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  • Subject area(s): Marketing
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  • Published on: 14th September 2019
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O presente trabalho é realizado na sequência do Curso de Pós-Graduação em E-Commerce do Instituto de Direito Privado com sede na Faculdade de Direito da Universidade de Lisboa e pretende analisar, com o maior rigor técnico-jurídico possível, a revolução da Inteligência Artificial e o seu impacto no mundo do comércio eletrónico, procurando saber e entender as variadas aplicações da sua tecnologia - em especial a aprendizagem automática - e a tremenda transformação que originou a nível social e, consequentemente, nas principais estruturas do Direito.

Introdução ao problema

O comércio eletrónico está em constante mudança. Desde que a Amazon abriu oficialmente a sua primeira livraria online em 1995 que as plataformas de comércio eletrónico estão cada vez maiores, melhores, mais sofisticadas e mais acessíveis para o consumidor, estando presentes em todo o tipo de dispositivos e de produtos. À medida que a indústria foi crescendo, uma estratégia de segmentação de clientes tornou-se no modo como as empresas se baseiam para atrair os seus clientes. Isto deve-se ao fato de que para se conseguir comunicar com um cliente de forma ideal primeiro é necessário saber os seus dados pessoais como a idade, gênero, demografia, etc.

Num mercado concorrido onde os clientes podem comprar de um concorrente simplesmente seguindo um endereço de internet, não surpreende que as grandes potências do mercado dependam da abundância de dados que os consumidores tornam disponível em cada etapa do processo de negócio para melhorar a experiência do cliente no geral e ficar à frente da concorrência.

É neste contexto que entra a revolução da inteligência artificial e para alguém que esteve perto de um computador recentemente, provavelmente já se apercebeu dela.

Porém, a inteligência artificial, a exploração de dados e outras técnicas avançadas baseadas na Internet representam uma ameaça à privacidade e à segurança da sociedade. O século XXI tornou-se na era do Big Data e da tecnologia sofisticada e as pessoas começaram a perder o controlo sobre os seus dados pessoais. O crescente poder da Inteligência Artificial ​​está a criar problemas entre a clareza e a privacidade que, consequentemente, está a dar origem à violação de dados e a questões de segurança.

Depois de exploradas e explicadas as aplicações da Inteligência Artificial e analisada a utilidade que elas têm para o comércio eletrónico e para o futuro da indústria, este é o tema central e de maior importância no presente trabalho: perceber como a privacidade está a ser afetada pela Inteligência Artificial e o que se está a fazer para eliminar este problema.

Contexto temático

Visão geral da indústria do E-commerce

O comércio eletrônico ( ou e-commerce) refere-se à compra e venda de bens ou serviços na Internet e à transferência de dinheiro e de dados para executar essas transações. O termo e-commerce é normalmente usado para se referir à venda de produtos físicos online, mas também pode descrever qualquer tipo de transação comercial que seja facilitada pela Internet.

Diferentemente do e-business, que engloba todos os aspectos da operação de um negócio online, o e-commerce refere-se especificamente à transação de bens e serviços.

Hoje em dia, a ideia de viver sem comércio eletrônico parece ser algo inalcançável, extremamente  complicado e um inconveniente para muitas pessoas. Porém, a história do comércio eletrônico é mais antiga do que normalmente se imagina. O conceito foi introduzido inicialmente há 40 anos na sua forma mais primitiva por Michael Aldrich em 1979 no Reino Unido mas, no entanto, foi com o lançamento da Amazon e do eBay em 1995 que o comercio eletrónico iniciou a sua revolução global.

Passados 40 anos do seu aparecimento, esta industria mudou completamente a forma como a sociedade vende produtos e serviços, e, até hoje, continua a crescer com novas tecnologias, inovações e milhares de empresas que entram no mercado online todos os anos. A conveniência, a segurança e a experiência no geral do consumidor de e-commerce melhoraram exponencialmente desde sua criação na década de 1970, sendo um dos métodos mais populares de investimento e de obtenção de lucro.

