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Estamos passando por uma revolução. As mudanças tecnológicas são cada vez mais frequentes e mais rápidas. Os processos que realizamos hoje são diferentes dos processos de uma década atrás, impulsionados, sobretudo, pelo poder da automação.
Nesse contexto, a inteligência artificial vem com grande força no mercado. Os dados do International Data Corporation de 2022 apontam que o mercado global de IA está crescendo a uma taxa de quase 20% por ano.
E há um grande indício do motivo desse crescimento — que justifica, inclusive, os altos investimentos em tecnologia nos negócios: o Machine Learning.
De acordo com a pesquisa da McKinsey, 46% das empresas já usaram esse tipo de inteligência em seus negócios.
O Machine Learning é um dos desdobramentos mais importantes da IA, que tem se mostrado fundamental em estratégias de aumento de produtividade.
Isso tudo é suficiente para mostrar a necessidade de se preparar para trabalhar com essas ferramentas, não é mesmo?
Pensando nisso, este artigo tem como objetivo fornecer informações e exemplos de como as empresas podem utilizar o Machine Learning para melhorar seus processos e obter vantagem competitiva.
O que é Machine Learning e como ele funciona?
O Machine Learning — ou, em português, “aprendizado de máquina" — é um conjunto de técnicas que usam a análise de dados (estruturados ou não) para elaborar algoritmos que aprendem padrões de forma independente.
Ou seja, é um modelo de inteligência artificial que permite que os computadores aprendam sozinhos e, a partir disso, tomem decisões.
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A ideia principal do Machine Learning é que as máquinas identifiquem padrões que pessoas não conseguem perceber e, assim, proponham soluções inéditas.
Nessa concepção, o Machine Learning funciona a partir de dois elementos principais: análise estatística e análise preditiva. Isto é, a previsão de cenários futuros com base na análise de padrões de dados passados.
Então, o Machine Learning funciona especialmente a partir da capacidade de detectar padrões e gerar insights com informações de circunstâncias passadas. Ou seja, à medida que é exposto a novos dados, o Machine Learning evolui.
Um exemplo de Machine Learning é a personalização da experiência, como no feed do Instagram, do TikTok e de outras redes sociais. A partir de informações dos conteúdos que a pessoa consumiu no passado, o Machine Learning personaliza os conteúdos que aparecerão no feed.
Outros exemplos de Machine Learning são o reconhecimento facial e o suporte às pessoas clientes. Confira a seguir outras razões para investir nessa tecnologia:
Vantagens de usar Machine Learning nas empresas
Os dados do panorama atual do mercado de tecnologia — especialmente em relação à aderência das empresas em usar o Machine Learning, demonstram que existem diversas vantagens de usar essa tecnologia nos negócios.
No entanto, as principais vantagens de usar Machine Learning são:
Análise de dados
Como já mencionado, o Machine Learning proporciona a análise de informações e correlação de dados para geração de insights e tomada de decisão estratégica.
A tomada de decisões com base na análise de dados é uma vantagem competitiva para a empresa, tanto em relação à inteligência em direção às estratégias da empresa quanto em relação à eficiência e colaboração entre os times.
Sendo assim, a partir dessa análise, é possível tomar decisões mais assertivas e obter resultados melhores.
Como se não bastasse, o Machine Learning também proporciona maior eficiência em todos os processos, antecipação das necessidades e redução de riscos.
Automação de processos
Além do mais, o Machine Learning também serve para fazer a automação de processos. Ou seja, fazer com que processos — que antes eram manuais, fiquem mais independentes da interação humana.
Então, por exemplo, Machine Learning pode ser usado para automatizar tarefas repetitivas e trabalhosas — que não resultam em desenvolvimento de habilidades e também não são gratificantes para as pessoas colaboradoras executarem.
Isso ajuda a empresa a otimizar seus processos e obter melhores resultados, especialmente diante da redução de erros e do aumento da produção e eficiência.
Otimização de recursos
Com a automação de processos e a análise de dados, as empresas podem também otimizar recursos, minimizar os investimentos em infraestrutura, implantar soluções com rapidez e segurança e escalar seu negócio sob demanda.
Não por menos essa tecnologia promete revolucionar muitos setores e criar transformações poderosas dentro das organizações — que podem criar, além de melhores resultados financeiros, um diferencial significativo em relação à concorrência.
Criação de experiências personalizadas
Por fim, o Machine Learning também auxilia na criação de experiências personalizadas para o público consumidor da empresa, como, por exemplo, a criação de bots e sugestões de conteúdo de acordo com a análise de dados das pessoas.
