Uma das maiores tendências tecnológicas capazes de alavancar o desenvolvimento das empresas, atualmente, é o Machine Learning. Em um mercado cada vez mais competitivo e modernizado, essa inovação é aproveitada por organizações de todos os ramos e segmentos para aprimorar diferentes aspectos de suas atividades.
Apesar desse recurso ser um dos mais promissores para os próximos anos, muitas organizações cometem o erro de não implementá-la. Para você entender mais sobre essa tecnologia, neste conteúdo, explicamos seu conceito, benefícios, como o Machine Learning é usado na prática e mais!
O que é Machine Learning e qual sua diferença para Inteligência Artificial?
Machine Learning (Aprendizado de Máquina, em português) consiste em sistemas capazes de analisar uma grande quantidade de dados para encontrar padrões e, a partir deles, fazer predições e solucionar problemas. Outra característica marcante da tecnologia é o fato de que ela se aprimora sozinha, o que significa que evolui sem a necessidade de intervenção humana.
Esse tipo de tecnologia se trata de uma subcategoria de Inteligência Artificial (IA). Enquanto essa última analisa os dados para fornecer resultados analíticos com maior velocidade, o Machine Learning usa algoritmos para encontrar padrões, gerar mais insights e se aperfeiçoar automaticamente.
Na prática, há um banco de dados que é constantemente alimentado com determinados dados e analisado pelo Machine Learning. Por exemplo, a tecnologia pode analisar um banco de dados com informações sobre os clientes para encontrar padrões de compra.
Ainda, é importante saber que existem diferentes métodos de uso dos algoritmos:
- aprendizagem supervisionada: a tecnologia é abastecida de dados com resultados estabelecidos (rotulados). Assim, ela é treinada para encontrar padrões em novos dados;
- aprendizagem não supervisionada: o sistema recebe dados sem respostas prontas, devendo explorar as informações e encontrar padrões sem treinamento prévio;
- aprendizagem semi-supervisionada: o Machine Learning recebe poucos dados rotulados e um grande volume de dados não-rotulados;
- algoritmos de reforço: a máquina tenta solucionar um problema executando ações (tentativa e erro) e avalia recompensas.
Quais são os benefícios do Machine Learning?
Empresas que adotam o Machine Learning usufruem de benefícios que impactam positivamente a tomada de decisão e outros diferentes aspectos.
Aprendizado com dados
Machine Learning possibilita que uma organização se torne data driven, ou seja, fazer com que ela passe a tomar decisões com base em dados, em vez de suposições ou presunções. Com computadores de alta capacidade de processamento, a empresa consegue analisar informações complexas para prever mais cenários, identificar mais erros e oportunidades, entre outras situações.
Rapidez na tomada de decisões
Plataformas que usam a tecnologia atualizam relatórios gerenciais em tempo real e fornecem amplas informações ao administrador de forma instantânea. Com isso, os gestores conseguirão encontrar mais oportunidades, tomar decisões mais vantajosas e contornar problemas mais rapidamente.
Adaptabilidade
Como a tecnologia está em aprimoramento contínuo, a organização também conseguirá prever mudanças mercadológicas no futuro, elaborar estratégicas mais adequadas e se adaptar às possíveis alterações.
Por exemplo, o sistema encontrará pequenas mudanças no padrão na forma de consumir do público e antecipar quais serão as tendências futuras, permitindo que a empresa faça um planejamento para se adaptar e garantir seu desenvolvimento, market share (fatia do mercado) e sobrevivência no futuro.
Eficiência
Computadores conseguem estudar um grande volume de dados com taxa de assertividade altíssima, em menos tempo e sem ocorrência de erros humanos. Além disso, o Machine Learning aprende a identificar os dados que são mais relevantes para cada análise, fazendo com essa operação seja feita de forma cada vez mais eficiente.
Aumento da produtividade
O Machine Learning pode fazer diferentes processos internos que são normalmente desempenhados por pessoas. Graças a essa automação, colaboradores, líderes e gestores que eram responsáveis por tais análises podem se concentrar em outras atividades, como atendimento ao cliente, elaboração de estratégia, gestão de projetos etc. Isso aumenta a produtividade de todo negócio sem precisar aumentar o quadro de funcionários, além de agregar mais valor a cada hora trabalhada pelos colaboradores.
Diminuição dos custos
São várias as formas com as quais o Machine Learning gera economia de custos ao negócio que a implementa. Veja alguma delas:
- automação de vários aspectos ligados ao compliance;
- queda na taxa de falhas humanas que geram prejuízos;
- antecipação de necessidade de manutenção preditiva;
- substituição de serviços prestados por fornecedores, por soluções mais práticas e que melhoram continuamente;
- automação de trabalhos manuais relacionados à análise, sendo necessário menos colaboradores para fazer as atividades.
Como a tecnologia é usada nos negócios?
Para você entender melhor como funciona essa tecnologia, nos tópicos seguintes, trouxemos exemplos de como ela é usada no campo prático:
- análise de desempenho: o Machine Learning analisa indicadores-chave de desempenho (KPIs) para encontrar padrões na performance de profissionais e suas tarefas. Os gestores podem encontrar gargalos e eliminá-los, além de alocar os colaboradores em projetos com maior potencial;
- detecção de fraudes: com base no histórico do comportamento dos clientes, a empresa consegue identificar atividades que não estejam dentro do padrão e que configurem possíveis fraudes;
- análise de sentimentos: a tecnologia pode estudar publicações sobre a empresa e seus produtos, para conhecer os feedbacks dos clientes e levar as informações as até os gestores;
- recomendação de produtos: e-commerces usam dados de compra e navegação dos usuários para recomendar produtos que possam interessá-los, maximizando as vendas.
Como se preparar para a implementação do Machine Learning?
Machine Learning envolve equipamentos e técnicas robustas, sendo importante que os gestores se preparem para implementá-lo dentro da organização.
Conheça as melhores práticas nos tópicos seguintes.
Conhecer os desafios
Primeiro, é crucial saber quais são os riscos e os desafios que o negócio enfrentará durante a implantação. São eles:
- rejeição à tecnologia pelos colaboradores; é necessário a implementação de uma cultura organizacional voltada à inovação;
- escassez de profissionais qualificados: conte com parceiros experientes e especializados em fornecer soluções Machine Learning;
- infraestrutura inadequada: confira junto ao fornecedor quais são os requisitos técnicos necessários para que o sistema funcione adequadamente.
Tenha sistemas integrados
O sistema Machine Learning deve se integrar às demais ferramentas de gestão usadas pela empresa, como o sistema de gestão integrado (ERP), sistema de gerenciamento do cliente (CRM), entre outros. Por isso, verifique a possibilidade de integração entre as tecnologias.
Use a base de dados adequada
A empresa deve usar uma boa base de dados e um sistema que o alimente constantemente, para que o Machine Learning identifique padrões e crie modelos. Também, é relevante que as informações sejam de qualidade, já que dados corrompidos ou desatualizados podem prejudicar o processo de análise.
Faça parcerias
Implementar o Machine Learning exige grande conhecimento em TI e engenharia da informação. Para garantir que o processo seja bem-sucedido, é necessário ter o suporte de uma consultoria com ampla experiência na área.
Empresas que não se adequarem às novidades tecnológicas, especialmente em relação ao Machine Learning, poderão perder sua fatia do mercado e se tornarem obsoletos no futuro. Cada vez mais organizações adotam essa inovação para aumentar sua eficiência, produtividade, adaptabilidade e tomar as melhores decisões, sendo crucial que você a implemente no seu negócio para manter a competitividade.
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