Autoaprendizagem das máquinas avança na publicidade

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Em 2017, a inteligência artificial foi o centro das atenções na indústria de publicidade programática. Mas estamos apenas no início da revolução, como analisa Rodrigo Lobato é country manager Brasil da RTB House, em artigo exclusivo para o ExchangeWire Brasil.

Olhando para o futuro, 2018 será o ano do desenvolvimento e do aprofundamento das tecnologias de inteligência artificial disponíveis. E esse é um fato particularmente importante para a indústria da publicidade digital e programática.

De um modo geral, o objetivo da inteligência artificial é tornar os computadores inteligentes, dando-lhes habilidades de pensamento e raciocínio semelhantes ou ainda melhores do que as do ser humano. Curiosamente, abordagens avançadas começaram a proliferar em 2017, como o deep learning – um método que imita o trabalho cognitivo do cérebro humano no processamento de dados e na criação de padrões de tomada de decisão. A tecnologia já se tornou imprescindível em muitas áreas, como saúde e automotiva, e do ponto de vista dos marketers, também teve um enorme impacto no setor publicitário.

Recentemente a RTB House analisou conjuntos de dados maciços para mostrar que uma abordagem baseada em inteligência artificial pode levar a uma taxa de conversão 35% melhor do que quando nos baseamos apenas nos instintos humanos. Mas os algoritmos de deep learning podem ir além, gerando resultados 29% melhores do que as tecnologias de IA tradicionais. Isso porque a metodologia possibilitou a obtenção de descrições ultraprecisas de usuários, além de informações mais ricas e facilmente interpretáveis ​​pela máquina sobre o potencial de compra dos consumidores. O resultado: anúncios profundamente segmentados e processos livres de interferência humana.

Mas após todo esse progresso, o que podemos esperar no campo da IA neste ano?

Máquinas que aprendem por si só

No ano passado, vimos a evolução do chamado “aprendizado supervisionado”, uma abordagem padrão onde o computador apende a partir de instruções humanas, levando em consideração padrões de exemplos, conjuntos de dados e respostas pré-existentes.

Em 2018, a inteligência artificial nos permitirá mergulhar em áreas mais sofisticadas, como a “transferência de aprendizagem”, que possibilita ao computador tomar decisões, tirar conclusões ou fazer analogias e deduções lógicas por si só. Essa é uma forma de deep learning onde a máquina aprende a tomar decisões usando o conhecimento adquirido a partir de muitas simulações, em vez de dados reais.

Uma segunda possível abordagem é a “aprendizagem reforçada”, cujo objetivo é fazer com que o computador tome as melhores decisões com base em comentários recebidos do meio ambiente e a partir de suas ações. Ambos os modelos tornam o processo de aprendizado da máquina muito mais fácil, rápido e barato.

E como isso vai impactar os anunciantes, na prática?

Basta pensarmos, por exemplo, nos complexos sistemas de leilão para compra de anúncios. Mesmo os especialistas muitas vezes têm problemas para determinar a taxa ideal de investimento que lhes permitirá atingir os resultados desejados com o menor custo. No entanto, ao contrário de um ser humano, a máquina pode funcionar 24 horas por dia em um ambiente de simulação e aprender muito mais rápido. Com isso, ela é capaz de otimizar os investimentos já num curto prazo.

Novos empregos e tarefas

Os algoritmos de deep learning aprendem da mesma maneira que as pessoas fazem, mas em uma velocidade extremamente maior, sendo ainda capazes de analisar quantidades inimagináveis ​​de dados. Eles também não ficam com sono e não cometem erros. De uma forma muito simples, a IA vai superar as pessoas em todas as áreas possíveis.

Mas isso significa que as máquinas também assumirão seus empregos? Não exatamente.

De acordo com o Fórum Econômico Mundial, 65% das crianças que entram na escola primária hoje acabarão em empregos que atualmente não existem. A taxa atual de desenvolvimento da IA permite que mais empresas busquem mais especialistas em TI, analistas de dados e programadores, por exemplo. No próximo ano provavelmente teremos um boom de novas ofertas de emprego para cargos como cientistas de dados.

As inovações de 2017 serão aprimoradas em 2018

O objetivo do deep learning é facilitar nossas vidas e tornar o nosso trabalho mais efetivo. Portanto, o uso da IA ​​não é mais uma tendência, mas sim uma necessidade para as empresas que desejam ser competitivas em um mercado global.

As empresas agora têm uma quantidade tão grande de dados para analisar que a capacidade de processamento se torna uma barreira. Isso afeta diretamente as decisões tomadas por seus funcionários e, consequentemente, os resultados financeiros. Por isso, os especialistas em coleta e análise de dados terão um papel cada vez mais importante. No campo da publicidade, a inteligência artificial será a chave para sugerir ofertas assertivas aos clientes, recomendar termos de busca para fornecedores e até para instruir os funcionários sobre o que dizer e fazer nos atendimentos em tempo real.

Também podemos presumir que muitas novas startups surgirão em breve, oferecendo soluções baseadas em algoritmos de autoaprendizagem, já que esta metodologia se espalhará. Definitivamente, nos próximos anos veremos o desenvolvimento de tecnologias que irão substituir os seres humanos em muitas tarefas difíceis, tornando as nossas vidas mais fáceis. Mas ainda há muito trabalho pela frente.