O que é Machine Learning e quais seus benefícios para as empresas?

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Machine Learning

Você provavelmente já ouviu falar que vivemos na era da revolução digital, não é mesmo? E naturalmente, considerando a importância que as tecnologias têm na atualidade, essas transformações não só vêm impactando nossas vidas cotidianas como, também, exercem grande influência no funcionamento das empresas.

A robótica é parte importante dessa transformação digital pela qual passamos, otimizando serviços e tornando os processos produtivos cada vez mais eficientes e dinâmicos. O Machine Learning faz parte dessa revolução e vem sendo adotado em diversos negócios, contribuindo para o desenvolvimento organizacional.

Mas, efetivamente, o que é o Machine Learning? Quais as contribuições reais que ele traz para os negócios? Como as empresas estão utilizando essa ferramenta? Para tirar todas essas dúvidas, fique com a gente e confira. Vamos lá!

O que é Machine Learning?

A tradução mais utilizada para o termo Machine Learning, ainda que haja outras menos literais, é “Aprendizagem de Máquina”. Ou seja, trata-se de um segmento da Inteligência Artificial, voltada à análise de dados. Basicamente, Machine Learning é uma tecnologia utilizada para que computadores possam reconhecer padrões e, a partir desse reconhecimento, consigam direcionar as informações recolhidas.

Por meio dessa ferramenta, as máquinas analisam grande volume de dados e informações e, a partir de uma programação própria, distribuem e separam tudo por padrões e categorias.

Tenho seu conceito vinculado à noção de Indústria 4.0, ou quarta Revolução Industrial, o Machine Learning executa tarefas programadas pela utilização de algoritmos, que vão se atualizando de maneira independente e constante. Assim, as máquinas podem, por exemplo, detectar sozinhas tendências ou vícios, sem a necessidade de comando ou manipulação humana.

É, afinal, um recurso que torna o negócio mais dinâmico e viável economicamente.

Mas vamos ao que interessa: como as empresas utilizam o conceito de Machine Learning nos seus processos? Veja só!

O uso do Machine Learning

Como já dito, a utilização de ferramentas Machine Learning permite uma dinâmica e gestão econômica mais viáveis, na medida em que aceleram os processos produtivos economizando em tempo e, também, em mão de obra. Mas não é só.

O uso do Machine Learning, além das vantagens mencionadas acima, oferece um crescimento qualitativo bem importante. As programações completamente digitais favorecem um nível de acerto nos ajustes e abordagens que, de fato, a capacidade humana não consegue acompanhar.

Para ilustrar melhor essas vantagens, podemos dar alguns exemplos de como o conceito de Machine Learning se aplica no dia a dia de uma organização. Vamos lá!

Vamos imaginar que determinada empresa busca expandir seu alcance, atraindo clientes com perfis específicos. A máquina roda os dados recolhidos, reconhece os padrões por meio do uso de algoritmos, e essa empresa pode encontrar as pessoas com o perfil desejado, ampliando significativamente sua chance de atingir o público certo. É, portanto, uma estratégia que busca sempre ser assertiva.

Exemplos dessa tecnologia encontramos diariamente nas plataformas digitais mais populares, como YouTube, Facebook, Netflix, Google, entre outras.

No caso exemplificado acima, o Machine Learning foi utilizado para recomendar conteúdos de acordo com o perfil do público. Mas essa é só uma das possibilidades. Abaixo destacamos outras.

Outras aplicações

  • Tradução automática

As traduções automáticas têm por objetivo ser rápida e precisa. Daí o uso do Machine Learning: por meio de programações baseadas em informações recolhidas (expressões regionais, gírias, variações linguísticas, abreviações, padrões gramaticais etc.), um software reconhece as opções mais assertivas com uma velocidade impraticável pela capacidade humana.

  • Banco de dados

O Machine Learning possibilita a existência de um banco de dados autônomo, que se reprograma constantemente. Dessa forma, as informações são recolhidas e distribuídas por categorias, sem a necessidade de orientação humana, economizando tempo e dinheiro.

