IA e Machine Learning caminham lado a lado. Respectivamente: a área da ciência da computação que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, e seu subcampo cujos algoritmos aprendem a partir de dados para melhorar seu próprio desempenho.
Sendo assim, é interessante olhar para os diferenciais dessas tecnologias e também para suas complementaridades. Isso em diversos âmbitos, incluindo — o que faremos aqui — o da Comunicação Corporativa.
Por que essa temática é relevante?
Para se ter uma ideia, 75% das organizações pretendem investir em Inteligência Artificial nos próximos anos, conforme estudo divulgado no Fórum Econômico Mundial. Ademais, a adesão às aplicações de Machine Learning deverá crescer 36,08% até 2030, resultando em um volume de mercado de 503,40 bilhões de dólares, segundo a Statista.
Com isso em mente, continue lendo para ver em detalhes:
- os conceitos de IA e Machine Learning;
- onde IA e Machine Learning se diferenciam e se complementam;
- quais os papéis já desempenhados por IA e Machine Learning no mundo da Comunicação Corporativa;
- e muito mais!
O que são IA e Machine Learning?
Vamos começar conceituando IA e Machine Learning. Confira nos tópicos que seguem.
O que é IA?
A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que visa criar máquinas capazes de executar tarefas que normalmente exigem capacidade humana.
Essas tarefas incluem aprender com a experiência, entender a linguagem natural, reconhecer padrões, resolver problemas, tomar e orientar decisões.
De carros autônomos a assistentes pessoais virtuais, a IA está remodelando vários aspectos de nossas vidas diárias, e sua importância continua crescendo. Basta olharmos para a popularidade alcançada por aplicações como o ChatGPT e seus similares a partir de 2023.
Trata-se da aplicação de análises avançadas e técnicas baseadas em lógica para interpretar eventos, dar suporte, automatizar decisões e realizar ações, como define a Gartner.
Em síntese, a IA funciona simulando a inteligência humana por meio do uso de algoritmos, dados e poder computacional. Seu objetivo é permitir que máquinas ou softwares realizem tarefas normalmente executadas apenas por pessoas: aprender, raciocinar, resolver problemas, perceber e compreender dinâmicas linguísticas, entre outras.
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O que é Machine Learning?
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um subcampo dentro da Inteligência Artificial.
Ele está por trás dos chatbots e do texto preditivo, dos aplicativos de tradução de idiomas, dos programas que a Netflix sugere a seus clientes e de como os feeds de mídia social são apresentados, por exemplo.
No detalhe, algoritmos avançados são compostos de muitas tecnologias usadas em aprendizado supervisionado e não supervisionado, que operam guiados por lições de informações existentes. Por exemplo, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e redes neurais, como descreve a Gartner.
Pode-se tornar o conceito de Machine Learning ainda mais palpável: ele é um subconjunto da IA focado no desenvolvimento de algoritmos que permitem que máquinas e sistemas aprendam a partir de dados.
Quais as principais aplicabilidades de IA e Machine Learning na Comunicação?
De maneira geral, a IA oferece uma abordagem ampla para criar sistemas que automatizam e melhoram operações e estratégias na área de Comunicação. Por outro lado, Machine Learning fornece ferramentas para análise de dados e aprendizado a partir deles, aprimorando a precisão e a eficácia.
Usados em conjunto, esses campos tecnológicos vêm transformando significativamente como estrategistas, lideranças e analistas de Comunicação atuam. Isso em muitas frentes.
Confira, nos tópicos a seguir, alguns exemplos de como IA e Machine Learning estão se mostrando úteis para a área responsável pelo diálogo das empresas com o mercado.
IA na Comunicação
- interação com públicos em tempo real, respondendo perguntas e fornecendo informações de forma natural, via chatbots e assistentes virtuais;
- automatização de atividades repetitivas, como publicação de posts nas redes sociais, envio de e-mails, entre outras, por meio de soluções específicas;
- análise de sentimento de stakeholders sobre marcas, produtos, serviços e pessoas com tecnologias que avaliam e decifram vastos volumes de dados nos mais variados formatos (texto, áudio, vídeo) em múltiplos canais;
- personalização de conteúdos e táticas comunicacionais a partir da análise de comportamento dos públicos;
- melhoria no engajamento dos públicos com recomendação de conteúdos;
- elaboração de relatórios analíticos que servem de insumo para as operações e também podem ajudar na construção de materiais e campanhas, além de sugestões de pauta para a imprensa;
- e muito mais.
