Soluções de Inteligência Artificial para o gerenciamento de Infraestrutura

Vinícius Perrott 12 de outubro de 2021 4827 18 3

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Olá, você que nos acompanha na nossa minissérie. Seja muito bem-vindo. Nesse episódio eu conto com a participação do Diogo Dantas. Diogo seja muito bem-vindo.

Diogo Dantas: Obrigado, Perrott.

Vinícius Perrott: Diogo, vamos falar sobre inteligência artificial. A gente muito ouve falar no mercado. Mas existe uma solução, que eu achei bem interessante. Mas antes da gente chegar nela, define aqui para a gente o que é inteligência artificial.

Diogo: O pessoal geralmente confunde um pouco. Até a gente da área também confunde inteligência artificial com mecanismos de machine learning, de aprendizado de máquina. Basicamente, o conceito geral mais utilizado para inteligência artificial é a tentativa das máquinas de simularem o poder de pensamento humano, isso de forma automatizada. Para conseguir essa simulação é que entram os mecanismos de machine learning, de aprendizado de máquina. Que vai prover essa capacidade da máquina aprender alguma coisa, sem necessariamente você ter escrito um algoritmo para isso, específico para isso. Então, para a gente tentar arredondar as coisas: de machine learning é o meio pelo qual você atinge ou atingiria a inteligência artificial. A inteligência artificial pode ser usada de várias formas no nosso dia a dia. A gente já usa muito hoje em dia na verdade. Eu queria tirar essa ideia hollywoodiana da inteligência artificial.

Perrott: Sim.

Diogo: E tentar trazer alguma coisa mais prática para os nossos ouvintes. Hoje o que a gente poderia dar de exemplo aqui e que é muito usado, de inteligência artificial, são as recomendações de filmes nos aplicativos de streaming. As recomendações são customizáveis com base no dia a dia do usuário. Ela tenta entender o que o usuário gosta e oferece os filmes e séries de acordo com o seu gosto. Faz essas recomendações. Outra coisa muito utilizada hoje em dia é a detecção de objetos, muito necessária e já muito utilizada para os carros autônomos, que estão em franco desenvolvimento. Outra coisa que a gente usa bastante hoje, todo mundo já conhece, aqui eu posso até citar o nome de algumas que fazem isso. São os assistentes por voz, como a Siri da Apple, o Google Home, o assistente do Google; ou a Alexa, da Amazon. E também uma coisa que roda mais no background, que está no nosso dia a dia, mas a gente não vê: a detecção de fraude. Usada pelos sistemas financeiros. Então basicamente é isso.

Perrott: Uma coisa que você citou Diogo, que eu acho superlegal é: ok. A inteligência artificial, ela é aplicada em diversos segmentos. Ou, às vezes, é conectada direto ao usuário. A gente se relaciona. Você disse: as assistentes virtuais. Mas existe um segmento do mercado que é o posicionamento da marca. Qual sentimento a marca está nessas redes sociais? Como é que ela está sendo vista? Como é que a gente consegue ter uma solução que a marca, o dono da empresa, consegue saber se ela está indo bem na rede social?

Diogo: Existe um mecanismo de aprendizado de máquina que leva uma inteligência artificial, chamado de processamento natural da linguagem, que consegue entender dentro de um contexto, algum idioma. Ela consegue entender quando uma pessoa fala em português, o que aquela pessoa quis dizer. Quando tem um texto escrito em português ou em outro idioma, qual é o sentimento? O que você extrair daquele texto? E aí a AWS, a Amazon tem uma solução de análise de redes sociais, com base em inteligência artificial, que vem a calhar exatamente em cima da sua pergunta. Que ela consegue trazer insights sobre a sua marca. Tentando trazer você mais próximo do que o seu cliente tem de sentimento em relação à sua marca. Ou também sobre determinado assunto. Não necessariamente só a marca da empresa. Mas pode ser um assunto do nosso dia a dia, sobre política, saúde, etc.

