Inteligência artificial e machine learning são conceitos que se referem a coisas diferentes, mas que trabalham juntas. Saiba como elas podem ajudar seu negócio!
Estudo feito pela Associação Brasileira de Incorporadoras Imobiliárias (Abrainc) sobre as tendências de consumo para 2040 mostra que a inteligência de dados estará na base de toda a economia digital. Inteligência artificial e machine learning serão grandes aliados de consumidores e empresas nos processos de compra e locação de imóveis.
Neste post, o Blog da Arbo explica o que são essas tecnologias que vem transformando rapidamente o comportamento do consumidor e abrindo novos horizontes para empresas inovadoras. Além disso, mostramos os benefícios que elas trazem para a gestão de negócios imobiliários e como as imobiliárias e os corretores autônomos podem utilizá-las. Confira!
- O que é Big Data?
- O que é modelagem de dados?
- Inteligência Artificial e Machine Learning: tem diferença?
- E como tudo isso ajuda a gestão imobiliária?
O que é Big Data?
Antes de entrar diretamente nos conceitos de Inteligência Artificial e Machine Learning, é fundamental entender o Big Data, o elemento essencial por trás dessas tecnologias. Trata-se do uso de computadores com capacidade de processamento elevada para lidar com grandes volumes de dados.
Esses dados, que vem de interações dos usuários com as redes sociais, com plataformas de busca ou com a própria empresa, formam uma extensa e complexa rede de informações.
Por meio dos processos de Business Intelligence, os gestores de uma organização utilizam essas informações para entender o cenário atual e se preparar para o futuro. Isso acontece por meio das análises preditiva e prescritiva, que já abordamos em outro post do Blog da Arbo.
O que é modelagem de dados?
As informações obtidas a partir do Big Data e dos métodos de análise preditiva e prescritiva só passam a fazer sentido quando entra em ação a modelagem de dados. Essa é uma técnica que estrutura as informações disponíveis no banco de dados de acordo com as regras de cada negócio.
Isso é importante porque o grande volume de dados pode ser combinado de inúmeras maneiras e fornecer vários tipos de informação, mas é fundamental saber filtrar quais delas são realmente relevantes para a empresa.
Dito de outra forma, a modelagem de dados serve para desenhar o sistema de informações, ou seja, ensinar ao computador a lógica do problema a ser resolvido. Quando realizada corretamente, ela permite que vários sistemas independentes do banco de dados trabalhem a partir com eficiência a partir das informações contidas nele.
Essa é a base que sustenta os sistemas de automação, que passam a assumir as tarefas repetitivas e burocráticas, liberando o ser humano para lidar com outras atividades centrais no setor em que atua. Os algoritmos por trás desses sistemas estão cada vez mais complexos e ajudam no desenvolvimento de soluções inovadoras em todos os segmentos.
Inteligência artificial e machine learning: tem diferença?
As tecnologias utilizadas na modelagem de dados vêm de Inteligência Artificial e Machine Learning, termos cujas definições muitas vezes se confundem, mas, na prática, são bem diferentes. Veja os conceitos por trás deles.
Inteligência artificial
Inteligência Artificial (IA) é um termo mais amplo, utilizado para nos referirmos a qualquer máquina que tenha a capacidade de raciocinar e resolver problemas. Na prática, isso significa ser apto a reconhecer padrões de voz, imagens e rostos, além de manipular determinados equipamentos.
Como o uso da IA, a ciência da computação desenvolve dispositivos capazes de substituir a ação humana na resolução de problemas complexos. Para isso, os algoritmos são programados para simular a maneira como nós assimilamos informações, as relacionamos com situações do passado e tomamos decisões para modificar o futuro.
Dessa forma, o computador deixa de ser apenas um dispositivo totalmente dependente de algum comando externo e passa a fazer escolhas pautadas pelos mesmos princípios que um ser humano aplicaria. Esse tipo de aplicação já é muito utilizada em tarefas como a análise de crédito e o atendimento virtual via telefone, redes sociais e chat.
O imenso volume de dados que compõem o Big Data é o combustível que abastece a Inteligência Artificial. Mas, para que o sistema funcione de forma realmente automatizada, é necessário ter um motor. E é aí que entra o Machine Learning.
