Computação cognitiva: O que é e quais suas aplicações?

É muito comum ler ou ouvir que o cérebro humano é uma dos sistemas mais perfeitos e complexos que existem. Não por acaso, essa é uma das bases para o desenvolvimento da computação cognitiva.

Mas o que é computação cognitiva? Além de sua estrutura de neurônios e sinapses, existe um outro motivo que o coloca no foco da inovação: a otimização da performance dos seres humanos em suas atividades.

Diferentemente do cérebro humano, que faz uma seleção entre aquilo que será armazenado na memória e o que seria um conhecimento temporário, a inteligência cognitiva funciona como uma extensão humana capaz de absorver, aprender e utilizar todas as informações assimiladas.

Se você ficou curioso para saber mais, confira a seguir o artigo que preparamos!

Conceito de computação cognitiva

O conceito de computação cognitiva e a relação dos colaboradores com as tecnologias empregadas no ambiente de trabalho vão além da otimização de resultados e redução de custos.

Segundo a pesquisa Transformação Digital no Ambiente de Trabalho, realizada pela Unisys e publicada em julho de 2018, 96% dos colaboradores de empresas consideradas high tech — que usam grande volume e qualidade de tecnologias — se declaram motivados e mais eficientes em suas atividades.

A computação cognitiva é vista como a terceira era da computação, deixando para trás os mecanismos primitivos, que faziam cálculos primários e tarefas programáveis.

Essa imagem vem sendo construída devido ao seu desenvolvimento, que mistura a ciência da cognição e a ciência da computação para criar tecnologias capazes de simular o processo do pensamento humano.

Se os antigos computadores precisavam ser comandados, agora podem usar um algoritmo cognitivo de auto-aprendizagem, mineração de dados, processamento da linguagem natural e demais elementos, imitando o cérebro humano em suas atividades e tomadas de decisão.

Diferença entre computação cognitiva e Inteligência Artificial

A pesquisa que citamos acredita que a IA pode adicionar um ponto percentual na taxa de crescimento econômico anual do país até 2035, e seus resultados confirmam essa projeção. Afinal de contas, 47% dos colaboradores entrevistados afirmaram crer em seu poder transformador do ambiente de trabalho.

Não por acaso, a inteligência artificial vem sendo desenvolvida para executar tarefas de baixa complexidade decisória e burocráticas, deixando que o capital humano foque os seus esforços em atividades mais relevantes e estratégicas para o negócio.

Nesse mix de novas tecnologias, ainda existe a categoria de aprendizagem de máquina (machine learning), que consiste na melhoria do processamento de dados colhidos de diversas fontes, possibilitando que padrões e modelos matemáticos possam ser transformados em previsões, cenários e tendências.

As aplicações de computação cognitiva, por sua vez, visam o desenvolvimento da interpretação dos dados, assim como o cérebro humano. As inovações cognitivas vão além do volume de dados a serem interligados, considerando dados estruturados e não estruturados para as suas análises, como texto, áudio e voz.

Vantagens da computação cognitiva

Sistemas que reúnam inteligência cognitiva e inteligência artificial são capazes de processar e analisar dados de diferentes formatos e fontes, sendo que, em sua execução, nenhum dado ou conhecimento é desprezado.

Dessa forma, usá-los para tomadas de decisão pode ser o complemento ideal para a eficiência e assertividade das escolhas, principalmente em relação à velocidade de seu processamento.

Um profissional do ramo de contabilidade, por exemplo, pode levar até meses para compreender as leis e regras de determinado país, cotado para sediar uma nova filial da empresa. Com a computação cognitiva, ele poderia, indicar que, depois de uma análise e comparação de todas as variáveis, o negócio seria inviável.

É certo dizer, portanto, nesses exemplos de tecnologia cognitiva, que os computadores se tornam “especialistas” em determinado tema, e suas contribuições podem ser ilimitadas para seus usuários.

Aplicações da computação cognitiva

Assim como a inteligência artificial, a utilização da computação cognitiva já é uma realidade e é utilizada em empresas de diversos segmentos. Confira os pontos em que ela pode trazer resultados positivos.

Gestão de projetos

Ao identificar padrões nos dados, calcular cenários é uma das funções mais básicas que a computação cognitiva pode oferecer, assim como no planejamento e acompanhamento de projetos.

Há também uma melhoria na análise de informações e levantamento de tendências que podem oferecer vantagens ao negócio, ou permitir que sejam corrigidas dentro de um limite de segurança para o sucesso das metas.

Gestão de pessoas

A performance dos funcionários pode ser avaliada de forma mais individual e coerente. Isso acontece devido ao cruzamento de dados em volume e qualidade, possibilitando aos gestores avaliarem o desempenho de seus colaboradores de forma mais global.

Além disso, considerando o seu acesso a dados, como aqueles tratados pelo departamento pessoal em um ERP, é possível fazer considerações sobre escala, dimensionamento de equipes e muito mais.

Gestão de clientes

Empresas que oferecem diferentes canais de relacionamento têm acesso a dados em formatos variados — texto, voz e áudio, por exemplo. Com a computação e inteligência artificial cognitiva, todas as informações geradas a partir dos contatos dos clientes podem ser utilizadas para a personalização do atendimento e experiência de consumo.

O histórico de contatos individuais, avaliados com os outros dados de clientes, garante que a empresa possa mapear tendências de comportamento e consumo. A partir daí, a empresa pode criar estratégias comerciais mais eficientes na atração de novos leads e na manutenção do relacionamento com os seus compradores.

Fique de olho nos avanços da tecnologia!

Nesse artigo, apresentamos a você um apanhado de informações sobre a computação cognitiva, introduzindo seu conceito, passando também pelas diferenças entre outras tecnologias e seus benefícios para os negócios.

Vale lembrar que evoluções como essa não pretendem substituir os responsáveis pela tomada de decisão, mas apoiá-los em suas atividades, já que precisam ser utilizadas por profissionais capacitados para aplicarem as suas informações no negócio.

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