Diferenças entre inteligência artificial, RPA e machine learning

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Novas tecnologias surgem constantemente para facilitar as rotinas de trabalho. Seja possibilitando soluções que antes não eram possíveis, ou otimizando processos, é importante conhecer as potencialidades que elas podem trazer para seu negócio.

No mundo tecnológico há três tendências que podem colaborar positivamente: Inteligência Artificial, RPA e Machine Learning. É essencial pelo menos saber o que é cada uma delas e suas principais aplicações no mundo corporativo.

Isso porque cada vez mais as empresas têm investido em soluções que se utilizam delas, tornando-se, portanto, uma importante vantagem competitiva. Dessa forma, se você não quer ficar para trás, deve, portanto, saber sobre esses conceitos.

Continue lendo e aprenda o que é Inteligência Artificial, RPA e Machine Learning e veja as principais aplicações delas que podem contribuir para a sua empresa.

O que é RPA?

RPA é sigla para Robotic Process Automation e diz respeito à automação de processos repetitivos que não demandam decisões humanas para a sua realização.

Ou seja, ela é bastante utilizada para automatizar processos operacionais que ocorrem todos os dias em sua empresa e que não precisam da autorização de um profissional para serem realizadas.

Essencialmente é feita por meio de um software em uma máquina capaz de realizar análises de grandes volumes de dados automaticamente. Deve-se lembrar que, para poderem ser realizadas por RPA, as tarefas precisam ser repetitivas, escaláveis e em grande volume. Caso contrário, pode não haver vantagem para seu uso.

Além disso, os inputs devem ser semelhantes. Ou seja, um software que utilize apenas RPA, caso receba informações novas, terá que ser modificado por um profissional para que possa atender aos novos requisitos. Um exemplo de aplicação de RPA está relacionado ao cadastro de novos clientes.

Principalmente para grandes empresas que lidam com alto volume de dados nesse processo, o RPA é capaz de receber os formulários preenchidos pelos clientes e processá-los adequadamente, de acordo com as regras inclusas na formação do algoritmo. Assim pode-se, por exemplo, separá-los por categorias, enviar e-mails de boas-vindas, registrar características comuns entre os dados que chegaram etc.

Outra aplicação interessante está relacionada ao processamento financeiro. A chegada de rendimentos e pagamento de contas pode ser registrada por meio de RPA, de forma a estabelecer qual o orçamento total e parcial de acordo com os pagamentos que já estão registrados ao longo do período analisado.

O que é Inteligência Artificial?

Já a Inteligência Artificial, por definição, diz respeito à capacidade de máquinas conseguirem realizar operações que envolvem raciocínio semelhante ao dos humanos. Ou seja, é quando os dispositivos possuem capacidade para aprender, deliberar, decidir e perceber de forma inteligente.

Ela se apoia em três parâmetros:

  • um modelo de dados que permita analisar, classificar e processas os inputs;
  • acesso direto a um grande banco de dados não processados, de forma a permitir que o sistema possa se aprimorar;
  • grande capacidade de processamento com um custo acessível que torne o processo possível de ser realizado.

Por meio de análises preditivas, os algoritmos estabelecidos conseguem encontrar novos padrões que não eram esperados anteriormente e, com isso, o sistema possa se recombinar para essas novas situações.

Ou seja, para cada situação específica, um sistema com Inteligência Artificial pode dar resultados diferentes. Isso fica evidente a partir dos exemplos de aplicações.

Um caso mais claro e que está presente no dia a dia de qualquer pessoa são as recomendações de produtos em sites de e-commerce. Por meio dos inputs oferecidos pelos dados de navegação, o sistema consegue analisar qual o padrão específico daquela pessoa, seus possíveis gostos e indica, a partir disso, quais outros itens semelhantes poderão interessar a ela.

Outro exemplo, já com aplicação voltada para a área corporativa, está relacionado a softwares de gestão empresarial que indicam as melhores soluções para determinados casos. Isso é possível por meio da Inteligência Artificial embutida no sistema.

Mais um exemplo é o uso de chatbots para o contato com o cliente. A partir de palavras-chave utilizadas pelo usuário, o sistema identifica qual a dúvida da pessoa e consegue encaminhar solicitações para os profissionais responsáveis e, dependendo da situação, solucionam o problema sozinhos.

O que é Machine Learning?

Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é um ramo da Inteligência Artificial. Ela se utiliza desses recursos para aprender por meio de algoritmos e análise de banco de dados de forma independente, ou seja, sem intervenção humana.

Desta forma não é necessário recombinar a programação do software manualmente, sendo feito de forma automática baseado no conjunto de dados processados e nas respostas certas e erradas confirmadas anteriormente.

O sistema analisa dados complexos e aprende com as mudanças de padrões por meio de Inteligência Artificial. Ainda dentro do Machine Learning temos o Deep Learning (Aprendizado Profundo), que é onde se encontram as suas principais aplicações.

Um primeiro exemplo é o uso do Deep Face no Facebook. Por meio de reconhecimento facial, ele identifica padrões em uma foto e indica qual o usuário que deseja marcar, até mesmo em fotos de baixa resolução.

Uma segunda aplicação recorrente é o aplicativo Waze. Ele indica qual a melhor rota para seus usuários a fim de chegarem o mais rápido possível em seu destino. Porém, por meio dos comentários realizados pelos próprios usuários (acidentes, congestionamentos, riscos de segurança, impedimentos etc.), o algoritmo redefine as rotas mais rápidas, reencaminhando os motoristas para o caminho desejado.

Predição de riscos é um dos usos empresariais mais comuns do Machine Learning. Por meio dos inputs oferecidos pelo usuário, pode-se avaliar se há um maior ou menor risco de problemas em determinada ação, permitindo que os gestores possam tomar decisões mais embasadas e que gerem o menor risco possível para a organização.

Qual é a relação entre eles?

Essencialmente Inteligência Artificial, RPA e Machine Learning se complementam. As três trabalhando em conjunto permitem que os processos operacionais da sua empresa sejam feitos mais rapidamente, com menos riscos de erros humanos e necessidade de revisão.

Enquanto o RPA permite a realização de processos repetitivos, o Machine Learning, embasado em Inteligência Artificial, permite que novos inputs gerem resultados diferentes e seguros, oferecendo soluções inteligentes e rápidas, sem necessidade de mudanças nos algoritmos.

Ou seja, o uso de softwares que integrem esses três conceitos ajuda as suas rotinas de forma a garantir melhores soluções, com maior eficiência e que trarão resultados significativos a curto e a longo prazo para sua empresa.

Interessante as aplicações de Inteligência Artificial, RPA e Machine Learning, não é mesmo? Então siga a Escotta no Facebook e no Linkedin e acompanhe nossos posts diretamente em seu feed.

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