Nos últimos anos o termo inteligência artificial (I.A.) tem sido pauta de grande notoriedade, seja no mercado empresarial (que deseja implementar a tecnologia aos seus produtos e serviços como meio de se manter competitivo e alavancar de diversas formas seus resultados) ou no meio acadêmico, em que o número de pesquisas sobre o assunto se manteve em alta.

Apesar da recente popularidade, os estudos na área não datam deste século. O início de tudo foi nos anos 50 com os pioneiros Allen Newell, Herbert Simon (fundadores do primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade Carnegie Mellon) e McCarty que, juntamente com Marvin Minsky, criaram o MIT AI Lab. Já na década de 60, o cientista da computação e pesquisador do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts) Joseph Weizenbaum desenvolveu o primeiro chatbot a simular uma interação humana: o software Eliza.

O estudo e a criação de inteligências artificiais não se limita apenas à criação de robôs. Na verdade, a I.A. é uma tecnologia que permite a interação entre os diversos sistemas e sua aprendizagem através da experiência. Ou seja, percebam mudanças e se ajustem a elas.

Agora que temos um pouco de contexto histórico, vamos focar na pergunta:

Como uma I.A. pode realmente ajudar a sua empresa/negócio?

Podemos afirmar que a inteligência artificial (I.A.) pode ser utilizada como meio de melhorar a tomada de decisão e o processamento de dados. Por exemplo, uma I.A. pode ajudar a empresa a prever o comportamento do consumidor, analisar grandes quantidades de dados para descobrir insights sobre o desempenho da empresa ou otimizar o processo de criação de produtos. Além disso, ela pode ajudar na automação de processos e na criação de novos produtos ou serviços, bem como na gestão de custos. Em resumo, uma I.A. pode ajudar as empresas a se tornarem mais eficientes, ágeis e facilitar o alcance de objetivos.

Todo processo que seja passível de otimização requer a personalização para o contexto específico de negócio a fim de obter resultados mais eficientes. Com a inteligência artificial não seria diferente. Para otimizar os resultados de um modelo de I.A. é necessário adaptá-la ao seu negócio, sendo esse ponto a maior dificuldade das empresas atualmente. Apesar da existência de diversas soluções de mercado que facilitam a criação de modelos de inteligência artificial (ou até mesmo soluções prontas), a mão de obra técnica especializada ainda é fundamental para as suas adaptações e otimizações.

A inteligência artificial (I.A.) do momento é o ChatGPT, que revolucionou a forma como acessamos soluções de I.A. e gerou debates sobre seus méritos e desafios. A startup OpenAI, criadora da ferramenta, já tinha outras soluções de mercado (como o DALL-E, uma inteligência artificial que cria imagens a partir de descrições textuais). ChatGPT chama a atenção por ser uma solução capaz de ajudar em muitas áreas de uma empresa. Como um modelo de I.A. projetado para conversar de forma natural com as pessoas, ele permite responder perguntas, criar teorias, desafiar ideias equivocadas e apresentar soluções apropriadas para problemas. Tudo através de um formato de diálogo intuitivo.

Fazendo uma lista simples sobre as possibilidades de uso do ChatGPT temos:

• Resolução de dúvidas (“Oi, Google, cuidado! rsrs”);
• Revisão automática de boas práticas de implementação.
• Uso cotidiano para montar dietas, treinos de academia, um plano de viagem (“o céu é o limite! Bora testá-lo?”);
• Detecção e correção automática de bugs.
• Geração automática de documentações e relatórios;
• Geração de novos códigos, auxiliando na implementação de projetos.
• Tradução de textos sem perder a qualidade da tradução.
• Atuação como pair programming — técnica de desenvolvimento de software em que dois programadores trabalham juntos em uma estação de trabalho.

Vale ressaltar que ainda não conhecemos todo o potencial do ChatGPT e que existe ainda um campo vasto a ser explorado e descoberto pensando no futuro para tecnologias desse tipo, mas podemos afirmar que a tendência para essas ferramentas é se tornarem cada vez mais úteis e indispensáveis dentro das empresas.

O anúncio foi feito pela Google no dia 6 de fevereiro de 2023 tinha o intuito de demonstrar a nova aposta da empresa: o Bard, com o intuito de competir com o ChatGPT. A novidade foi anunciada pela big tech neste post: Um próximo passo importante na nossa jornada de IA. Sabe-se que o algoritmo do Bart possui a tecnologia Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) e é alimentado com informações da web, o que tende a tornar suas respostas mais confiáveis e atualizadas do que as do ChatGPT. Apesar de ser a grande promessa do momento, precisaremos aguardar as cenas dos próximos capítulos para descobrir todo seu potencial.