Segundo a Statista, um portal online de estatística e de pesquisa de mercado, as vendas de e-commerce em 2017 atingiram os 2,3 triliões de dólares americanos e devem crescer até aos 2,84 triliões de dólares até o final de 2018. Conclui-se que o mercado de e-commerce está a crescer crescer 20% por ano. Veja-se o gráfico apresentado infra, disponível no site da Statista.

Figura 1: Vendas da indústria do e-commerce a nível global de 2014 a 2021 (em dólares americanos)

    

     

O poder do e-commerce não deve ser subestimado, uma vez que continua a fazer parte do cotidiano da pessoa comum e a apresenta oportunidades de sucesso para pequenas, médias e grandes empresas e investidores online. E atualmente não é difícil ver o potencial das empresas de comércio eletrônico: de facto, é extraordinário que desde a sua primeira humilde venda de um livro em 1995, Jeff Bezos, o CEO da Amazon, é ao momento da escrita o homem mais rico do mundo e acumula uma fortuna de 152 mil milhões de dólares americanos.

O surgimento da Inteligência Artificial

“Inteligência Artificial ( ou IA) é a área da Ciência da computação orientada ao entendimento, construção e validação de sistemas inteligentes, isto é, que exibem, de alguma forma, características associadas ao que chamamos inteligência”.  Quer isto dizer, de forma resumida, que IA é a maneira de fazer com que as máquinas (sejam elas um computador, um robô controlado por um computador, ou um programa de computador (software)) tenham um pensamento semelhante ao da inteligência humana. Este resultado é atingido ao estudar a maneira como o cérebro humano pensa e como os humanos aprendem, decidem e trabalham quando confrontados com um problema, e depois utilizando esses resultados como uma base para o desenvolvimento de programas e de sistemas inteligentes.

Este conceito, que apareceu primeiramente em 1956 pelo cientista de computadores John McCarthy, considerado o pai da IA, é usado simplesmente para descrever a simulação da inteligência humana por computadores. Alguns exemplos da aplicação da inteligência humana nos computadores são: a perceção visual, o reconhecimento de voz, a tradução de idiomas, a condução autónoma de carros e a habilidade de competir em jogos de estratégia como o xadrez.

Dotar computadores com a nossa inteligência tem sido um sonho de especialistas de computação desde o surgimento da programação eletrónica. Embora o termo “Inteligência Artificial” não tenha sido adotado até ao final da década de 1950, esta ideia foi ​​introduzida por Alan Turing no famoso artigo, “Computing Machinery and Intelligence” em 1950.

Turing questionou-se se as máquinas podem pensar e propõe um teste para responder à sua questão, ainda hoje utilizado.

Nas décadas seguintes, o estudo da IA teve poucos avanços devido ás tecnologias limitadas da época. Foi no final da década de 1990 que o progresso da pesquisa em IA começou a acelerar, à medida que os especialistas se concentraram mais em subproblemas da IA ​​e na aplicação da IA ​​a problemas do mundo real, como, por exemplo, o reconhecimento de imagens e o diagnóstico médico. Um dos acontecimentos históricos desta época foi a vitória, em 1997, do computador Deep Blue, da IBM, sobre o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov e a vitória do computador de perguntas e respostas da IBM, Watson, no programa de TV “Jeopardy!”.

A atual onda de progresso e entusiasmo pela IA começou por volta de 2010, impulsionada por três fatores cumulativos: a disponibilidade de uma grande quantidade de dados; que, por sua vez, forneceram a matéria-prima para melhorar drasticamente as abordagens aos problemas da IA; que, por fim, recorreram às capacidades de computadores mais desenvolvidos e eficazes.

Alan Turing afirmou que ao virar do milénio estaríamos a falar de máquinas pensantes e não poderia estar mais correto.

Convergência da Inteligência Artificial no E-commerce

Poucas indústrias são tão competitivas como o e-commerce. As empresas não estão apenas a competir com outras lojas online e a confusão geral que é o mundo da Internet mas também têm de competir, obviamente, com os locais de lojas físicas. Além disso, muitas empresas estão sobrecarregadas com dados de clientes ​​com os quais fazem pouco ou nada e esta é uma incrível mina de ouro que pode ser usada para aumentar as vendas.

