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Machine Learning: a ferramenta que vai tornar seu negócio inteligente

Machine Learning: a ferramenta que vai tornar seu negócio inteligente

A análise de dados é um processo importante para toda empresa. A interpretação das informações de maneira inteligente é fundamental para a tomada das melhores decisões. Acertar nas escolhas significa aumentar as vendas. Por isso, você precisa saber mais sobre o Machine Learning.

As técnicas de aprendizagem de máquinas, derivadas da Inteligência Artificial, garantem um benefício valioso: os gestores podem conhecer melhor os públicos do negócio. E isso só é possível porque, por meio do Machine Learning, é como se as máquinas processassem informações como o cérebro humano. E quem não quer ter mais oportunidades de crescimento, não é mesmo?

Outra garantia muito importante é a segurança da informação. A utilização de softwares baseados no Machine Learning melhora os processos. Por isso, oferece maior eficiência de armazenamento e proteção contra falhas.

O Machine Learning só é capaz de oferecer todos esses benefícios porque é baseado em algoritmos matemáticos e estatísticos. A evolução da potência computacional e a utilização da nuvem possibilitaram sua aplicação no comércio e também nos negócios.

Para você entender todas as vantagens do Machine Learning, preparamos o post de hoje. Você vai como essa tendência global vai te ajudar a colocar o seu negócio à frente dos concorrentes.

7 benefícios do Machine Learning

Quando falamos em Machine Learning, é preciso considerar um novo modelo de negócio: mais moderno e competitivo. Saiba quais são as principais vantagens:

1) Previsão de demandas:

O controle do fluxo de produtos em seu negócio será mais preciso e evitará perdas ou excessos que acabem em prejuízos. Controle de orçamento e fluxo de atendimento contínuo de demandas é o que as técnicas baseadas na aprendizagem de máquinas possibilitam.

2) Controle de fraudes:

A detecção de fraudes  ou anomalias é outra vantagem. O Machine Learning consegue identificar possíveis falhas em tempo real. Isso economiza tempo e dinheiro das empresas em casos, por exemplo, de transações irregulares.Assim, proporciona maior segurança ao negócio.

3) Assertividade nas ofertas:

Mecanismos de busca e de recomendação, como aqueles utilizados pelo Google, são exemplos de como essas técnicas podem alavancar vendas. O aprendizado de máquinas interpreta os dados. Dessa forma consegue oferecer ao consumidor produtos e serviços de acordo com o que ele procura.

4) Padrões de tráfego:

Permite a utilização de dados históricos da empresa para obter previsões e, assim, tomar decisões acertadas para o negócio. Essas informações são importantes para que as equipes tenham noção completa da intensidade dos fluxos ao longo do ano, por exemplo, e ter um direcionamento correto e certeiro.  O Machine Learning permite que sejam feitas previsões de padrões de tráfego, o que torna o atendimento muito mais eficiente.

5) Atendimento habilitado:

A análise de dados permite ainda calcular quais os serviços os colaboradores realizam mais. A definição de um padrão permite que as demandas sejam atendidas pela equipe melhor preparada. Isto significa menos tempo e mais assertividade no serviço.

6) Atendimento avançado:

Os bots de atendimento ao cliente com linguagem natural também são resultado da aplicação da Inteligência Artificial que fazem do Machine Learning um diferencial. As respostas às demandas ficam cada vez mais eficientes e sem falhas. Maior satisfação do cliente significa retorno positivo ao negócio.

O atendimento diferenciado só é possível porque os bots evoluíram tanto que são capazes, por exemplo, de realizar o reconhecimento facial para definirem ações. A partir da análise de padrões da face, os softwares baseados no Machine Learning respondem com precisão e geram informações para o negócio.

O Machine Learning é base ainda para que o processamento de dados de IoT (Internet das Coisas) possa ser aplicado na indústria 4.0. É por meio do Aprendizado de Máquina que a conexão entre diversos dispositivos é possível de maneira estratégica para que a indústria convencional possa se alinhar ao que há de mais moderno na tecnologia digital.

7) Máquinas sempre atualizadas:

Já pensou em ter todas as informações necessárias sobre a necessidade de atualização dos equipamentos da sua empresa? O Machine Learning repassa essa informação ao gestor. Em muitos casos, não é necessária nem mesmo a intervenção humana para que os processos sejam realizados.

Por todas essas facilidades, o Machine Learning se consolida cada vez mais como uma tendência mundial. Previsão do Gartner, detalhada pelo Data Science Academy, afirma que até 2020, as tecnologias de Inteligência Artificial, incluindo a aprendizagem de máquina, “estarão presentes em quase todos os novos produtos e serviços de software”.

Fases do aprendizado

A base dos recursos baseados no aprendizado de máquinas, é o Big Data. Com ele, as máquinas são capazes de filtrar o que é relevante ou não para o negócio. É dessa forma que os gestores podem tomar as melhores decisões para que o retorno seja cada vez mais positivo para a empresa.

Para compreender o Machine Learning, é preciso aprofundar nos três tipos de aprendizado:

  1. Supervisionado: os algoritmos reconhecem o que você deseja a partir do que um programador “ensina” a ele. Se a intenção é que a máquina identifique automaticamente o que são imagens de flores, é preciso classificar os padrões de flores e aquelas que não são.
  2. Semi-supervisionado: combina os dois estágios, supervisionado e não-supervisionado. Neste sistema, a partir do exemplo das flores citado acima, a máquina seria capaz de criar “suposições” de quais imagens são flores ou não a partir dos padrões disponibilizados pelo programador.
  3. Não-supervisionado: o sistema é capaz de gerar informações com base no histórico de dados do negócio sem depender de auxílio de programadores e, assim, estabelecer padrões que influenciam nas tomadas de decisões dos gestores.

O Machine Learning pode revolucionar os processos em sua empresa. Para que você saiba como os negócios se beneficiam das técnicas, elencamos alguns cases de sucesso.

Machine Learning na prática

A Nike fechou uma parceria com uma importante empresa de tecnologia para que os praticantes de running pudessem acompanhar em tempo real informações de percurso e batimentos cardíacos, por exemplo. Ao fazer uma integração com as redes sociais, criou uma espécie de competição entre os corredores. Essa campanha resultou em maior geração de dados valiosos para a empresa.

A Danone conseguiu usar as técnicas de Machine Learning para cruzar dados de rota, tempo de entrega e prazo de validade para tornar a distribuição do iogurte Grego mais ágil, já que era uma necessidade do produto.

O Machine Learning faz a diferença também no setor público. O Ministério da Justiça brasileiro possui um banco de dados com mais de 1 bilhão de registros. Além de um poderoso supercomputador que processa informações de maneira extremamente rápida e identifica ações importantes como operações fraudulentas de lavagem de dinheiro.

Viu como o aprendizado de máquinas pode transformar os processos em sua empresa? Se você quer saber mais sobre o Big Data, clique aqui e saiba todos os detalhes no Microcitando, o blog da Microcity.

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