INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Segundo Madura (2008), a inteligência artificial é a tecnologia com maior crescimento de uso em Marketing nas organizações, estimando um crescimento de 53% na adoção de inteligência artificial, seguido pela internet das coisas. A inteligência artificial contribui para as

estratégias de Marketing de forma a permitir campanhas eficazes, assegurar o melhor ROI, otimização dos processos em marketing, com personalização avançada para os clientes e entregar experiências inovadoras para os clientes.

Quando voltamos nossa atenção para o mundo digital, cada usuário possui bilhões de características e o desafio de cada empresa é analisar quais dessas são relevantes para definir e determinar o comportamento de cada um. Logo, torna-se necessário possuir ferramentas que permitam a manipulação e o estudo desses de dados, ou seja, conhecer mais sobre esses elementos, quais são suas origens e entender suas condições futuras para planejar melhores tomadas de decisões.

Apesar do conceito de IA ter suas primeiras definições apenas em 1943, recentemente tem sido um tema bastante discutido e passa a fazer parte do nosso dia a dia, impactando o nosso cotidiano com uma grande quantidade de dados. Vários desenvolvimentos que envolvem a inteligência artificial já estão presentes na sociedade, como capacidade de processamentos, algoritmos e modelos de IA cada vez mais sofisticados, que geram volumes inimagináveis de dados. Segundo Hoffman-Riem (2019), a inteligência artificial é uma tecnologia transversal que busca capacitar computadores mediante a utilização de Big Data, com processos computacionais apropriados e específicos de análise e decisão para alcançar realizações que se aproximam da capacidade humana.

Para Madeira et al. (2020), a definição de inteligência artificial é ainda mais complexa, pois existem diferentes abordagens a partir do pensamento e comportamento humanos. Essas abordagens perseguem a similaridade ao desempenho humano ou a um modelo ideal de inteligência: a dita racionalidade. Russel e Norvig (2013) enquadra a inteligência artificial em quatro grupos – pensando como humano, pensando racionalmente, agindo como humano e agindo racionalmente.

Podemos dizer que a inteligência artificial é composta por: sistemas classificadores, um sistemas baseados em regras para se comunicar com o ambiente sobre o qual ele atua através de sensores (ou “detectores”) de mensagens; baseados em regras, um tipo de modelo que procura representar o modo de raciocínio e o conhecimento aplicado por especialistas na resolução de problemas no âmbito de algum contexto; aprendizado de máquina (machine learning), um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos;

processamento de linguagem natural, uma vertente da inteligência artificial que ajuda computadores a entender, interpretar e manipular a linguagem humana; lógica bayesiana, uma metodologia estatística baseada na definição de probabilidade como um grau de informação.

Ela apresenta como principal característica a capacidade de poder combinar novas evidências

com conhecimentos anteriores; armazenamento em cluster, um sistema de arquivos que é compartilhado por ser simultaneamente montado em vários servidores e outros. Entretanto, devemos considerar um fator crucial nos projetos de IA: os dados.

A fonte de AI são os dados, pois sua tecnologia apenas trabalha a partir dos dados que possui e aprende com eles, de modo a usá-los para aplicar estatísticas que são capazes de prever situações. Sendo assim, com base na evolução da inteligência artificial nos leva a pensar em um futuro repleto de robôs cada vez mais dotados de capacidades múltiplas. No entanto, a IA só trará benefícios se movida pela diversidade e o bem da humanidade.

A inteligência artificial é o ramo da ciência da computação que se propõe a desenvolver dispositivos baseados na capacidade humana para raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas. Segundo PASK (1968), a inteligência artificial está relacionada às ciências cognitivas que compreendem e reproduzem os processos mentais, ao mesmo tempo que a cibernética e a robótica compreendem e reproduzem os processos biológicos e motores dos seres humanos.

Por seguinte, o objetivo de estudo da inteligência artificial continua sem uma definição concreta que seja suficientemente satisfatória para compreender os processos da IA que visam dominar os conceitos de inteligência humana. Em vista disso, é necessário estar ciente sobre os dados gerados pela humanidade para aproveitar o máximo do que a inteligência artificial pode proporcionar, ao modo de como podemos utilizar os dados, gerar padrões e tendências e como tomar sólidas decisões baseadas nessas decisões.

