A computação cognitiva, conhecida também como machine learning, é um conceito relativamente novo, mas que promete trazer mudanças revolucionárias para uma nova etapa da evolução tecnológica.
Embora, os desenvolvedores de softwares possam programar os computadores e outros dispositivos tecnológicos para que eles realizem tarefas, eles não eram capazes de aprender sozinhos até pouco tempo atrás.
No entanto, com a computação cognitiva, o cenário se transformou e hoje as máquinas processam informações de uma maneira cada vez mais parecida com o cérebro humano.
No post de hoje, entenda do que se trata o conceito de computação cognitiva e como ele pode ser usado a favor dos negócios de empresas de diferentes áreas de atuação. Acompanhe:
O que é computação cognitiva?
A computação cognitiva nasceu da união entre a ciência cognitiva, que estuda o funcionamento do cérebro humano, e a ciência da computação com o objetivo de reproduzir os processos do pensamento humano por meio do uso de sistemas inteligentes. Sendo assim, trata-se de fazer com que computadores sejam capazes de pensar de modo similar aos seres humanos.
Essa característica de funcionar de modo bastante parecido ao nosso cérebro fez com que computação cognitiva fosse considerada a terceira etapa da evolução tecnológica, na qual as informações são processadas pelos computadores com base nos conhecimentos adquiridos em experiências anteriores. Nas etapas anteriores, o destaque se deu para a capacidade dos processadores de efetuarem cálculos e, depois, para a sua evolução para os sistemas programáveis.
Ao invés de apenas executar um comando programado, a computação cognitiva utiliza sistemas que conseguem aprender e acumular conhecimento. Isso só é possível porque eles extraem os aprendizados não apenas de dados estruturados, mas também de dados não estruturados, como a linguagem natural, textos e imagens.
Como usar a computação cognitiva a favor da empresa?
A computação cognitiva permite que diversas operações de uma empresa sejam automatizadas. Como consequência, grandes investimentos vêm sendo feitos em diferentes áreas, como de atendimento ao cliente, educação, saúde, gestão de qualidade, sistemas de análise de fraudes, entre outros.
O principal exemplo de sistema de computação cognitiva que temos hoje é o Watson da IBM, que ganhou destaque em 2011, quando venceu dois famosos competidores do Jeopardy, um programa de perguntas e respostas norte-americano.Sua tecnologia inovadora tem feito com que o sistema seja usado em diversas áreas, pois ele é capaz de compreender uma ampla quantidade de dados estruturados e não estruturados, como imagens e sons, de forma bastante rápida, assim como nós. Com isso, o Watson ajuda as empresas a adquirirem conhecimento e extraírem insights para a tomada de decisões importantes para os negócios.
A computação cognitiva tem tido sucesso, por exemplo, na otimização dos serviços de atendimento ao cliente. Ao processar a linguagem natural das pessoas, os sistemas podem equipar os bots, robôs treinados para interagir com o cliente e solucionar dúvidas. Já no caso das vendas, a computação cognitiva apresenta resultados mais assertivos tanto para o consumidor quanto para a empresa, já que os sistemas conseguem cruzar diversas variáveis e fazer cálculos considerados complicados para o ser humano.
Transformando a experiência do cliente
Com a computação cognitiva, já não é preciso supor certas informações sobre o comportamento dos consumidores. Isso porque, por meio da combinação e análise de dados estruturados e não estruturados, é possível extrair informações mais certeiras e precisas, o que é fundamental para os gerentes de marketing criarem uma experiência de compra personalizada para cada cliente.
A partir de uma compreensão mais concreta do perfil dos clientes e de suas necessidades, os gestores se tornam capazes de prever comportamentos, quais produtos o consumidor procura ou que caminho ele irá seguir no site da empresa. Assim, a computação cognitiva tem se tornado fundamental para o aperfeiçoamento do próprio relacionamento com o cliente e sua fidelização.
Ao aprimorar a experiência do consumidor, os resultados financeiros também têm maiores chances de serem melhores. A ideia, acima de tudo, é facilitar a compreensão de um volume gigantesco de dados, transformando-os em informações úteis para a tomada de decisão e que podem ajudar em diversos tipos de operação do negócio.
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