Sempre tentamos tornar os computadores mais rápidos e mais inteligentes do que os anteriores. Desde a tabulação, dos anos 1900, até a computação programática na década de 1950, temos uma computação drasticamente evoluída. E agora, passamos para o próximo estágio da computação. Contudo, nesta fase, pretendemos tornar os computadores muito mais inteligentes e ágeis. Ou seja, o objetivo é tornar o computador artificialmente inteligente. Isso significa que um computador aprenderá por si mesmo e se tornará tão inteligente quanto um humano ou até mais. Para tornar isso viável, pesquisadores desenvolveram uma nova abordagem de programação chamada computação cognitiva.
O que é computação cognitiva?
Computação cognitiva consiste no uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina para permitir que os computadores:
- Entendam dados;
- Gerem insights
- Utilizem os insights como experiência de aprendizado no futuro.
Com a ajuda da computação cognitiva fica mais fácil construir uma inteligência artificial em computadores. Afinal, uma vez que ela transforma a missão de fazer computadores inteligentes em um tipo de tarefa. Esta, por sua vez, pode ser realizada em várias fases.
Dessa forma, a computação cognitiva é alavancada pela alimentação de dados em um algoritmo inteligente capaz de analisá-los. Isso, além de entender suas correlações e aprender para melhorar automaticamente seu intelecto.
A base da computação cognitiva
Para habilitar qualquer sistema de computação cognitiva na escala, é necessária a ajuda de big data, machine learning e cloud. Afinal, estas são as três principais tecnologias por trás de qualquer nível de computação cognitiva. Entenda a seguir como cada um deles ajuda a implementá-lo:
Análise de Big Data
O cérebro humano pode processar uma enorme quantidade de dados sem sequer perceber a pressão. Por exemplo, entender o significado contextual em uma declaração ou entender a preferência de alguém em filmes. Contudo, no caso de máquinas, é importante alimentar uma enorme quantidade de dados para tornar isso possível. Esses dados podem ser organizados e não organizados. Portanto, são necessárias ferramentas sofisticadas para analisar esses ‘grandes dados’.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina consiste no uso de algoritmos para permitir que computadores analisem dados e façam previsões com base nas informações fornecidas. Geralmente, no aprendizado de máquina, um dado de treinamento é alimentado no programa. Em seguida, é testado em outro conjunto de dados para examinar sua eficiência. No caso da computação cognitiva, o algoritmo precisa ser codificado para aprender sozinho quando mais dados forem adicionados a ele.
Computação em nuvem
Para analisar uma quantidade tão grande de dados em tempo real, é necessário ter um poder computacional extenso. A pressão sobre os sistemas na computação cognitiva varia com base nos dados alimentados no sistema. Devido a surtos repentinos de demanda, é viável optar por essas soluções em nuvem. Afinal, elas fornecem computação escalonável para analisar dados e trabalhar em tarefas que consomem muitos recursos. Portanto, são ideais para trabalhar em modelos de computação cognitiva.
O poder que impulsiona a computação cognitiva
A computação cognitiva toma emprestado seu poder cerebral dos algoritmos de aprendizado de máquina e da inteligência artificial. Afinal, usando essas tecnologias, eles aprendem continuamente a partir de dados recebidos como entrada durante o curso normal das operações.
Sistemas de reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, mineração de dados aumentam a eficiência desses sistemas. Com a inteligência, que é continuamente construída, eles são capazes de prever padrões e chegar a decisões proativas. Ou seja, antecipando problemas e derivando possíveis soluções. Com o tempo, eles se tornam completamente autônomos e podem lidar com operações sem interferência humana. Dessa forma, torna-se real o tão esperado futuro da automação completa.
Portanto, os sistemas de computação cognitiva (CCSs) formarão uma nova parceria de sucesso entre máquinas e seres humanos. Isso reduzirá custos e melhorará os modelos de serviço.
Vantagens da computação cognitiva
- Melhora do nível atual de eficiência, acelerando a tomada de decisões;
- Escala o quantum de processos de forma rápida e consistente;
- Acelera o nível de desempenho capturando conhecimento do mundo real;
- Contribui com reformas massivas para práticas de negócios existentes que são propensas a erros ou ineficientes.
