Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) podem ajudar as empresas em seus processos de Transformação Digital, possibilitando alcançar novos patamares com o desenvolvimento de soluções pautadas nessas tecnologias.
Desde startups, até empresas tradicionais que desejam se manter competitivas no mercado, estão seguindo essa tendência.
Porém, como os termos interagem, inter-relacionam e, às vezes, até se confundem, buscaremos neste artigo esclarecer ambas as tecnologias e como elas podem acelerar o desenvolvimento do seu negócio.
Inteligência Artificial (IA)
O termo “Inteligência Artificial” (IA ou AI, de “artificial intelligence”) é um sistema tecnológico que permite simular uma inteligência similar a humana.
O objetivo é transpassar os comandos fixos da programação convencional, permitindo que tomadas de decisões sejam feitas de forma autônoma.
Todo esse processo é baseado em padrões de enormes bancos de dados.
Assim, a Inteligência Artificial também se relaciona a outro termo: o Big Data.
Praticamente todos os sistemas de IA são criados por meio do Machine Learning, usando grandes volumes de dados para criar e legitimar as lógicas de decisão.
Criar IA sem Machine Learning é possível, mas atualmente ele é o principal método utilizado na elaboração de sistemas a partir dessa tecnologia.
Machine Learning
Machine Learning (do português – Aprendizado de Máquina) é uma metodologia que utiliza automatização construtiva de modelos analíticos para analisar grandes volumes de dados.
Subcampo da Inteligência Artificial, seu emprego possibilita automação de processos, colocando em prática a ideia de que as máquinas (sistemas) podem aprender autonomamente, de forma parcial ou total.
A automação de processos é seu uso mais comum. Porém, ele também pode ser utilizado no contexto de analytics, em quatro tipos de soluções:
- Descritiva: a função é de apresentar dados para que a interpretação seja feita pelo ser humano. Exemplos: dashboards, BI’s e algoritmos de clusterização.
- Diagnóstica: explicar a ocorrência de um certo evento. Exemplo: investigar uma perda de clientes, permitindo atuar de forma corretiva e evitar novas perdas.
- Preditiva: prevê a taxa de sucesso de determinadas ações. Exemplo: recomendar produtos aos clientes baseado em seu perfil e histórico de vendas.
- Prescritiva: sugere, ou até mesmo toma sozinho, a melhor decisão. Exemplo: leilão do Google Ads, cujo algoritmo define o preço dos anúncios.
Machine Learning e IA acelerando negócios
Quando empregadas de maneira correta, ambas as metodologias podem auxiliar os negócios, promovendo a agilidade, otimização de processos, aumento de receita impulsionado pelo desenvolvimento ou aprimoramento de produtos e tomadas de decisão mais rápidas.
As tecnologias podem gerar insights e contribuir para a Transformação Digital das organizações.
Conheça algumas aplicações do Machine Learning para seu negócio:
1. Otimização
O Machine Learning pode ser utilizado para aumentar a eficiência em praticamente todos os setores de uma organização.
Através de modelos sofisticados focados no planejamento e previsões de demanda, é possível, por exemplo, reduzir a perda de vendas ou devolução de produtos.
2. Decisões mais inteligentes e mais rápidas
Com informações baseadas em dados, é possível acessar de forma rápida e inteligente detalhes mais relevantes e que correspondam às necessidades dos clientes.
Assim, as empresas tomam decisões mais assertivas, acelerando a resposta a oportunidades com resultados melhores e precisos.
3. Aprimoramento de produtos e experiências personalizadas
O emprego de Machine Learning permite o aprimoramento de produtos ou serviços já existentes, promovendo diferenciação e personalização.
Assim, é possível oferecer conteúdos com melhor direcionamento, que correspondam aos interesses específicos dos usuários, melhorando sua experiência final.
4. Criar novos produtos
Com base na coleta, análise e cruzamento de dados, é possível criar soluções e produtos que atendam a demandas específicas.
Dessa forma, Machine Learning contribui substancialmente no desenvolvimento de novos produtos, que contribui para as empresas se manterem relevantes e competitivas no mercado.
Exemplos de aplicações de Machine Learning no campo empresarial
São vários os setores que podem se beneficiar da aplicação de Machine Learning no processo de criação de soluções mais objetivas e que atendam às necessidades do mercado. Abaixo temos alguns exemplos:
Governo
Desde as áreas burocráticas até de segurança pública, as instituições governamentais podem utilizar o Machine Learning para analisar a infinidade de dados que têm à sua disposição.
Isso permite gerar insights, economizar recursos e aumentar a eficiência da máquina pública, prevendo e identificando possíveis fraudes.
Marketing e Vendas
Através da captura, análise e cruzamentos de dados é possível recomendar produtos e serviços aos clientes.
Isso permite personalizar a experiência do usuário, o que aumenta muito as chances de uma nova conversão.
Saúde
Com o advento dos novos dispositivos wearables e expansão do uso de IoT, a área de saúde é uma nova tendência para utilização do Machine Learning.
Os novos sensores permitem aos profissionais de saúde acompanhar dados dos pacientes em tempo real, e receber auxílio nos diagnósticos e tratamentos por meio da análise de dados, pela identificação de tendências do quadro clínico.
Serviços Financeiros
Machine Learning ajuda bancos, fintechs e outras instituições financeiras a identificar oportunidades de investimento e ajudar investidores através da geração de insights.
Prevenir fraudes, identificação de clientes com perfil de risco e cibersegurança são outros benefícios que a tecnologia traz para a área.
Transportes
Transportadoras, empresas de transporte público ou companhias aéreas podem se beneficiar do emprego de Machine Learning na identificação de padrões para elaborar as melhores rotas, prever problemas e atender às demandas.
Isso promove o aumento da eficiência na entrega dos serviços e, consequentemente, o aumento da rentabilidade.
Acelere seu negócio com soluções em Machine Learning / IA
Como vimos nesse artigo, há uma tendência crescente no emprego de soluções baseadas em Machine Learning, num movimento que a colocará como parte central nas estratégias de empresas e instituições de diferentes áreas.
Esta capacidade das máquinas aprenderem nos traz muitos benefícios, e convertem diretamente em maior competitividade, rentabilidade e melhores produtos/serviços.
Por isso, quanto antes as empresas se adaptarem a esta nova realidade e entrarem de uma vez no mundo dos dados estruturados, sua antecipação para as tendências futuras estarão garantidas.
Mas não se preocupe… Estamos aqui para te ajudar nesse processo de Transformação Digital.
Quer saber como realizar as mudanças necessárias para disponibilizar, implantar e aumentar a escala de Machine Learning do seu negócio? Entre em contato agora mesmo com um de nossos especialistas.
Caso tenha interesse em conhecer mais sobre nossos serviços e especialidades, visite o nosso site ou nossas redes sociais: Facebook, Instagram, Twitter, Linkedin e YouTube.
E, se for um profissional da área, veja as nossas vagas em aberto na página de carreiras e venha fazer parte da nossa equipe.
Não deixe também de comentar e continuar acompanhando o Blog da Accurate.
Autor
- Inovação faz parte do nosso DNA, nascemos com a missão da “busca constante de domínio de novas tecnologias de informação para fornecermos as soluções mais adequadas às necessidades do negócio dos nossos clientes”.
Artigos do mesmo autor
Análise10/04/2024Novas Redes Sociais: Monetizando Negócios na Era Digital
Análise22/03/2024Estratégias Integradas de Capacity Planning para Atender às Demandas dos Clientes
Análise22/03/2024Estratégias Avançadas de Capacity Planning para Empresas
Análise21/03/2024Por que o Capacity Planning é Vital para o Sucesso Empresarial?
