Inteligência Artificial

Machine learning: entenda como aplicar na sua empresa!

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Empregar o tempo de maneira mais eficiente e delegar atividades repetitivas às máquinas é uma busca constante nos ambientes de trabalho. A boa notícia é que, cada vez mais, os sistemas operacionais adquirem autonomia para lidar com os entraves comuns ao dia a dia dos negócios.

Graças ao machine learning (“aprendizado de máquina”), profissionais podem se dedicar ao que fazem de melhor, sem desperdiçar seu potencial com tarefas operacionais. Mas essa é apenas uma de suas vantagens.

Para saber como esse importante conceito de tecnologia cognitiva funciona e de que maneiras pode ser aplicado na sua empresa, acompanhe o post!

O que é machine learning?

O conceito de machine learning, concomitantemente à inteligência artificial, está ajudando a revolucionar o mundo que conhecemos.

Trata-se de um método de aprendizado contínuo, por meio do qual as máquinas (robôs industriais, computadores domésticos, smartphones, entre outras) aperfeiçoam a si mesmas na execução das atividades para as quais foram programadas.

Funciona assim: algoritmos permitem que as máquinas aprendam, a partir de um histórico de dados, e prevejam possíveis resultados. O bacana é que, uma vez configurado, o processo se torna automático.

O machine learning capacita as máquinas para tomarem decisões baseadas em dados, prevendo um determinado resultado — sempre com base em parâmetros anteriores. Se as ações forem bem-sucedidas, o algoritmo as repete. Se não, faz as correções.

Quais técnicas de machine learning existem?

Existem duas técnicas principais de machine learning. A mais usada necessita do aprendizado supervisionado, ou seja, parte de informações predefinidas e toma decisões apenas quando surge algo inesperado. É empregada, por exemplo, em sistemas de segurança de cartões de crédito.

A outra técnica, menos comum, parte do aprendizado não supervisionado e atende às análises sem históricos de dados. Nesse caso, o algoritmo, em vez de apenas identificar uma solução, precisa descobrir o que está acontecendo. Funciona bem para ações de marketing, por exemplo.

Como o machine learning aparece no cotidiano?

O machine learning está por trás de aplicativos que acompanham a previsão do tempo e os padrões de movimentações sísmicas, avisando cidadãos em áreas de risco por meio do envio automático de mensagens, disparo de alarmes, entre outras medidas.

Na rotina diária, está presente em aplicativos como o Waze, que usa a tecnologia para oferecer rotas alternativas a partir de informações do trânsito (em tempo real), combinadas a padrões de itinerários dos próprios usuários.

Em casa, plataformas de streaming, como a Netflix e o Spotify, se baseiam em dados de comportamento dos clientes para sugerir conteúdos que os interessam. Empresas de e-commerce, por sua vez, usam o machine learning para sugerir produtos sob medida.

Exemplos não faltam. Do mercado financeiro à área da saúde, não há limites para a aplicabilidade do sistema. O bom é que, graças aos provedores de computação em nuvem, o machine learning se torna viável até para empresas de pequeno porte.

Como o machine learning afeta a mão de obra?

A autonomia na resolução de tarefas aliada ao aperfeiçoamento constante transforma as máquinas em “trabalhadores” mais eficientes no cumprimento das funções para as quais foram criadas.

Ao minimizar falhas, bem como variações na produtividade, características do comportamento humano, o machine learning coloca em xeque certas categorias profissionais. Ao mesmo tempo, abre um novo espectro de oportunidades de trabalho.

Além disso, quando o machine learning é aplicado na análise de produtividade, pode levar a trocas em posições de funcionários, de acordo com os perfis mais indicados para cuidar de determinados tipos de cliente.

O sistema também aponta aos gestores onde devem investir mais em treinamento e, posteriormente, permitem checar se o retorno vale a pena.

Como implantar um projeto de machine learning na empresa?