“91% dos executivos do setor de varejo familiarizados com a computação cognitiva acreditam que ela desempenhará um papel disruptivo na indústria. 94% provavelmente investirão em capacidades cognitivas no futuro próximo”, segundo um relatório recente da IBM.
O alvorecer da compreensão do Big Data
Nos níveis mais fundamentais da realidade, os dados não estruturados estão em toda parte. Os seres humanos interagem diariamente com dados não estruturados. Nossos sentidos, por exemplo. Afinal, falamos em linguagem, vemos objetos ao nosso redor, ouvimos sons, temos um senso de beleza, desenvolvemos gostos e desgostos. Todas essas informações, que muitas vezes tomamos como certas, não são estruturadas. Por sua própria natureza, informações não estruturadas estão sujeitas a um contexto subjetivo.
Tome nossa escolha de palavras, por exemplo. Confira a seguir comentários de Praful Krishna sobre o assunto. O atual fundador e CEO da Coseer é formado pela Harvard Business School (HBS), pelo Indian Institute of Technology (IIT) e pela McKinsey. Antes de fundar a Coseer, ele investiu em empresas de tecnologia em todas as classes de ativos com o ValueAct Capital. Krishna ilustra este ponto compartilhando um de seus exemplos locais favoritos.
“Em São Francisco quando dizemos um bom dia, queremos dizer 72 graus Fahrenheit. Mas se você se levou a alguma estação na Antártida, 72 graus significa basicamente o fim do mundo” ele brinca.
No mundo dos negócios, a maioria das decisões se enquadra nessa mesma categoria não estruturada. Não se trata apenas de ir do ponto a para b, explica Praful. Mas sim como usar uma estratégia ou abordagem específica para chegar a uma solução mais abstrata. Embora a ciência de dados tenha melhorado a forma como capturamos grandes quantidades de dados, estamos prestes a saber como processar todos esses dados coletados e não estruturados.
“O problema é que estamos tentando obter informações não estruturadas, nebulosas e subjetivas e tentando impor ciência de decisão binária quantificada. Isso é inerentemente o problema que a AI está tentando resolver”, diz Krishna.
É possível quantificar essa informação e, em caso afirmativo, até que ponto somos capazes de fazê-lo? Praful responde a isso em parte apontando que a ciência de dados está em um continuum. De um lado está a ciência da decisão (o 1s e o 0s bit) e, do outro, o puro processo de pensamento baseado nos instintos. Os seres humanos têm a capacidade única de racionalizar muitas decisões.
Porém, seu primeiro impulso é sempre o instinto. Praful acredita que estamos dando os primeiros passos no processo de tornar as máquinas “sencientes” ou em entidades racionais. E isso envolve tentar quantificar mais informações ao longo e ampliar a ciência da decisão. No entanto, há uma segunda etapa que não pode ser ignorada e que está adicionando contexto a esse processo.
“Dados não estruturados são realmente mais poderosos se você tiver o contexto certo. Uma palavra simples que hoje é indescritível era parte do vocabulário normal há cem anos. Hoje, você pode chamar essa palavra de racista. Por isso é preciso fazer a análise de sentimentos com contexto”, diz Krishna.
Ele postula que as mentes mais brilhantes de hoje desistiram de tentar formular causalidade e aceitaram esse ponto como uma realidade importante. Em contraste, a discussão dos cientistas de dados nas décadas de 1980 e 1990 em torno da IA estava focada em fazer um modelo ou fórmula que pudesse prever tudo. Embora essa concepção de IA falhe grosseiramente.
“Agora, com a capacidade de capturar nuances em big data, podemos dizer que sempre que X 90% corresponde a Y – não sabemos, mas vamos considerar isso como um dado”, diz Krishna.
Em essência, embora ainda não entendamos o funcionamento fundamental ou os processos subjacentes por trás de muitas dessas correlações, podemos reconhecer a natureza profunda de uma máquina que pode fazer correlações sensatas a partir de massas de dados anteriormente intocáveis. Um dia, podemos chegar a um ponto em que compreenderemos como esses processos funcionam em um nível fundamental. “A verdade é que nossos cérebros são 1s e 0s, parafusos eletrônicos em sistemas massivos e podemos dar vários passos em direção à compreensão”.
