É crescente a busca de gestores, estrategistas e analistas pelo uso de IA para geração de insights em Comunicação. Isso é visto tanto nas agências e assessorias especializadas quanto em departamentos corporativos dedicados ao diálogo com o mercado.
Já se sabe, por exemplo, que as áreas de mídia e comunicação corporativa terão grande participação nos 15,7 trilhões de dólares a serem movimentados pela IA na economia global até 2030.
Você já pensou em como as ferramentas e os serviços sob este guarda-chuva contribuem para a obtenção de insights acionáveis?
Continue lendo, pois aqui vamos te mostrar:
Vamos começar por diferenciar IA de Machine Learning.
A IA é um campo da ciência da computação dedicado à criação de máquinas capazes de realizar tarefas que geralmente requerem habilidades humanas. Tais como aprendizado, reconhecimento de padrões e tomada de decisões.
Ela abrange a aplicação de análises avançadas e técnicas baseadas em lógica para interpretar eventos, dar suporte, automatizar decisões e realizar ações, conforme definição da Gartner.
Já Machine Learning é um subcampo da IA que abrange algoritmos avançados, compostos de muitas tecnologias usadas em aprendizado supervisionado e não supervisionado. Estes operam guiados por lições de informações existentes.
Dentro de Machine Learning, encontram-se, por exemplo, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e redes neurais.
Dê uma olhada na tabela a seguir e entenda como IA e Machine Learning se diferenciam:
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Inteligência Artificial (IA) |
Machine Learning (ML) |
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Definição |
Conjunto de tecnologias que visa criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como análise de sentimentos e automação de processos. |
Subconjunto da IA que foca em ensinar máquinas a aprender e melhorar com base em grandes volumes de dados. |
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Escopo |
Amplo, abrangendo qualquer aplicação que utilize comportamento inteligente, desde chatbots até análise preditiva de cenários e tendências. |
Específico, centrado no desenvolvimento de algoritmos que aprendem a partir de dados históricos. |
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Exemplos |
Automação de atendimento ao cliente, análise de sentimentos em redes sociais, monitoramento de reputação. |
Personalização de mensagens, segmentação automática de públicos, previsões de engajamento. |
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Desenvolvimento |
Pode envolver programação explícita de regras e lógica para automação de respostas e processos. |
Baseia-se em algoritmos que aprendem e ajustam automaticamente as estratégias de comunicação com base nos dados analisados. |
Com a quantidade crescente de informações disponíveis, a IA se destaca ao processar dados de maneira rápida e eficiente. Ela permite aos profissionais de Comunicação tomarem decisões informadas, baseadas em evidências concretas, ao invés de suposições.
Por meio de algoritmos avançados que aprendem com os dados, ferramentas de IA identificam padrões, preveem tendências e até fazem recomendações precisas.
Na prática, a IA coleta dados, mas também os interpreta de formas muito ágeis, o que é impraticável para um ser humano ou outro tipo mais simples de tecnologia. Logo, comunicadores e estrategistas elevam seu poder analítico e transformam a maneira como abordam suas estratégias comunicacionais.
Com isso em mente, confira nos tópicos que seguem um pouco da lógica por trás do uso da IA para geração de insights em Comunicação.
As fontes de dados na comunicação são diversas: redes sociais, e-mails, notícias, feedbacks de clientes...
A IA pode acessar e reunir essas informações automaticamente, pois lida com grandes volumes de dados sem a necessidade de intervenção manual.
Basicamente, a coleta automatizada garante que as informações estejam sempre atualizadas. Além disso, também é bem mais fácil identificar quais dados são mais relevantes para cada situação. Isso é muito útil em ambientes dinâmicos, como a Comunicação Corporativa, onde as condições mudam rapidamente.
Isso significa que, além de entender o presente, soluções de IA podem prever o futuro com base nos dados.
Na Comunicação, essa capacidade ajuda a antecipar crises, identificar oportunidades de mercado e ajustar mensagens e campanhas em tempo real.
É factível dizer, portanto, que a análise preditiva permite que os profissionais da área estejam um passo à frente. Por exemplo, antecipando como um público específico reagirá a uma ativação antes mesmo de ela ser lançada.
Dá para imaginar como esse diferencial estratégico reduz o risco de falhas e aumenta a eficácia dos profissionais envolvidos?
No contexto da comunicação, o NLP é utilizado para analisar textos, como comentários em redes sociais, artigos de notícias e e-mails. A partir disso, facilita, por exemplo, a análise de sentimentos, opiniões e tendências.
Isso porque ferramentas com essa capacidade vão além da simples análise de palavras: captam nuances de linguagem, como sarcasmo e ironia, que são desafiadoras para sistemas tradicionais.
Estamos falando, portanto, de uma compreensão mais profunda do público, possibilitando ajustes finos nas estratégias comunicacional. Além, é claro, da criação de conteúdos personalizados, entre outras práticas do dia a dia, que potencializam o engajamento e a conectividade emocional.
Isso inclui a criação de relatórios, monitoramento de mídias sociais e até mesmo a resposta a perguntas comuns de clientes, entre outras aplicabilidades. É a automatização a favor da economia de tempo gasto em tarefas repetitivas — os profissionais se concentram em atividades mais estratégicas.
Além disso, a automatização com IA garante consistência e precisão. Por exemplo, um chatbot pode fornecer respostas padronizadas e precisas, melhorando a experiência de investidores no portal de RI.
Esse tipo de automação é essencial para lidar com o volume crescente de interações em plataformas digitais.
Ao invés de depender da intuição ou de decisões reativas, os comunicadores podem basear suas estratégias em insights concretos. Isso aumenta a eficácia das campanhas, melhora a alocação de recursos e impacta positivamente o retorno sobre o investimento.
A IA permite que as decisões sejam mais rápidas e precisas. Em um mercado competitivo, onde o tempo é crucial, essa agilidade pode ser um diferencial. Com a IA, os gestores de comunicação têm as ferramentas necessárias para adaptar suas estratégias conforme necessário, garantindo que estejam sempre alinhadas com as necessidades do mercado.
Você já conhece AI Insights, a feature de Inteligência Artificial da solução PR Intelligence da Cortex?
Com essa aplicação, o monitoramento de mídias ganha o reforço de recursos que facilitam tradução de dados numéricos em textos, entendimento de indicadores importantes para a área, entre outros.
Além disso, é possível identificar padrões e tendências que impactam diretamente as estratégias de comunicação.
Essa ferramenta também ajuda a destacar os indicadores mais relevantes, tornando as análises de fato precisas e estratégicas. Com ela, os profissionais da área conseguem atuar rapidamente com base em informações claras e relevantes.
→ Dê o play no vídeo a seguir e confira mais detalhes:
Essa prática vem definindo a competitividade das companhias em um ambiente de negócios cada vez mais permeado pelo ruído e que, portanto, requer agilidade e precisão comunicacional.
Portanto, é perfeitamente normal que, como profissional da área, você esteja se perguntando como ter ideias que fazem a diferença a partir de aplicações de Inteligência Artificial.
O que você achou da reflexão que trouxemos aqui?
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Sobre a Cortex
A Cortex é líder em IA aplicada a negócios e Inteligência de Go-To-Market. Caso queira saber como usar IA em mensuração e analytics de mídia, além de monitorar a reputação corporativa de forma integrada, conheça nossa solução de PR Intelligence.
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