A Inteligência Artificial na Geolocalização está se tornando muito mais fundamental, mudando a maneira com analisamos e usamos dados espaciais. Essa fusão tem modernizado diversos setores com mais precisão em seus processos comerciais e de toma de decisões.
Mas o que torna essa combinação tão poderosa? Entender como a IA democratiza a Geolocalização nos ajuda a entender seu lado positivo, maximizando estratégias e melhorando a precisão das estratégias. Neste artigo, exploraremos o contexto atual da Inteligência Artificial na Geolocalização, examinaremos seus casos de uso e entenderemos os desafios que vêm com a evolução da tecnologia.
E, como qualquer grande avanço, a Inteligência Artificial teve suas raízes. Na próxima parte do nosso artigo, entenderemos o contexto em que essa tecnologia surgiu, para eventualmente se desenvolver no que conhecemos hoje.
O contexto histórico da Inteligência Artificial
A inteligência artificial emergiu como uma força transformadora em diversas esferas da sociedade, moldando a forma como interagimos com a tecnologia e compreendemos a complexidade do mundo ao nosso redor. Seu desenvolvimento ao longo das últimas décadas tem sido notável, com raízes profundas que remontam aos primórdios da computação.
A semente da IA foi plantada um pouco antes da década de 1950, em 1943 quando Walter Pitts e Waren McCulloch propuseram um novo modelo matemático que representava o funcionamento dos neurônios no cérebro. Poucos anos depois, em 1950, os pioneiros como Alan Turing e John McCarthy começaram a explorar a possibilidade de criar máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. O termo “Inteligência Artificial” foi criado por McCarthy em 1956, marcando o início de uma jornada revolucionária.
Foram diversas as etapas e nomes que contribuíram para que a Inteligência Artificial chegasse ao que conhecemos atualmente. Alan Turing e Arthur Samuel foram alguns dos principais cientistas a ajudarem no desenvolvimento de inteligências artificiais e de tecnologias de aprendizados de máquina.
Machine Learning: O que é e quais são as abordagens
No núcleo da IA moderna está o conceito de Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, um campo que permite aos sistemas aprenderem e melhorarem a partir da experiência. O Machine Learning, surgiu na década de 1950 e é uma subárea da Inteligência Artificial que foca em ensinar máquinas a tomarem decisões de forma autônoma, sem intervenção humana direta. Sua principal função é permitir que sistemas aprendam a partir de grandes volumes de dados, identifiquem padrões e façam previsões com base nesses aprendizados, aprimorando seu desempenho ao longo do tempo.
Diferente da IA, que abrange uma série de técnicas para simular a inteligência humana, o Machine Learning se concentra especificamente na criação de algoritmos que capacitam as máquinas a “aprender” com os dados, sem a necessidade de programação explícita para cada nova tarefa. Um exemplo disso pode ser visto em algoritmos usados para prever o desempenho de ações no mercado financeiro ou em e-commerces.
Dentro do ML, destacam-se três abordagens principais: supervised (supervisionado), unsupervised (não supervisionado) e semi-supervised (semi-supervisionado).
- Supervised Learning: Esta abordagem envolve treinar um modelo usando um conjunto de dados rotulados, onde o algoritmo aprende a mapear entradas para saídas com base em exemplos fornecidos. Um exemplo prático é a classificação de e-mails como spam ou não spam.
- Unsupervised Learning: Aqui, o modelo é alimentado com dados não rotulados e é desafiado a encontrar padrões ou estruturas por conta própria. Clustering é um exemplo, onde o algoritmo agrupa dados similares sem a necessidade de rótulos prévios.
- Semi-Supervised Learning: Esta abordagem combina elementos de ambas as anteriores, utilizando conjuntos de informações que contêm uma mistura de dados rotulados e não rotulados.
Quer saber mais sobre Machine Learning? Confira nosso texto sobre o tema.
Redes Neurais e suas aplicações
Como citado anteriormente, dentro da inteligência artificial temos também as neural networks, também conhecidas como redes neurais, fundamental para muitas aplicações de IA. Elas são modelos inspirados na estrutura do cérebro humano e consistem em camadas de nodos interconectados, cada um contribuindo para o processamento de informações. Essas redes são a espinha dorsal de muitos avanços recentes na IA, principalmente as de modelos de linguagem escalada, como o ChatGPT ou o novo MetaAI.
Large Languague Models (LLMs)
Os Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial baseados em redes neurais de grande escala que são treinados em vastas quantidades de texto para compreender e gerar linguagem humana de forma natural. A característica principal dos LLMs é a capacidade de aprender padrões complexos e sutilezas linguísticas, tornando-os especialmente úteis para tarefas que envolvem linguagem, como tradução, resumo de textos e interações em linguagem natural, esse tipo de tecnologia é o mais popular atualmente dentro do âmbito da Inteligência artificial e como citado anteriormente alguns de seus exemplos incluem o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, e o Meta AI, a nova IA do grupo Meta.
