
AI vs. ML: diferenças e aplicação nas empresas
A inteligência artificial (IA ou AI na sigla em inglês) e o machine learning (ML) foram integrados no dia a dia da sociedade, estando presentes, por exemplo, nos assistentes virtuais dos telefones celulares ou nas recomendações de conteúdo em plataformas de streaming. Ambas as tecnologias estão transformando a forma em que interagimos com o mundo digital, assim como estão revolucionando diversos setores, tais como o da logística, saúde ou marketing.
IA e ML são a mesma coisa?
A inteligência artificial e o machine learning são dois conceitos frequentemente confundidos, sobretudo no contexto da transformação digital das empresas, embora sejam diferentes em termos de âmbito e aplicações.
- Inteligência artificial. A multinacional IBM define a IA como a "tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem a inteligência humana e sua capacidade de resolver problemas". Trata-se de um campo da informática que foca na criação de sistemas capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como o reconhecimento da voz, tomada de decisão ou compreensão da linguagem natural. Graças à AI, os equipamentos de informática simulam o raciocínio das pessoas ao aprender novas informações e tomar decisões.
- Machine learning. É uma especialidade da AI que se baseia no uso de algoritmos para que as máquinas possam aprender e melhorar de forma autônoma a partir de grandes conjuntos de dados, identificando padrões para resolver problemas. "É uma especialidade meramente analítica que se baseia em aplicar modelos matemáticos aos dados para extrair conhecimentos e identificar padrões que os humanos dificilmente poderiam encontrar", afirma a consultora norte-americana Gartner.
Quais são as principais diferenças entre a IA e o ML?
A IA e o ML são dois conceitos interligados: o aprendizado automático é uma especialidade que faz parte da inteligência artificial.
A IA replica o pensamento humano para executar ações como analisar, raciocinar e aprender. O ML, em contrapartida, utiliza algoritmos treinados com dados para gerar modelos capazes de executar tarefas complexas.
A relação entre a IA e o ML pode ser resumida da seguinte forma: a IA tem como objetivo criar máquinas inteligentes que executem tarefas como os humanos, para tal utiliza técnicas de ML.

Quais são as diferenças entre a IA e o ML?
Os termos IA e ML geralmente são usados de forma indistinta. Embora sejam conceitos diferentes, compartilham certos aspectos:
- Missão. Tanto a AI quanto o ML têm como objetivo criar sistemas capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
- Dados. Ambos se baseiam no uso extensivo de informação para funcionar e otimizar seu desempenho.
- Automação. É um componente essencial tanto da AI quanto do ML, pois permite que as máquinas executem tarefas com menos intervenção humana.
- Aplicações. A IA e o ML podem ser aplicados em diversos ramos e setores, incluindo medicina, finanças ou transporte.
Como está conectada a IA ao ML?
A relação entre a IA e o ML é bidirecional:
- Subcampo da AI. As técnicas de machine learning estão enquadradas no âmbito da IA; no entanto, nem todas as técnicas da IA são ML.
- Fundamento teórico. O ML impulsiona o progresso da AI. Os avanços em deep learning, uma subcategoria do aprendizado automático, levaram a fatos significativos no campo da AI, tais como o reconhecimento de voz ou visão computacional.
- Simbiose. Muitos sistemas de AI modernos se baseiam no ML para melhorar seu desempenho. Por exemplo, um sistema de AI para reconhecimento de voz pode utilizar modelos de ML para aprender e adaptar-se a diferentes sotaques e dialetos.

Como as organizações podem usar a AI e o ML?
As empresas podem aproveitar a IA e o ML para melhorar as operações e obter uma vantagem competitiva:
- Automação de tarefas. Os funcionários responsáveis por processos repetitivos são liberados e podem focar em trabalhos mais estratégicos. Os chatbots podem ser usados para responder às perguntas mais comuns dos clientes.
- Tomada de decisão. A AI e o ML analisam grandes quantidades de dados e geram informações que auxiliam na tomada de decisão. Por exemplo, uma empresa de logística pode usar o ML para analisar os dados de seus envios e identificar padrões que permitem otimizar as rotas de entrega.
- Personalização. Pode personalizar produtos, serviços e experiências de clientes Individuais. Portanto, com o ML, uma loja virtual pode recomendar produtos aos consumidores de acordo com seu histórico de compras.
- Redução de custos. A AI e o ML podem reduzir custos através da automação de tarefas, melhorando a eficiência e reduzindo erros. Com a previsão da demanda, as empresas ajustam os níveis de estoque e evitam ter artigos em excesso.
AI e ML na transformação digital
Apesar de suas diferenças, a AI e o ML compartilham um objetivo comum: criar sistemas inteligentes, através de dados e algoritmos, para automatizar tarefas complexas. A relação simbiótica entre essas tecnologias permite às organizações melhorar a eficiência operacional, prever comportamentos e otimizar processos em diferentes setores. Em um mundo cada vez mais digitalizado, a aplicação da AI e do ML pode proporcionar uma vantagem competitiva para prosperar no futuro.
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