Inteligência Artificial: o que é, presente, futuro e uso no Marketing

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Dez anos atrás, se a expressão inteligência artificial fosse usada em uma sala de reuniões, havia uma boa chance das pessoas não compreenderem o que ela queria dizer.

Hoje, ao contrário, essa é uma das expressões mais populares no mundo dos negócios, do marketing, da indústria e dos serviços.

A tecnologia da inteligência artificial é uma chave crucial de grande parte da transformação digital que está acontecendo agora, na medida em que as empresas passaram a se preocupar em capitalizar dados que são gerados e coletados.

Essa mudança é repleta de elementos, mas foi impulsionada nos últimos anos pela revolução do Big Data. O excesso de dados existentes leva agora à intensificação de pesquisas sobre como processá-los, analisá-los e agir a partir deles.

Com máquinas que podem ser mais adequadas para esse tipo de trabalho, o foco está em treiná-las para que elas o façam da maneira mais inteligente possível.

O aumento do interesse das pesquisas nesse campo – na academia, na indústria e no setor privado – direciona os avanços que estão demonstrando o potencial de se gerar uma revolução.

O que é inteligência artificial?

O conceito que define a inteligência artificial (AI, na sigla em inglês) mudou várias vezes ao longo do tempo, mas a ideia central desde a sua origem é a capacidade de construir máquinas que pensem como seres humanos.

Nós temos a condição única de interpretar o mundo ao nosso redor e usar essas informações para produzir efeitos nas relações cotidianas, no trabalho e em outras áreas da vida.

Se, então, queremos construir máquinas para nos ajudem a pensar de forma mais eficiente, faz sentido que sejamos seus “professores”.

A AI, então, pode ser pensada como a simulação da capacidade abstrata, criativa e dedutiva humana – e particularmente a capacidade de aprender que isso possibilita – usando a lógica binária e digital dos computadores.

Para o coordenador de Otimização OnPage da Conversion, Hugo Samuel, a inteligência artificial pode ser descrita como a grande revolução do nosso tempo.

Como a Inteligência Artificial começou?

A inteligência artificial é mais antiga do que parece: seu marco fundador foi o ano de 1950 e seu primeiro grande nome foi o matemático britânico Alan M. Turing (1912-1954).

Naquela década já existia uma geração de cientistas, matemáticos e filósofos que, para além das ideias literárias das máquinas que dominariam o futuro, pensavam na possibilidade material de construir uma inteligência artificial, isto é, não-humana.

Turing sugeriu que, se os seres humanos já usavam informações disponíveis para resolver problemas e tomar decisões, as máquinas poderiam fazer o mesmo.

Naquele ano, ele publicou o paper Computing Machinery and Intelligence, em que considerava  possibilidade de construir e testar máquinas inteligentes. “Eu proponho considerar a seguinte questão: ‘as máquinas podem pensar?’”, diz o primeiro parágrafo do seu artigo histórico.

O matemático britânico, porém, encontrou dificuldades para tornar o projeto real.

Em primeiro lugar, porque até 1950 os computadores não tinham um pré-requisito fundamental para o sucesso de agora: eles não armazenavam comandos, apenas os executava.

Em segundo lugar, computadores eram extremamente caros: no começo daquela década, o custo de uma máquina simples chegava a custar US$ 200 mil por mês (R$ 752 mil na cotação de agosto), segundo uma pesquisa feita em Harvard, nos EUA. Apenas prestigiosas universidades e empresas de grande tecnologia podia mantê-los.

Mesmo com as barreiras, cinco anos mais tarde – logo após a morte de Turing – o conceito de inteligência artificial foi iniciado de fato por um projeto dos cientistas estadunidenses Allen Newell, Cliff Shaw e Herbert Simon chamado Logic Theorist.

Ele era um programa desenhado para imitar as maneiras que um ser humano possui para resolver um problema. Um objetivo que até hoje impulsiona os pesquisadores.

O Logic Theorist é considerado o primeiro programa de AI da história, apresentado durante um evento em Hanover, no estado de New Hampshire, nos EUA, em 1956. De lá para cá, ela não deixou mais de contabilizar avanços.

Quais os caminhos atuais da Inteligência Artificial?

Pesquisas e trabalhos de desenvolvimento em AI hoje têm se expandido em duas direções.

Uma procura aplicar a inteligência artificial usando os princípios de simular pensamentos humanos para a realização de tarefas específicas, assim como ela surgiu originalmente.

