Graças à popularização de ferramentas que permitem a previsão do comportamento de consumidores, o mercado de tecnologia tem mudado rapidamente. Mesmo em meio a tantas novidades, o machine learning se destaca ao permitir que sistemas aprendam automaticamente a atuar em diferentes cenários, ampliando assim o nível de automação dentro do ambiente corporativo.
Para saber mais sobre essa revolução e descobrir como exatamente o machine learning impactará o ambiente de trabalho, confira nosso post de hoje!
O que é machine learning?
Machine learning (ou aprendizado de máquina) é uma tecnologia que permite a computadores aprenderem a executar tarefas e rotinas sem que necessariamente tenham sido programados para isso.
Em outras palavras, o aprendizado de máquina dá a um software a capacidade de reconhecer padrões, obter recursos de inteligência artificial e detectar automaticamente a melhor maneira de reagir a determinados fatores. Não há interferência humana no processo.
Os algoritmos de aprendizado de máquina trabalham combinando modelos estatísticos, ferramentas de análise de informações e a inserção de dados previamente filtrados. Com o conhecimento adquirido, o machine learning pode ser aplicado a vários cenários, como:
- reconhecimento de imagens;
- bloqueio de ameaças de rede;
- ranqueamento de resultados em páginas de busca;
- filtragem de e-mails com SPAM;
- veículos autônomos;
- reconhecimento óptico de caracteres.
Atualmente, o principal desafio enfrentado por quem trabalha com algoritmos de aprendizado de máquina é treinar os sistemas para reconhecer padrões. Em muitos casos, os dados disponíveis não são bons o bastante ou é necessário um grande número de informações para o código se tornar inteligente a ponto de substituir um humano.
Esse é o caso, por exemplo, dos algoritmos usados para treinar veículos a terem mais autonomia. Como o número de fatores que envolvem a direção de um automóvel é muito grande, as empresas do ramo ainda precisarão de alguns anos para entregar ao consumidor um carro capaz de se locomover de maneira autônoma para qualquer lugar.
Onde entram deep learning e inteligência artificial?
As tecnologias que tornam softwares mais inteligentes nunca foram tão populares quanto nos últimos anos. Graças ao poder do Big Data e à escalabilidade da computação na nuvem, pesquisadores conseguiram não só otimizar uma série de tendências como as tornaram acessíveis para o ambiente corporativo. Entre essas tendências estão a inteligência artificial, o deep learning e o aprendizado de máquina. Mas como se diferenciam?
Inteligência artificial
A inteligência artificial é um termo mais amplo, que se refere a uma série de métodos que permitem a computadores serem mais inteligentes e capazes de responder a situações a partir do que foram programados. Assim, máquinas conseguem executar tarefas de maneira autônoma, sem que um humano precise inserir comandos a cada mudança no ambiente.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina, por sua vez, pode ser definido como um conjunto de tecnologias integradas a softwares de inteligência artificial para que sistemas possam aprender novas rotinas automaticamente. Ao contrário de um algoritmo de inteligência artificial simples, como o de um robô em um jogo, o machine learning usa um grande número de informações para que o código se autoprograme, definindo novas formas de ação automaticamente.
Deep learning
Temos também o deep learning, uma técnica avançada do aprendizado de máquina. Usando redes neurais, o deep learning consegue atuar estabelecendo um número maior de conexões. Assim, seja para aprender novas ações ou compreender o ambiente a seu redor, o software tem um comportamento mais próximo do humano. O deep learning é, portanto, uma forma mais complexa de aprendizado de máquina.
Como o machine learning afeta seu negócio?
Os sistemas que usam técnicas de aprendizado de máquina apresentam um grande potencial para o mercado corporativo. Afinal, com soluções mais inteligentes, as empresas podem gerar mais vendas, otimizar sua cadeia operacional e reduzir custos com precisão.
Um negócio que trabalha com o desenvolvimento de softwares, por exemplo, pode incorporar o aprendizado de máquina para otimizar a experiência do usuário em suas aplicações. Aprendendo quais são as funções mais usadas por seus usuários, os sistemas podem destacar tais recursos automaticamente, ampliando sua produtividade.
No planejamento de rotinas de marketing, mais variáveis podem ser usadas para criar campanhas de sucesso. Cruzando informações sobre público-alvo, campanhas anteriores e metas do negócio, o analista consegue obter insights inovadores e alinhados com as principais tendências do mercado. Assim, o negócio pode gerar leads com um maior retorno sobre o investimento.
Isso também é válido para as estratégias de comunicação do empreendimento. Avaliando um grande número de posts sobre um produto ou sobre uma marca nas redes sociais, por exemplo, o negócio conseguirá identificar as necessidades e preferências do consumidor ou mesmo a recepção de um serviço com alta precisão.
Quais são as perspectivas de aplicação?
A curto e médio prazos, o aprendizado de máquina poderá causar grandes impactos na maneira como realizados negócios. O setor de atendimento, por exemplo, pode usar os chatbots para tornar as políticas de suporte ao usuário mais inteligentes e ágeis. Simulando uma linguagem natural, os chamados robôs inteligentes conseguirão atender a demandas de consumidores e, diante da sua capacidade de aprender automaticamente, conseguirão evoluir sozinhos, reduzindo custos para a empresa.
O que esperar do machine learning corporativo?
Nos próximos anos, o aprendizado de máquina continuará mudando a forma como companhias de vários setores fazem negócios. Pode apostar: essa tecnologia será responsável por criar ambientes de trabalho mais inteligentes, eficazes e integrados.
Os veículos autônomos, por exemplo, reduzirão os custos operacionais relacionados ao transporte de cargas. Assim, a entrega de produtos será feita com maior agilidade, sem desperdício de recursos. Além disso, a tendência é que o número de acidentes caia, uma vez que os softwares conseguirão avaliar um grande número de fatores com o veículo em funcionamento.
As aplicações de análise de mercado e a previsão de tendências continuarão cada vez mais eficazes. Ampliando o número de fatores usados para prever o comportamento do consumidor e criando um longo histórico de ações, o negócio pode se preparar melhor para atender às demandas do mercado. Consequentemente, a empresa se torna mais competitiva, independentemente do seu mercado de atuação.
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Colaborou com a produção deste post Karen Pires, gerente de Infraestrutura de TI da Vexia. Com mais de 20 anos de experiência na área, passou pela Camargo Corrêa e pela Bosch, atuando em cargos técnicos e gerenciais. Pós-graduada em Informática e Economia pela École Centrale de Lyon, na França, em Engenharia de Telecomunicações pela FAAP e graduada em Engenharia de Computação pela Unicamp, Karen participou, ao longo de sua carreira, de importantes projetos de transformação digital.