A Inteligência Artificial oferece novas maneiras de analisar um grande número de dados e ajuda as empresas a criarem uma melhor experiência com o cliente e a alcançarem um envolvimento mais  personalizado e pessoal. A convergência da IA no comércio eletrónico está a tentar resolver os problemas do mundo real que as empresas enfrentam diariamente e coloca a indústria à beira de uma transformação completa e absoluta, que mudará a forma como compramos e vendemos online.

Até agora, as técnicas de inteligência artificial tinham sido utilizadas ​​exclusivamente pelas grandes empresas globais devido ao seu preço não tão acessível. No entanto, o Gartner prevê que, até 2020, mais de 80% de todas as interações com clientes serão tratadas pela AI. E esta tecnologia, apesar de artificial, acrescenta um toque pessoal à forma como se faz comércio e melhora toda a experiência da compra e venda tanto para os compradores como para os vendedores.

A inteligência artificial (IA), que demonstrou o seu valor em áreas como finanças, ao prever subidas e descidas no mercado de ações a partir do final da década de 1980; no marketing direto e na saúde, ao ser usada para diagnosticar doenças de maneira tão precisa quanto a dos próprios médicos; está agora a causar impacto no comércio online.

Assim sendo, à medida que estas tecnologias de IA continuam a desenvolver-se, podem-se esperar duas tendências gerais:

Por um lado, o e-commerce irá tornar-se cada vez mais dominante e automatizado: as empresas conhecem melhor os seus clientes e usam esses dados para os aliciarem a finalizar a compra, ao apresentar ofertas mais relevantes e reduzir as barreiras para a compra.

Da mesma forma, as experiências com o comércio electrónico e tradicional tornar-se-ão mais naturais, envolventes e personalizadas, com produtos à medida, serviços e processos que transformam e melhoram a experiência do cliente.

O funcionamento da Inteligência Artificial

Aprendizagem automática

Hoje em dia não se pode falar de IA sem se falar de aprendizagem automática. Tecnicamente, a aprendizagem automática é um ramo da IA, mas tornou-se tão explorada, tão predominante e teve tanto sucesso, que por vezes os dois conceitos confundem-se.

Está virtualmente no dia a dia de todas as pessoas: é a aprendizagem automática que determina quais os resultados de uma busca no Google e quais os anúncios para cada utilizador; é a aprendizagem automática que que usa algoritmos para filtrar o spam no nosso e-mail; que faz as recomendações personalizadas de, por exemplo, a compra de livros na amazon.com ou de filmes na Netflix; que organiza o nosso feed nas redes sociais de acordo com o que é mais relevante para cada um de nós; e é a aprendizagem automática que corrige os nossos erros gramaticais nos nossos telemóveis e que traduz o idioma das páginas na internet para a que quisermos. Basicamente, sempre que utilizamos um computador, o mais provável é que estejamos em contato com aprendizagem automática.

A aprendizagem automática está a reconfigurar a sociedade em que vivemos, quer seja na ciência, na tecnologia, nos negócios, na política e até na guerra.

Características qualificativas

A aprendizagem automática (Machine Learning em inglês) é um subcampo da inteligência artificial que envolve a criação de algoritmos que podem aprender automaticamente a partir de dados.

Um algoritmo, por seu lado, é uma sequência de instruções que diz a um computador o que fazer.

Nas palavras fáceis de entender de Pedro Domingos, professor de Ciências da Computação na Universidade de Washington, “com a aprendizagem automática, os computadores escrevem os seus próprios programas, para que não tenhamos de ser nós a fazê-lo”.

Quer isto dizer que em vez de os programadores elaborarem extensos códigos e regras de software com instruções específicas para que a máquina possa realizar determinadas tarefas e conseguir resultados (e com isso limitar drasticamente o seu campo de atuação e resultados), na aprendizagem automática treina-se o algoritmo para que ele possa aprender por conta própria, e até mesmo alcançar resultados que os próprios programadores nunca imaginaram.

