As plataformas de computação cognitiva se diferenciam pela capacidade de aprendizado. Algoritmos avançados de machine learning (ou aprendizado de máquina) permitem o entendimento de uma enorme variedade de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados, incluindo a linguagem humana natural, textos, imagens e vídeos.

Essa tecnologia pode ser utilizada em diferentes áreas do conhecimento, da saúde à educação, e em vários ambientes de negócios, para maximizar ganhos e diminuir os riscos em cenários de instabilidade, por exemplo. Conheça seis áreas que já foram impactadas por sistemas como o do Watson, da IBM, e estão se transformando.

Agricultura
Hoje, um dos maiores desafios globais é saciar a fome das cerca de 800 milhões de pessoas que sofrem de má nutrição no mundo. Uma em cada nove pessoas passa fome, segundo relatório da Organização das Nações Unidas, que aponta ainda a necessidade de um aumento de 70% na produção para garantir alimento para mais 2,3 bilhões de pessoas até 2050.

Um dos caminhos para ajudar a resolver o problema pode ser o de otimizar e ampliar a produtividade de plantações no mundo todo. Entra aí a possibilidade de uso da computação cognitiva.

Um time de desenvolvedores da IBM criou um aplicativo para smartphones que usa o potencial da computação cognitiva para solucionar problemas no campo. O Fertylizer baseia-se em informações de clima, tipo de solo e histórico da plantação para ajudar o agricultor a traçar um plano de fertilização, prevendo custos e possíveis lucros.

Os cálculos são feitos com a ferramenta de Tradeoff Analytics do Watson, que tem capacidade para cruzar diversos tipos de dados. Além disso, o app oferece acesso a um feed de notícias e a conteúdo relevante.

O Fertylizer está em período de testes, mas mostra o potencial dos sistemas de computação cognitiva para solucionar problemas na agricultura. Outras contribuições possíveis do Watson para a agricultura incluem previsão do clima (cerca de 90% das perdas no campo são devidas ao clima) e monitoramento de colheitas.

Saúde
Um levantamento da IBM indica que cerca de 80% dos dados médicos existentes no mundo não podem ser lidos por programas tradicionais de computador, por serem dados não estruturados.

Mas esse não é um problema para os sistemas de computação cognitiva, como o Watson, capazes de entender a linguagem natural humana, textos e imagens. Isso torna a computação cognitiva uma candidata ideal para ajudar os médicos a solucionar uma série de problemas no campo da medicina, como o combate ao câncer, por meio da análise de casos já resolvidos e sugestão de melhores tipos de tratamento, e os estudos sobre distúrbios do sono.

Nos Estados Unidos, a Associação Americana da Apneia do Sono conduz uma pesquisa, em parceria com o Watson, para encontrar elos entre a qualidade do sono e possíveis consequências para a saúde. O estudo, centrado em aparelhos mobile, busca estabelecer uma base de dados para ajudar a entender a importância do sono para a saúde geral das pessoas.

Finanças
As ferramentas de análise de dados de uma plataforma de computação cognitiva oferecem uma poderosa vantagem em áreas em que avaliações precisas são cruciais para o sucesso de um negócio.

O setor de finanças é um bom exemplo disso. Seja dentro de uma empresa ou em uma instituição financeira, como um banco, as ferramentas de visualização de dados ajudam a prever tendências, diminuir riscos e possibilitam investimentos mais garantidos.

Marketing
Com o uso da computação cognitiva, empresas podem substituir estratégias baseadas em práticas ultrapassadas de mercado por uma visão mais objetiva, composta a partir da análise de dados concretos. Um exemplo disso é o caso da Benco Dental, uma empresa americana do setor de insumos dentais fundada em 1930.

Com 1 500 funcionários e um catálogo de 100 000 produtos, a empresa acumulou ao longo de décadas inúmeras estratégias de marketing, como descontos por volume de venda. Mas, ao se voltar para a tecnologia, por meio de uma parceria com a IBM, a equipe de marketing da Benco Dental foi capaz de revisar sua estratégia, usando a capacidade de análise de dados do Watson.

“Passamos de uma estratégia baseada em nosso instinto e no que o resto da indústria faz para uma abordagem em que as decisões serão baseadas em dados objetivos, puros e mensuráveis”, diz Mark Kolanowski, gerente de análise de marketing da Benco Dental. Companhias de vários setores começam a seguir na mesma linha de trocar o feeling pelo conhecimento em suas áreas de marketing.

Recursos humanos
Atrair e reter talentos é um dos principais desafios de uma grande companhia. E o departamento de recursos humanos precisa lidar com essa tarefa todos os dias. Mas quais fatores determinam se um funcionário talentoso continuará ou não nos quadros da empresa?

Um sistema de computação cognitiva pode ajudar no processo de retenção, com ferramentas de análise de dados que conseguem extrair sentido de grandes volumes de informação. É possível, por exemplo, com base em registros de colaboradores acumulados ao longo dos anos, determinar as causas que têm ocasionado a perda de talentos.

Será a necessidade de trabalhar horas extras? Ou a impossibilidade de crescer?  O sistema consegue criar uma nuvem de tags e dados que revela alguns desses motivos e os correlaciona a outras estatísticas, como faixa etária e nível hierárquico.

Moda
A história do designer de moda australiano Jason Grech é exemplo de como os sistemas de computação cognitiva, como o Watson, podem ser utilizados numa área criativa, como a de moda, para acelerar e incrementar o processo de criação. Tradicionalmente, Grech e sua equipe se preparavam para uma nova coleção selecionando imagens de coleções anteriores, de texturas e de outros objetos de inspiração.

Pessoalmente, o designer costuma se inspirar na arquitetura. Mas esse processo todo costumava levar semanas, muitas vezes meses. Por meio de uma parceria com a IBM, a marca passou a utilizar o Watson para otimizar esse processo. O sistema utiliza sua capacidade de analisar dados não estruturados, como imagens e a linguagem natural, para vasculhar a web, especialmente sites como Instagram, Pinterest e Twitter, em busca de imagens que sirvam de inspiração para a equipe de designers.

Comentários também são analisados, para estabelecer previsões de futuras tendências de moda. A velocidade do processo criativo aumentou 600%. Caiu de 28 para quatro dias. “O Watson nos deu uma direção, nos ajudou a avaliar riscos e a manter a confiança na nossa coleção”, diz Grech.

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