A outra, conhecida como “inteligência artificial generalizada” (generalized AI) pretende desenvolver máquinas inteligentes que possam fazer qualquer tipo de atividade que uma pessoa faria.

Aplicação da Inteligência Artificial

As pesquisas na aplicação da inteligência artificial já estão provendo ideias em campos de estudos que vão desde a física quântica – onde está sendo usada para modelar e prever o comportamento de sistemas de bilhões de partículas subatômicas – até a medicina, que a emprega para diagnosticar doenças baseada em dados genéticos.

No setor de serviços, ela é empregada no mundo financeiro tanto para detectar fraudes como para melhorar os serviços aos consumidores, tentando adequar os produtos às necessidades das pessoas.

Na produção industrial, a inteligência artificial já permite administrar a força de trabalho e os processos produtivos, assim como prevenir possíveis falhas do maquinário.

No consumo, além do mais, muito do que nós já estamos adotando no cotidiano está melhorando por causa da AI — de assistentes de smartphones aos carros autônomos (self-driving) que, nos Estados Unidos, já estão no mercado.

Inteligência Artificial generalizada

Já o processo de generalizar a inteligência artificial está um pouco mais distante: para possuir uma completa simulação do cérebro humano seriam necessárias uma compreensão melhor da realidade e uma maior capacidade de computar todos os dados.

Mas talvez não seja o caso de esperar muito tempo, dada a velocidade em que a tecnologia da informática está melhorando.

Uma nova geração de tecnologia de chips de computadores conhecida como processadores neuromórficos (neuromorphic processors), por exemplo, está sendo projetada para permitir uma simulação cerebral humana mais eficiente.

É um dos projetos mais ambiciosos do nosso tempo na direção de tornar uma máquina capaz de imitar uma atividade humana sem a nossa ajuda.

O que as pesquisas atuais estão descobrindo com a Inteligência Artificial?

Todos esses avanços são direcionados em imitar os processos do pensamento humano, como Turing sonhou em 1950 e Newell, Shaw e Simon tornaram possível anos depois.

O campo de pesquisas em AI mais frutífero nos últimos anos é o que se tornou conhecido como machine learning. De fato, o conceito se tornou tão contemporâneo que hoje ele se confunde com a própria expressão “inteligência artificial”.

No entanto, esse é um uso impreciso dos conceitos: o melhor jeito de pensar sobre eles é ter em mente que o machine learning representa o estado atual do vasto campo da AI.

A base do machine learning é que, ao invés de ser designadas para fazer tudo em etapas, se as máquinas puderem ser programadas para pensar como nós, elas serão capazes de aprender o trabalho observando, classificando e aprendendo com os nossos erros.

A aplicação de técnicas da neurociência à arquitetura de sistemas de TI, por exemplo, já permite o desenvolvimento de redes neurais artificiais.

É um passo importante em direção ao ambicioso projeto humano de criar um cérebro artificial.

No entanto, apesar do trabalho nesse campo ter melhorado na última metade de século, foi apenas recentemente que os computadores puderam fazer atividades cotidianas.

Talvez o principal fator que tem permitido essa revolução é a explosão do uso de dados que se desencadeou desde que a sociedade se fundiu com o mundo digital.

Essa disponibilidade de dados – de coisas que nós compartilhamos nas redes sociais à dados gerados por maquinários industriais – significa que os computadores possuem um universo de informações disponíveis para ajudá-los a aprender de forma mais eficiente e até tomar as melhores decisões.

Um bom exemplo é o RankBrain, do Google.

O RankBrain do Google

Quando profissionais de marketing digital, por exemplo, pensam em “inteligência artificial”, podem se lembrar imediatamente no algoritmo RankBrain, do Google.

Lançado em 2015, ele é um machine learning capaz de responder aos usuários do buscador usando a inteligência artificial para entender e responder questões da mesma forma que um ser humano.

Se alguém digitar na busca uma pergunta sobre a idade de Neymar, atacante do Paris Saint-Germain, da França, e camisa 10 da Seleção Brasileira na última Copa, o Google imediatamente responderá.

Mas além disso, o algoritmo ainda vai aproveitar para retomar uma série de questões similares que as pessoas costumam digitar no buscador, como o número de gols que ele fez ou a quantidade de títulos que conquistou na carreira.

