Ter o cargo de gestor em grandes empresas exige altos níveis de estratégia. Porém, com a grande quantidade de informações gerada e acumulada por uma organização desse porte, torna-se fundamental saber extrair e analisar dados para conquistar vantagem competitiva. É aí que surge a importância do machine learning (ML).

Essa é uma ferramenta que contribui para os processos decisórios e, assim, fortalece o crescimento do negócio. Portanto, é uma maneira de estar à frente da concorrência. Contudo, os benefícios vão além. A automação proporcionada pelos algoritmos e a geração de insights relevantes são vantagens que permitem identificar tendências e conduzir análises mais precisas.

Diante desse contexto, é preciso compreender o que é essa técnica, como ela ajuda sua empresa a se destacar e como ela pode colaborar com a inovação. É o que apresentaremos neste post, também com a diferenciação dessa abordagem para a inteligência artificial (IA).

O que é machine learning?

A tecnologia do ML, ou aprendizado de máquina, é considerada um tipo de análise de dados e/ou de extração de informações para conduzir análises e/ou gerar códigos sem a necessidade de criar regras explícitas para o modelo a cada passo dado. Por ser um sistema inteligente, tem relação direta com a IA, mas se diferencia dela, como veremos mais para frente.

Em outras palavras, o que ocorre é a análise de um grande volume de dados com a ajuda de métodos estatísticos específicos. Além disso, são utilizados algoritmos que conseguem identificar padrões nos bancos de dados e, a partir disso, determinar regras ou fazer previsões.

Devido a essa peculiaridade, a principal vantagem é automatizar a implementação de rotinas. Afinal, a própria máquina aprende com a análise de dados e realiza as atividades com uma precisão acima do normal.

Para entender melhor, basta compreender como funciona um trabalho em Excel. Em vez de pensar nas quebras que se deseja visualizar, dados a serem compilados etc. e fazer esse trabalho à mão, o aprendizado de máquina aprende as características ou features mais importantes de cada contexto.

Assim, além da maior precisão, é possível executar tarefas que seriam impossíveis para um ser humano. Isso porque o próprio sistema consegue percorrer as hipóteses e variáveis possíveis de modo eficaz.

Por que o machine learning ajuda a se destacar em meio à concorrência?

A possibilidade de extrair e analisar dados e, assim, obter insights relevantes também contribui para a identificação de tendências e comportamentos, tanto da concorrência quanto dos clientes. Desse modo, é mais fácil tomar decisões acertadas e saber qual caminho seguir.

Na prática, o que as empresas vêm fazendo é usar o aprendizado de máquina em seus modelos de negócio para criar uma área similar à de Business Intelligence (BI), um setor que costuma ficar isolado e que gera dados e relatórios úteis para outros departamentos. A diferença é que o ML é capaz de automatizar a atividade.

Dessa forma, além de gerar relatórios de planejamento de compras, por exemplo, ele também sugere o que deve ser feito ou dispara pedidos de maneira automatizada. Essa medida traz agilidade aos processos e também fortalece o diferencial competitivo da organização, porque a decisão é embasada em diferentes informações.

Essa característica é chamada de análise preditiva, que indica o melhor caminho a ser seguido a partir de um prognóstico realizado. Outras vantagens práticas para o negócio são:

  • personalização do serviço oferecido a partir do histórico de utilização e interações do usuário;
  • antecipação de correções em máquinas e processos — por exemplo, as informações sobre como os produtos devem sair da linha de produção são usadas pelo software para reconhecer seu funcionamento ideal;
  • adequação dos processos de recrutamento, com identificação dos melhores candidatos pelos padrões curriculares que mais se ajustam ao perfil da vaga;
  • mensuração da exposição da marca por algoritmos que identificam pessoas, logos e produtos e permitem o cruzamento de outros dados, como estatísticas sobre a audiência e características do público.

Perceba que todos esses benefícios podem ser adotados para diferenciar sua empresa no mercado. Isso porque os dados extraídos e analisados se transformam em informações relevantes, que permitem identificar tendências e colher rastros, que podem ser agregados, segmentados e processados automaticamente.

