A transformação digital gerou um cenário de destaque ainda maior para o machine learning e outras tecnologias nos mais diversos setores do mercado. No entanto, é natural se deparar com algumas dúvidas ao planejar a implementação desse tipo de ferramenta. Afinal, como aplicar o machine learning no nicho específico da minha empresa?

Essa pergunta é recorrente e junto com ela costumam surgir outras. Estamos falando de inteligência artificial? Tem alguma diferença em relação ao deep learning? Quais são os benefícios que o conceito pode gerar? Como funciona o processo de implementação e uso do machine learning?

Neste post, tiramos essas e outras dúvidas que você pode ter sobre o assunto. Confira!

O que é machine learning?

O conceito de machine learning se refere ao processo de utilizar algoritmos coletar dados e permitir que um software seja capaz de fazer predições sobre algo. Em outras palavras, a tradução é bem precisa sobre o termo: trata-se de um aprendizado de máquina — ou seja, o software é capaz de aprender com os dados analisados e aprimorar seu funcionamento.

O machine learning é compreendido como uma aplicação específica da inteligência artificial. Seu objetivo é automatizar esse aprendizado, reconhecendo padrões e conhecimentos implícitos com mínima intervenção do ser humano. Entretanto, isso não significa que ele seja 100% autônomo — afinal, será preciso desenvolver o algoritmo e programar a máquina para executar as tarefas.

A vantagem é que o volume de dados processado é gigantesco, promovendo um aprendizado em velocidade inalcançável para a mente humana. Ainda assim, é comum que o termo machine learning seja confundido com o deep learning (aprendizagem profunda).

Na verdade, o deep learning é uma espécie de subárea da aplicação do machine learning. Ao longo de décadas, as Redes Neurais Artificiais (inspiradas no cérebro humano) foram alvo de muita especulação e estudos, mas só com a evolução tecnológica das últimas décadas que elas passaram a ter mais possibilidades de aplicação real.

Com estruturas que simulam a comunicação entre grupos de neurônios, o deep learning pode processar, por exemplo, milhões de imagens para identificar padrões e apontar a probabilidade de ser uma fotografia de um gato preto ou de uma placa de trânsito. O conceito tem aplicações variadas, principalmente em soluções de reconhecimento de voz, imagem etc.

Tendo isso em mente, qual é o impacto da implementação do machine learning em uma empresa?

Por que adotar o machine learning?

Em um mercado extremamente disputado, a inovação tecnológica se tornou uma necessidade para as empresas. Ela permite otimizar processos e transformar ideias disruptivas em ações práticas.

Nesse sentido, o machine learning representa um importante diferencial competitivo, pois abre espaço para uma série de inovações tecnológicas nos mais variados setores.

Com ele, é possível fugir do comportamento padrão e criar estratégias inovadoras para conquistar novos clientes, agregando valor ao produto com o uso de soluções inteligentes. Para isso, é preciso tirar proveito de um dos recursos mais valiosos que as organizações têm hoje em mãos: a informação.

O machine learning ajuda a dar significado ao grande volume de dados brutos disponíveis. Logo, a empresa passa a contar com informações relevantes para o desenvolvimento de novas soluções, novos produtos e até mesmo metodologias de trabalho.

Os benefícios vão desde a redução de custos operacionais até a inserção de uma cultura inovadora na empresa.

Onde e como aplicar o machine learning?

Uma das características mais importantes da nova geração de consumidores é que eles não se contentam apenas com produtos de qualidade. As empresas precisam ir além — o que significa oferecer bens e serviços personalizados, atender de forma humanizada, com preço justo, agilidade na entrega etc.

Em outras palavras, estamos falando de criar uma experiência única. Nesse sentido, o machine learning representa uma ferramenta extremamente poderosa, pois permite conhecer melhor o comportamento do cliente — consequentemente, suas necessidades, preferências, seus hábitos de compra etc. Mas como isso pode ser feito na prática?

Netflix e Google

A Netflix se destaca como uma das empresas que entenderam primeiro o potencial do machine learning — e isso foi crucial para o crescimento acelerado da companhia. O uso da tecnologia na plataforma de streaming de filmes é tão eficiente que especula-se que a própria Netflix não tenha total noção dos critérios utilizados pelo algoritmo.

Grosso modo, o machine learning da empresa cruza diversos dados de comportamento do usuário na plataforma para sugerir filmes e séries para o usuário — e os resultados mostram que dá muito certo. Porém, como destacamos anteriormente, o uso pode ser feito nos mais diversos setores do mercado.

O WAYMO, carro autônomo da Google, se tornou um projeto real em 2014. A partir daí, a empresa criou protótipos, fez testes em vias públicas, criou uma montadora e fundou uma aliança com outras desenvolvedoras desse tipo de veículo inteligente (como a Ford, Volvo e Uber).

O futuro do mercado automobilístico está cada vez mais ligado a essa tecnologia e a movimentação dessas empresas é mais do que uma evidência disso. A probabilidade de que elas estejam no topo desse mercado em ascensão é quase incontestável — em 2017, a Google realizou testes com clientes reais.

Outros setores

O agronegócio ocupa uma posição importante nos mercados brasileiro e mundial. Nele, o machine learning já vem dando importantes passos no auxílio ao desenvolvimento de máquinas inteligentes.

Veículos autônomos também estão se tornando realidade no setor, porém com atuação ainda mais complexa.

O machine learning ajuda a encontrar estratégias para sensores de posicionamento e de coleta de dados (umidade, fertilidade do solo etc.). Em paralelo, são feitas análises de imagens de satélite e de dados climáticos para ajustar os prazos e o método de colheita, melhorando o desempenho no processo como um todo.

O setor financeiro, por sua vez, tem aplicado o machine learning para enfrentar três de seus maiores desafios: a qualidade do atendimento ao cliente, a prevenção de fraudes e a eficiência operacional. Nesse caso, é preciso tanto desenvolver novas soluções como otimizar as já implementadas.

Em geral, a velocidade do atendimento vem crescendo — junto com a satisfação dos clientes —, relatórios detalhados ajudam a identificar fraudes e a automatização de novos processos gera uma performance mais rápida e eficiente.

São mudanças estruturais ou específicas com diversos benefícios. Além de alcançarem os objetivos específicos, essas empresas encontram no machine learning um meio para se reinventarem continuamente. Afinal, os dados levantados abrem espaço para perguntas como “será que podemos fazer isso de outra maneira e agregar mais valor ao produto?”.

Por isso, ao refletir sobre como aplicar o machine learning, é preciso enxergar isso como parte de uma cultura da inovação — algo que o mercado atual exige que tratemos como prioridade!

Se gostou do post, deixe seu comentário e conte-nos de que forma sua empresa busca inovar no setor em que atua!

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