Trata-se de um processo estatístico que se inicia com uma extensa base de dados e termina com uma regra de procedimento que explique esses dados e que antecipe os dados futuros.

Utilizando uma analogia brilhante do professor Pedro Domingos: a aprendizagem automática é como a agricultura, na qual plantamos as sementes, certificamo-nos de que têm água e nutrientes suficientes e colhemos as plantas adultas. Ora, os algoritmos de aprendizagem são as sementes, os dados são o solo e os programas aprendidos são as plantas adultas. Diz o professor que “o perito em aprendizagem automática é como um agricultor, que semeia, irriga e fertiliza o solo e fica atento à saúde da colheita, mas que, fora isso, não interfere”.

A aprendizagem automática tornou-se numa das abordagens técnicas mais importantes - se não a mais importante - da IA e é a base dos avanços mais recentes no comércio eletrónico. Tem, de fato,  uma dimensão tão grande e tem tanto sucesso que é quase impossível para uma empresa que não utilize aprendizagem automática competir com uma que utilize.

Aprendizagem Profunda

A última fase da IA, a aprendizagem profunda (Deep Learning em inglês), é uma subcategoria da aprendizagem automática que se baseia em algoritmos inspirados no cérebro humano, chamados redes neurais artificiais, que aprendem com enormes quantidades de dados. Da mesma forma que aprendemos com a experiência, um algoritmo de aprendizagem profunda executa uma tarefa repetidamente e ajusta-a de modo a melhorar o resultado.

Foi atribuído este nome na origem da sua concepção porque as redes neurais têm várias camadas profundas que permitem a aprendizagem.

No seu funcionamento, utiliza-se um nível hierárquico de redes neurais artificiais. As redes neurais artificiais são construídas como o cérebro humano, com conjuntos de neurônios conectados como uma teia. Cada conjunto de neurônios artificiais combina valores de entrada (input) para produzir um valor de saída (output), que por sua vez é passado para os conjuntos de neurônios posteriores. Por exemplo, num programa de reconhecimento de imagem, um primeiro conjunto de neurônios combina os dados superficiais da imagem para reconhecer padrões simples; um segundo conjunto combina os resultados do primeiro conjunto para reconhecer padrões de padrões; um terceiro conjunto combina os resultados do segundo; e assim por diante.

Figura 2: Como funcionam

as redes neurais artificiais

A quantidade de dados que geramos todos os dias é impressionante - atualmente estimada em 2,6 quintiliões de bytes (ou seja, 10 elevado à potência de 18) - e, como os algoritmos de aprendizagem profunda exigem uma tonelada de dados para aprender, este aumento na criação de dados ao qual todos nós contribuímos permitiu que este campo crescesse exponencialmente nos últimos anos.  

A aprendizagem profunda permite que a IA resolva problemas complexos mesmo quando é confrontada com grandes quantidades de dados diversificados que não estão estruturados ou têm qualquer conexão uns com os outros. Deu aos computadores poderes extraordinários tal como a habilidade de reconhecer voz e palavras tão bem como uma pessoa - algo demasiado complicado para ser codificado à mão - e está a ser utilizada para resolver decisões importantes em todas as áreas de atividade humana.

Como a Inteligência Artificial está a revolucionar o E-commerce

A personalização da experiência do cliente há pouco falada é já algo que o consumidor está habituado e talvez nem se aperceba que as empresas fazem esforços para identificar a pessoa no momento certo para efetuar uma venda.

As aplicações mais populares de IA que são usadas pelas grandes empresas no e-commerce aparentam ser duas:

Sistemas de recomendação: As empresas analisam o comportamento do cliente nos seus websites e utilizam algoritmos para prever quais os produtos que vão causar mais impacto e atrair o tal cliente e fazem recomendações com base nos mesmos.

Assistentes virtuais (ou chatbots): Respondendo a questões pertinentes dos clientes em relação aos produtos, respondendo a comandos de voz para tarefas simples e fazem recomendações de produtos.