  • Segurança e confiabilidade

Por meio do cruzamento e verificação de informações, como senha, dados pessoais, códigos digitais, os sistemas com Machine Learning coíbem fraudes em diversas ações. São muito utilizados por empresas que disponibilizam pagamentos por cartão de crédito ou por qualquer plataforma digital.

  • Sistemas de vigilância

Parece coisa de filme de ação, mas não é! O aprimoramento dos sistemas Machine Learning permitiu uma melhora representativa nos recursos de reconhecimento facial, permitindo a identificação de criminosos ou suspeitos. Nesse caso, é comum a utilização por parte de órgãos públicos de segurança, mas também são estratégias muito utilizadas para a proteção privada.

  • Contra falsificações

Para ramos de negócios que necessitam de autenticação de assinaturas e de documentos pessoais, o Machine Learning pode ser de grande utilidade. O sistema reconhece quebras de padrão e inconsistências que podem atestar se determinado documento ou assinatura é realmente legítimo.

  • Atendimento ao cliente

Você com certeza já conversou com uma máquina! Atualmente, a interação entre clientes e atendentes é feita utilizando ferramentas do Machine Learning, permitindo que a máquina reaja apropriadamente às solicitações do atendido. Essas ferramentas são bem comuns em empresas com grande demanda de atendimento ao cliente, como operadores de telefonia e internet, serviços bancários etc.

  • Demandas industriais

O ramo da indústria é outro segmento bem atento às inovações relativas ao Machine Learning. Esse tipo de recurso pode ser utilizado, por exemplo, para prever, a partir do reconhecimento de padrões, a quantidade de determinada matéria-prima que será utilizada em determinado processo, permitindo o reabastecimento desse item, impedindo a produção de parar completamente.

  • Identificação de oportunidades de negócio

O uso de algoritmos permite que se reconheça padrões de mercado também. Assim, um acionista ou investidor pode identificar as melhores opções de investimento em curto, médio e longo prazo; ou, ainda, é possível prever quais produtos tendem a ser mais vantajosos para determinada atividade.

  • Piloto automático

Aqui temos outro recurso que há pouco tempo parecia ser coisa de cinema e nada mais. Mas a verdade, é que hoje em dia, muitos veículos já são capazes de navegar por conta próprias, reconhecendo padrões no trajeto e reagindo a eles.

O futuro do Machine Learning

Não há razão para não crer em um desenvolvimento cada vez mais amplo das tecnologias relacionadas ao conceito de Machine Learning. Inclusive, para muitos especialistas, essa transformação está acontecendo neste exato momento, enquanto eu escrevo este texto ou quanto você o lê. Ainda assim, há desafios.

O principal desafio que se impõe ao desenvolvimento dos recursos Machine Learning diz respeito à conduta ética das organizações: como promover o desenvolvimento sem desvalorizar a contribuição humana nos processos produtivos?

Essa questão é inegavelmente importante porque a imagem de uma empresa perante a sociedade pode ser decisiva para o sucesso de um negócio. Portanto, o mercado atual prova, como podemos observar em práticas de organizações de grande prestígio, que a utilização do Machine Learning é ainda mais vantajosa quando acompanhada de medidas de contrapartida, voltadas ao desenvolvimento humano de funcionários e comunidades impactadas.

Sobre o Autor

Consultor em Melhoria de Processos na ProMove. Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2010), Mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2003) e graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia (2000). Possui experiência em melhoria de processos, gerência de projetos e coordenação de equipes de consultoria. É consultor na implantação de processos aderentes aos modelos de qualidade CMMI e MPS. Atuou na concepção/desenvolvimento de um framework na linguagem .Net. É certificado ITIL v3 Foundation. É instrutor credenciado dos cursos de capacitação do modelo MPS. É implementador credenciado do modelo MPS para Software e MPS para Serviços. É avaliador líder experiente do modelo MPS para Software e Serviços. É avaliador líder do modelo CERTICS.