Nos últimos anos, o machine learning (ML) tem se mostrado uma tecnologia cada vez mais importante para empresas de todos os tamanhos e segmentos.
O aprendizado e descoberta a partir de algoritmos têm revolucionado a forma como as empresas tomam decisões e, neste artigo, quero te explicar de uma vez por todas esse conceito que confunde muita gente!
Vou te explicar da melhor forma possível o que é o machine learning, falar sobre quais benefícios você pode colher ao adotar essa tecnologia, para que você possa avaliar se é algo que faz sentido incluir na operação da sua empresa.
Você está pronto? Então, vamos nessa!
O que você vai encontrar nesse artigo:
O que é machine learning?
Machine learning (“aprendizado de máquina”, em português) é uma área da inteligência artificial que se baseia na construção de algoritmos que podem aprender a partir de dados e, com isso, tomar decisões ou fazer previsões.
Ou seja, o objetivo é permitir que as máquinas possam executar algo sem que sejam programadas especificamente para executar essa tarefa.
E, a título de curiosidade, vale saber que existem diversos tipos de algoritmos de machine learning, cada um deles sendo usado para resolver um tipo específico de problema: algoritmos de regressão, árvores de decisão, redes neurais, e por aí vai…
Seu processo de construção envolve o treinamento de um algoritmo com um conjunto de dados de entrada e suas saídas esperadas, para que o algoritmo possa ajustar seus parâmetros buscando minimizar as divergências entre saídas esperadas e saídas produzidas.
Depois de treinado, seu algoritmo poderá fazer previsões ou tomar decisões com base em dados novos, que ele ainda desconhece.
Exemplos de aplicação de machine learning
Você pode não saber, mas o machine learning não é algo tão novo assim, e já é extensivamente usado em algumas áreas – na saúde, por exemplo, é usado para analisar dados de exames e ajudar no diagnóstico de doenças.
Agora, trazendo para uma realidade mais próxima, na área de marketing, é possível utilizá-lo para analisar dados de comportamento do cliente e recomendar produtos relevantes, para personalização de anúncios ou mesmo identificação de tendências de mercado, por exemplo.
Benefícios do uso de machine learning nas empresas
Só de entender melhor como o machine learning funciona já fica fácil entender os “benefícios globais” dessa adoção:
- Redução de custos: através da otimização de processos e identificação de gargalos, o algoritmo pode ajudar a reduzir desperdícios, impactando diretamente os custos operacionais;
- Aumento de eficiência: a análise preditiva e a identificação de padrões com machine learning podem ajudar a automatizar processos e a aumentar a eficiência, permitindo que a empresa opere de forma mais ágil e com maior qualidade;
- Melhoria da experiência do cliente: ao identificar padrões e preferências dos clientes, as empresas podem personalizar suas ofertas e entregar uma melhor experiência, aumentando as chances de fidelização;
- Vantagem competitiva: a utilização de machine learning pode ajudar as empresas a tomar decisões mais rápidas e precisas, especialmente com a identificação antecipada de tendências de mercado, permitindo que sua empresa saia na frente dos concorrentes.
Além disso, vemos benefícios específicos de cada mercado, podendo incluir a redução de incidência de erros humanos, maior velocidade na identificação de problemas e, especialmente, a facilitação da tomada de decisões – que irei detalhar a seguir,
Machine learning e a tomada de decisões
A utilização de uma tecnologia como o machine learning permite que você possa analisar grandes conjuntos de dados de forma facilitada (e automatizada), identificando padrões e tendências que seriam possíveis de detectar manualmente.
Sendo assim, essas informações podem ser decisivas para a estratégia da sua empresa, seja por apontar oportunidades de crescimento ou, ainda, identificar falhas na operação.
Um dos principais exemplos de influência do machine learning impactando a tomada de decisões é na previsão de demanda e necessidades do mercado. Através de dados de vendas passadas o algoritmo pode apontar curvas de sazonalidade, ou mesmo relação entre produtos para que você possa estar melhor preparado.
E, claro, ao automatizar o processamento desses dados, é possível rever também processos internos. As pessoas que antes ficariam responsáveis por tentar processar manualmente uma parte dos dados agora estão livres para atuar de forma estratégica em outras áreas da empresa.
Se você chegou até aqui, é possível que já tenha se perguntado “então o algoritmo vai fazer tudo por mim?” e, mesmo que muitas vezes pareça que ele pode, sim, fazer tudo, a realidade não é bem assim.
O machine learning é um recurso importante, mas ele ainda trabalha com base nos dados que foram a “semente” de seu conhecimento. Ele está treinado para reconhecer padrões e te dizer o resultado esperado desse padrão.
Nós ainda precisamos – especialmente num mercado cada vez mais competitivo – de ideias “fora da caixa”, de coisas que ninguém fez antes. E, se ninguém fez, o algoritmo não conhece essa possibilidade. Mas vamos falar um pouco mais sobre essas limitações a seguir!
Desafios e limitações do machine learning
Apesar dos inúmeros benefícios do machine learning, é importante destacar que a sua aplicação não é tão simples e nem sempre é adequada para todos os tipos de problemas.
Sendo assim, alguns desafios e limitações precisam ser conhecidos antes de decidir investir ou não no treinamento desta inteligência artificial:
Dependência de dados de qualidade
O machine learning depende de grandes conjuntos de dados para aprender e melhorar seu desempenho.
Se os dados usados para treinar o algoritmo forem raros, imprecisos, incompletos ou enviesados, isso pode prejudicar os resultados do modelo.
Ou seja, pode levar a decisões ou ações inadequadas e prejudicar seu negócio.
Interpretabilidade dos resultados
À medida que os algoritmos de machine learning se tornam mais complexos, fica mais difícil entender como eles chegam às suas decisões. Isso pode dificultar a interpretação dos resultados e a validação do output.
Além disso, se a empresa não conseguir compreender facilmente as decisões tomadas pelo modelo, mesmo que a indicação do algoritmo esteja correta, ela pode se prejudicar por uma falha humana de interpretação.
Riscos de privacidade
O uso de machine learning envolve a coleta e processamento de grandes quantidades de dados, o que muitas vezes inclui dados pessoais e sensíveis.
Com isso, esbarramos na LGPD e outras iniciativas de proteção de dados. Então, para efetivamente incluir o machine learning na sua operação, será necessário um trabalho cuidadoso de gerenciamento e proteção de dados.
Machine Learning é o futuro?
Se você chegou até aqui, acredito que percebeu que o machine learning traz uma grande revolução na forma como as empresas avaliam dados e tomam decisões.
Como toda grande mudança, isso traz grandes benefícios, acompanhados de grandes desafios.
Por isso, é preciso ter cuidado antes de afirmar que ele é o futuro, ou que as empresas não serão capazes de prosperar sem explorar alguma forma do recurso. Afinal, é necessária uma abordagem cuidadosa e responsável para colher bons frutos.
Agora que você já conhece mais detalhes sobre o machine learning, não deixe de comentar o que achou deste conteúdo e compartilhar sua visão sobre essa tecnologia que promete tantas mudanças!