Machine learning
O Machine Learning (ML) é a tecnologia que identifica as relações entre os dados coletados por um sistema, extrai dele as informações relevantes e toma as decisões necessárias. O “pulo do gato” do ML é que o computador se torna autodidata.
Os desenvolvedores já não precisam reprogramar a máquina a cada nova situação. Eles apenas mostram exemplos passados daquelas situações e explicam o que eles representam. A partir daí, o computador é capaz de reconhecer os padrões daquela situação quando ela voltar a acontecer e tomar a decisão que uma pessoa tomaria.
Em resumo, o ML é o cérebro de uma Inteligência Artificial. Mas a aprendizagem das máquinas já se expandiu a ponto de chegar a um novo nível, chamado de Deep Learning. Esse termo se refere a métodos mais evoluídos de Machine Learning, com redes neurais ainda mais sofisticadas.
Atividades como reconhecimento de imagens e vídeos, nos quais as máquinas ainda são muito inferiores aos seres humanos, vêm mostrando avanços significativos nos últimos anos.
Com o Machine Learning tradicional, os desenvolvedores precisam treinar a máquina. Para isso, eles indicam quais são as características relevantes em uma imagem. Se o objetivo é que a máquina reconheça um objeto em uma foto, por exemplo, os especialistas precisam mostrá-lo para o computador em diferentes posições e isolá-lo dos outros elementos da imagem.
No Deep Learning, a própria máquina já é capaz de identificar as características relevantes e destacá-las dos demais elementos da foto. Para isso, é só abastecê-la com muitos exemplos e ela descobrirá o que deve ser considerado ou não.
Outra diferença é que, antes, uma máquina com Machine Learning só poderia ser utilizada para um propósito específico. Já no Deep Learning, partes de uma máquina podem ser reutilizadas para o desenvolvimento e outra, que passa a ter mais de uma aplicação possível.
E como isso tudo ajuda a gestão imobiliária?
Inteligência Artificial e Machine Learning já são utilizados em inúmeros setores com resultados surpreendentes. O setor imobiliário também já pode tirar proveito dessas ferramentas em vários aspectos. Veja os benefícios de investir nisso.
Otimização de processos
Os controles feitos com planilhas do Excel preenchidas e gerenciadas manualmente ficarão no passado. O mesmo vale para aquelas enormes pilhas de documentos impressos. Todas as tarefas repetitivas dos fluxos de trabalho passam a ser automatizadas, o que economiza tempo e reduz a chance de erros.
Com isso, haverá ganhos significativos de produtividade. Os canais de relacionamento da imobiliária, como o site e as redes sociais, captam os dados que são repassados imediatamente aos corretores e às áreas administrativas. Com isso, o tempo para o primeiro atendimento diminui, o que nos leva ao próximo item.
Melhoria na experiência do cliente
Em tempos de iFood, Amazon e Uber, ninguém mais tolera ter que esperar muito por um produto ou serviço. Ao investir em Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning, as imobiliárias caminham para o alinhamento com as demandas do novo consumidor. O atendimento passa a ser rápido e personalizado.
Esses dois fatores são cruciais para uma experiência de atendimento diferenciada e inovadora. Por falar nisso, a Arbo tem um e-book gratuito sobre o assunto. Para baixar, é só clicar no banner abaixo.
Maior competitividade
Já que mencionamos alguns exemplos de negócios que se destacam pelo bom uso das ferramentas proporcionadas pela internet, vale destacar como a presença online é importante para as imobiliárias. Hoje é quase impossível pensar em um negócio capaz de crescer e sobreviver por muito tempo sem estar na internet.
A gestão com base em dados permite elaborar estratégias de marketing condizentes com seu público-alvo e fazer correções de rumo sempre que for necessário. Uma marca atrelada aos conceitos de qualidade e eficiência consegue se posicionar melhor no mercado e aproveitar as melhores oportunidades.
Tudo que citamos aqui pode até parecer algo muito distante, mas todas essas ferramentas já são acessíveis, mesmo para imobiliárias menores ou corretores autônomos. Os parceiros da Arbo contam com ferramentas que colocam imobiliárias e corretores em contato com essas tecnologias.
Por meio de um sistema de CRM completo e um pacote de serviços que se adequa às suas necessidades, como gestão de mídias sociais e um site moderno e responsivo, sua empresa terá o que é necessário para se manter competitiva. Além disso, você terá o acompanhamento de uma equipe de especialistas para alavancar a performance.
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