- ChatGPT: É amplamente utilizado em diversas aplicações de atendimento ao cliente e suporte, permitindo que as empresas ofereçam respostas personalizadas e em tempo real a seus usuários.
- Meta AI: Lançado oficialmente recentemente, foi projetado para trazer acessibilidade e eficiência no uso de IA em plataformas sociais, integrando a tecnologia em experiências interativas para usuários do ecossistema Meta, como o Facebook e o Instagram.
Agora que já conseguimos ter uma visão geral não somente da origem da IA mas também de todos os aspectos que nela estão englobados, como podemos aplicar a Inteligência Artificial na Geolocalização? Prossiga a leitura para entender mais sobre isso.
Exemplos de Aplicação da IA na Geolocalização
A integração de técnicas avançadas de Inteligência Artificial (IA) na resolução de problemas relacionados à geolocalização representa um marco significativo na maneira como entendemos e aplicamos informações espaciais. Não somente trás diversos benefícios como redução do trabalho para construir análises e aumento de capacidade de insights.
Essas inovações não apenas otimizam processos existentes, mas também desbloqueiam novas possibilidades, proporcionando benefícios tangíveis em diversos setores. E existem diversas formas como essa fusão entre os dados geoespaciais e a IA estão transformando positivamente a forma como abordamos previsões climáticas, classificação de imagens, dinâmicas urbanas e estratégias de negócios.
- Previsão de Eventos Climáticos: Sensores distribuídos geograficamente, como estações meteorológicas e satélites, fornecem dados que alimentam modelos preditivos, algoritmos de aprendizado de máquina, ao processar esses dados, podem antecipar mudanças climáticas, facilitando a evacuação preventiva em casos de desastres naturais.
- Classificação de Imagens: Sistemas de IA podem analisar automaticamente fotos e vídeos, identificando não apenas os elementos presentes, mas também onde foram capturados. Isso é especialmente valioso em setores como o de turismo, onde é possível categorizar automaticamente pontos turísticos, ou na segurança, onde a análise de imagens de câmeras de vigilância pode ser georreferenciada para uma resposta mais eficiente a incidentes.
- Compreensão das Dinâmicas Urbanas: É possível monitorar de fluxos de tráfego, padrões de uso do solo e até mesmo a movimentação de pessoas em áreas metropolitanas por meio da geolocalização. Essas informações são fundamentais para o planejamento urbano, permitindo que autoridades melhorem a infraestrutura, otimizem o transporte público e respondam às demandas específicas de diferentes regiões da cidade.
Insights de Negócios
O principal caso de uso da Inteligência Artificial na Geolocalização que o mundo corporativo utiliza é afim de obter insights estratégicos de negócios. Empresas estão aproveitando a geolocalização para obter insights valiosos sobre o comportamento do consumidor e a eficácia de estratégias de marketing. Por meio de análises geoespaciais, é possível entender onde os clientes estão concentrados, adaptar campanhas publicitárias para públicos específicos e até mesmo otimizar a localização de estabelecimentos comerciais. Isso não apenas melhora a eficiência operacional, mas também impulsiona a satisfação do cliente ao oferecer experiências mais personalizadas de lançamento de novos produtos, por exemplo, com estratégias de Go to Market.
Desafios no Uso da IA na Geolocalização
No entanto, o uso da IA na geolocalização também enfrenta desafios significativos que demandam atenção e inovações contínuas, segundo um conjunto de pesquisadores que são referência no tema. Estes desafios abrangem desde questões de viés geográfico até dificuldades em relação ao uso de escalas assertivas dentro da geolocalização, como por exemplo:
Viés Geográfico (Geo Bias)
O desafio do viés geográfico na geolocalização está intrinsecamente ligado à dependência dos dados utilizados para treinar os algoritmos. Uma grande parte dos dados disponíveis não inclui coordenadas exatas, mas apenas endereços, exigindo o uso de processos como o geocoding para estimar as coordenadas. Essa etapa de conversão do endereço para latitude e longitude pode introduzir imprecisões, dependendo da qualidade e precisão dos métodos utilizados. Por exemplo, o volume desigual de dados entre regiões geográficas distintas pode resultar em modelos enviesados, onde áreas melhor representadas acabam exercendo uma influência desproporcional. Conseguir superar esse desafio requer estratégias que promovam a diversidade e a representatividade dos dados, garantindo que as estimativas geocodificadas sejam ajustadas e precisas, dessa forma, a IA torna-se menos tendenciosa e oferece resultados mais equilibrados, independentemente das variações geográficas dos dados.
Desafios de Escala na Geolocalização
O desafio da escala na geolocalização destaca as dificuldades de lidar com dados que variam em nível de granularidade. Em muitos casos, certas informações estão disponíveis apenas em níveis amplos, como municipal ou estadual, enquanto outros dados detalhados existem apenas em escalas mais restritas, como bairros ou quadras. Esse descompasso pode dificultar a aplicação de modelos de IA, que podem ter sido treinados em uma determinada escala e, por isso, enfrentar desafios de generalização ao serem aplicados em contextos com diferentes níveis de precisão.
