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Computação cognitiva: conheça uma das grandes tendências de TI

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Pense em como eram as relações entre humanos e máquinas há 25 anos. Essas interações não eram tão inteligentes vindas dos computadores, não é mesmo? Nós precisávamos compreender linguagens de programação, as interações eram limitadas e não tínhamos tantos recursos como hoje em dia.

Contudo, essa época ficou no passado. Hoje os avanços tecnológicos permitem que possamos ter tecnologias inteligentes que se aproximam da forma com a qual nosso cérebro funciona. Nesse contexto surge a computação cognitiva.

Ela traz uma série de benefícios para os negócios e você precisa estar atento para entender como isso vai revolucionar as relações com as tecnologias para o futuro próximo. Boa leitura!

 

O que é a computação cognitiva

A computação cognitiva surgiu com o objetivo de trazer orientações que permitam as máquinas terem interações muito semelhantes com as humanas, levando em consideração questões como fala, tato e visão. Isso torna os dispositivos ainda mais acessíveis e próximos da nossa realidade, além, é claro, de trazer novos recursos importantes e interessantes.

Assim há uma aproximação com o modo de funcionamento do pensamento humano. Um dos exemplos, inclusive, é o famoso Watson, desenvolvido pela IBM, para a análise de um grande volume de dados e geração de alternativas factíveis. Ele tem sido utilizado em grande escala e podemos esperar a presença de muitas das suas análises preditivas em nosso dia a dia.

Um exemplo de computação cognitiva que encontramos no nosso dia a dia são os assistentes virtuais que utilizamos no dia a dia, como a Alexa (Amazon) e Siri (Apple). Isso é um sinal de como a transformação digital chega com maior impacto em nossa vida pessoal. 

Esses sistemas são baseados em autoaprendizagem algorítmica (Machine Learning e Deep Learning), ou seja, ele vai refinando suas análises de acordo com o aumento no volume de dados que chegam ao input. Se diferencia, por exemplo, da inteligência artificial porque foca em compreensão e simulação de raciocínio e do comportamento humano.

Quais os benefícios da computação cognitiva

A computação cognitiva tem se tornado uma forte alternativa para o dia a dia das empresas e promete ser um dos grandes futuros para a transformação digital nas organizações. Por isso é fundamental que você possa compreender quais são os benefícios da computação cognitiva. Vejamos a seguir mais sobre isso.

• Uso de sistemas elaborados

A computação cognitiva permite, assim, garantir o uso de sistemas elaborados de forma integrada e eficiente. Isso é fundamental para trazer maiores possibilidades de robusteza na análise de dados e geração de cenários preditivos. Com isso é possível que você consiga otimizar ainda mais as rotinas do negócio.

• Proatividade no dia a dia

Com análises mais precisas em mãos é possível ter maior proatividade nas condutas do dia a dia. Com isso é possível reduzir gargalos e problemas e identificar eventuais erros assim que eles aparecem. Cada vez mais agilidade na solução de problemas é fundamental para minimizar prejuízos e gerar respostas mais eficientes no dia a dia.

Isso gera outros benefícios secundários, como redução de custos, evita prejuízos de imagem, minimiza eventuais manutenções e torna o negócio mais ágil e eficiente no dia a dia.

• Melhora de performance

Quando utilizamos soluções cognitivas, podemos ter dados estruturados e não estruturados analisados automaticamente, em um grande volume e menor tempo. Essas informações, caso fossem analisadas de forma manual ou com outros modelos de computação, demorariam muito tempo e, assim, levariam a uma demora maior para ter os resultados esperados.

• Incentivo à inovação

Outro ponto importante também é que trazer a inovação da computação cognitiva favorece a entrada de novas tecnologias importantes nesse cenário e, assim, trazer maiores potencialidades para os ambientes internos das empresas. Com isso, mais soluções interessantes começam a adentrar os espaços das organizações e tornam as rotinas ainda mais eficientes.

 

Quais as aplicações da computação cognitiva nas empresas

Mas tudo que falamos ainda está um pouco abstrato, não é mesmo? Por isso é fundamental entender quais são as aplicações dela nas empresas. Vamos trazer mais a seguir sobre elas.

• Gestão de pessoas

A computação cognitiva permite ter análises de indicadores internos mais eficientes e, assim, trazer uma gestão de pessoas mais otimizada. Isso porque é possível identificar, por exemplo, quais são os rendimentos dos times e quais são os eventuais gargalos. Com isso, o setor de RH consegue trazer esses pontos para o diálogo e resolver problemas antes que eles tomem uma maior proporção.

• Gestão de clientes

A computação cognitiva permite ter uma melhor gestão de clientes no dia a dia, seja para compreensão de padrões de comportamento e, consequentemente, potencializar ações de marketing e vendas, seja para trazer um atendimento personalizado e diferenciado.

Um exemplo é o uso de chatbots que auxiliem não só a trazer uma comunicação automatizada, mas direcionada para aquele perfil de cliente. Com isso há uma melhor resolução de questões e satisfação do cliente.

Além disso, é possível identificar padrões de interesses e, assim, direcionar produtos e serviços que tenham maior potencial de aquisição por parte do cliente. Com isso, é possível aumentar as possibilidades de conversão.

• Gestão de projetos

Outro ponto no qual a computação cognitiva tem ganhado muita força é na gestão de projetos. Ele permite identificar o andamento dos projetos, analisar o andamento e as métricas existentes e apontar quais são os pontos que merecem atenção para contornar eventuais situações e melhorar questões que possam gerar gargalos antes que propicie eventuais prejuízos.

Por exemplo, se a computação cognitiva apontar que determinado ponto está com menos avanços e, assim, represente que há um entrave no projeto. Assim, é possível reformulá-lo e garantir que essa atualização ocorra antes que cause danos em prazos de entrega, por exemplo.

 

A computação cognitiva é o futuro das organizações. Novas soluções e tecnologias estão sendo desenvolvidas com esse modelo e há uma perspectiva de novos avanços nos próximos anos. Não deixe de estar atento para isso, ok?

Dentro desse cenário temos também a importância de outras duas tecnologias importantes: o Big Data e Data Analytics. Preparamos um artigo com todas as informações que você precisa saber sobre o tema. Não perca!