Você faz uma busca na internet e, subitamente, em outro momento aparecem anúncios ligados à sua procura anterior. Embora inicialmente assustador, esse fato atesta a presença de um campo da inteligência artificial: a Machine Learning.
Imagine o impacto que isso pode ter no faturamento de uma empresa, por exemplo, se a cada pesquisa que fazemos nos é apresentado anúncios que concordem com a nossa intenção de busca.
Por esse, e outros motivos, as empresas têm buscado cada vez mais essa poderosa ferramenta para impulsionar os seus negócios. Afinal, em um mundo cada vez mais competitivo, mecanismos que geram diferenciais para as companhias são cada vez mais desejados.
Dessa forma, neste texto queremos apresentar para você o que é e o que pode ser feito com o Machine Learning. Continue a leitura para saber um pouco mais sobre o assunto.
Definindo o que é Machine Learning
Como dito anteriormente, Machine Learning é uma área da inteligência artificial. Enquanto o campo de estudo da inteligência artificial é mais amplo, procurando criar tecnologias que imitem as habilidades humanas de forma geral, em Machine Learning, a máquina é “ensinada” a aprender de acordo com padrões encontrados em grande volume de dados.
Aqui, o mais interessante é que o mecanismo pode alterar o seu comportamento de maneira autônoma, sem a necessidade de ser configurado novamente para a entrada de novas informações. Isso torna os processos mais rápidos e precisos, permitindo a predição de novas situações.
Cabe ressaltar que a programação no Machine Learning difere da programação usual. Aqui, a operação é desenvolvida com base nos dados que serão analisados e nas respostas esperadas desse processo. Dessa forma, o próprio sistema, ao final do procedimento, desenvolve as suas próprias operações.
Os dois principais grupos de algoritmos de aprendizado de máquina são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado:
- Aprendizado supervisionado: é fornecido um conjunto de dados classificado, ou seja, aos dados de origem, estão associadas as respostas esperadas. A partir destes dados, o computador conseguirá identificar padrões e criar suas próprias respostas. As novas respostas podem ser comparadas com os dados corretos fornecidos inicialmente, de forma a analisar a acuracidade das respostas e calibrar o modelo;
- Aprendizado não supervisionado: o conjunto de dados fornecido não é classificado e o computador precisará analisar estes dados e propor sua própria classificação, podendo descobrir relacionamentos ou estruturas desconhecidas.
Aplicações de Machine Learning
Por causa da sua flexibilidade para aprender com variadas informações, o Machine Learning oferece ampla capacidade de auxílio aos negócios. De fato, muitas empresas têm utilizado essa técnica devido aos seus amplos benefícios, dos quais falaremos a seguir.
Mas, antes de começar a descrever os benefícios, vale destacar que o aprendizado de máquina é bastante associado ao uso de Big Data. No entanto, embora os benefícios sejam maiores, as companhias não precisam do Big Data para utilizarem o Machine Learning.
Enfim, vamos agora às vantagens para os negócios. Afinal, cada vez mais líderes e gestores percebem o quanto essa tecnologia pode impactar seus empreendimentos, trazendo resultados positivos e agregando valor às empresas. Confira!
Compreender melhor os seus clientes
Cada vez mais a necessidade de personalizar o atendimento aos consumidores se torna uma exigência para os negócios. Prova disso é o novo olhar dado à gestão de clientes, por serem eles a fonte de receitas da empresa.
Por isso, é crucial entender o comportamento dos seus usuários para desenvolver estratégias de marketing que se adequem as suas reais necessidades, assegurando que possam ser conquistados e fidelizados.
Nesse sentido, dados de bens e serviços comprados e procurados servem de base para investigar padrões. Assim, formatos de e-mail, recomendações de produto etc, são personalizados de acordo com o perfil do cliente. Essa é uma estratégia que melhora a experiência do cliente.
Desenvolver assistentes pessoais e bots
No mesmo intuito de personalização se encontra a criação de assistentes pessoais virtuais e os bots. Além de serem muito úteis no dia a dia, tornam os processos mais rápidos e, consequentemente, mais produtivos.
No caso dos assistentes, o mecanismo usa as informações das interações anteriores do usuário para aperfeiçoar os processos. Dessa forma, a interação se torna cada vez mais personalizada de acordo com o uso.
Os bots, por sua vez, respondem a perguntas comuns e variadas por meio do processamento de linguagem natural. Assim, a qualidade das respostas é otimizada com o passar do tempo.
Melhorar a qualidade de produtos e serviços
Outro aspecto positivo do Machine Learning é a possibilidade de encontrar problemas em soluções oferecidas pelas empresas, otimizando a qualidade dos bens produzidos e serviços prestados.
De acordo com informações do usuário a respeito do que foi consumido, pode-se avaliar quais os aspectos precisam ser melhorados e como isso pode ser feito. Com constante aperfeiçoamento a empresa se mantém mais competitiva por causa da qualidade sempre assegurada.
Avaliar oportunidades de mercado
Padrões de consumo são informações de valor e que podem fazer com que a empresa avalie e encontre novas oportunidades de mercado. Para isso, o Machine Learning prevê ações futuras de acordo com as atitudes passadas da companhia.
Com isso, torna-se mais simples a elaboração de planos com maiores chances de êxito. Porque, nessa situação, ele será desenvolvido de acordo com dados mais confiáveis e precisos.
Otimizar os projetos da organização
No quesito projeto, mesmo que eles sempre tragam resultados positivos, sempre podem ser melhorados. Fica, no entanto, a pergunta: como mantê-los com desempenho sempre crescente? Afinal, mudam-se os projetos, alteram-se os fatores que os compõem.
Nesse sentido, visando eliminar problemas em projetos passados pode-se utilizar o aprendizado de máquina para detectar antigas falhas e corrigi-las. Além de encontrar as condições que melhorem o desempenho dos colaboradores durante a execução de projetos.
Identificar processos fraudulentos
Em estudo realizado pela PwC, metade das companhias brasileiras sofreram algum tipo de procedimento fraudulento, quase se igualando ao percentual de fraudes que ocorrem no mundo, valor que chega a 49%.
Números altos, não é mesmo? Então, como combater essas fontes de prejuízo? O Machine Learning é uma poderosa ferramenta de combate aos golpes.
A prática usa os dados e histórico dos clientes para identificar ações diferentes do perfil comportamental de colaboradores e clientes, diminuindo práticas de fraude que causam danos à companhia.
Rapidez e precisão do Machine Learning
Para produzir respostas mais precisas e confiáveis é necessário a avaliação de muitos dados. Porém, feito manualmente, o processo é lento, além da possibilidade de conter erros que olhos humanos não conseguem identificar.
Automatizar os processos torna tudo mais rápido. Nesse sentido, o aprendizado de máquina, devido a sua capacidade de se auto instruir, faz com que os resultados sejam mais rápidos e confiáveis.
Além disso, é próprio do processo melhorar o seu desempenho progressivamente — ao longo do tempo, após a análise de muitas informações. Tornando, assim, o Machine Learning um ótimo recurso para empresas que visam melhorar a sua performance.
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