Sistemas de recomendação

Um dos melhores aspetos sobre compras físicas é a possibilidade de percorrer os corredores de produtos até encontrar algo que verdadeiramente seja de interesse, conversar com o vendedor ou simplesmente pedir uma segunda opinião ao amigo que está a acompanhar. O uso da inteligência artificial ​​no comércio eletrônico para recomendações personalizadas de produtos ajuda bastante a diminuir esta distância entre a loja física e um site na internet. De fato, o comércio eletrônico tem vindo a mostrar-se excelente para navegação, mas pode ser difícil fazer com que os clientes esqueçam as suas indecisões e realmente comprem algo. Na verdade, estima-se que mais de 70% dos carrinhos de compras online sejam abandonados antes que os clientes concluam as suas compras.

É neste contexto que se verificam as vantagens dos avanços tecnológicos da IA e da aprendizagem automática no e-commerce com níveis de personalização online de recomendações cada vez mais sofisticados que vão muito além de um simples guia de recomendação humano ou de um simples histórico de classificações e críticas de outros usuários.

Sistemas de recomendação modernos tal como o da Amazon.com que parece que recomenda sempre o livro perfeito, ou o da Netflix que recomenda filmes e séries que os utilizadores nunca ouviram falar e que se adequam perfeitamente com os seus gostos, ou o do Spotify que conhece tão bem o gosto musical dos seus ouvintes são exemplos de aplicação de algoritmos de aprendizagem automática e são indispensáveis para empresas com inventários vastos de produtos.

Aplicação e desempenho atual dos sistemas

A personalização não se limita a produtos semelhantes aos que já foram comprados. A IA está se a desenvolver o suficiente para antecipar as necessidades dos compradores: como os seus gostos evoluíram; como a sua idade afetará as compras à medida que envelhecem; quais são as tendências de mercado num específico local. Ao analisar dados de clientes de diferentes plataformas e dispositivos, os algoritmos de uma empresa conseguem identificar padrões de comportamento e de compra que podem ser utilizados ​​para prever o que seus clientes realmente desejam.

Pegando no exemplo da Netflix, a plataforma de visualização de vídeo não tem em consideração apenas quais os filmes que a pessoa viu, ou quais as classificações que deu aos mesmos - está também a analisar quais filmes foram vistos múltiplas vezes, retrocedidos, avançados para a frente, etc. Toda esta multiplicidade de comportamentos, quando correlacionados com milhões de outros utilizadores, ajudam a retirar as melhores recomendações possíveis.

Recentemente, a marca de roupa de exterior “The North Face” adotou a tecnologia de computação da IBM, o Watson, para determinar qual o melhor casaco para os seus clientes.

A aplicação primeiro faz um perfil psico-analítico baseado nos dados do comprador em menos de um segundo e de seguida faz perguntas sobre o quando, onde e para que objetivo o comprador vai usar o seu casaco. O Watson não só analisa centenas de produtos em tempo real baseado nas respostas que lhe foram dadas como também pesquisa informações adicionais como a meteorologia do específico local de modo a recomendar com uma precisão exata o que o comprador estava à procura.

Já o Facebook nunca conseguiria escrever regras específicas para determinar qual a probabilidade de um utilizador escolher certo anúncio. A aprendizagem automática ajuda a identificar padrões de comportamento e determina quais são os anúncios que têm maior probabilidade de serem relevantes para uma pessoa específica, cuidadosamente selecionada pelo algoritmo.

Pesquisa de Informação

A pesquisa de hoje é muito mais inteligente. Há uns anos atrás, ou se sabia exatamente o nome ou o título do que se queria procurar ou provavelmente não se encontraria o resultado desejado.

Veja-se a Google: o motor de busca serve biliões de resultados de pesquisa diárias e pode avaliar a utilidade e a relevância dos seus resultados de pesquisa com base na taxa de cliques das suas páginas, tempo de carregamento da página, tempo em página de um visitante específico e muitos outros fatores.

