É cada vez mais comum encontrar empresas que adotam o Business Intelligence (BI), ou inteligência de negócios, em suas operações. O conceito é baseado na utilização de tecnologias como inteligência artificial e machine learning, com o objetivo de obter dados mais entendíveis.
Estas, por sua vez, descomplicam análises que seriam complexas, trazendo agilidade, produtividade e diferencial competitivo. Não é à toa que as previsões como as da Newman e da Gartner apontam aumento e democratização crescentes no uso dessas tecnologias.
Afinal, elas não são mais assuntos de ficção científica ou uma realidade distante. Pelo contrário: convivemos diariamente com ambas quando recebemos recomendação de séries na Netflix, álbuns de músicas personalizados no Spotify, bem como no momento em que interagimos com a Siri, da Apple, ou com a Alexa, da Amazon.
Esses são apenas alguns exemplos de como a IA e o machine learning fazem parte da rotina atual, o que significa que não podem ser ignoradas por empresas que buscam atualização constante, otimização da tomada de decisão e da experiência de compra dos clientes. Confira nosso artigo e saiba mais sobre o assunto!
Afinal, o que é o machine learning?
Também conhecido como aprendizado de máquina em tradução literal, é uma forma de análise de dados que orienta os sistemas a aprenderem por conta própria, fazendo com que evoluam continuamente o seu desempenho diante das mais diversas situações.
Isso significa que, mais do que serem criados para executar determinadas funções, as aplicações usam algoritmos complexos para tomar decisões e interpretar dados, realizando tarefas de forma automatizada e sem a necessidade de intervenção humana.
Vale citar uma confusão comum entre inteligência artificial e machine learning: apesar de muitos pensarem que se trata da mesma coisa, na verdade, o aprendizado de máquina faz parte do campo da IA. Inclusive, essa é uma tecnologia que deve movimentar $59,8 bilhões em todo o mundo até 2025.
Como o machine learning funciona?
O principal pilar do machine learning são os dados. Ou seja, quanto mais informações forem inseridas nas aplicações, melhor será a sua performance. Por esse motivo, essa tecnologia atinge seu melhor potencial quando integrada a recursos como o big data, que realiza a coleta e o processamento de uma quantidade imensurável de informações.
Outra base importante do aprendizado de máquina são os algoritmos. De modo geral, tratam-se de uma sequência de ações ou comandos precisos que direciona os robôs para lidar com os dados recebidos. São utilizados para inúmeras funções e em organizações de todos os setores. Veja alguns exemplos de utilização:
- cibersegurança: combate fraudes em sistemas de pagamentos, barrando ações de cibercriminosos;
- sistemas de recomendação: sugestão de produtos e ofertas com base no histórico de compras dos consumidores;
- marketing e vendas: personalização das ações de marketing e melhorias na experiência de compra em função do conhecimento aprofundado sobre os potenciais e atuais clientes;
- manutenção preditiva: análise de dados de sensores de internet das coisas (IoT) integrados às máquinas e equipamentos;
- serviços financeiros: insights sobre oportunidades de investimentos e outros serviços financeiros que podem ser oferecidos a clientes de instituições bancárias;
- bots de atendimento ao cliente: por meio do aprendizado de máquina, os assistentes virtuais vão se tornando mais inteligentes à medida que interagem com o público;
- logística: configuração de mapas de rotas;
- saúde: diagnósticos mais precisos e detecção de doenças.
Há inúmeros tipos de aplicações do machine learning na rotina das empresas, o que as beneficia sob diversos aspectos.
Quais os tipos de aprendizado de máquina?
No universo do machine learning, existem diferentes métodos e categorias de algoritmos, os quais são utilizados conforme as demandas de cada organização. Eles são divididos pelos tipos que você vai ver a seguir.
Aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado, os sistemas recebem um conjunto prévio de dados que já contém as respostas corretas. Isso significa problemas e soluções previamente definidas, sendo a única tarefa da aplicação apontar os resultados certos a partir das variáveis.