Por exemplo, um modelo que analisa dados a nível de município pode não capturar adequadamente as particularidades de um bairro específico, onde as condições sociais ou econômicas podem diferir consideravelmente do município como um todo. Para lidar com essa questão, é essencial adaptar os modelos e compreender as variáveis geográficas em jogo, desenvolvendo abordagens que permitam uma integração eficaz entre dados de escalas variadas.
Generalização
A dualidade entre generalização e heterogeneidade espacial representa um desafio fundamental na geolocalização. A IA precisa ser capaz de generalizar para ser agnóstica e aplicável a diferentes contextos geográficos. No entanto, ao mesmo tempo, é essencial manter um nível adequado de diferenciação para capturar a diversidade geográfica. A superação desse desafio envolve a busca por modelos que equilibrem a generalização eficiente com a capacidade de reconhecer e responder às nuances específicas de diferentes regiões geográficas.
Impacto da IA na Experiência do Usuário (User Experience)
A integração da Inteligência Artificial (IA) na geolocalização não apenas revolucionou a forma como compreendemos o espaço, mas também elevou a experiência do usuário nos permitindo com ela desencadear insights comerciais valiosos, tendo um impacto significativo no User Experience e tornando assim as interações mais intuitivas e personalizadas. Por exemplo, serviços baseados em localização podem oferecer recomendações personalizadas, guiando os usuários para destinos relevantes com base em suas preferências e comportamentos anteriores.
Além disso, a geolocalização aprimora a precisão na prestação de serviços, como navegação, publicidade localizada e até mesmo a adaptação de interfaces de aplicativos de acordo com o local do usuário. Essas melhorias não apenas facilitam a vida do usuário, mas também criam experiências mais fluidas e adaptáveis.
Como aplicar Inteligência Artificial na Geolocalização com a Datlo
O uso estratégico de dados na geolocalização oferece uma fonte rica de insights comerciais. Ao analisar padrões de comportamento em dados geoespaciais, as empresas podem compreender melhor o perfil do cliente, identificar oportunidades de mercado e ajustar suas estratégias de negócios.
Por exemplo, a análise de dados de tráfego em uma área específica pode orientar a decisão de localização para um novo ponto de venda. Da mesma forma, o monitoramento de padrões de movimentação de clientes pode otimizar campanhas de marketing e personalizar ofertas para públicos específicos em diferentes localidades, aumentando assim a presença de uma marca e consequentemente, seu Market Share. Essa aplicação estratégica de insights baseados em dados geolocalizados não apenas impulsiona a eficácia comercial, mas também oferece uma significativa vantagem competitiva.
Otimização e Democratização de Análises por IA
Em um cenário comercial cada vez mais dinâmico, a integração de uma plataforma de geomarketing impulsionada pela inteligência artificial emerge como um diferencial estratégico para as empresas. Ao utilizar algoritmos avançados, nossa plataforma pode oferecer insights comerciais valiosos, analisando dados geolocalizados para compreender padrões de comportamento do consumidor, otimizar campanhas de marketing e orientar decisões estratégicas de expansão, permitindo que médias e grandes empresas realizem estratégias de Gestão Territorial com eficácia, tudo isso de maneira mais democratizada, sem a necessidade de um conhecimento prévio em geolocalização.
Veja abaixo um trecho de um Webinar da Datlo que exemplifica a Inteligência Artificial na Geolocalização.
Análises Preditivas por IA
Outro ponto no qual a Inteligência Artificial na Geolocalização pode auxiliar médias e grandes empresas é por meio de uma metodologia desenvolvida pela Datlo: a Recomendação de Expansão por Município ou Setor Censitário. Essa abordagem considera diversos dados personalizados de acordo com a estratégia da empresa, incluindo dados sociodemográficos, indicadores comerciais como vínculos empregatícios e demanda de mercado, fluxo de vias, presença de concorrentes e outros fatores relevantes. A partir disso, nossa plataforma oferece uma análise preditiva que identifica os municípios ou setores censitários ideais para novos pontos de venda. Na prática, como mostrado na imagem abaixo, é possível visualizar essas recomendações em um mapa, onde as áreas em verde indicam alto potencial de expansão, enquanto as em vermelho sugerem menor viabilidade. Esse cruzamento de dados permite realizar, em poucos cliques, análises que poderiam levar semanas ou até meses, tudo graças ao poder do aprendizado de máquina.
Essas abordagens não apenas aprimoram a experiência do usuário, tornando-a mais personalizada e intuitiva, mas também fortalecem a posição competitiva das empresas, proporcionando uma compreensão mais profunda e orientada por dados do mercado local e global.
O Futuro do Geomarketing com Inteligência Artificial
O futuro do geomarketing impulsionado pela inteligência artificial promete não apenas transformar a forma como as empresas se conectam com seus clientes, mas também oferecer um arsenal poderoso de ferramentas analíticas para moldar estratégias comerciais de maneira mais eficaz e responsável.
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