Como combinar ciência do conhecimento e IA sem conhecimento de ambos (ideias e equipamentos profissionais)

Como profissional de marketing, você provavelmente já observou o valor dos dados na geração de escolhas e na elaboração de estratégias. Você provavelmente também está cansado de ficar atolado em coletar e relatar informações manualmente.

A ciência da informação é parte integrante do mundo do marketing na Internet, mas tempo é dinheiro, e o tempo que você dedica ao trabalho com grandes conjuntos de dados pode ser gasto em outras tarefas, como promoção de artigos.

Felizmente, a inteligência artificial pode se combinar com a ciência de dados de várias maneiras para tornar sua carreira como profissional de marketing mais fácil, sem negligenciar técnicas essenciais, como relatórios de informações.

Veremos o link sobre ciência de dados e IA e ferramentas que você pode usar como profissional de marketing, independentemente do seu nível de habilidade na avaliação de detalhes.

Variação entre Ciência do Conhecimento e Inteligência Sintética

Ciência detalhada é uma frase abrangente que descreve a análise, o gerenciamento e a interpretação de grandes quantidades de dados para gerar conclusões.

A inteligência sintética é uma disciplina em que um computador ou um robô realiza tarefas que geralmente exigem inteligência e discernimento humano.

Embora a ciência da informação e a inteligência sintética sejam campos únicos, geralmente são incorporadas para agilizar tarefas, melhorar a eficiência, resolver dificuldades ou melhorar a eficiência.

Por exemplo, a IA normalmente depende de pesquisadores de dados para pesquisar, limpar e alimentar informações para que a ferramenta possa estudar e melhorar. Dito isso, a ciência da informação é menos dependente da IA, uma vez que a ciência pode analisar e criar conjuntos de dados claros por conta própria.

No entanto, a IA pode extrair dados de factos de uma forma que não é alcançável com estratégias típicas da ciência do conhecimento. Este é especificamente o caso de tipos de dados ricos, como vídeos ou grandes volumes de dados.

Ilustrações de IA na Ciência da Informação

Abaixo estão alguns exemplos de IA no mundo da ciência da informação.

IA na elaboração de pesquisas

É frequente usar pesquisas para coletar conhecimento e informações sobre seus telespectadores e consumidores, e a IA normalmente é aproveitada para automatizar muitas áreas do procedimento de estudo.

As pesquisas de IA reduzem a necessidade de intervenção humana em trabalhos, como entrada de detalhes e investigação de relatórios de estudos.

Aproveitar a IA com a elaboração e execução de estudos permitirá que as organizações obtenham respostas rotineiramente de vários canais, como plataformas online e chatbots.

A partir daí, a IA pode categorizar os fatos com base em condições predeterminadas, analisar padrões e tendências e produzir um relatório com base em seus resultados com muito mais rapidez do que se feito manualmente.

IA na seleção de conhecimento

Uma maneira pela qual a IA geralmente funciona na seleção de detalhes é a raspagem de sites, que envolve a aplicação de bots ou scripts automatizados para extrair informações de sites. A IA permite que esses bots identifiquem padrões e insights de forma rápida e eficaz no conhecimento.

Por sua vez, as empresas podem tomar decisões baseadas em dados sobre seus produtos, serviços ou estratégias de marketing.

A seleção de dados de IA também pode ajudar a fornecer dados pessoais adicionais e individualizados em um site. A IA pode coletar informações sobre ações e preferências do consumidor para recomendar produtos ou artigos personalizados para cada cliente.

Experiências personalizadas aumentam a probabilidade de conversão e engajamento. Este método é comum e valioso para sites de comércio eletrônico.

Vários sites de comércio eletrônico usam IA para obter e avaliar dados sobre a conduta do cliente e usam esses dados para fornecer recomendações personalizadas de produtos ou serviços ou campanhas direcionadas.

Detalhes dos aplicativos que usam IA

Aqui estão algumas ferramentas de IA benéficas para coletar e examinar detalhes que você pode aproveitar em tarefas de longo prazo.

1. Quadro

Esta ferramenta de análise e visualização de dados permite que os usuários interajam com seus dados e é uma excelente plataforma se você tiver pouca ou nenhuma codificação ou experiência de análise de detalhes.

Com o Tableau, você pode criar e compartilhar experiências em plataformas de desktop e celulares.

O Tableau também oferece suporte a cálculos complexos, painéis e combinação de informações, que reúne dados de vários recursos em um único conjunto de dados útil.

2. Copiloto GitHub

GitHub Copilot é um assistente de programação que fornece estratégias de preenchimento automático para programadores. Os desenvolvedores podem usar o GitHub Copilot criando código ou usando prompts básicos de linguagem natural que informam ao Copilot o que desejam que ele faça.

O recurso de dados pode realizar muitas tarefas de codificação e é proficiente em muitas linguagens de codificação, como Python, Go e JavaScript. Mesmo melhorado, você nunca precisa saber codificar para usá-lo.

3. Ponto de bate-papo

ChatSpot é o bot de CRM conversacional da HubSpot que especialistas em receita, publicidade e indústria corporativa podem conectar ao HubSpot para aumentar a produtividade e agilizar procedimentos distintos – relatórios de dados.

Os profissionais podem usar instruções baseadas em chat para direcionar o ChatSpot para obter experiências, gerar novos segmentos e gerenciar clientes potenciais.

4. BI de energia elétrica da Microsoft

A plataforma de inteligência organizacional da Microsoft permite que os usuários digitem e visualizem dados para obter insights. Os usuários finais podem importar dados de praticamente qualquer recurso e criar painéis e relatórios instantaneamente.

Além disso, o Microsoft Power BI permite que os usuários criem seus próprios estilos de compreensão de equipamentos e usem outros recursos orientados por IA para revisar informações.

5. Akkio

Os equipamentos de análise e previsão empresarial da Akkio ajudam os usuários finais a examinar suas informações e prever resultados de oportunidades. A ferramenta é destinada a iniciantes e é especialmente útil para receitas, publicidade e marketing e exames preditivos.

Com o Akkio, você pode fazer upload do seu conjunto de dados e decidir sobre a variável que deseja prever, o que permite ao Akkio desenvolver uma comunidade neural em torno dessa variável.

Como escolher o equipamento adequado

Encontrar o instrumento de IA ideal para ajudá-lo a coletar, regular e avaliar conhecimento pode ser complicado, mas não é impossível. Você deve avaliar suas capacidades e preferências para encontrar o instrumento mais eficaz para seu próximo empreendimento de ciência de dados.

Pergunte qual aspecto do curso de ação do conhecimento você espera simplificar ou fazer melhorias. Quão proficiente você é em relatórios ou codificação? Qual é o seu grau de talento?

Por exemplo, se você conhece linguagens de programação como Python, desejará obter instrumentos que sejam compatíveis com essa linguagem. Se você já trabalha com ferramentas como Microsoft ou HubSpot, baixe aplicativos compatíveis ou integrados.

Você não precisa ser um cientista ou um programador habilidoso para usar IA em suas iniciativas de marketing ou informações de receita. Tudo o que você precisa são os aplicativos adequados que atendam às suas informações e necessidades.