Também conhecido como Aprendizado de Máquina, o Machine Learning é um método cujo propósito é ensinar computadores a tomarem decisões de forma autônoma, com base em dados, sem que o humano programe suas ações.

Atualmente, a tecnologia é amplamente utilizada no meio corporativo como recurso para otimizar processos, gerar melhorias — preenchendo lacunas —, reduzir o risco de falhas, aprimorar o desempenho do negócio, entre outras vantagens.

A partir do processo de coleta, filtragem e análise de dados, por exemplo, as informações à disposição da empresa representam oportunidades para antecipar possíveis mudanças e planos que, em tese, levariam tempo até que fossem colocados em prática.

Com o intuito de ajudá-lo a entender como a estratégia de Machine Learning se encaixa nos processos do seu negócio, elencamos, abaixo, 7 formas de uso presentes em empresas ao redor do globo.

1. Economia de energia elétrica

Não é novidade alguma que o consumo de energia elétrica implica altos custos para as empresas, sobretudo, com os constantes aumentos nas taxas. Com isso, ações relativas ao consumo inteligente nunca foram tão cruciais quanto atualmente.

O desafio, no entanto, é estabelecer as mudanças necessárias sem prejudicar o desempenho de nenhum setor da empresa. Quanto a isso, o Machine Learning se apresenta como excelente alternativa.

Em Data Centers, por exemplo, o Machine Learning faz o gerenciamento e a análise do consumo de energia, levando à sua otimização e à consequente redução nas contas — conforme podemos ver neste white paper (conteúdo avançado) de aplicação desenvolvida pelo Google.

2. Prevenção a fraudes

A evolução do Machine Learning como estratégia de prevenção contra fraudes é uma realidade. Seja para instituições financeiras, como bancos e FinTechs, seja para redes de varejo, a tecnologia se mostra capaz de identificar irregularidades em transações.

Em um e-commerce, por exemplo, devido ao grande volume de transações diárias, o sistema de Machine Learning faz o cruzamento dos dados para encontrar inconsistências e compará-los a fatores de riscos atuais, como o índice de fraudes em uma determinada região ou endereço.

Outra vantagem da tecnologia para a detecção de atividades suspeitas são as suas atualizações, as quais capacitam o computador para o acompanhamento das mudanças estratégicas dos criminosos.

3. Operações financeiras

As já mencionadas FinTechs são reconhecidas pela implementação de inovações tecnológicas que facilitam a vida do consumidor quanto ao acesso às informações financeiras — e a tendência é que as instituições tradicionais sigam o mesmo caminho.

Hoje, robôs desempenham o papel de agentes de investimento, apresentando aos traders (investidores) — inclusive os mais avançados — estratégias de aplicação e gerenciamento de riscos completamente baseadas em análise de dados, ajudando em tomadas de decisões mais inteligentes.

Além disso, os consultores robóticos conseguem gerir o portfólio de cada cliente, o que é essencial para a oferta de produtos adequados ao perfil de risco e aos seus objetivos.

4. Inteligência logística

O setor de logística usufrui bastante dos benefícios do Machine Learning, especialmente em processos de Supply Chain (cadeia de suprimentos), auxiliando na criação de modelos de planejamento e previsão de demanda.

A mais notável diferença do Machine Learning em comparação a tecnologias específicas é a análise de dados, pois, por não se limitar a relatórios internos, o computador conta com alto volume de informações relevantes à tomada de decisões, geralmente coletadas por meio do Big Data.

Essa inteligência é usada, também, para outros tipos de processos logísticos, como a seleção das melhores rotas, o controle de qualidade, a escolha da transportadora ou do operador logístico, os medidores integrados a dispositivos IoT (Internet of Things), entre outros.

5. Otimização de anúncios e recomendações

Campanhas de marketing também podem ser executadas com base em dados. Algumas empresas, como Netflix e Amazon Prime, usam o Machine Learning para disparar notificações com recomendações personalizadas aos seus usuários.

Em outro cenário bastante comum, um e-commerce encaminha mensagens de e-mail aos clientes baseando-se em “se você gosta do produto X, provavelmente curtirá esses outros”. Como podemos constatar, as ações são desenvolvidas a partir do histórico do cliente.

Todavia, o Machine Learning pode ser usado para vendas em muitos sentidos. Uma aplicação extremamente útil é a otimização de preços, ou seja, a atualização automática dos valores de acordo com as ofertas concorrentes — estratégia comumente adotada por companhias de linhas aéreas.

Na questão de marketing digital, vale destacar que o Machine Learning pode ser aplicado ao ranking de buscas, otimizando as pesquisas feitas pelo usuário — que encontrará anúncios de produtos nos quais tem grande interesse.

6. Suporte médico

Soluções robustas, como o Watson, da IBM, e o TwoXAR, desenvolvido pela startup de mesmo nome, são as mais conhecidas aplicações de Machine Learning na área da saúde e prestam auxílio tanto a médicos quanto a farmácias.

A primeira delas, Watson, auxilia nas decisões do médico para escolher o tratamento mais adequado aos problemas de cada paciente. A TwoXAR, por sua vez, baseando-se no cruzamento de dados (públicos e particulares), relaciona a doença com os medicamentos, identificando a solução adequada.

Em outros casos, o Machine Learning presta assistência em diagnósticos, ajudando médicos especialistas, como radiologistas, na identificação dos problemas em curto espaço de tempo.

7. Atendimento ao cliente

Os chatbots, como são conhecidos, são robôs que prestam atendimento on-line (e telefônico) ao cliente. Essa é uma das aplicações de Machine Learning mais utilizadas e é comumente vista em sites corporativos, lojas virtuais e instituições de ensino superior.

Por exemplo, independentemente do que o cliente procura, o chatbot fornecerá as opções de acordo com as informações passadas — até que, por fim, o consumidor seja redirecionado ao departamento correto.

As vantagens, sob a perspectiva do cliente, residem na agilidade e na adequada condução do atendimento, pois o robô responde de imediato, fornecendo as opções de maneira lógica. Para a empresa, o robô representa economia de custos, redução da quantidade de processos internos e aumento da satisfação do cliente.

No mais, considerando todas essas e outras formas de uso do Machine Learning disponíveis a empresas de vários segmentos, inegavelmente, a tecnologia vem subindo de posto, deixando de ser mera aliada para se tornar imprescindível em um futuro breve.

Para entender mais sobre o contexto histórico no qual o Machine Learning está inserido, recomendamos a leitura do nosso conteúdo sobre a terceira revolução industrial

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