Esse fator também desenvolve um diferencial competitivo da empresa no mercado em que atua.
Afinal de contas, no centro da disruptura, está cada vez mais claro que as empresas precisam olhar para as pessoas consumidoras para pensarem de forma inovadora — foi nesse ponto que surgiu o termo de Cultura Customer Centric.
Não à toa, o Customer 2020 Report elencou, na lista de fatores que diferenciam as marcas, a experiência do cliente (inclusive, ultrapassando os fatores de preço e qualidade de produto).
Exemplos de uso de Machine Learning nas empresas
O uso de Machine Learning pode ser bem exemplificado na estratégia de desenvolvimento de Digital Skills da Suzano em parceria com a Alura Para Empresas.
A Suzano é a maior produtora de celulose de eucalipto e referência global em uso sustentável de recursos naturais. E, mesmo estando em um mercado tradicional, vislumbrou o poder da tecnologia.
No entanto, a estratégia da empresa necessitava de três fatores principais: aprendizado, experimentação e desenvolvimento. Foi necessário criar uma cultura de aprendizagem e engajamento em tecnologia.
Um dos projetos implementados pela Suzano tinha o objetivo de detectar avarias em fardos de celulose para reduzir perdas da produção, através de técnicas de Machine Learning.
Para a execução do projeto, as pessoas colaboradoras passaram por trilhas de aprendizagem que compreenderam Machine Learning, Python e visão computacional.
O objetivo, portanto, era que a inteligência artificial pudesse identificar, em tempo real, avarias nos fardos de celulose na linha de produção.
Além dos ganhos de produtividade e redução de perdas, a aplicação do Machine Learning na etapa de produção da Suzano ajudou também a aumentar a segurança do trabalho — a remoção de fardos gerava riscos relevantes às pessoas colaboradoras.
Outras aplicações do Machine Learning
O case da Suzano demonstra com detalhes a otimização de processos das empresas. No entanto, o Machine Learning também pode ser usado para resolver outros problemas das organizações, como:
- Recomendação de produtos a partir do perfil do clientes, de acordo com o histórico de compras, de buscas e outros dados;
- Filtragem de e-mails, separando o que é importante e o que não é;
- Desenvolvimento de chatbots, que simulam uma conversa entre pessoas e respondem perguntas em tempo real;
- Cruzamento de dados — para identificar padrões em volumes altos de dados financeiros e demográficos, por exemplo;
- Economia de energia, a partir da aprendizagem do padrão de uso e previsão de futuro;
- Navegação inteligente, que auxilia a desenvolver pesquisas inteligentes;
- Análise de documentos completos.
Como implementar o Machine Learning em sua empresa
Em primeiro lugar, é importante ter em mente que qualquer empresa pode aplicar o Machine Learning, independentemente do seu porte.
Basta seguir alguns passos essenciais:
- Inicialmente, é necessário definir qual é o objetivo da aplicação do Machine Learning. Ou seja, qual é o problema que ele vai resolver?
- Em seguida, deve-se definir a melhor ferramenta para resolvê-lo.
- Para que o Machine Learning seja útil, é imprescindível ter uma base de dados ampla das questões que envolvem o problema que se pretende resolver.
A partir de então, os passos dependerão do objetivo e do problema que o Machine Learning resolverá.
No entanto, em todos os passos é fundamental ter uma equipe capacitada para lidar com esse tipo de tecnologia e entender quais as possíveis implicações da aplicação na organização.
Não se pode deixar de lado, entretanto, alguns desafios importantes nesta aplicação como, por exemplo, a forma de armazenamento de dados e a segurança das informações.
O futuro do Machine Learning nas empresas
Quando implementado de forma adequada, o Machine Learning pode ser uma poderosa ferramenta para ajudar as empresas a resolver problemas, otimizar processos e recursos e reduzir custos.
No entanto, a aplicação mais bem sucedida do Machine Learning depende de alguns fatores importantes.
Para começar, toda estratégia de utilização dessa tecnologia deve se concentrar nas metas globais do negócio.
Além do mais, sem dúvidas, é necessário que as empresas possibilitem a inovação e transformação digital. Mas, ao mesmo tempo, não podem perder de vista a experiência de seus clientes, a segurança das informações e o desenvolvimento de suas pessoas colaboradoras.
Agora que você já sabe mais sobre Machine Learning nas empresas, que tal capacitar seu time para trabalhar com essa tecnologia? Fale conosco e conheça os cursos e benefícios da Alura Para Empresas.
Confira neste artigo:
