O que é Machine Learning e como aplicar

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Já ouviu falar de Machine Learning ou Aprendizado de Maquina? Essa área da ciência da computação possibilita a automatização de resposta ao usuário a partir da Inteligência Artificial e do Big Data, duas inovações tecnológicas que já fazem parte da realidade de muitas empresas.

Talvez a expressão “Machine Learning” provoque em você a visualização de uma forma humanoide de robôs de lata, mas não é isso. O Aprendizado de Maquinas é uma tecnologia que permite a análise de dados e orienta computadores a se desenvolverem por conta própria, com um aprendizado automático de funções.

Isso mesmo, as máquinas usam algoritmos complexos para a tomada de decisão, a interpretação precisa de dados e a execução automática de tarefas. Uma verdadeira explosão de aprimoramento de desempenho e redução de custos para a organização.

Quer saber mais sobre o assunto? Neste post, vamos explicar como funciona essa tecnologia e quais benefícios ela traz para a sua empresa. Confira!

Machine Learning na prática

O Machine Learning funciona por meio de algoritmos — sequência de ações precisas que resolve tarefas automaticamente, que acionam comandos diferentes para receber dados e determina as combinações possiveis entre eles. Os sistemas são alimentados com muitas informações, e organiza-los em categorias de perguntas e respostas permite ensinar as amquinas a trabalharem como humanos na solução de problemas.

A exigência para o processamento de dados é grande, e é por isso que a tecnologia alcança seu pleno potencial com o Big Data e grandes volumes de armazenamento de dados. Esses algoritmos promovem uma varredura completa para identificar padrões e chegar a previsões inimagináveis.

Você sabia que produzimos 2,5 quintilhões de dados por dia? Imagine ampliar isso numa perspectiva de 7,5 bilhões de habitantes no planeta terra. Assustador, não é mesmo?

Um exemplo prático de como já utilizamos o Machine Learning é o recurso Google Maps. A aplicação mostra o caminho mais rápido baseado na localização atual, bem como indica eventos próximos e sugestões de bares e restaurantes de acordo com as preferências do usuário.

Além disso, a tecnologia se ramifica em diferentes formatos, os chamados algoritmos de aprendizado de personalização para diferentes soluções. Confira alguns tipos:

  • aprendizado supervisionado: o sistema recebe o conjunto prévio de dados que tem a resposta correta, ou seja, a máquina apresenta apenas os resultados a partir das variáveis;
  • aprendizado não supervisionado: não há resultado ou resposta específica, ocorre o cruzamento de dados para chegar à solução;
  • aprendizado semi-supervisionado: combinação entre os dois tipos anteriores;
  • aprendizado por reforço: não tem nenhum conjunto prévio de dados, funciona como se a tecnologia fosse solta em um local desconhecido, no qual precisa realizar testes e se adaptar.

Dessa forma, o Machine Learning tem um amplo universo de atuação. Suas aplicações vão desde as sugestões de pesquisa na internet até a identificação de estrelas na NASA.

Benefícios do Machine Learning

Na prática, o Machine Learning provoca importantes mudanças que geram repercussão considerável nos processos de trabalho. Os impactos positivos para sua empresa são inúmeros. Confira alguns dos principais!

Redução de custos

A tecnologia reduz custos para a empresa, pois os robôs não precisam de férias, benefícios e demais encargos trabalhistas. O processo manual, exaustivo e repetitivo realizado por um funcionário é substituído, o que direciona os esforços humanos para ações mais estratégicas.

Ao ser analisado o retorno sobre o investimento (ROI) para sua implementação, os números disparam de maneira positiva. O seu negócio passa a gerar mais economia, graças à eficiência e personalização das operações.

Trabalho sistemático

As tarefas repetitivas e exaustivas estão mais suscetíveis a acidentes e falhas humanas. As várias horas de trabalho acabam cansando a mente humana, e manter a concentração é um desafio.

Com o Machine Learning, podemos capturar a execução de atividades repetidas por horas sem fim, sistematicamente, em silêncio e independentemente do nível de complexidade. A adoção desta tecnologia permite que produtividade da organização aumente, e os esforços podem ser direcionados para processos que as máquinas ainda não realizam, por exemplo, o planejamento estratégico.

Análise avançada

Mensurar dados é uma etapa fundamental do planejamento estratégico, e todas as empresas dependem dessa análise para otimizar a produção e o operacional. Com a tecnologia, esses dados são colhidos em um esquema padronizado que facilita a visualização.

Além da proteção e segurança, os dados ficam livres de erros, o que possibilita uma análise apurada dos processos, dando potência máxima ao planejamento e organização. As palavras-chaves aqui são investigação e estruturação em massa.

Informação em tempo real

Como mencionamos, os dados fazem parte de todas as empresas modernas. As informações são produzidas e armazenadas a todo instante e definem a velocidade do time de vendas, o conhecimento do cliente, o avanço das negociações e a diferenciação do serviço.

As informações geradas pelo Machine Learning são consistentes e em tempo real, para uma visualização ampla, orientada e segura.

Controle sobre as atualizações

Sem dúvidas, a atualização de aplicativos, dispositivos e equipamentos da empresa pode atrapalhar a vida do gestor. É inevitável não gastar tempo pensando em quando será necessário atualizar os sistemas e as operações.

O aprendizado de máquina (Machine Learning) fornece todas as informações de maneira segura, prática e de qualidade, sem a necessidade de um programador para realizar a função. Assim, o gestor fica com mais tempo disponível para executar outras tarefas.

Usos comuns do Machine Learning

Essa é uma das tendências mais modernas da tecnologia atual. Segundo o relatório da Gartner, o aprendizado de máquina está no topo da inovação, e a previsão é que até 2020 essa e outras tecnologias estarão presentes em quase todos os produtos e serviços de software. Confira alguns usos conhecidos:

  • criação de base de dados de comportamentos;
  • centrais de atendimento;
  • base de dados de perguntas e respostas;
  • recomendação de conteúdo;
  • tradução de textos;
  • coleta e análise de dados estatísticos;
  • organização e classificação de informações;
  • sistemas de vigilância;
  • sistemas de recomendação.

Imagine agora, uma automação capaz de calcular impostos automaticamente, recomendar promoções para colaboradores, avaliar concorrências em negociações de compras ou até mesmo prever o desempenho da equipe de vendas. Portanto, fica claro que nunca foi tão fácil aliar tecnologia e redução de custos para potencializar o negócio. É necessário aceitar e incluir essa e outras tecnologias em seu dia a dia. A grande questão é ficar ou não para trás diante da concorrência, por invista em tecnologia e promova dinamicidade, agilidade e eficiência!

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Este conteúdo foi escrito por
Adalberto Cunha
Adalberto Cunha
Adalberto Cunha é o CRO (Chief Revenue Officer) da Biti9. Formado pela FECAP e Universidade Mackenzie, acumulou diversas experiências em sua carreira, incluindo grandes empresas como Banco Safra, BCS e IBM (International Business Machines Corporation). Em 2010, fundou uma filial da Yogolove e, posteriormente, também trabalhou na Natura. Em 2015, co-fundou a Biti9 em parceria com Martin Luther Candido e Silva e, desde então, tem como missão ajudar empresas a reduzir erros e custos e a proporcionar mais agilidade no backoffice, implementando automações para realizar as atividades repetitivas de forma otimizada, utilizando tecnologias de RPA (Robotic Process Automation), OCR (Optical Character Recognition) e IA Generativa (Inteligência Artificial).

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