O termo computação cognitiva vem ganhando cada vez mais destaque na mídia, nas empresas, e nos ambientes de TI (que através de gestores e analistas, busca soluções para análise do crescimento de dados mais complexos). Mas, para início de conversa, você sabe o que é computação cognitiva?
Existe uma diferença sutil entre inteligência artificial, aprendizagem de máquina e computação cognitiva. Veja agora uma breve explicação sobre cada um para, depois, saber de que forma a computação cognitiva será primordial para o desenvolvimento de qualquer empresa.
A Inteligência Artificial (ou AI) tem o objetivo de fazer com que as máquinas executem tarefas que nós, humanos, desejamos delegar a outros, seja por complexidade, volume ou mesmo comodidade. Temos como exemplo os robôs em fábricas que executam tarefas de maneira autônoma, os programas e computadores que executam análise de dados e fornecem alternativas de tomadas de decisão, e ainda reconhecem voz e outras características humanas para promover uma seleção de fatores que possa qualificar estatísticas, promover segurança e processar dados, por exemplo.
No caso da aprendizagem de máquina é a programação que permite às máquinas melhorarem a compreensão de dados e, em cima disso, fazer previsões com base em padrões e modelos matemáticos. Tudo isso sem uma configuração prévia. É como se nós, humanos, aprendêssemos através das diferenças, semelhanças, cálculos e, com o passar do tempo, inferimos soluções sobre essas variáveis.
Já a computação cognitiva é uma tecnologia que ajuda os sistemas a interpretar dados. Isso porque, a partir do ano 2000, o volume de diferentes tipos de dados cresceu exponencialmente, e isso envolve áudio, imagens e outros dados estruturados e não estruturados. Essa grande massa de informação passou a ser um problema a partir do momento que se fez necessário distinguir ambiguidades, problemas mais complexos e dinâmicos. Ainda, entender relações específicas de determinadas áreas de conhecimento e aprender a resolver problemas sozinhos.
Agora que você sabe a diferença, pode-se dizer que a computação cognitiva é mais voltada para a construção do conhecimento baseado em interpretação e distinção do significado dos dados dentro de um determinado assunto. O sistema é alimentado com informações qualificadas que vão ajudá-lo a se desenvolver com o passar do tempo. É como uma criança que aprende sobre uma determinada matéria lendo livros, assistindo aulas e vendo vídeos sobre aquele assunto. Além disso, depois que todas as informações foram inseridas, é preciso treinar o sistema. Isso acontece com o fornecimento de amostras, indicando os dados mais relevantes para se traçar um “pensamento de especialista” no assunto.
Como a computação cognitiva pode ajudar as empresas?
Estamos treinando sistemas que serão especialistas em determinadas áreas. Sendo assim, é possível construir programas, por exemplo, voltados para o mercado financeiro, auxiliando na tomada de decisão para investimentos; programas educacionais capazes de oferecer conteúdo adequado de uma determinada matéria para diferentes graus de aprendizagem; conhecimento em medicina para auxiliar médicos em atendimentos e cirurgias.
Já vivemos a realidade da computação cognitiva
Ainda engatinhamos nesse conceito e aplicação de soluções, mas a verdade é que alguns setores já trabalham com computação cognitiva. Inclusive, IBM e Google já trabalham no desenvolvimento de soluções que auxiliam empresas de alguns ramos da indústria e serviços. Antes de saber se sua empresa pode ser beneficiada, conheça alguns exemplos:
Bradesco
Um de seus canais de comunicação utiliza computação cognitiva. O chat consegue entender até variações de sotaque e sintaxe das palavras. Afinal, algumas palavras podem mudar seu sentido de região para região. Primeiramente está sendo utilizado com os gerentes, numa forma de nutrir o sistema e fazê-lo aprender “como funciona” o negócio. Em um futuro próximo, o sistema será utilizado para auxiliar atendentes a conhecer e oferecer melhores soluções para os clientes.
Citigroup
Cruzar dados sobre transações e características de cada cliente é um processo árduo. A utilização da computação cognitiva tem ajudado a entender melhor os passos de cada um deles para oferecer insights e melhores maneiras de interação. Afinal, as transações se tornam cada vez mais digitais. É uma maneira de oferecer melhores produtos para facilitar a vida das pessoas.
Under Armour
A empresa de roupas para o público fitness investe alto em tecnologia. Através de aplicativos em smartphones e outros aparelhos, coleta dados sobre rotina de treinamentos, alimentação e até calorias. A utilização da computação cognitiva veio para ajudar a traçar maneiras de melhorar o desempenho nos treinos e melhorar o condicionamento físico. Assim, ajuda a colocar a marca em contato ainda mais próximo com o consumidor e fazendo seu nome se tornar referência no setor.
Engeo
A empresa de engenharia tem utilizado a computação cognitiva para ajudar seus engenheiros em questões de infraestrutura, por exemplo. Através de um sistema inteligente, os profissionais da empresa obtêm respostas seguras e de maneira mais rápida. Isso por que as obras tem exigido um volume maior de dados, inclusive levando-se em consideração características específicas como clima e solo de cada local, além de realizar cálculos que antes demoravam muito para serem finalizados.
Sua empresa vai precisar de computação cognitiva?
As relações entre clientes e empresas se dão cada vez mais no ambiente digital. E essas movimentações geram uma quantidade cada vez maior de dados não estruturados. Checagem biométrica, análise de voz e vídeo, cálculos complexos que são traduzidos em comportamento do consumidor e outros movimentos digitais vão exigir uma ação mais complexa das máquinas, já que nós, seres humanos, começamos enfrentar limitações no que se refere à agilidade, por exemplo, para poder atender um número cada vez maior de pessoas.
Cada empresa que necessite trabalhar os dados de todos os clientes para melhorar seu atendimento e processos poderá recorrer a essa tecnologia. Startups e empresas tradicionais deverão interpretar os dados de maneira mais inteligente e eficaz. Em um ambiente de negócios cada vez mais competitivo, as empresas que souberem transformar dados em insights valiosos para se aproximar de seu público, seja em atendimento ou inovação de produtos, sobreviverão a essa seleção natural. Por isso, comece a transformação tecnológica da sua empresa agora, o futuro já chegou.
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