnologia oferece diversas vantagens para tornar a estratégia ainda mais inteligente e focada em resultados.
Você já pensou neste tema? Neste artigo, além de entender em profundidade como o aprendizado de máquina está revolucionando a comunicação empresarial, você vai ver como aplicá-lo na prática. Acompanhe!
Os profissionais de comunicação corporativa ainda não entendem a fundo como funciona a Inteligência Artificial (IA). É o que mostra um estudo global conduzido por pesquisadores alemães, britânicos e estadunidenses.
“Os profissionais de comunicação revelaram uma compreensão limitada da IA e esperam que a tecnologia impactasse a profissão como um todo, mais do que a maneira como suas organizações ou eles próprios trabalham. A falta de competências individuais e responsabilidades pouco claras foram identificadas como os principais desafios e riscos”, diz o relatório da pesquisa.
A boa notícia é que já há recursos tecnológicos sob o guarda-chuva da Inteligência Artificial disponíveis para os profissionais da área. É o caso das ferramentas de Machine Learning (aprendizado de máquina), que a Gartner define assim:
“Algoritmos de aprendizado de máquina avançados são compostos de muitas tecnologias (como aprendizado profundo, redes neurais e processamento de linguagem natural ), usados no aprendizado supervisionado e não supervisionado, que operam guiados por lições de informações existentes”.
Em termos ainda mais práticos, podemos dizer que Machine Learning é uma aplicação de Inteligência Artificial que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem uma programação explícita.
Também é correto dizer que essa prática se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si próprios. Dentro disso, um objetivo pode ser procurar padrões nos dados e tomar melhores decisões com base nos exemplos fornecidos pelos usuários.
Sendo assim, as tecnologias de Machine Learning na comunicação:
E isso é uma quebra de paradigmas sem precedentes nos esforços de Relações Públicas em cada ponto de contato, concorda? Vamos, então, aprofundar os benefícios dessa tecnologia para a área?
Os benefícios de se usar Machine Learning na comunicação são muitos. No entanto, você vai conferir, a seguir, um detalhamento dos mais destacados!
Se todas as áreas dos negócios agora têm um apelo aos dados, a comunicação corporativa não podia ficar de fora.
O Machine Learning permite a análise de grandes quantidades de dados. Dessa forma, ganha-se muito em matéria de conhecimento aprofundado do público-alvo, mas também na formulação de conteúdos e comunicados mais certeiros e ágeis, entre outras frentes.
O aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural também analisam as comunicações dos funcionários e, portanto, ajudam a avaliar suas taxas de sentimento e envolvimento.
Aplicações de Machine Learning podem até identificar os funcionários que podem decidir mudar de emprego, sabia? Assim, podem ajudar a tomar medidas para aumentar a satisfação dos seus colaboradores.
Também já existem ferramentas de Machine Learning que permitem a produção de conteúdos de maneira automatizada a partir de grandes volumes de dados.
Uma abordagem baseada na análise semântica, por exemplo, imita a capacidade humana de compreender o significado de um texto. Da mesma forma, permite a criação de releases, artigos de variados formatos, notícias entre outras peças com o mínimo de contato humano.
O aumento desenfreado das notícias falsas, que põem em risco a reputação corporativa, exige agilidade e eficiência no monitoramento — por exemplo, nas redes sociais e na mídia. Também faz com que os profissionais da comunicação tenham que tomar decisões rápidas e certeiras.
Diante disso, contar com soluções de Machine Learning na comunicação para monitorar e reagir aos contatos do público-alvo é cada vez mais fundamental.
Esse recurso também contribui para a automatização da classificação de sentimentos em matérias publicadas pela imprensa. Isso melhora ― e muito ― a qualidade e a precisão dos relatórios da área, concorda?
Mapear concorrentes e tendências do ambiente mercadológico para sustentar decisões de comunicação corporativa também se torna uma tarefa mais fácil com soluções de Machine Learning.
É possível, por exemplo, monitorar em tempo real, de forma integrada, os dados de exposição e reputação da marca nas mídias. Além disso, também dá para mensurar o retorno sobre os investimentos em ações de comunicação.
Por fim, o Machine Learning na comunicação também ajuda a superar a visão de que o trabalho da área não é tão decisivo para as estratégias de negócio.
Afinal, ferramentas de aprendizado de máquina podem ser empregadas para classificar notícias, analisar a qualidade da exposição da marca, entre outras funções. Esses são, justamente, os insumos que o seu departamento precisa para comprovar o impacto de suas ações para a companhia, não é mesmo?
Dessa forma, em tempo hábil, os profissionais da área têm métricas e indicadores-chave de desempenho. Isso permite a avaliação de suas ações — em relação às vendas, por exemplo — e a prestação de contas ao corpo diretivo das organizações.
Vejamos agora quais são os passos iniciais para inserir Machine Learning na comunicação corporativa!
O time de comunicação corporativa precisa se ambientar com a temática do aprendizado de máquina. A leitura deste artigo já é um passo importante, mas você pode ir além.
Pesquise sobre como Machine Learning já é um divisor de águas em matéria de comunicação. Veja outros conteúdos, faça cursos e também benchmarking.
Uma boa dica é chamar alguém da área de Tecnologia da Informação (TI) para uma conversa com os profissionais sobre o tema. Afinal, a partir de uma apresentação de quem entende do assunto, a equipe ficará com a curiosidade aguçada.
A partir disso, é possível, então, implementar um projeto de pesquisa e busca de soluções e serviços especializados.
Outro ponto fundamental é entender até que ponto a estratégia de comunicação é data driven na sua empresa. Por isso, é importante verificar se a área conta com ferramentas para captar, organizar e analisar dados internos e também aqueles vindos de fontes externas (redes sociais, entre outras).
Neste exercício, busque uma nova aproximação do time de TI. Afinal, em muitos casos, será necessário evoluir a integração tecnológica e ter acesso a bancos de dados e até servidores.
Feito tudo isso, então é hora de ir em busca de soluções de Machine Learning na comunicação.
Aqui na Cortex, nós estamos preparados para te ajudar nessa missão. Nossa expertise em tecnologias analíticas avançadas para as áreas de Comunicação e Relações Públicas nos coloca entre as empresas mais capacitadas neste tema.
O cenário das comunicações empresariais mudou bastante nos últimos anos. Responder a essas mudanças, em muitos aspectos, significa acompanhar a evolução tecnológica, cada vez mais rápida devido a era digital.
Sendo assim, é neste movimento que os profissionais devem prestar atenção à aplicação de Machine Learning na comunicação empresarial.
A boa notícia é que, longe de ser ficção científica, o aprendizado de máquina já pode se integrar as mais diferentes frentes da Comunicação.
Afinal, como vimos ao longo deste texto, o leque tecnológico representado por Machine Learning tem muito a oferecer aos comunicólogos corporativos, do aprimoramento do diálogo interno aos ganhos de objetividade nas operações — entre muitas outras vantagens. Basta, então, investir em ferramentas que proporcionem essa evolução para a área.
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