A Deloitte estima que, em 2021, os gastos corporativos em projetos de inteligência artificial e machine learning — aprendizado de máquina — chegarão a 57 bilhões de dólares, quatro vezes mais que em 2017. Essas tecnologias agora são usadas diariamente e não apenas entre os líderes em inovação.
Graças à digitalização dos processos de negócios, as organizações comandam quantidades cada vez maiores de dados que, com a ajuda do aprendizado de máquina, podem ser usados para automatizar o trabalho. Neste artigo, nós apresentamos os principais benefícios do machine learning. Acompanhe!
Como gerenciar os custos em TI?
Quando as empresas falam sobre gerenciamento de custos em TI, seu foco normalmente é reduzir as despesas atuais. Porém, na era digital de hoje, o gerenciamento de custos assumiu um novo tom: fornece uma alavanca estratégica para gerar economias que podem ser investidas em impulsionar o crescimento.
É nesse contexto que o machine learning surge como estratégia inteligente. O aprendizado de máquina permite a automação de atividades repetitivas, muitas vezes demoradas, liberando as equipes para assumir tarefas mais lucrativas.
Como qualquer falha de hardware envolve custos de reparo e tempo de inatividade da produção, que empresa não procuraria ferramentas que possam prever falhas e evitá-las? Ao revisar e analisar os sinais, a solução pode prever equívocos futuros até duas semanas antes que ocorram. Mas não é só isso: conheça um pouco mais sobre essa tecnologia.
O que é machine learning?
O machine learning é um campo da ciência da computação que visa ensinar aos computadores como aprender e agir sem serem explicitamente programados.
Mais especificamente, é uma abordagem para análise de dados que envolve a construção e adaptação de modelos os quais permitem que os programas “aprendam” com a experiência. Isso envolve a construção de algoritmos que adaptam seus modelos para melhorar sua capacidade de fazer previsões.
Como ele funciona?
O machine learning é uma área de estudo em ciência da computação e uma abordagem para projetar algoritmos. Essa abordagem para o design de algoritmos permite a criação e o design de programas e máquinas artificialmente inteligentes.
Ele alimenta todos os tipos de tarefas automatizadas que abrangem vários setores, desde empresas de segurança de dados que buscam malwares e ransomwares a profissionais de finanças que desejam alertas para negociações favoráveis. Os algoritmos de IA são programados para aprender constantemente como se fosse uma assistente pessoal virtual — algo que eles fazem muito bem.
Quais são os benefícios dessa tecnologia para as empresas?
O aprendizado de máquina extrai informações significativas de dados brutos e fornece resultados precisos. Essas informações ajudam a resolver problemas complexos e ricos em dados. Confira alguns dos grandes benefícios de utilizá-lo!
Tomada de decisão de negócios em tempo real
No mundo conectado de hoje, extrair as informações corretas do Big Data em constante evolução seria impossível sem os recursos de tecnologia inteligente. O machine learning permite que as organizações transformem grandes conjuntos de dados em conhecimento e inteligência acionável.
Essas informações podem ser integradas nos processos de negócios e atividades operacionais diárias para responder às mudanças nas demandas do mercado ou nas circunstâncias dos negócios. Como resultado, as empresas podem se manter à frente da concorrência e tomar medidas proativas para manter sua vantagem competitiva em tempo real.
Aprimoramento da segurança e desempenho da rede
Ameaças à cibersegurança, intrusões e anomalias na rede geralmente ocorrem em tempo real, com pouco aviso prévio. Para que as organizações mantenham a segurança da rede, qualquer comportamento injustificado deve ser identificado proativamente antes que a invasão se transforme em um ataque de segurança com força total, vazamento de dados e interrupções de serviço.
Os algoritmos de machine learning ajudam a monitorar o comportamento da rede em busca de anomalias em tempo real para que medidas sejam executadas automaticamente. À medida que os algoritmos de aprendizado de máquina se treinam, o estado da cibersegurança melhora continuamente, adapta-se às mudanças e substitui a pesquisa e análise manuais para desvendar insights específicos da rede de cada organização relacionados à segurança.
Redução das despesas operacionais
Considere o exemplo de caso de suporte ao cliente. As organizações comerciais com uma grande base de usuários muitas vezes lutam para atender às demandas dos clientes por suporte rápido e eficaz, fornecido por telefone ou bate-papo na web. Isso requer o emprego de um grande número de funcionários de suporte ao cliente, serviços caros de telefone e conectividade e uma estratégia complexa para otimizar a velocidade e a eficácia do atendimento.
Com as tecnologias de aprendizado de máquina, como os bots de bate-papo e os sistemas automatizados de resposta do cliente, as tarefas de identificar problemas do cliente e orientá-los para as informações corretas podem ser executadas automaticamente em escala a um custo menor, com alta precisão e o mais importante: sem que os clientes aguardem muito tempo pelos agentes de suporte.
Essas vantagens das tecnologias de machine learning podem ser aplicadas a vários casos de uso, especialmente quando os dados estão no centro da oferta de serviço. A tecnologia está substituindo rapidamente as operações manuais no segmento de mercado corporativo, e as pequenas, médias e grandes empresas estão bem-posicionadas para tirar proveito das soluções de machine learning.
Onde o machine learning pode ser aplicado?
O aprendizado de máquina está sendo usado ativamente hoje, talvez em muito mais lugares do que se esperaria. Mas vamos citar aqui algumas das principais aplicações da tecnologia nas empresas.
Análise preditiva
Provavelmente, a aplicação mais popular do machine learning é a análise preditiva, que usa dados históricos para fazer previsões ou recomendações para eventos futuros. Sabe quando o smartphone oferece sugestões de palavras para usar quando você digita um texto? Essa é uma análise preditiva no trabalho. O sistema registrou padrões que você usa ativamente para fornecer sugestões de respostas no futuro.
A análise preditiva é usada em vários aplicativos, como comércio eletrônico, mídia social, finanças e até transporte. Os aplicativos de comércio eletrônico usam a análise preditiva para fornecer recomendações aos consumidores para que considerem a compra de outros produtos. O sistema detecta padrões em itens que são comumente comprados juntos e gera sugestões com base nesses padrões.
Reconhecimento de imagem
O reconhecimento de imagens é um dos exemplos mais significativos de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Basicamente, é uma abordagem para identificar e detectar um recurso ou objeto na imagem digital. Além disso, essa técnica pode ser usada para análises adicionais, como reconhecimento de padrões, detecção de rosto, reconhecimento de rosto, reconhecimento óptico de caracteres e muito mais.
Todas essas aplicações tornam o aprendizado de máquina uma tendência de inovação digital de alto valor. Além disso, o machine learning permite que as empresas descubram sem esforço novas tendências e padrões de conjuntos de dados grandes e diversos.
Agora, os empreendimentos podem automatizar a análise para interpretar as interações comerciais, tradicionalmente realizadas por seres humanos, para executar ações baseadas em evidências. Isso permite a oferta de produtos e serviços novos, personalizados ou diferenciados. Portanto, considerar os benefícios do machine learning e torná-lo uma estratégia de negócio pode ser uma decisão lucrativa.
Seu negócio já conta com alguma solução de machine learning nos processos? Conte-nos sua experiência nos comentários abaixo!