Por exemplo, uma utilização simples desse tipo de aprendizado de máquina é a busca de imagens do Google, na qual o algoritmo é treinado para localizar aquelas que foram pesquisadas e outras semelhantes. Nesse caso, os softwares não precisam de quantidades abundantes de dados de treinamento, já que são criados para resolver situações específicas.
Aprendizado não supervisionado
Nesse modelo, acontece justamente o contrário, ou seja, não existe um resultado esperado, ficando o próprio sistema responsável por rotular e classificar os dados em tempo real, sem intervenção humana.
Esse modelo tem menos a ver com a automação de decisões e previsões e mais com a identificação de padrões e relações entre dados, os quais certamente os seres humanos não conseguiriam captar.
A detecção de spam pelas plataformas de e-mails é uma das situações que se enquadram nesse tipo. Seria inviável, por exemplo, contratar colaboradores para analisar grandes volumes de e-mails e descobrir os recursos padrões que significam spam, bem como otimizar esse processo continuamente.
Aprendizado semi supervisionado
Como o nome sugere, o tipo semi supervisionado combina os tipos supervisionados e não supervisionados. Durante o treinamento, são utilizados conjuntos de dados menores que orientam a classificação e a extração de dados mais volumosos e não rotulados.
Aprendizado por reforço
Esse é o que mais difere dos outros tipos. Nesse caso, não existe nenhum conjunto prévio de dados. Para ficar mais claro, é como se um bot tivesse autonomia para explorar ambientes, coletar dados e se adaptar. O modelo é utilizado em áreas como as de games, robótica e programas financeiros.
Quais as vantagens de adotar o machine learning na minha empresa?
Depois de ler até aqui, provavelmente você está se perguntando de que forma sua empresa pode ser beneficiada com o uso do aprendizado de máquina. Pensando nisso, listamos as principais vantagens. Confira na sequência!
1. Entrada de dados ilimitada
Com o uso do machine learning, será processada uma capacidade infinita de dados das mais diversas fontes. Desse modo, é possível revisá-los constantemente e ajustar situações como o relacionamento com clientes, baseando-se em seu comportamento de compra.
2. Segmentação do público
Um dos processos mais estratégicos dentro de qualquer empresa é a segmentação do público para personalizar a experiência de compra e gerar fidelização. Por meio do aprendizado de máquina, padrões comportamentais são detectados por algoritmos, as organizações ganham eficiência no relacionamento com seus clientes e há melhores resultados nas ações de áreas como marketing.
3. Aumento da produtividade
A partir do momento em que um negócio passa a contar com recursos tecnológicos como o machine learning, sua produtividade aumenta. Isso porque o recurso substitui e automatiza vários processos internos que até pouco tempo só eram realizados por seres humanos. Alguns exemplos são a identificação mais ágil de problemas e falhas, análises de relatórios e respaldo concreto para as tomadas de decisões.
4. Redução de custos
Na mesma medida em que as empresas ganham em produtividade com o machine learning, elas reduzem custos. Há diversos motivos para essa afirmação, sendo o principal deles a minimização da necessidade de contratar mão de obra para a realização de diversas tarefas que são desenvolvidas pelos sistemas.
5. Personalização da comunicação
Imagine a sua empresa se comunicando de forma cada vez mais personalizada com o público, gerando satisfação, percepções positivas, vendas e lucratividade. Isso é possível com o auxílio do aprendizado de máquina, o qual traz insights importantes sobre a jornada de compra de cada cliente, seu histórico e passos futuros.
Assim como acontece com qualquer novo processo ou recurso adotado por uma organização, a implementação do machine learning traz alguns desafios a serem superados, como adaptar a cultura organizacional, engajar o time, implantar as ferramentas tecnológicas adequadas e escolher os parceiros certos.
Todavia, é fundamental resolver todos os obstáculos que se apresentem, já que a utilização de recursos como o aprendizado de máquina traz inteligência e diferencial de mercado, promovendo destaque em relação à concorrência e melhores resultados.
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