O que há na computação cognitiva para as empresas?
Fazer sentido de padrões claramente tem um valor abstrato. Mas qual é o benefício tangível de usar tecnologias cognitivas para ajudar a tomar melhores decisões de negócios? Na maioria das vezes, diz Krishna, as pessoas entram em um debate sobre se a IA é apenas uma ferramenta de produtividade. Ou seja, se a direção que a ciência de dados está tomando é realmente apenas pegar o que os humanos fazem e entregá-la às máquinas. Mas o tipo de projetos em que a Coseer está trabalhando, por exemplo, tem o potencial de fundamentalmente mudar a forma como os negócios são feitos nas organizações clientes.
Por exemplo, a Coseer trabalhou com uma organização de saúde que lida com 10 milhões de SKUs para uma variedade de equipamentos e dispositivos médicos. Cada SKU, por sua vez, continha vários elementos informativos anexos e detalhados, como folhetos, white papers e protocolos cirúrgicos. “Nada disso (informação) é estruturado, nem mesmo é todo em inglês. Mas tecnologia como a nossa nos permite ajudá-los a dizer coisas como ‘Ei, o SKU 256 é o mesmo que o SKU 375, mas é 20% mais barato’. Ter esse tipo de informação transforma a forma como você faz negócios nesse nicho.”
Outro exemplo envolve abrir uma conta em um banco. Parece bastante simples, mas se você é um pequeno empresário que já tentou configurar um 401K para você e seus funcionários, diz Krishna, então você sabe que pesadelo esse processo pode ser devido à quantidade de dados necessários.
“Não é porque os bancos não gostam de você ou estão sendo muito egoísta. É porque há muitos regulamentos e formulários para preencher e dados a serem coletados que até o representante do banco não conhece bem”, explica Krishna.
O que a Coseer ou outra tecnologia de análise de dados similar pode oferecer agora é um sistema baseado em aprendizado de máquina que tem a capacidade de ler centenas ou milhares de formas técnicas. Tornar-se ‘inteligente’ treinando em interações passadas envolvendo essas formas e então alavancar poderes sobre-humanos de análise para dar sentido e traduzir essa informação de uma forma que seja eficientemente digerível pelos seres humanos. Coseer e outros estão desenvolvendo interfaces simplificadas e fáceis de usar, onde essas informações são coletadas e podem ser colocadas em formulários legais que foram convertidos em simples perguntas de sim ou não.
Para finalizar essa ideia, o objetivo final do reconhecimento de padrões e da análise de dados é adotar uma situação complexa e simplificá-la. Isso, oferecendo um processo contínuo para o provedor e o usuário. Seja um banco ajudando um cliente a navegar por uma paisagem complexa de conta ou uma corporação que determina se uma aquisição em potencial é uma oportunidade lucrativa.
Naturalmente, saber como navegar e escolher um provedor para esses serviços nascentes, sem mencionar como usar essa tecnologia sucintamente para obter resultados diretos, é um desafio para qualquer empresa, grande ou pequena.
“Centenas de bilhões de dólares trocarão de mãos tentando responder a essas perguntas. Porém, a verdade fundamental é que, diferentemente de qualquer outro ramo da ciência da computação, a computação cognitiva é inerentemente probabilística. Ou seja, quando alguém como eu vem e resolve o problema e diz que a resposta é 42, o que eu realmente quero dizer é que está entre 41 e 45”, diz Praful.
Muitos dos CEOs e COOs bem sucedidos de hoje construíram carreiras com base em decisões deterministas. Contudo, o uso da análise de dados e da tecnologia de aprendizado de máquina relacionada exige uma grande mudança de mentalidade. “Realmente o que estamos entregando é um tipo de coisa que pode fazer um bom bolo, mas não pode chegar lá no primeiro dia”, diz Krishna.
Pode levar uma geração para se sentir confortável com o erro inerente que acompanha esse tipo de tecnologia. Ou pode ser que posições mais recentes, como CIOs virtuais, tenham paciência para passar pela curva de aprendizado até que as empresas comecem a ver vantagens da IA no contexto de seus processos específicos.
