A diferença entre IA e machine learning e o que isso significa para o futuro do trabalho
Inteligência artificial (IA) e machine learning são diferentes, mas ambos estão tornando o trabalho mais inteligente. Saiba como.
Atualmente, a IA está em destaque, sendo usada em setores que incluem saúde, educação, finanças e comércio eletrônico. O mesmo acontece fora do ambiente de trabalho. Independentemente de usarmos assistentes virtuais ou desbloquearmos nossos smartphones com reconhecimento facial, não é segredo que a IA está em todos os lugares.
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Os termos "machine learning" e "IA" muitas vezes são usados como sinônimos. No entanto, embora ambos resultem em apps mais inteligentes que ajudam a automatizar tarefas e a melhorar a produtividade, há uma diferença entre eles.
O que é IA?
A IA é um software de computador que replica as tentativas humanas de realizar tarefas e resolver problemas, mas é muito mais rápido do que qualquer humano poderia ser.
É um termo genérico que abrange uma variedade de outros sub-ramos, incluindo machine learning, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e robótica.
Usamos a IA na nossa vida cotidiana, independentemente de estarmos cientes dela ou não. Os assistentes de voz usam a IA para responder às nossas perguntas, enquanto a IA funciona nos bastidores para personalizar nossos feeds de redes sociais.
O que é o machine learning?
O machine learning é uma ramificação da IA. Ele permite que computadores aprendam com base em grandes quantidades de dados, sem a necessidade de programá-los explicitamente. E os sistemas de machine learning também aprendem com base em comportamentos passados para prever comportamentos futuros.
O machine learning é a forma mais comum com a qual interagimos com a IA. Exemplos incluem texto preditivo, chatbots online que nos direcionam para o conteúdo de que precisamos, recomendações personalizadas de vídeos ou músicas em plataformas de streaming, entre vários outros.
A IA generativa pode ser categorizada como machine learning. Ela usa algoritmos para criar conteúdo, seja texto escrito, vídeos, imagens ou simulações.
Portanto, a IA é essencialmente o conceito científico mais amplo e o machine learning concentra-se mais nos algoritmos que tornam os computadores mais inteligentes. Mas não basta apenas falar sobre algoritmos e dados. O que isso significa para o futuro do trabalho?
Usando IA e machine learning em empresas
A IA e o machine learning estão sendo amplamente usados em empresas. Dos participantes de uma pesquisa da McKinsey, 56% afirmaram que usavam IA pelo menos em uma função. Veja como a IA e o machine learning estão sendo usados.
Maior colaboração
Conforme as organizações coletam mais dados sobre o modo como trabalham, é importante que a tecnologia tenha inteligência para remover o excesso e deixar apenas o que é importante, para que as pessoas não sofram com sobrecarga de informações.
A IA e o machine learning estão ajudando cada vez mais a potencializar as plataformas de colaboração em equipe. Isso significa que, quanto mais pessoas usam essas plataformas, mais inteligentes e relevantes elas ficam. Ao aprenderem o que é mais importante para alguém durante um dia de trabalho, essas plataformas podem apresentar as informações mais relevantes às pessoas na hora certa. Isso ajuda a acelerar a colaboração entre pessoas e equipes.
Melhoria do atendimento ao cliente
Os chatbots, que usam machine learning para entender as perguntas de clientes, estão cada vez mais sendo usados para responder a perguntas diretas sobre produtos e serviços. Isso dá aos funcionários mais tempo para lidar com problemas mais complexos.
Trabalho mais interessante
Use a IA para automatizar processos e tornar mais agradáveis algumas das tarefas mais monótonas e repetitivas. Com isso, as pessoas ganham tempo e espaço para se concentrarem em tarefas mais significativas e criativas, que são o real objetivo dos cargos que ocupam.
Consciência sobre o que os clientes pensam de você
Usar a IA e o machine learning para examinar avaliações e publicações em redes sociais fornece insights vitais sobre a forma como as pessoas veem sua marca. Essa análise de sentimento pode dar a você uma visão sobre o que está funcionando bem e o que você poderia fazer melhor.
Detecção de fraude
Principalmente no setor financeiro, o machine learning está sendo usado para identificar transações fraudulentas em potencial. Se o algoritmo detectar algo suspeito, a transação será interrompida e os alertas serão enviados.
Trabalho com texto
A IA pode ser usada para extrair informações de texto a fim de criar resumos. Ela pode economizar horas verificando documentos em busca de frases importantes. Com a chegada da IA generativa como o ChatGPT, a IA pode criar documentos que os humanos podem verificar e editar.
Melhoria nos processos de RH
De acordo com a Gartner, 81% dos líderes de RH exploraram ou usaram a IA para melhorar processos. A IA pode ser usada para automatizar a folha de pagamento, os benefícios de funcionários, a criação de descrições de cargos e a análise de currículos.
Superação de barreiras linguísticas
Recursos de tradução em tempo real com tecnologia de machine learning agora estão disponíveis. Dessa forma, se você precisar se comunicar com colegas de trabalho ou clientes em outras partes do mundo, não precisará fazer um curso de idioma antes.
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