Perrott: Tem uma coisa que acontece muito nessas empresas, que é difícil você conseguir medir. Como é que o meu usuário, o meu cliente, ele está se relacionando com aquela campanha que eu fiz? Ou com um novo produto que eu lancei? Ou, de repente, eu acabei de patrocinar um novo time. Será que aquela relação está indo bem? Medir isso é difícil. A gente percebe de uma forma um pouco mais clara, quando o cliente é insatisfeito. Porque ele cria uma hashtag, o nome da empresa, alguma coisa não gostei ou não está me atendendo. E ali sim, eu consigo ter certa percepção, nesse caso, negativa. Mas como a empresa hoje, ela consegue de forma prática, conseguir se aproximar desse cliente e entender que ele está tendo um bom relacionamento? Por uma ação que eu fiz, seja na televisão, seja na própria internet? Porque hoje é o conceito Omnichannel, está em tudo quanto é lugar. E a minha marca está presente em tudo quanto é meio de comunicação. Mas as hashtags e as redes sociais estão aí para poder juntar. Mas medir um por um é difícil. Como é que a gente consegue fazer isso de forma mais automatizada?

Diogo: Com as ferramentas padrão que a gente usa hoje, seria realmente muito difícil, ferramenta de inteligência de negócio, etc. Seria muito difícil. Mas com o advento do machine learning realmente agora ficou viável fazer isso. E, na verdade, já é uma coisa concreta. A gente já faz isso na empresa. A própria AWS disponibiliza uma solução para isso. Especificamente para o Twitter, por exemplo. Você citou aí, o novo patrocínio de um time de futebol. A gente consegue através de palavras-chaves inseridas no sistema fazer a ingestão desses dados. O que estão falando sobre aquelas palavras-chaves no Twitter. A gente ingere esses dados. Faz um processamento através de processamento de linguagem natural. E consegue entender o sentimento relacionado a esses tweets, no caso, a essas mensagens. Como, por exemplo, a gente pode dizer que 10% das mensagens são positivas, 80% negativas e 10% neutros, por exemplo. Isso é um grande insight. É um alerta para dizer: a gente fez alguma coisa aqui que não está agradando. Pelo menos no Twitter, o pessoal não está gostando. Então a ferramenta nos ajuda a entender esse sentimento em relação à nossa marca. Se você tem um negócio, a sua marca do negócio. Ou se você é o novo patrocinador de um time de futebol. Ou se tem um novo assunto na política que você quer entender qual é o sentimento que está rolando naquele momento, em tempo real isso. Claro, você também fazer uma análise histórica. Mas eu acho que a análise em tempo real funciona melhor aqui para o nosso exemplo.

Perrott: Sim.

Diogo: E aí essa solução disponibiliza para você um dashboard de visualização. Onde você vai ver os gráficos. Inclusive os gráficos de uma série temporal, no tempo, de como está o sentimento. Como flutuou o sentimento dos seus clientes, dos seus colaboradores, dos seus torcedores, etc. em relação a determinado assunto, relacionado com a sua empresa.

Perrott: Isso que você está falando Diogo mostra que uma das coisas mais difíceis de gerenciar no negócio é a marca. Porque é algo, de certa forma, intangível. O que é a marca? É algo que realmente é difícil você metrificar. Porém, ela gera um valor importante para o negócio da empresa. E é o que representa. É o primeiro contato que o cliente daquela possível empresa é a marca. Depois vem o produto, o serviço e aquela cadeia como um todo. A gente tem vários casos aí no mercado. Você falando dessa possibilidade concreta e real de eu conseguir analisar o sentimento, o que está acontecendo na praça. E a praça, entenda na internet, nas redes sociais. Faz com que a minha marca, ela tenha uma estratégia melhor. Valorizar melhor a minha marca. É essa a ideia de a gente poder estar acompanhando o sentimento das redes sociais? Para poder trazer mais valor para a minha marcar e melhorar o meu posicionamento?

Diogo: É. Exatamente isso. É uma ferramenta que vai auxiliar você a manter o reconhecimento do seu nome, da sua marca. Entendendo o que as pessoas estão pensando sobre a sua empresa em determinado momento. E a partir disso, como é uma análise em tempo real, você pode agir muito rapidamente, em casos em que você não esteja agradando. E conseguir reverter esse problema de forma muito rápida.

Perrott: Legal. Diogo, eu queria agradecer a sua participação nesse episódio. E até a próxima oportunidade.

Diogo: Obrigado. Até logo.

Perrott: E você que nos acompanha, gostou de saber que tem uma solução que entenda o sentimento da marca nas redes sociais? Já pensou nisso? Já impactou? Se você precisa de uma solução como essa, pense o quão valioso é saber exatamente como anda o sentimento da sua marca nas redes sociais. É um valor intangível. Porém, deixe se comentário aqui embaixo. Compartilhe. E dê o like. Gestão de marca, aqui você viu que tem condições de saber exatamente o sentimento das redes sociais. Até o próximo episódio.