A inteligência artificial e o machine learning são tecnologias que ganham cada vez mais espaço no mercado. E com razão: segundo o Gartner, a adoção de IA levou a um crescimento de 4 a 14% nas empresas entre 2018 e 2019.

Dados como esse mostram que nós, da RedFox, estamos no caminho certo quando aplicamos essas ferramentas em nossas soluções e incentivamos o uso delas por nossos clientes. 

Porém, entendemos que é importante deixar os conceitos bem claros para que seus valores sejam igualmente ser compreendidos. Afinal, a diferença entre inteligência artificial e machine learning pode gerar dúvidas e nem todo mundo tem visibilidade ampla de como essas tecnologias podem ajudar seus negócios.

Esse é um cenário natural no mercado, já que os dois termos costumam ser aplicados em contextos similares. Mas chegou a hora de entendê-los de uma vez por todas! 

Neste artigo, vamos explicar a diferença entre inteligência artificial e machine learning e mostrar como você pode beneficiar sua empresa com a adoção de soluções inteligentes. Entenda a seguir!

Inteligência artificial e a realização de tarefas humanas

É bem possível que quem já viu filmes como Inteligência Artificial (2001), O Exterminador do Futuro (1984) e a saga Star Wars (1977) já tenha uma noção sobre o termo “inteligência artificial”. Porém, o conceito vai além da ideia de robôs que falam e interagem com humanos, mesmo porque ainda estamos longe desses modelos.

Na verdade, a IA se refere à capacidade que máquinas e dispositivos têm de raciocinar e realizar tarefas humanas. Muitas vezes, elas são executadas melhor do que se feitas por nós mesmos.

Há vários equipamentos e soluções digitais que podem nos substituir em atividades repetitivas e manuais. Basta programá-los para executar as ações específicas. Esse é o caso de sistemas financeiros que conseguem calcular dados e realizar relatórios de forma automática, por exemplo.

As vantagens são várias. O tempo da equipe é aproveitado de forma melhor, direcionando os colaboradores para tarefas mais estratégicas. Além disso, os resultados se tornam mais precisos, já que os riscos de erro de cálculo são muito menores.

Machine learning e o poder de aprendizado

Machine learning é uma ramificação da IA que permite à máquina aprender com grande volume de dados para gerar valores e predições, tendo interferência de humanos apenas na elaboração e manutenção do algoritmo.

Para isso, ela aplica algoritmos que utilizam cálculos matemáticos e probabilísticos. Esses algoritmos identificam padrões a partir de uma grande quantidade de dados previamente inserida para treinamento, compreendendo o que é certo ou errado.

É o mesmo processo de uma criança começando a aprender. Ela só passa a entender as informações conforme o contato com o ambiente. Somente após sentir o sabor de uma fruta ou o cheiro de uma flor, comparando com outras experiências, ela saberá associar um elemento ao outro.

Diferença entre inteligência artificial e machine learning na prática

Agora que já explicamos os conceitos, que tal entendê-los melhor com um exemplo prático? Na área de saúde, inteligência artificial e machine learning têm várias aplicações, mas é nas análises de imagens de médicas que encontram grande potencial.

Essas ferramentas são importantes para realizar diagnósticos precisos e rápidos, podendo identificar anomalias até em casos que os médicos encontram dificuldade. É errado dizer, entretanto, que a máquina irá substituir o trabalho desses profissionais — eles sempre terão papel fundamental na conclusão do diagnóstico.

Na verdade, a tecnologia funciona como um auxílio nesse processo. A partir de algoritmos inteligentes, a máquina aprende a reconhecer padrões nas imagens, identificando aquelas que apresentam inconsistências.

Nesse contexto, o algoritmo machine learning é responsável pelo processo de aprendizado, ou seja, quando os algoritmos são treinados para serem capazes de realizar as tarefas de triagem. Para isso, eles utilizam uma série de dados que são previamente alimentados no sistema.

Já o conceito de inteligência artificial é um campo que abrange algoritmos capazes de aprender com dados e até mesmo simular o cérebro humano para realizar essa tarefa de triagem.

Aqui na RedFox, temos uma vertical que desenvolve esse tipo de tecnologia. A NeuronFoxes apresenta algoritmos capazes de fazer triagem de exames, redução de sinistros, auditorias, análises preditivas e muito mais.

Agora que você já sabe a diferença entre inteligência artificial e machine learning, está na hora de entender como as nossas soluções podem ajudar o seu negócio. Entre em contato com a nossa equipe e saiba mais sobre a NeuronFoxes!