Machine Learning na Comunicação
- previsão de quais estratégias, abordagens, mensagens e formatos de conteúdos alcançarão os efeitos desejados, via soluções e técnicas de análise preditiva;
- segmentação de audiências com máxima precisão, para direcionamento eficaz de campanhas e iniciativas comunicacionais — para o público certo, na hora e nos canais adequados;
- interação e análise de dados multimodais inovadoras, via ferramentas que analisam imagem e voz, entre outros tipos de funções;
- detecção de atividades fraudulentas, como spam ou contas falsas, para melhoria da segurança da informação e preservação da reputação corporativa;
- entre outras vantagens competitivas.
Importante: Soluções de Inteligência de Comunicação dotadas de IA e Machine Learning, como a que a Cortex oferece , auxilia sua empresa a transformar a Comunicação. Isso porque conta com funcionalidades como o AI Insights, que interpreta gráficos e dados com Inteligência Artificial e fornece, instantaneamente, insights detalhados sobre a performance da sua Comunicação Corporativa. Assim, é possível identificar tendências, reportar ao C-Level e otimizar sua tomada de decisão.
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Para resumir
Dê uma olhada na tabela a seguir e confira um rápido detalhamento conceitual, além dos diferenciais e de exemplos de papéis desempenhados por IA e Machine Learning na área de Comunicação:
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Inteligência Artificial (IA) |
Machine Learning (ML) |
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Definição |
Campo amplo da ciência da computação que simula a inteligência humana em máquinas. |
Subconjunto da IA focado no desenvolvimento de algoritmos que aprendem com dados. |
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Objetivo |
Criar sistemas que possam realizar tarefas complexas de forma autônoma. |
Melhorar a precisão e eficiência de modelos baseados em dados históricos. |
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Tipos de abordagem |
Inclui várias abordagens como redes neurais e processamento de linguagem natural. |
Envolve técnicas como redes neurais, árvores de decisão e regressão linear. |
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Exemplos de ferramentas |
Chatbots avançados, assistentes virtuais, sistemas de recomendação. |
Algoritmos de recomendação, sistemas de previsão, análise preditiva. |
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Exemplos de aplicabilidade na área da Comunicação |
Automação de atendimento: chatbots e assistentes virtuais para interações automáticas com stakeholders. Análise de sentimento: análise de grandes volumes de dados para captar o sentimento do público em relação à marca. Geração de conteúdo: criação automática de textos, relatórios e posts em redes sociais. |
Segmentação de público: algoritmos que identificam padrões em dados para segmentar públicos e personalizar campanhas. Previsão de crises: modelos preditivos que identificam potenciais crises de imagem com base em dados históricos. Análise de campanhas: avaliação de campanhas de comunicação com base em dados de performance anteriores para otimização contínua. |
IA e Machine Learning, bem aproveitadas, elevam resultados na Comunicação Corporativa
O uso integrado desses dois campos tecnológicos permite personalização avançada das interações com os públicos-alvo, potencializando o impacto das estratégias da área.
IA facilita a automação de tarefas complexas, como a criação de conteúdo e a análise de sentimentos. Já Machine Learning facilita a utilização de dados históricos para ajustar e otimizar campanhas em tempo real, garantindo abordagens mais ágeis e certeiras.
Além disso, essas tecnologias ajudam a prever tendências e comportamentos dos stakeholders, possibilitando a reacomodação de estratégias comunicacionais de forma proativa, em tempo hábil.
Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados e identificar padrões ocultos, IA e Machine Learning fornecem insights valiosos que orientam decisões que contribuem para um melhor retorno sobre os investimentos. Dessa forma, contribuem para que times de Comunicação cumpram com seus papéis estratégicos dentro das organizações.
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