Aplicações da computação cognitiva
Existem muitas aplicações possíveis da computação cognitiva. Afinal, ela pode atuar desde uma atividade muito minuciosa de natureza rotineira até um conjunto complexo de tarefas que envolvem o raciocínio lógico. Aqui estão algumas possíveis aplicações da computação cognitiva nos negócios:
-
Chatbots
Chatbots são programas que podem simular uma conversa humana, entendendo a comunicação em um sentido contextual. Para tornar isso possível, é usada uma técnica de aprendizado de máquina chamada processamento de linguagem natural. O processamento de linguagem natural permite que os programas recebam informações de seres humanos Estas podem ser via voz ou texto. Eles analisam e fornecem respostas lógicas. Ou seja, a computação cognitiva permite que os chatbots tenham um certo nível de inteligência na comunicação. Como entender as necessidades do usuário com base na comunicação anterior, dar sugestões etc.
-
Análise de sentimento
A análise do sentimento é a ciência da compreensão das emoções transmitidas em uma comunicação. Embora seja fácil para os humanos entenderem o tom, a intenção etc. em uma conversa, é muito mais complicado para as máquinas. Portanto, para permitir que as máquinas entendam a comunicação humana, é preciso alimentar os dados de treinamento das conversas humanas e depois analisar a precisão da análise. A análise de sentimentos é usada popularmente para avaliar as comunicações nas mídias sociais, como tweets, comentários, resenhas, reclamações, etc.
-
Detecção de rosto
Detecção de rosto é o nível avançado da análise de imagem. Um sistema cognitivo usa dados como estrutura, contornos, cor dos olhos, etc. do rosto para diferenciá-lo dos outros. Quando uma imagem facial é gerada, ela pode ser usada para identificar o rosto de uma imagem ou vídeo. Enquanto isso tradicionalmente costumava ser feito usando imagens 2D, agora também pode ser feito usando sensores 3D que respondem com uma maior precisão. Isso pode ser usado em sistemas de segurança.
-
Avaliação de risco
O gerenciamento de riscos em serviços financeiros envolve o analista passando por tendências de mercado, dados históricos etc. para prever a incerteza envolvida em um investimento. Contudo, esta análise não se refere apenas a dados, mas também a tendências, intuição, análise de comportamento, etc. Ou seja, é tanto uma arte quanto uma ciência. Portanto, o big data analysis (ou seja, análise de tendências passadas por si só) não é suficiente para fazer uma avaliação de risco. Devido à intuição e experiência envolvidas na previsão do futuro do mercado, é necessário tornar os algoritmos inteligentes. A computação cognitiva ajuda a combinar dados comportamentais e tendências de mercado para gerar insights. Estes podem então ser avaliados por analistas experientes para análises e previsões adicionais.
-
Detecção de fraude
Detecção de fraude é outra aplicação da computação cognitiva em finanças. É basicamente um tipo de detecção de anomalia. Ou seja, o objetivo da detecção de fraudes é identificar transações que não parecem normais. Contudo, isso também requer que os programas analisem dados passados para entender os parâmetros a serem usados para julgar uma transação. Uma variedade de técnicas de análise de dados, como regressão logística, árvore de decisão, floresta aleatória, cluster etc., pode ser usada para detectar anomalias.
[contact-form-7 id=”11473″ title=”planilha-para-comparacao-de-empresas-de-ti-simples”]
-
Desempenho aprimorados dos funcionários
Os funcionários podem se beneficiar de algoritmos de auto aprendizagem que os ajudam a realizar seu trabalho melhor e mais rapidamente. Tais programas suportam o aumento da produtividade automatizando tarefas repetitivas e de baixo valor. Como a coleta de estatísticas relevantes ou a atualização de registros de clientes com dados demográficos, financeiros ou até mesmo médicos.
No setor jurídico, a codificação preditiva simplifica o processo de descoberta, especialmente quando a precisão, prazos e interesses pecuniários competem para fornecer aos clientes excelente serviço e valor agregado. A codificação preditiva consiste em um mecanismo analítico “inteligente” que ajuda os advogados a extraírem dados de conteúdos volumosos.
Os departamentos de recursos humanos também podem alavancar esses sistemas para auxiliar na construção de seus canais de talentos e maximizar os resultados relacionados ao recrutamento, treinamento técnico, educação continuada e desenvolvimento. Isso, além do planejamento de sucessão a curto e longo prazo.