A construção, treinamento e, por fim, implantação dos modelos preditivos usados no aprendizado da máquina são feitos pelos cientistas de dados. A implantação de um projeto de machine learning é complexa e necessita da coleta, armazenagem e análise de dados, seguidas da criação de modelos, prototipagem etc.

Os dados de fontes diversas, entre elas a internet, são processados para alimentar um algoritmo de machine learning que treina um modelo por meio de um aprendizado off-line (baseados em dados históricos) ou online (constantemente atualizado).

Após ajustar os parâmetros do modelo (quantas vezes forem necessárias), este é validado e apresentado aos dados de teste. Nessa etapa, avalia-se o grau de precisão do modelo, comparando acertos e erros. Quando alcança o nível de previsibilidade desejado, o modelo é, enfim, implantado.

As soluções de machine learning têm usos diversos. Por exemplo, além de indicar as necessidades dos clientes, ajudam a melhorar o departamento de vendas, observando o status de desenvolvimento de produtos e serviços, bem como o desempenho dos colaboradores.

No setor de cobranças, por sua vez, o machine learning captura dados no histórico dos devedores para entender o melhor momento e maneira de abordá-los.

No departamento de marketing, as ações se tornam mais eficientes, pois falam diretamente com o público-alvo. Afinal, softwares treinados para reconhecer logos, produtos e até pessoas conseguem identifica-los em fotos, vídeos e programas de TV. Cruzando diversos dados e informações, ajudam a avaliar as características da audiência, beneficiando o trabalho do marketing.

Como usar o machine learning no atendimento ao consumidor?

Existem diversas maneiras de o machine learning melhorar o atendimento ao consumidor. No call center, por exemplo, ajuda-o a ir direto ao assunto, sem fazê-lo passar pelas etapas até que consiga direcionar seu problema.

Isso porque o conceito permite fazer uma previsão do motivo que levou o consumidor a contatar a empresa. Possibilita à máquina, inclusive, aprender com o ocorrido e antecipar o contato a outros clientes que possam vir a ter o mesmo problema.

Já nos chatbots (chats automatizados), é o machine learning que habilita a máquina a compreender as mensagens dos usuários. Assim, ela esclarece dúvidas e, se necessário, ainda presta os serviços relacionados à solução do problema, sem precisar envolver um colaborador humano.

Quais as vantagens do machine learning?

Um algoritmo com capacidade para aprender resolve diversos entraves do dia a dia das empresas. Em uma linha de produção, por exemplo, pode antecipar correções antes mesmo de os problemas aparecerem, avisando supervisores sobre alterações nos processos ou no produto final.

Também auxilia na prevenção de crimes digitais, pois percebe tentativas de fraudes. O software de machine learning consegue identificar discrepâncias em processos de pagamentos, tentativas de roubo de senhas e muito mais.

Extravasando o meio digital, o sistema pode sugerir mudanças na logística, por conta da identificação de um padrão de criminalidade em uma determinada região.

O machine learning ainda permite criar estratégias proativas de atendimento ao cliente, ao oferecer conteúdos, produtos e serviços ajustados a interesses específicos. Isso ajuda diretamente a melhorar as vendas.

Assim, entre as principais vantagens de utilizar o machine learning estão a automação, a redução de custos, a antecipação de ajustes e correções onde quer que sejam necessários (máquinas e/ou processos), o apoio às tomadas de decisões, etc.

Dessa forma, para aproveitar o imenso volume de dados online que não para de aumentar, o conceito se mostra essencial. Tanto que estão sendo desenvolvidos softwares para análises mais complexas, gerando resultados mais rápidos e precisos.

O machine learning permite às máquinas fazerem previsões e aprenderem com as experiências. Assim, podem prevenir erros, otimizar acertos e oferecer uma visão ampla dos recursos materiais e humanos disponíveis na empresa — o que torna as entregas mais eficientes. Por isso, a adoção de tecnologias no ambiente de trabalho é inevitável. Para se manter sempre atualizado sobre as novidades na área, fale com a gente!

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Carambola Tecnologia

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