Portanto, é possível evidenciar o quando o uso dos algoritmos pela IA com o Big Data facilitou a vida humana em diversos aspectos. Segundo Ferreira (2018), os métodos automáticos de processamento de dados são inseridos de forma direta ou indireta pelo utilizador.

Para Russell e Norvig (2013), a inteligência artificial é um campo de estudos da computação que se dedica ao estudo e desenvolvimento de sistemas que possam reproduzir comportamentos inteligentes e cumprir tarefas complicadas com um grau de confiabilidade que é equivalente ou superior ao de um humano.

Podemos reparar a presença da inteligência artificial em corretores automáticos de texto em computadores, tablets, smartphones, diagnósticos médicos baseados em leitura de imagem, atendimentos ao cliente, treinamento de funcionários e gestão através de softwares. O sistema aprende com a própria experiência, oferecendo resultados cada vez mais inteligentes (VORTIGO, 2017).

Russell e Norvig (2013) abrangem a definição da inteligência artificial em uma variedade de campos, desde a aprendizagem e percepção até tarefas específicas, como jogos de

xadrez, demonstração de teoremas matemáticos, criação de poesias, direção de carro, diagnóstico de doenças e marketing.

Com base em Madeira et al. (2020), a inteligência artificial fornece impactos no Marketing com consequências bem diversificadas. Por meio das suas estratégias complementares, a inteligência artificial fornece estudados como o aprendizado de máquina, Big Data e internet das coisas. Utilizar a AI para melhorar a experiência do consumidor, com análises preditivas e Marketing direcionado, faz com que seja possível fornecer um ótimo ROI para os negócios.

6 BIG DATA COMO FERRAMENTA DE MARKETING – ESTUDO DE CASOS

Antes de definir as empresas para a elaboração do estudo de caso, foi realizada uma entrevista com a empresa Deppen, no dia 28 de setembro de 2021, às 18h30 da tarde, através da plataforma de vídeo conferência Google Meet. O entrevistado foi o Anderson Rodrigues, especialista em Deepen Maps, cujo cargo na empresa é Advisory Sales Specialist.

O primeiro contato com a empresa surgiu da necessidade de encontrar um negócio que utilizasse as ferramentas do Big Data para desenvolver estratégias de Marketing de relacionamento. Foram desenvolvidas treze perguntas que estão em anexo nesse artigo para entender a história da empresa, suas tecnologias e métodos de aplicação dos conceitos do Big Data. Atualmente localizada em Florianópolis, a empresa surgiu em 2017 sendo fruto de um projeto de desenvolvimento de software a partir da aplicação de estratégias e tecnologias desenvolvidas na área de visualização interativa de dados. Em outubro de 2016 o projeto tornou-se uma Startup que atua com o objetivo de analisar problemas de mercado, com foco em franquias, deepen maps²¹, análise de dados, consultorias, análise de estoque, de produtos, de vendas e pesquisa de mercado. São experts em Machine Learning, Big Data, Inteligência Artificial e Business Intelligence para proporcionar os melhores insights, predições de mercado e recomendações que possibilitam as empresas a tomarem as melhores decisões para o negócio.

A partir de perguntas como quais os softwares que eles utilizam e se acreditam que o Big Data é uma ferramenta que pode aproximar a empresa com o cliente, foi possível compreender como as empresas atuam, através do uso de dados, no mercado regional da Grande Florianópolis. Ou seja, empresas que usufruem das ferramentas do Big Data a utilizam apenas como forma de desenvolver softwares que facilitam o dia a dia de e-commerces, lojas físicas e industrias e fornecem informações especificas sobre os clientes finais. O que acarreta na falta de conhecimento das estratégias que essa tecnologia pode proporcionar para fidelizar os consumidores.

Os seguintes capítulos estão embasados em dados secundários, a partir de pesquisas na Internet, em que se pode analisar a trajetória de cada empresa – Netflix e Nestlé – e como utilizam as ferramentas do Big Data para desenvolver um relacionamento fidedigno com seus consumidores. Além disso, será feito uma análise comparativa para comprovar os usos dessa tecnologia como uma estratégia de Marketing de relacionamento.

21 Analise profundamente dados demográficos para visualizar informações empresariais como concentração de colaboradores, além de potenciais de consumo, seus clientes, suas unidades e pontos de interesse como academias e escolas.