Computação cognitiva é um termo já bastante usado pelas empresas para descrever a “capacidade” de que as máquinas (computadores) têm sido dotadas para processar informações de modo a “pensarem” sozinhas em alguns contextos, mediante a interpretação e cruzamento de dados.

Em alguns setores, a área de computação cognitiva cresce significativamente, acompanhando negócios em seus desafios e ajudando a apontar alguns caminhos para agir com maior base em dados, e em determinados segmentos e tarefas.

Segundo dados divulgados a respeito do Gartner, a previsão de crescimento para 2019, em relação a 2017, era de 8,4% ao ano (em 2018 foi de 9,5% ao ano) no mercado de tecnologia, sendo que computação cognitiva e Inteligência Artificial (IA) responsáveis pela previsão de 50% só no mercado brasileiro o ano passado (se você ainda tem dúvidas sobre o que isso representa, leia nosso post aqui).

A transformação digital, embora ainda seja um desafio para as empresas, contudo, mostra-se como tendência para agilizar e otimizar algumas performances em análise de dados tendo em vista potencializar decisões de negócio.

Para que você consiga entender melhor o panorama desse mercado em 2019, veja as dicas a seguir e os destaques no setor:

IBM Watson

Em alta no mercado, a tecnologia Watson, da IBM, pode ser aplicada em diversos contextos para auxiliar as empresas a atingirem maior inteligência em alguns processos que envolvam análise de dados.

Nesse sentido, o Watson pode oferecer uma plataforma de computação cognitiva que ajuda a integrar e analisar informações para oferecer reportes a determinas áreas, que possam se beneficiar de apontamento de soluções mediante essa “inteligência” de análise.

Exemplos de sua utilização podem ser vistos nas mais diversas áreas: educacional, financeira, varejista e até mesmo na área de saúde.

O IBM Watson também pode ser usado nos famosos chatbots, para melhorar o atendimento de algumas empresas em ambiente online, quando os clientes utilizam os serviços a partir de um mobile, como smartphone, ou desktop. Ou seja, a partir do momento em que escolhem um canal como esse para entrar em contato com a empresa.

Outros serviços como o da Microsoft, Amazon e Google também oferecem opções de ferramentas cognitivas.

No caso da Microsoft, temos a plataforma Microsoft Azure onde encontra APIs (interfaces de aplicação) que, baseadas em cloud service, ajudam a gerenciar fluxos de dados e a utilizá-los em IA (inteligência artificial), o que auxilia a atender, responder e interpretar demandas de clientes mais facilmente, por meio da análise de textos, linguagem natural e suporte, em ações programadas.

Já a AWS disponibilizada vários serviços e ferramentas que se integram a Machine Learning, podendo coletar dados e analisa-los criando uma base para ação e aprendizado “automático” de máquinas em consonância com os padrões analisados nas informações, ajudando as empresas em ações mais acertivas.

O Google, por sua vez, também investe em algumas soluções, como a conhecida API.ai ou DialogFlow (de inteligência artificial). Essa interface permite interação em linguagem simples, de modo que seja analisado um histórico de informações, permitindo ainda criar chatbots e soluções focadas nas demandas de determinado usuário em determinado momento.

IA E MACHINE LEARNING

Por fim, podemos citar também outras tecnologias que têm representado algumas disrupções nas empresas. No que se refere a experiência do cliente, aliás, IA e Machine Learning têm se destacado.

De acordo com informações divulgadas do estudo State of the CIO 2019, da IDG, melhorar o atendimento ao cliente é prioridade para 35% dos entrevistados.

Quando pensamos em inteligência artificial, podemos imaginar como o comportamento do consumidor mudou nos últimos anos e de que modo as empresas estão aprendendo a oferecer produtos e serviços cada vez mais conectados aos interesses, preferências e necessidades dos clientes.

O consumidor omnichannel interage com as empresas e marca por diversas plataformas e é importante entender e acompanhar essa realidade.

No varejo online, por exemplo, é possível integrar plataformas para que o cliente escolha o tipo de recebimento de serviço ou produto que mais lhe convém.

Machine Learning pode ser aplicado para melhorar a experiência com os chatbots e IA pode funcionar para que bots ou mesmo aplicativos, via smartphone, possam antecipar as necessidades dos clientes e agilizar o contato, solicitações e resoluções de problemas, apresentando formas muito mais rápidas e “presentes” de proporcionar a atenção que os clientes precisam em tempo real, mesmo fora dos horários convencionais de atendimento (horário comercial), automatizando algumas tarefas (RPA).

Postado por Kyros Tecnologia em 8 maio, 2019