Fale com um consultor Fale com consultor
Microcity

Machine Learning: o que é e qual a importância desta tecnologia nas empresas?

Machine Learning: o que é e qual a importância desta tecnologia nas empresas?

O machine learning é um campo da inteligência artificial que usa sistemas computacionais para realizar ações com o mínimo de interferência humana a partir da identificação padrões em dados, textos e estatísticas. Desta forma, a tecnologia garante mais agilidade e inteligência às atividades das empresas.

 

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.

Se antes esse tema parecia coisa de filmes de ficção científica, hoje o Machine Learning ou aprendizado de máquina é uma realidade e se torna cada vez mais indispensável para o funcionamento do seu negócio. As técnicas de aprendizagem de máquinas, derivadas da Inteligência Artificial, garantem um benefício valioso: os gestores podem conhecer melhor os públicos do negócio. 

O sistema da sua máquina pode utilizar algoritmos para aprender baseando-se em experiências com dados. Através de erros e acertos, ele vai melhorar o desempenho do trabalho, adquirir capacidade para resolver problemas de seus usuários e tomar decisões sem a necessidade de interferência humana.

O Machine Learning só é capaz de oferecer todos esses benefícios porque é baseado em algoritmos matemáticos e estatísticos. É como se as máquinas processassem informações como o cérebro humano. A evolução da potência computacional e a utilização da nuvem possibilitam sua aplicação no comércio e também nos negócios. 

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.

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

O que é Machine Learning?

Estamos na era do Big Data. Dados estruturados e não estruturados são gerados rapidamente. Essas informações, quando bem separadas e utilizadas, podem trazer inúmeros benefícios para a otimização do processo de trabalho, melhorias no atendimento ao cliente, inovação de produtos, fechamento de vendas e tomada de decisões.

É dever da equipe de TI filtrar o que é ou não relevante para o negócio da sua empresa. O problema é que fazer esse trabalho manualmente pode ser uma tarefa extremamente difícil. O Machine Learning aparece para criar modelos e melhorar esse processo. A solução será responsável por criar sistemas capazes de explorar, aprender com as informações e realizar tarefas sozinho.

A partir de padrões e previsões, o Machine Learning aprende a executar funções através de dados. A diferença dessa solução para o sistema comum é que ele não será programado para aquela atividade específica. Ele aprende e melhora através da experiência com o algoritmo.

Essa automatização analítica desempenha diversas funções da nossa atualidade, como reconhecimento de voz, anti-spam, carros que trafegam sem a necessidade de um motorista, filtragem de tags de redes sociais, reconhecimento de face, geladeiras inteligentes e outros.

Já sabe como as tendências de TI podem impactar sua gestão?

Quais os 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:

Rapidez na tomada de decisões

O Machine Learning funciona através de padrões. Ela reconhece comportamentos repetitivos e se baseia nisso para executar as suas tarefas. Por isso, quando você consegue “prever” o futuro após uma análise de dados bem elaborada, fica mais fácil tomar decisões.

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.

Personificação de serviço

O sistema observa a interação do usuário com a marca e, a partir disso, consegue perceber padrões e personalizar o seu produto. Dois bons exemplos são a plataforma de streaming da Netflix, que sugere categorias de filmes/ séries a partir do que você pesquisa, e também o YouTube, que utiliza a mesma técnica para sugerir vídeos.

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.

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.

Ao analisar o processo de transações financeiras, o sistema consegue identificar padrões e ações que são normais naquela atividade. Por isso, sempre que algo sair fora do comum, ele poderá apontar e prevenir uma possível fraude.  Assim, proporciona maior segurança ao negócio.

Empresas de cartão de crédito, por exemplo, monitoram onde o consumidor tem costume de comprar. Quando a compra é realizada em um lugar fora do hábito, muitas vezes ela não consegue ser efetuada porque o cartão bloqueia a ação.

Controle da exposição da marca

O Machine Learning oferece a oportunidade de vasculhar e acompanhar o quanto e em quais canais de comunicação a sua marca está vinculada. A partir disso você pode perceber se são informações positivas para a imagem da empresa e usar ao seu favor, ou se são negativas e você precisa tomar alguma decisão a respeito.

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.

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.

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.

Internet das coisas

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.

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”.

Como funciona o processo de machine learning?

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 diferentes tipos de aprendizado:

Supervisionado

Aproximadamente 70% da aplicação do modelo de inteligência artificial utiliza esse método. Nele, o sistema funciona a partir de um grupo de informações pré-definido para a máquina trabalhar.

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.

Os resultados já são esperados, já que os dados característicos dominantes permitem prever comportamentos. Esse método é muito utilizado para barrar e-mail spam e fraudes de bancos, por exemplo.

Dentro do aprendizado supervisionado, existem diversas categorias de aplicação. Uma delas é a de classificação, que permite ao sistema dar respostas como “sim” ou “não”. Também tem o sistema de regressão, que oferece autonomia para máquina responder questões como “quanto custa”.

Semi-supervisionado

Combina os dois estágios, supervisionado e não-supervisionado. Esse algoritmo não recebe nenhum dado rotulado. Pelo contrário, é o próprio sistema que vai descobrir as semelhanças entre as informações apresentadas e juntá-las para estabelecer padrões de funcionamento.

Nesse caso, a máquina vai trabalhar com o processo de clusterização, ou seja, agrupar dados parecidos. Por conta própria, ela planeja critérios para separar as informações de acordo com suas características.

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.

Não-supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado está entre os dois itens anteriores. Muitas vezes, somente os dados rotulados não são representativos o suficiente para a máquina obter um padrão de trabalho. Nesse método, a máquina aprende a partir de dados rotulados e não rotulados.

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.

Aprendizado por reforço

Essa abordagem permite que a máquina experimente ações e cometa acertos e erros, assim, ela vai aprender com recompensas e punições. Quanto mais experiências ela tiver com os dados, melhor será o seu desempenho.

Quais empresas utilizam machine learning?

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.

As empresas estão em busca de soluções para melhorar o desempenho do trabalho e ganhar vantagens competitivas. O Machine Learning é uma tendência e veio para facilitar essa jornada. Por isso, deve ser considerada na hora de planejar estratégias com a sua equipe de TI.

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 entenda melhor todo potencial desta tecnologia para sua empresa.

Assine nossa
newsletter

    Eu aceito receber mensagens e comunicações desta empresa
    Ao informar meus dados, eu concordo com a Política de Privacidade

    Ebook
    do mês

      Eu aceito receber mensagens e comunicações desta empresa
      Ao informar meus dados, eu concordo com a Política de Privacidade