Nesses contextos, a computação cognitiva representa oportunidades ilimitadas para os funcionários expandirem o pensamento, melhorarem suas contribuições e aprimorarem o engajamento geral. Quando considerados em conjunto, esses benefícios também têm um efeito multiplicador inerente.
-
Análise de dados de maior qualidade
Os avanços tecnológicos e as intermináveis contribuições da indústria deixaram uma coisa clara. Um mar de dados está sendo constantemente empurrado para o ecossistema de negócios. E é improvável que pare em breve. Na verdade, há muita informação por aí, que é extremamente difícil para os cientistas de dados acompanharem e gerenciarem. Afinal, esse fluxo de capital do conhecimento é cada vez maior.
No entanto, o big data deve ser tratado mesmo assim. Seja filtrando-o por altos níveis de conteúdo estruturado ou não estruturado, invariavelmente, o objetivo é produzir uma análise precisa, oportuna e significativa. Contudo, isso nem sempre é uma tarefa fácil. Afinal, erro humano e limitações claras no consumo eficiente, no cálculo e na computação de dados, todos incorporam a equação. A computação cognitiva, entretanto, ajuda a atingir esse objetivo estratégico que vale a pena, otimizando o processo.
Integrando e analisando grandes conjuntos de dados, os sistemas baseados em computação cognitiva aprendem a interpretar o jargão técnico e específico do setor. Aplicam o raciocínio de alto nível e, em alguns casos, modelagem preditiva, para desenvolver soluções abrangentes que resultam em uma qualidade mais alta análise de dados.
-
Melhor desempenho dos negócios
As empresas estão sempre buscando maneiras mais eficazes de aproveitar a tecnologia em benefício próprio. Seja buscando oferecer um produto melhor ou um serviço de melhor qualidade, o sucesso quase sempre começa com a captura de informações relevantes e seu uso para tomar boas decisões. A computação cognitiva ajuda as empresas a atingir os dois objetivos usando sistemas inteligentes para executar pesquisas críticas, digitalizar processos manuais, comunicar-se com as partes interessadas, mitigar riscos e até mesmo corrigir o que for necessário.
Contudo, além da coleta e computação de informações, existe a questão da linha de fundo. Afinal, o processo de obtenção de vantagem competitiva, juntamente com o aumento de vendas, receita e lucros, não é pouca coisa. Portanto, para fazê-lo com sucesso, as empresas devem estimular sua perspicácia técnica e elevar seu desempenho no mercado. O Google e a Amazon são exemplos excelentes de empresas que fizeram isso com sucesso.
Ou seja, empresas que combinam planejamento estratégico ao uso dessas tecnologias inteligentes, modelam proativamente o desempenho de longo prazo. Afinal, a incorporação de modelos de maturidade de capacidade, bem como a modelagem e análise de dados complexos, permite que eles criem o futuro com antecedência e teste-o para o melhor cenário possível.
Indústria vs. computação cognitiva
Confira a seguir indústrias que podem ser diretamente beneficiadas pela computação cognitiva:
- Health Care: Análise profunda de dados históricos de pacientes e fluxo de trabalho clínico;
- Varejo: Análise do comportamento do cliente e filtro das sugestões de produtos no POS;
- Finanças: Sugestão de movimentos do mercado de ações com base no comportamento da mídia social;
- Atendimento ao cliente: Chatbots com Inteligência Artificial e Machine Learning que tratam os clientes com sugestões proativas;
- Seguro: Seguro baseado no uso, processamento de pedidos mais rápido, subscrição de dados históricos, etc.;
- Fabricação: Resolução de desafios diários de fabricação, desde o gerenciamento de ciclos de produção, manutenção de equipamentos e segurança do trabalho.
-
Cuidados de saúde cognitivos
Notas escritas à mão, longos períodos para identificar os sintomas da doença e a falta de informação permanecem como causas primárias que prejudicam a eficiência dos profissionais de saúde. A computação cognitiva pode eliminar todas essas ineficiências fornecendo informações perspicazes por meio da computação programática.
