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Machine Learning: entenda o conceito e como ele pode alavancar o seu negócio

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Machine Learning: entenda o conceito e como ele pode alavancar o seu negócio

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A aplicação do conceito de Machine Learning (ML) é uma realidade em negócios de diversos segmentos. Por mais sofisticado que possa parecer, já existem softwares capazes de assimilar informação para transformá-la em dados novos e relevantes.

Os números comprovam o quanto a adoção desse recurso faz toda a diferença — especialmente nos esforços de marketing das empresas. Um estudo da Deloitte estima que, em um período inferior a dois anos, as assinaturas de conteúdos digitais desenvolvidos com ML ultrapassarão 680 milhões. E há abertura para crescer ainda mais.

Indústria, setor de serviços e até órgãos públicos podem desenvolver suas próprias soluções, podendo incrementá-las conforme novos desafios surgirem. A melhor parte disso é que nós, seres humanos, continuaremos a ter total controle.

Quer saber mais? Veja, ao longo deste artigo completo, como a utilização do aprendizado de máquina está levando vários negócios a novos patamares de eficiência. Boa leitura!

Conceito de Machine Learning

Embora pareçam iniciativas similares, compilar dados estatísticos para uso comercial não é o mesmo que Machine Learning, que também pode ser entendido como um desdobramento da Inteligência Artificial (AI).

No primeiro caso (o da estatística) temos um tipo de ferramenta específica e que atende a objetivos bem definidos, com uso limitado.

Já as soluções que usam aprendizado artificial podem ser aplicadas de forma ampla e contínua. Ou seja, quem conta com máquinas capazes de aprender agrega muito mais plasticidade do que se contasse com qualquer outro tipo de recurso, até mesmo os digitais.

No contexto do aprendizado de máquina, há um outro elemento muito importante: a Internet das Coisas (IoT), que vem assumindo papel cada vez mais relevante dentro das atividades produtivas.

Pela perspectiva da IoT, tudo que conhecemos e que envolva algum tipo de troca de informação pode estar presente no mundo digital. De operações financeiras até a elaboração de projetos arquitetônicos, quase todas as atividades podem ser realizadas a partir da internet e desenvolvidas virtualmente.

No entanto, essa transposição para o ambiente digital não implica apenas uma nova maneira de executar tarefas.

Um caso prático de uso de ML

Estamos falando de uma evolução que acontece em ritmo acelerado — e, nesse contexto, o esforço humano ganha um valor totalmente distinto. Em uma nova configuração dos ambientes de trabalho, a informática é muito mais do que uma ferramenta; é uma parceira na qual se pode confiar 100% na hora de buscar respaldo para decisões.

Isso porque, com o ML, dados em massa (Big Data) viram matéria-prima para adoção de soluções quase revolucionárias. Quer um exemplo disso?

A empresa de softwares antivírus Kaspersky descobriu, em 2014, que diariamente surgiam 325 mil novos malwares na internet. Um dado assustador, mas que motivou a empresa de inteligência de negócios Deep Instinct a buscar mais respostas.

Foi então que um amplo estudo conduzido por seus especialistas comprovou algo surpreendente: os malwares contêm códigos comuns. A variação entre os programas maliciosos é estimada apenas entre 2% e 10%. Ou seja, pelo menos 90% dos malwares que circulam na web são idênticos em suas linhas de programação.

Assim, graças aos algoritmos utilizados para trabalhar em cima de dados em volume gigantesco, a Kaspersky pôde desenvolver soluções ainda mais eficazes.

Portanto, Machine Learning representa a possibilidade de enfrentar os desafios mais simples até os problemas que exijam soluções muito sofisticadas.

Machine Learning e a inovação nos negócios

A inovação é a consequência natural para empresas que adotam máquinas inteligentes ao desenvolver suas atividades.

Tudo começa na capacitação das próprias máquinas que serão responsáveis por processar dados e transformá-los em informações úteis, que servirão para tomar decisões mais acertadas. Essa é a missão dos profissionais ligados à Ciência da Computação. Cabe a eles a transformação de softwares em verdadeiras máquinas de aprendizado, dotadas de inteligência artificial capaz de “digerir” dados.

Uma vertente dessa nova forma de criar soluções digitais é o chamado Deep Learning, um método de ML que simula o aprendizado tal como ele acontece no cérebro humano. Por meio de Redes Neurais Artificiais, são feitas “sinapses” que aumentam progressivamente a capacidade de aprendizado da máquina. Quanto mais informação é absorvida, melhores são as soluções apresentadas.