Inteligência Artificial no contexto de Marketing

Como foi dito, a inteligência artificial é um excelente recurso tecnológico para auxiliar empresas a se tornarem ágeis, eficientes e a otimizarem seus resultados. Por isso, a DP6 entende que o trabalho com essa tecnologia é fundamental para desenvolver estratégias baseadas em dados e para criar soluções tecnológicas de gerenciamento desses dados.

Quando se trata de dados de marketing, existem muitas aplicações para modelos de inteligência artificial, incluindo:

Análise de dados‍

Análise de grandes quantidades de dados e identificação de padrões e tendências que podem ser úteis para o desenvolvimento de estratégias de marketing.

Previsão de vendas

‍Predição das vendas futuras de um produto ou serviço, auxiliando o planejamento de campanhas de marketing e a alocação de recursos.

Segmentação de público-alvo

‍Identificação de grupos de clientes semelhantes e geração de insumos para desenvolvimento de estratégias de marketing personalizadas para cada grupo.

Otimização de campanhas de publicidade

‍Otimização de campanhas de publicidade em tempo real, ajustando o targeting e o orçamento de acordo com o desempenho da campanha.

Existem vários modelos e algoritmos de inteligência artificial que podem ser utilizados na área de consultoria de dados de marketing, sendo eles:

• Aprendizado de máquina supervisionado: Algoritmos como Regressão Linear, Árvores de Decisão e Random Forest podem ser usados para prever vendas e comportamento de compra de clientes.
• Aprendizado não-supervisionado: Algoritmos como Clustering e Análise de Componentes Principais (PCA) podem ser usados para identificar segmentos de clientes semelhantes e compreender padrões em dados de marketing.
• Aprendizado por reforço: Algoritmos de Aprendizado por Reforço podem ser usados para otimizar a alocação de orçamentos em campanhas de publicidade, aprendendo com o desempenho de cada decisão de alocação de recursos.
• Redes neurais: Algoritmos como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs) podem ser usados para analisar dados de marketing (como texto e imagens) e extrair insights valiosos.
• Aprendizado profundo: Algoritmos de Aprendizado Profundo, como Redes Neurais Convolucionais Profundas (DCNNs) e Redes Neurais Recorrentes Profundas (DRNNs), podem ser usados para análise de dados de marketing mais complexos e identificação de padrões mais sutis.
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): Algoritmos dessa categoria podem ser utilizados para análise de sentimentos dos consumidores em relação a uma marca, produto ou serviço. Podem ser utilizados também para classificação de dados como e-mails, mensagens de redes sociais e outros tipos de conteúdo. Até mesmo para analisar tendências e padrões em grandes conjuntos de dados visando a entender as preferências e comportamentos dos consumidores.

Esses são apenas alguns exemplos de modelos e algoritmos de I.A. que podem ser usados na área de consultoria de dados de marketing. O uso exato dependerá das necessidades específicas de cada empresa e do tipo de dados disponíveis para análise

Se você conhece a DP6, você sabe que somos uma empresa que ajuda outras empresas a usarem seus dados de marketing para tomar decisões informadas e aumentar a eficiência de suas estratégias de marketing. Para fazer isso, nós buscamos auxiliar na coleta e análise de dados, no desenvolvimento de estratégias de marketing baseadas em dados e na implementação de soluções tecnológicas para gerenciamento desses dados.

Um exemplo que ilustra a eficiência dos algoritmos voltados a otimização de resultados foi uma implementação realizada pela DP6 para um de nossos clientes, em que obteve-se resultados excelentes. Para isso, foi utilizada uma função de custo e uma função de receita, sendo que a equação de receita que modelava o sistema era dada por: receita = k*ln(custo). Uma função de lucro foi modelada para restringir os custos a um orçamento específico. Após modelar o problema e criar as equações adequadas, foi possível implementar um algoritmo de otimização que encontrava o ponto de máximo lucro. O objetivo era fornecer sugestões de alocação de investimento em canais de mídia, baseado nos resultados obtidos do modelo de atribuição. O resultado da implementação desse algoritmo foi um aumento de 52% em clientes qualificados e 28% no ROAS das campanhas de performance após uma redução de 21% de investimento em um grande player.

Contudo, é muito difícil prever o futuro da inteligência artificial (I.A.) porque este é um campo em rápida evolução e com muitas aplicações potenciais. Porém, é fato que podemos esperar que a I.A. seja utilizada em praticamente todos os setores, sendo capaz de realizar tarefas de forma autônoma, levantar diagnósticos precisos e muito mais. Além disso, a inteligência artificial poderá também ser usada para criar novos recursos e soluções inteligentes, permitindo que as pessoas interajam com ela de maneira mais eficiente e intuitiva.