Em outras palavras, ele vai além de responder a pergunta: ele responde também as que não foram feitas. Isso é possível por outra capacidade da inteligência artificial: o deep learning.

Machine learning e deep learning

Se o machine learning é uma subcategoria da inteligência artificial que permite que as máquinas aprendam automaticamente e melhorem a experiência de um usuário, dentro dele há outra subcategoria conhecida como deep learning.

O deep learning é a compressão de grandes redes neurais e de uma massiva quantidade de algoritmos que podem imitar a inteligência humana.

No caso do RankBrain, do Google, o retorno de uma resposta é empoderado pelo machine learning, enquanto o retorno com outras perguntas similares é obra do deep learning.

Como o marketing digital está se beneficiando da AI:

Inteligência Artificial Prevendo comportamentos de consumidores

Em primeiro lugar, pode-se dizer que a inteligência artificial está ajudando a prever o comportamento do consumidor com modelos de propensão e análises de previsibilidade.

Modelos de propensão são gráficos estatísticos construídos para identificar possíveis consumidores que têm mais possibilidade de responder a uma oferta do que outros.

Eles correlacionam as características do consumo com a antecipação de um comportamento.

O DoubleClick Bid Manager, do Google, por exemplo, é uma das ferramentas utilizadas por profissionais do setor para definir um público-alvo e os objetivos de uma campanha, recomendando estratégias para atingir os objetivos desejados.

Já as análises de previsibilidade permitem que as agências extraiam informações de bases de dados e usem para prever tendências de consumo e para perceber padrões de comportamento.

Inteligência Artificial Reduzindo o tempo de espera em um site

Em segundo lugar, a inteligência artificial permite que o tempo de carregamento das páginas seja menor.

Em outubro de 2015, o Google anunciou sites AMP (Accelerated Mobile Pages), versões mais simples de páginas que podem melhorar o desempenho em dispositivos móveis.

Reduzindo o tempo que o usuário espera para acessar um site, sua experiência é melhor. Segundo Vinícius Lima, analista de SEO da Conversion, esse elemento é importante para o e-commerce, por exemplo.

“O tempo de carregamento de uma página é essencial para manter o usuário navegando em um site, para proporcionar sensação de segurança e eficiência da página e, como consequência, aumentar a quantidade de conversões”, diz.

John Mueller, analista de tendências do Google, revelou em um hangout há alguns meses que o tempo ideal para o carregamento de uma página de site é de dois segundos.

Assim, as páginas são facilmente indexadas e a probabilidade de uma boa experiência do usuário é garantida.

Se com o RankBrain, o Google já consegue saber o que o usuário quer, com um conteúdo AMP é possível mostrar automaticamente apenas áreas de uma página com as partes prioritárias.

Inteligência Artificial expandindo a tecnologia dos chatbots

Em terceiro lugar, a inteligência artificial melhora a experiência do usuário por meio dos chatbots.

Eles são sistemas de AI que conversam com as pessoas por meio de mensagens instantâneas e que podem oferecer ajuda, tirar dúvidas e direcionar o usuário dentro de um site.

Recentemente, o National Australia Bank, um dos maiores bancos do mundo, lançou um assistente em chatbot para ajudar os seus clientes a encontrar respostas para questões comuns. O sistema pode oferecer até 200 respostas distintas dependendo das perguntas.

Como o Blog da Conversion já mostrou, em 2016, a consultoria de mercado Aspect publicou um estudo mostrando que 44% dos consumidores estadunidenses preferiam ser atendidos por chatbots para interações simples.

Além disso, em um mundo em que as empresas têm necessidade de atender mais clientes e com maior eficiência, os chatbots também não se limitam a conversar com uma única pessoa.

Como são programas de computador, podem falar com vários usuários ao mesmo tempo.

“Como qualquer novidade, os limites dos chatbots ainda são desconhecidos. Há muito espaço para inovações e melhorias”, avalia o coordenador de SEO da Conversion, Diego Gomes.

“Estou seguro em dizer que os chatbots estão transformando o marketing digital”, completa.

Conhecendo melhor o público-alvo com Inteligência Artificial

Em quarto lugar, a inteligência artificial permite que as informações sobre um público-alvo sejam aproveitadas para impulsionar campanhas específicas.

É possível, por exemplo, direcionar uma propaganda para os interesses de uma audiência específica.

