Machine Learning: Funcionamento e Benefícios

O que é Machine Learning?

O Machine Learning é definido como a capacidade das máquinas de analisarem dados e aprender de forma autônoma a partir das interações com os usuários, sem que um programador interfira. 

Na prática, esse conceito consiste em um conjunto de algoritmos que se aperfeiçoa de acordo com o volume de arquivos que processa para um objetivo em específico. Isso significa que ele pode acelerar o desenvolvimento de modelos analíticos, criar novos modelos, aprender com as informações analisadas e possibilitar a criação de novos modelos.

Esse processo é possível a partir do uso da Inteligência Artificial (IA), que permite aos computadores aprender e tomar decisões baseadas na interpretação de dados. Assim, a IA é capaz de simular o raciocínio humano, coletar dados e convertê-los em informações relevantes, que são aplicadas em processos autônomos.

Como funciona?

O funcionamento do Machine Learning está estruturado na análise de dados. De forma direta, essa tecnologia faz uso das informações fornecidas pelos usuários de uma solução para desenvolver uma espécie de linha de aprendizado que, por sua vez, vai se tornando mais precisa à medida que o comportamento dessas pessoas é registrado.

 As informações sobre o comportamento do usuário são passadas sempre que há uma interação entre as duas partes, como quando se utiliza os serviços de uma plataforma. Na sequência, os algoritmos executam análises estatísticas dos dados coletados, produzindo respostas para os comportamentos detectados e previsões para as quais podem se antecipar.

Um exemplo disso são as assistentes virtuais utilizadas em sites de e-commerce, que podem aprender a linguagem natural dos usuários e reproduzi-la, além de utilizar as informações coletadas no chatbot para oferecer respostas cada vez mais completas para as dúvidas de seus consumidores.

Como foi a evolução do Machine Learning?

Inicialmente, o Aprendizado de Máquina surgiu como uma ramificação da IA, tendo como finalidade otimizar o desempenho de tarefas com base em experiências anteriores. Ao longo do tempo, esse conceito evoluiu para três tipos: supervisionado, não supervisionado e reforçado.

O supervisionado se dá por meio do uso de um banco de dados que é fornecido por um humano. Depois da realização de diversos testes, o computador compreende as semelhanças e discrepâncias entre os dados analisados.

Já o não supervisionado é o método que confia na máquina do início ao fim do processo de aprendizado, sendo ela a responsável por reconhecer, interpretar e iniciar ações sozinha, como a resolução de um problema.

O reforçado, por sua vez, aprende a partir da experiência, o que significa que é capaz de identificar eventuais erros, a fim de não os repetir, além de criar uma abordagem mais eficiente e precisa. 

Quais os benefícios do Machine Learning?

A ideia por trás do Machine Learning é melhorar a performance das empresas, utilizando os dados como um recurso estratégico para atingir essa meta. Acompanhe, a seguir, os principais benefícios associados a esse conceito.

 

Automação de processos

Os processos repetitivos demandam tempo dos colaboradores e diferentes ferramentas, como máquinas de IA. Quando se trabalha com algoritmos, você pode automatizar esses processos e torná-los muito mais ágeis, bem como assegurar entregar mais eficiência.

Essa automação não se caracteriza apenas como uma mecanização de processos, já que pode substituir habilidades únicas do raciocínio humano, podendo liberar a sua equipe para se dedicar mais aos processos estratégicos da empresa.

 

Adaptabilidade

A adaptação de processos é uma iniciativa imprescindível para contemplar as necessidades de seus clientes. Diante disso, o Machine Learning é um grande aliado, uma vez que pode totalmente se adaptar ao tamanho e objetivos da rotina de operações dos negócios.

Em se tratando dos chatbots, por exemplo, pode-se adaptá-los ao perfil de seus consumidores. Desse modo, eles passam a utilizar uma linguagem condizente com a do seu público consumidor, o que contribui para um atendimento personalizado. E, à medida que vai aprendendo, a máquina também oferece respostas mais assertivas, o que aumenta a satisfação do cliente ao interagir com a empresa para comprar ou solucionar problemas. 

 

Aumento da produtividade

A automação das tarefas proporcionada pelo Machine Learning reduz erros, poupa tempo e gera ganho de eficiência, o que reflete diretamente no aumento de produtividade dos seus times e da empresa como um todo. 

Empresas que dependem da análise de relatórios e solução de problemas de forma ágil aumentam a sua competitividade a partir do Aprendizado de Máquina, tendo em vista que a ciência da computação permite a análise de grandes volumes de dados em um curto período de tempo.

 

Melhores insights

As tecnologias de Machine Learning podem solucionar problemas já conhecidos e fazer análises de riscos ou de oportunidades, que ajudam o negócio a se antecipar a um cenário desfavorável ou criar melhorias, novos serviços e produtos, considerando as demandas observadas no comportamento dos consumidores.

Vale ressaltar, ainda, que as ferramentas podem ser utilizadas para finalidades específicas, como evidenciar cenários e possíveis soluções, assumindo um papel de consultoria na empresa, ou solucionar problemas automaticamente.

 

Rapidez na tomada de decisões

Atuar de forma estratégica em mercados dinâmicos e concorridos é uma questão de sobrevivência para as empresas. Os conhecimentos gerados pelo Aprendizado de Máquina servem de suporte para que você tome decisões embasadas em informações precisas e com o máximo de agilidade.

Os dados apresentados pelo Machine Learning contribuem para que gestores e colaboradores pensem em saídas mais inteligentes e construam planejamentos com mais chances de sucesso, já que essa tecnologia traz insights e projeções a partir de cenários reais.

Inclusive, como as máquinas são preparadas para fazer análises rápidas, mesmo em se tratando de milhões de dados, a sua empresa pode identificar padrões rapidamente, tendo a oportunidade de criar soluções inovadoras e sair na frente da concorrência.

 

Redução de custos

A possibilidade de identificar erros e solucioná-los rapidamente ou de se antecipar a eles traz impactos positivos nas finanças do negócio. Afinal, o retrabalho e desperdício de recursos são diminuídos, o que também resulta na redução de custos.

O Aprendizado de Máquina pode ser utilizado em diferentes processos de uma empresa, como na otimização da cotação de preços junto aos fornecedores, manutenção preventiva de equipamentos e aperfeiçoamento do fluxo de trabalho, questões que ajudam a organização a poupar dinheiro para que seja aplicado em outros projetos.

Como o Machine Learning está presente na Evolução Digital?

Se adequar à Transformação Digital se tornou obrigatório para as companhias que desejam se manter competitivas e seguirem crescendo no mercado. Nesse contexto, o Machine Learning faz parte da evolução digital dos negócios, permitindo que se pautem cada vez mais por dados, ou seja, atuem de modo mais estratégico.

Ao adotar esse conceito, as empresas entendem que não basta gerar dados — se você não souber o que fazer com eles, não servirão para nada. Com o Aprendizado de Máquina, os dados ajudam no direcionamento dos negócios. Portanto, esse conceito deve se consolidar ainda mais e colaborar para o surgimento de máquinas mais preparadas para simular atividades humanas de maneira totalmente segura.

Na prática, o Learning Machine pode ser utilizado em uma ampla gama de atividades, como reconhecimento facial, produção de energia, manutenção preventiva de maquinário e atendimento personalizado ao cliente. Contar com as ferramentas certas é fundamental para potencializar os resultados desse processo e a performance da sua empresa.