Diagnóstico Proativo
A computação cognitiva pode fornecer ainda uma abordagem computadorizada para pesquisar registros de pacientes, prescrições e estatísticas de doenças. Dessa forma, é possível prever padrões de doenças. A análise de Big Data ajuda a melhorar os fluxos de trabalho clínicos, melhorando assim os serviços de saúde em escala global.
Exemplo da vida real:
Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA), foram capazes de identificar rapidamente pessoas com alterações de diabetes, minerando milhares de registros de pacientes em formato digital. A mineração de dados também revelou padrões que ajudaram a identificar as chances de padrões de doenças antes desconhecidos.
-
Varejo cognitivo
O Omnichannel Retail será um dos maiores benfeitores da computação cognitiva. Desde a análise e compreensão do comportamento flutuante do cliente até a previsão do estoque e disponibilização de plataformas inteligentes, o varejo cognitivo mudará a forma como os negócios são conduzidos.
Inteligência Omnichannel
O varejo cognitivo ajudará os varejistas a conquistarem seus clientes por meio de serviços que ajudam-nos a encontrar o produto certo quando e onde quiserem. Isso trará uma mudança de paradigma no comércio eletrônico omnichannel. Afinal, os dados de vários pontos, como armazéns, fornecedores, logística, ponto de venda do cliente, etc., devem ser analisados e divididos em informações significativas em tempo real.
Exemplo da vida real:
A Coop Danmark conseguiu lucrar usando habilidades cognitivas para identificar SKUs que podem ser marcadas para baixo por um período específico de tempo para máxima lucratividade. Semelhante à Coop Danmark, a Lindt e a City Beach também foram capazes de impulsionar suas proezas de administração de varejo usando computação cognitiva.
-
Finanças cognitivas
O setor financeiro é uma das indústrias mais difíceis para se decifrar informações em tempo real. Afinal, taxas de câmbio, índices do mercado de ações, normas de avaliação, valores das ações compõem um grande volume de informações que um investidor tem que digerir antes de tomar uma decisão racional.
Análise preditiva de mercados
Com o advento das finanças cognitivas, os investidores, os CFOs e todos os demais relacionados à indústria da BFSI (Bancos, Serviços Financeiros e Seguros) serão capazes de manter um ritmo constante com o ambiente financeiro em mutação. Assim, a quantidade de risco assumida em uma economia financeiramente volátil será reduzido. Isso ajudará a melhorar a lucratividade dos negócios.
Aplicações práticas que se tornarão comuns:
- Mitigação proativa do risco da cadeia de fornecimento;
- Inteligência de mercado aprimorada e preços competitivos;
- Fraude e prevenção de erros por meio da automação;
- Uso de AI para prever padrões de otimização de custos;
- Análise do comportamento social para chegar à perspectiva do mercado de ações.
Exemplo da vida real:
O Trump and Dump bot é um programa de computador que estima o aumento ou a diminuição do valor das ações de uma empresa com base nos tweets do presidente Donald Trump. Embora a ideia possa parecer um pouco exagerada, já está provado que é realista.
Por exemplo, em 5 de janeiro, o presidente twittou uma crítica contra o plano da Toyota de construir uma fábrica no México. As ações da Toyota caíram 3,1% imediatamente após o tweet.
-
Atendimento ao cliente cognitivo
Rotina e incerteza alternam-se descontroladamente no domínio do atendimento ao cliente. Portanto, os agentes de atendimento ao cliente precisam ficar atualizados com as alterações do produto. Isso, além de entender a perspectiva do cliente e prestar assistência sem deixar que as ineficiências humanas atrapalhem. Ao mesmo tempo, o custo também deve ser mantido no mínimo para manter a rentabilidade do negócio.
Chatbots e autoatendimento
O atendimento cognitivo ao cliente ajuda a alcançar todos esses objetivos, fornecendo um serviço de autoatendimento baseado em conversação cognitiva para os clientes. O chatbots, impulsionado pela tecnologia de conversação, é um exemplo clássico desse serviço automatizado ao cliente. Assim como outras tendências tecnológicas, a tecnologia de conversação dará um novo ímpeto ao setor de comércio eletrônico.
