A inteligência artificial vem ganhando cada vez mais espaço fora do setor tecnológico, assim como a machine learning. No entanto, essas práticas ainda são percebidas como experimentais, mesmo que os retornos obtidos com elas sejam significativos.

A tecnologia da machine learning vem ajudando muitas empresas a se posicionarem de forma estratégica e ágil no mercado. Isso representa um diferencial competitivo importante tanto no que diz respeito à tomada de decisões quanto à própria capacidade produtiva de uma organização.

Leia este artigo até o final para entender um pouco melhor sobre o que estamos falando.

O que é machine learning?

A machine learning — ou aprendizado da máquina — é um processo envolvendo algoritmos matemáticos que busca e identifica padrões em operações. Esses padrões são retirados de dados já registrados e replicados para outras operações semelhantes.

A grande diferença dessa prática em relação à antiga programação é a capacidade de extrapolar a codificação inicial. Antes, as máquinas utilizavam dados codificados para aplicar certas regras a alguns processos. Hoje, ocorrem correlações estatísticas capazes de alterar as regras iniciais para atender a um determinado processo operacional.

De certa forma, as máquinas passam a tomar suas próprias decisões sobre a empresa com base no histórico de dados que ela gerou.

Como usar para aumentar a produtividade e a eficiência?

A finalidade maior da machine learning é tornar a tomada de decisão mais acertada e aumentar a produtividade e a eficiência operacional no dia a dia da empresa. Por isso, a utilização de sistemas como ERPs ou CRMs já é considerada uma revolução no modo como as empresas atuam.

Esses recursos automatizam e aceleram diversos processos. Além disso, permitem acompanhar e monitorar o desempenho de cada atividade. É com base nos dados relativos a esse desempenho que os algoritmos passam a reconhecer e replicar padrões, aperfeiçoando o próprio funcionamento a cada entrada de informações.

Os benefícios gerados são vários:

Visualização automatizada de dados

Os dados são a base mais importante para que uma empresa se sinta segura ao tomar decisões. Isso é algo positivo, especialmente porque o mercado nunca gerou tanta informação como tem feito nos últimos anos.

No entanto, apesar disso, as ferramentas mais utilizadas permitem apenas a sintetização e visualização desse aglomerado de dados. Elas não fornecem uma interpretação útil. Com a machine learning, a expectativa é de visualizações cada vez mais simples, ricas em informações e fáceis de usar.

Gerenciamento de dados abrangentes

Quanto maiores e mais complexos forem os dados gerados, melhor será alimentado o conhecimento das ferramentas de machine learning. Assim, ela poderá se desenvolver de forma contínua.

Dessa forma, os resultados gerados serão cada vez mais aprimorados, sem quebrar quaisquer informações. Isso permitirá a utilização integral de dados abrangentes.

Análise de conteúdo

A machine learning é capaz, inclusive, de analisar o tipo de diálogo que está sendo estabelecido com a base de clientes-alvo. Isso significa que, na prática, em um espaço virtual, já é possível analisar milhares de dados de busca, por exemplo, para otimizar o tipo de notificação que cada usuário recebe.

Além disso, já estão sendo estudados métodos de personalização dos conteúdos de uma campanha para otimizar o engajamento do seu público.

Como implementar com sucesso?

São considerados três estágios importantes na implementação da machine learning:

  1. Descrição — a coleta em bancos de dados, a análise de insights, a reunião de objetivos e a definição de requisitos da empresa;
  2. Previsão — a reunião de dados preditivos, a previsão de resultados futuros, a consideração de pontos críticos; e
  3. Prescrição — a tradução dos fluxos de dados, o uso dos dados na compreensão do funcionamento do negócio, o entendimento sobre a operação no novo sistema.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.