Essas informações possibilitam criar relatórios, indicativos e gráficos que apontam as demandas e as necessidades dos consumidores, suas tendências de consumo e potencial expansão ou retração do segmento de mercado.

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Como o machine learning pode ajudar na inovação?

Se o aprendizado de máquina tem como um de seus propósitos contribuir para a vantagem competitiva, é fácil entender que ele também colabora para a inovação, palavra-chave para o sucesso das organizações nos dias de hoje. E isso pode ocorrer nas duas frentes de atuação dessa técnica: automatização de processos e extração de padrões comportamentais.

No primeiro caso, é possível reduzir os custos de produção ou operação por diminuir a quantidade de pessoas necessária a uma função específica. O orçamento que sobra pode ser repassado para unidades de pesquisa e inovação, que encontrarão novas oportunidades para a empresa.

Da mesma forma, a automatização permite que as equipes tenham uma atuação verdadeiramente estratégica. Por isso, o foco deixa de ser o operacional. Várias empresas, como o Google e a 3M, já implementaram essas ideias e, assim, conseguiram criar uma cultura de inovação e um ambiente que incentiva os colaboradores a trabalharem em suas próprias sugestões.

Já em relação aos padrões de comportamento, a inovação pode ser verificada internamente e no contato com o consumidor. Nas rotinas internas, são obtidos dados mais precisos e complexos sobre a mão de obra e a atividade produtiva. Nesse cenário, o gestor pode encontrar métodos inovadores para aumentar a eficiência e a produtividade ao mesmo tempo em que prevê incidentes.

No que se refere à experiência dos clientes, o aprendizado de máquina coleta informações de interação e comportamento. Com isso, é possível saber em que etapa da jornada de compra o cliente está e se está perto de tomar uma decisão. Por exemplo: por meio dessa técnica, um banco consegue solucionar as principais perguntas de seus clientes, sem precisar designar um colaborador para isso.

Qual é a diferença entre IA e machine learning?

Apesar de serem semelhantes, o aprendizado de máquina é como uma derivação da IA, um subset. Em outras palavras, o ML é uma forma de programar o algoritmo e gerar códigos sem que seja necessária a configuração passo a passo.

Já a IA é mais abrangente, porque envolve o processamento de imagens e sons, transformação de fala em textos, entre outras ações. Por isso, um assistente pessoal no smartphone, por exemplo, faz parte da inteligência artificial.

No entanto, o outro viés é o do aprendizado de máquina — e os maiores avanços são justamente nessa parte. Por isso, é possível dizer que essa técnica é uma alternativa para chegar à IA. Afinal, ela foi pensada justamente pelas pessoas que criaram a inteligência artificial. Dessa forma, a abordagem com algoritmos inclui árvore de aprendizado, agrupamento, programação lógica indutiva, aprendizado reforçado etc.

Cases de sucesso: como o machine learning já deu certo?

Há vários modelos diferentes de empregar essa técnica. Por isso, na hora de contratar uma solução, é preciso considerar quais são os problemas da empresa. Assim, é possível encontrar o formato mais apropriado.

Isso também requer um conhecimento de gestão, já que parte do processo é similar ao de uma consultoria estratégica. Nesse sentido, a ideia é escolher projetos que tenham mais feature com as capabilities do aprendizado de máquina.

Isso foi o que aconteceu com a Revmob, que implementou a técnica junto com a BelugaDB. Na prática, a empresa mudou sua maneira de fazer negócios ao ter acesso a uma ferramenta que extraía informações de modo granular, algo que seria praticamente impossível de realizar sem a automação proporcionada pela máquina.

Outro case que deu certo foi no Uber, que lançou o Michelangelo, uma plataforma interna de ML as a service. Nesse caso, há uma democratização do processo e escalamento para atender às necessidades do negócio.

Assim, o machine learning é uma alternativa interessante e válida para fomentar e fortalecer o planejamento estratégico do seu negócio. Você pode, por exemplo, fazer projeções mais precisas e com maior granularidade, o que implica maior possibilidade de acerto. O resultado é o aumento da vantagem competitiva e sua empresa à frente da concorrência.

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Beluga
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