Chatbots com habilidades pré-treinadas de atendimento ao cliente e habilidades da indústria podem fornecer o mesmo. Se não melhor atendimento ao cliente do que seres humanos. Afinal, eles oferecem uma experiência de compra personalizada online. Em segundo lugar, os chatbots também são capacitados com habilidades analíticas e aprendizado de máquina que melhoram sua eficiência com o tempo.
Exemplo da vida real:
A VentureBeat pesquisou o mundo sobre chatbots populares e concentrou-se em alguns que estavam superando o atendimento ao cliente humano.
Instalocar é um desses chatbots. Afinal, ele facilita a vida dos viajantes, simplificando a tarefa de rastreamento de viagens. Isso além de resolver questões de compensação, buscando melhores ofertas na internet e assim por diante. Essas tarefas, de outro modo, exigem numerosas chamadas para o serviço de atendimento ao cliente, o que geralmente não produz os melhores resultados.
-
Seguro cognitivo
A computação cognitiva no setor de seguros está ajudando seguradoras a reduzirem os riscos de subscrição, imprecisões na avaliação de seguros e a reduzir os custos de sinistros. Afinal, os recursos preditivos da computação cognitiva ajudam a estimar com precisão as quantias de reivindicações futuras com base nas disposições financeiras que podem ser tomadas.
Modelos de negócios orientados por dados
Espera-se que modelos baseados em dados se tornem populares no futuro com a ajuda da computação cognitiva. A Forbes espera que o cenário dos seguros nos Estados Unidos melhore bastante. Afinal, lá os documentos legais e de sinistros podem estar intimamente ligados à lei e à ordem do Estado por meio da computação cognitiva. Ou seja, viabilizando que as seguradoras avaliem o risco e estimem os prêmios com mais facilidade.
Exemplo da vida real:
A USAA implantou o IBM Watson para verificar se um aplicativo de política merecia aprovação ou precisava ser rejeitado se não estivesse em sintonia com as políticas vigentes.
-
Manufatura cognitiva
A manufatura cognitiva aumentará o nível de interação entre os equipamentos de fabricação e os seres humanos. Afinal, o CCS ajudará os trabalhadores a conhecerem em tempo real as estatísticas vitais de equipamentos que são difíceis de inspecionar de perto ou estão espalhados por uma grande área.
Aplicações emergentes da computação cognitiva na manufatura:
- Pesquisa profunda de padrões críticos para prever períodos de inatividade;
- Técnicos robóticos que podem acessar dados antigos para melhorar a qualidade do reparo;
- Clima, logística, planejamento de peças orientadas por dados de contexto;
- Combinado com o Internet of Things e os fluxos de dados que ele cria, pode fornecer dados estratégicos baseados para os executivos maximizarem sua produtividade de fabricação.
Negócios cognitivos
É inegável que a computação cognitiva está dando origem a uma nova maneira de fazer negócios. São os chamados negócios cognitivos. Gigantes da tecnologia, como IBM, Microsoft, Intel e uma série de outras marcas já fizeram grandes apostas nessa evolução tecnológica.
Isso porque a computação cognitiva irá melhorar a maneira como as indústrias e suas operações de negócios endógenas funcionam. Dos cuidados de saúde, que exigem uma atenção delicada, à produção, que exige fatos contundentes. A computação cognitiva revolucionará os negócios e a rentabilidade das empresas. Consequentemente, também irá aprimorar a experiência de vida humana na era digital.
Afinal, a computação não se trata mais de programar ou construir soluções de software. Ao invés disso, está evoluindo para um modo de viver. O homem e a máquina se fundirão para chegar a decisões para problemas complexos cotidianos. Ou seja, ela eliminará as adivinhações envolvidas e apresentará a precisão como um traço padrão.
Além disso, a computação cognitiva também ajudará as empresas a economizarem. Afinal, as operações poderão ser facilmente dimensionadas sem bloquear capital ou recursos. Portanto, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial ajudarão as empresas. Afinal, garantirão que os sistemas continuem aprendendo e evoluindo com os padrões variáveis de entrada de dados recebidos. Dessa forma, a computação cognitiva é um must-have para qualquer negócio. Especialmente aqueles que buscam acompanhar as constantes mudanças na era da transformação digital.
Fontes:
entrepreneur / emerj