Um novo método de pesquisa que está a revolucionar o modo como fazemos pesquisa online é feito através de imagens. A ferramenta de pesquisa visual da rede social Pinterest permite ao utilizador usufruir de um serviço que é semelhante a um Shazam para objetos no mundo real: aponta-se apenas a câmera para o produto desejado e o algoritmo encontra-o online.

Segundo a Forbes, 80% das imagens nas redes sociais que incluem logos de marcas não contêm qualquer menção da mesma ou algum tipo de descrição referente a ela. Ou seja, este tipo de tecnologia tem uma grande utilidade visto que basta cortar na imagem o produto que estamos interessados e a IA faz o resto ao encontrar produtos semelhantes a esse.

Este sistema é baseado na ideia de que não sabemos sempre o que queremos pesquisar ou como descrever certa coisa e está a ser usado para eliminar os obstáculos que surgem com a perda de entusiasmo de um produto dificilmente alcançável.

Com tudo isto dito, verifica-se que o desejo de variadíssimas empresas de e-commerce é trazer para o espaço online o melhor da experiência num espaço offline, oferecendo aos consumidores, eficientemente, uma forma de descobrir produtos que eles estão ativamente à procura, com um foco elevado na personalização que só é possível aprendendo genuinamente os comportamentos das pessoas e fazendo previsões com quantidades absurdas de dados recolhidos pelas atividades dos utilizadores nos computadores, smartphones e tablets.

Assistentes virtuais - Chatbots

Um chatbot, por definição, é um programa de computador específico que está destinado para simular conversas com pessoas na internet. Estes assistentes virtuais foram criados com o propósito de trazer a experiência de uma loja física para o comércio online e nos dias de hoje as pessoas sem se aperceberem estão a ter regularmente conversas funcionais e pessoais com robôs.

Vejamos o assistente virtual da Apple, a Siri. Este chatbot, que se tornou numa das vozes mais ilustres da e-commerce, tem sido integrado com êxito no próprios produtos da Apple e também nos produtos de outros fabricantes. Designadamente, utilizando a Siri, os clientes podem requisitar um carro da Uber, encomendar uma pizza da Domino's, ou tocar música no Spotify.

Ainda mais promissor é a mais recente inovação de IA da Google (que investiu 500 milhões de dólares americanos na aquisição da DeepMind Technologies, uma empresa de IA que tem como objetivo “resolver a inteligência”), o Duplex. Trata-se de um assistente virtual que utiliza tecnologia de voz para ter conversas naturais com seres humanos. O Duplex consegue ligar para um cabeleireiro e fazer uma marcação ou reservar uma mesa num restaurante e até fazer decisões face a adversidades como “não temos mesa para essa hora”.

Pode-se assim dizer que estas tecnologias percorreram um grande caminho desde o teste de Turing, que foi designado para averiguar se um robô conseguia convencer uma pessoa de que estava a ter uma interação humana.

Esta tecnologia é possível através de algo chamado Processamento de Linguagem Natural (PLN) que é uma sub-área da IA focada em permitir que os computadores entendam e processem linguagens humanas, de maneira a aproximar os computadores de uma compreensão da linguagem em nível humano. Os computadores ainda não têm o mesmo entendimento intuitivo da linguagem natural que os humanos, ou posto simples as coisas: não conseguem ler entre linhas. No entanto, a aprendizagem automática permite às maquinas realizarem traduções de idiomas, entenderem semântica e desempenharem sumarização de texto, o que permite às pessoas comunicarem com os chatbots.

O CEO da Twiggle (empresa especializada em PLN e e-ecommerce), Amir Konigsberg prevê que num futuro próximo entre 5 a 6 anos, assistentes como a Siri vão estar implementados em todo o tipo de lojas numa ótica de assistir e principalmente guiar o cliente para onde ele quer chegar.

O uso de inteligência artificial através da aplicação de “chatbots” é uma maneira de conduzir a conversa na era do comércio de conversação. E, na verdade, é mais do que isso: os chatbots podem automatizar os processos de pedidos. Eles são uma maneira eficaz e de baixo custo de fornecer atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, e recolhem dados para acompanhar o seu comportamento.

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