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O aprendizado de máquina (ML) será um benefício ou uma desgraça para a empresa, dependendo de com quem você conversar. Por um lado, trará uma ampla gama de novos recursos aos processos digitais - tudo, desde fluxos de trabalho automatizados até infraestrutura de autogerenciamento. Por outro, ele substituirá empregos e deixará as organizações sem poder para fazer correções quando as coisas derem errado.
A verdade provavelmente está entre esses dois extremos, mas para realmente entender o que ML pode e não pode fazer, é necessário dissipar alguns dos mitos que cresceram em torno da tecnologia. (Com tanto a oferecer, por que todo mundo não usa ML? Descubra em 4 obstáculos que impedem a adoção do aprendizado de máquina.)
Mito 1: aprendizado de máquina e inteligência artificial são a mesma coisa.
Embora seja verdade que ambos utilizam a mesma tecnologia fundamental, AI é um termo genérico que abrange uma ampla gama de disciplinas. De acordo com o Dr. Michael J. Garbade, CEO do Education Ecosystem, a IA abrange não apenas o ML, mas também redes neurais, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e uma série de outras tecnologias emergentes. O ML tem a distinção de poder alterar seu próprio código com base em experiências, mudanças em seu ambiente ou na introdução de novos objetivos - este é essencialmente o aspecto de "aprendizado" do aprendizado de máquina.