Um vendedor de carros, por exemplo, pode aumentar seu conhecimento sobre possíveis compradores entre aqueles que já pesquisaram por “SUVs com bom custo-benefício” ou “SUVs espaçosas”.

O Google recentemente lançou o In-market audiencies, outra ferramenta desenhada para auxiliar nesse tipo de tarefa.

Gerando conteúdo com Inteligência Artificial

Em quinto lugar, é possível alavancar um conteúdo de marketing usando material gerado por inteligência artificial.

Em 2016, o Wordsmith, um mecanismo de geração natural de linguagem (natural language generation – NLG) que transforma os dados em texto em qualquer escala e em qualquer formato, já podia criar cerca de 1,5 bilhão de artigos aparentemente feito por mãos humanas.

A inteligência artificial ainda não pode escrever conteúdos que pareçam feitos por humanos para todos os tópicos existentes, mas é útil para alguns tipos de conteúdo de dados como relatórios de ganhos trimestrais, partidas esportivas e informações do mercado financeiro.

Outra ferramenta potencializada pela AI é a chamada Acrolinx, que ajuda o usuário a produzir com uma plataforma para criação de conteúdo empresarial. Ela já é empregada por gigantes como Facebook e IBM.

Segundo o Marketing Artificial Intelligence Institute, o Acrolinx “usa uma variedade de técnicas em seu mecanismo de processamento multilíngue de linguagem natural, incluindo machine learning e conhecimento baseado em aproximações para garantir a melhor combinação de escala e precisão”.

Uma vez possível produzir conteúdo em grande escala, a próxima etapa é direcioná-lo para o público-alvo.

Nesse caso, a inteligência artificial ainda pemite combinar texto e imagens, à medida que o compartilhamento social de conteúdo com fotos gera mais chances de engajamento.

Entregando uma experiência altamente personalizada com Inteligência Artificial

As pessoas costumam gostar de conteúdos, ofertas, produtos e serviços que são personalizadas para elas.

Segundo a consultoria Evergage, cerca de 33% das agências de marketing digital nos Estados Unidos usam AI para entregar experiências desse tipo aos clientes.

Com AI, a análise de dados se torna mais fácil, porque se torna possível entregar conteúdo específico para cada usuário observando sua localização, seu dispositivo, suas interações passadas, entre outras coisas.

Ela ainda possibilita melhorar o disparador automático de e-mail marketing e enviar notificações regulares aos prospectados baseada em pequenos momentos de suas interações cotidianas.

Otimizando pesquisas por voz com Inteligência Artificial

A mudança do texto para a voz já está acontecendo. Mais de 20% das buscas no Google são baseadas em dispositivos desse tipo, segundo a agência alemã Cebit.

Com a expansão de buscas por voz, está se tornando mais necessário aos profissionais do setor otimizar seus conteúdos também para esse tipo de procura.

O Google já revelou que 70% das buscas que o Google Assistant recebe consistem em conversas naturais, e que as palavras-chave faladas não são as mesmas que as digitadas.

“É crucial identificar a intenção por detrás das conversas que os usuários estão tendo com suas marcas”, diz Vitor Ranieri, coordenador de Branded Content da Conversion.

Criar páginas que provêm uma resposta direta às questões feitas por quem está buscando.

“Estar disponível para o cliente no momento exato do primeiro contato com a marca ajuda a proporcionar uma experiência positiva logo de cara e pode até definir uma venda”, explica Ranieri. .“Questões normais começam com ‘quem’, ‘o quê’, ‘onde’, ‘quando’, ‘por que’ e ‘quando’, então é necessário otimizar as páginas de acordo com elas”, completa.

O que o marketing digital pode esperar da Inteligência Artificial?

A inteligência artificial está pronta para ajudar empresários e profissionais de marketing digital a economizar tempo e dinheiro, e cada vez mais estará presentes nas estratégias de marketing digital.

Os chatbots, por exemplo, vão tornar a atividade dos agentes de vendas mais fácil do que antes, assim como as agências podem esperar para ter ideias ainda mais imediatas sobre performance ou conteúdo.

As campanhas de mídia de performance contam com ferramentas e features que otimiziam resultados baseados em inteligência artificial.

A AI e o machine learning não vão ameaçar nenhum emprego que já existe, mas vão apenas tornar a rotina deles mais fácil.

Demandando tarefas facilmente realizadas por robôs e praticando atividades sem a necessidade da intervenção humana, eles vão tirar várias obrigações dos ombros humanos.

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