É evidente que a tecnologia tornou-se essencial para alavancar os negócios das empresas. De acordo com um estudo de 2021, realizado pela ThoughtWorks, consultoria especializada em TI, as companhias brasileiras que se declaram proficientes em tecnologia são as mais otimistas do mundo, e apontam 82% de crescimento em 2021. Nesse sentido, o Machine Learning tem se destacado como um dos recursos mais promissores para os próximos anos. Mas, o que é e como aplicar o Machine Learning nas empresas?
Braço importante da Inteligência Artificial e cada vez mais presente na atualidade, o Machine Learning, ou em tradução livre “aprendizado de máquina”, é um conjunto de técnicas computacionais que visam utilizar dados estruturados ou não estruturados para a elaboração de algoritmos que possam aprender padrões de forma independente. Trata-se de um aspecto da tecnologia que permite que os computadores consigam aprender sozinhos a tomar decisões. Essa ferramenta pode detectar padrões que não foram percebidos por humanos e, assim, propor soluções não pensadas antes.
Nesse contexto, qualquer empresa pode aplicar o aprendizado de máquinas, desde pequenas e médias, até grandes companhias. Para isto, é necessário ter uma base sólida de dados dos problemas a serem solucionados. Nesse cenário, surge o profissional que terá uma função primordial na aplicação do Machine Learning nas empresas: o cientista de dados. Esse especialista irá analisar toda a problemática e traçar a melhor maneira de solucionar o desafio.
Quando falamos sobre experiência do consumidor, por exemplo, o Machine Learning pode ser aplicado em agentes de atendimento automatizados como uma solução para responder às dúvidas de clientes por meio do processamento de linguagem natural. Assim, a tecnologia oferece ao usuário respostas ao chamado com qualidade e promove um atendimento mais ágil e assertivo.
Desta forma, as técnicas de Machine Learning permitem o aumento da produtividade de diversos processos em uma empresa, uma vez que é um conceito amplamente utilizado para automatizar processos, tornando-os mais rápidos e, consequentemente, mais práticos e eficientes. Assim, o Machine Learning contribui para a diminuição dos erros humanos e redução de custos das empresas a longo prazo.
As múltiplas aplicações do Manchine Learning nas empresas
Apesar de parecer complexo, essa tecnologia já é realidade e está extremamente presente em nosso dia a dia. Os tradutores de texto, por exemplo, contam com o Machine Learning presente em sua rotina. Isto porque, para viabilizar o trabalho, é preciso que um software assemelhe diversas questões relacionadas à língua, tanto com relação a ortografia, quanto expressões regionais. Outro exemplo, são os sites de compras online e aplicativos de geolocalização, além de outras tecnologias como reconhecimento facial e as próprias redes sociais.
Existem alguns desafios que devem ser levados em conta durante a aplicação do Machine Learning nas empresas. Dentre eles, podemos citar a elaboração de bases de dados que atendam os algoritmos, além da importância do entendimento dos conceitos e técnicas por parte dos gestores da empresa. Também há uma importante necessidade de encontrar especialistas capacitados e, assim, evitar possíveis gaps durante a aplicação do recurso.
Com um estudo aprofundado sobre Machine Learning e uma aplicação adequada nos processos, inúmeras áreas da empresa podem ser impactadas positivamente. Independente do campo ou do tipo de empresa, o Machine Learning pode otimizar toda a produtividade presente na cadeia dos colaboradores. No final, os resultados serão coletados, tanto pela instituição, quanto pelo cliente.
Bruno Ramos é Founder e CEO global da HartB, startup de soluções inovadoras que utilizam a inteligência humana para transformar dados em informações de valor baseadas em tecnologias Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e análise de dados.