Essa é a base que permite que as empresas inovem em seus ramos por meio do Machine Learning. Até mesmo o setor de saúde se beneficia da enorme capacidade que as máquinas têm de reinterpretar dados. É o caso da tecnologia Computer Assisted Diagnosis (CAD), que possibilita a detecção de câncer de mama com muito mais antecedência. Parece promissor, não? E as possibilidades se estendem por muitas outras áreas.

Além dos setores de tecnologia e de saúde, empresas com base tecnológica da área financeira, como o PayPal, puderam aprimorar seus mecanismos de combate à fraude, mesmo já contando com certificados digitais para blindar suas operações.

Com o aprendizado de máquina foi possível comparar, simultaneamente, milhões de transações e identificar operações clandestinas de lavagem de dinheiro. As máquinas inteligentes anteciparam comportamentos a partir de dados em massa.

Principais benefícios

Você conheceu, por meio dos casos destacados, alguns dos benefícios que o aprendizado de máquina pode gerar para as empresas, clientes e parceiros de negócios digitais.

Para que fique ainda mais claro, destacamos, nos próximos tópicos, outras vantagens que podem ser imediatamente percebidas.

Aumento de produtividade

Pense em Machine Learning, primeiramente, como um mecanismo capaz de processar volumes de dados e realizar cálculos como nenhum ser humano normal pode fazer.

Não apenas a quantidade de informação processada foge às capacidades humanas; a velocidade dos cálculos executados com base nesses dados também supera o mais bem treinado dos participantes de uma olimpíada de matemática.

A própria evolução das grandezas utilizadas para armazenamento de dados comprova que a informática pode fazer o que nenhuma pessoa consegue. E também serve para reforçar a importância da Inteligência Artificial.

Hoje, já se fala em guardar terabytes (TB) de dados, mas, em breve, escalas ainda maiores, como exabytes (1048576 TB!) — e até zetabytes, que correspondem a seis vezes mais exabytes — serão uma realidade.

Esse é o salto na produtividade que a sua empresa precisa, concorda? O mais importante é que o custo de implementação não é um empecilho. Ganhando alta capacidade para processar um grande volume de dados, é possível realocar pessoas para funções estratégicas sem que isso signifique investimentos pesados em novas contratações.

Diminuição dos custos

Outro exemplo de que o Machine Learning pode revolucionar as operações das empresas é dado pelo Google, que, na verdade, já é um utilizador de ML de longa data.

Recentemente, a Alphabet, holding que detém as operações do Google, vem fazendo uso de algoritmos para distribuir sinal de internet em regiões remotas. Chamado de Project Loon, a iniciativa consiste em lançar balões a 20 km de altura, de onde podem enviar sinal para áreas extensas que, de outro modo, não teriam acesso à internet.

O desafio era fazer com que os balões permanecessem parados em altitudes elevadíssimas, o que só foi possível com a aplicação de ML. Lançar e operar os balões do solo era a parte mais cara de toda a operação, que teve seus custos reduzidos em 90% em função da implementação do aprendizado de máquina.

E se algo tão complexo como lançar balões a 20 km pode ser barateado, imagine o que o ML pode fazer pelo seu negócio. Por sinal, já brincou com o Google de Imagem e Ação?

Tomada de decisão mais embasada

A expansão do Big Data trouxe uma outra vantagem que torna empresas que investem em Machine Learning muito mais competitivas: a Inteligência de Negócio — ou Business Intelligence (BI), como é mais conhecida.

Por exemplo, ao implementar atendimento digital via chatbots, empresas automatizam uma etapa decisiva para a fidelização de clientes e que é potencial geradora de dados estratégicos. Esse é um dos impactos da tecnologia, que faz, sem intervenção humana, o que levaria dias para empresas de pesquisa de mercado realizarem em campo.

Atender com robôs digitais é uma tendência que vem ganhando força e tem ajudado até a evitar ciberataques. Nos Estados Unidos, uma pesquisa revelou que 44% das pessoas preferem chatbots a humanos — mais um ponto a favor da automação empresarial.

Ao cumprir as etapas básicas, comuns a todos os atendimentos, como a coleta de dados pessoais, motivo do contato, entre outras, o atendimento humano posterior ganha em agilidade e eficiência.

Dessa forma, as empresas podem compor um banco de dados em que os principais motivos de insatisfação são identificados. Fica muito mais fácil decidir com base em informações confiáveis e estruturadas, como só o ML pode oferecer.

Aplicação do Machine Learning em diferentes modelos de negócios

Já vimos com exemplos concretos como as máquinas dotadas de inteligência artificial podem representar novos horizontes para empresas dos mais distintos segmentos.

Conheça, a seguir, outros casos em que a utilização do potencial do Machine Learning foi decisiva para empresas de áreas bastante heterogêneas.

Comércio varejista

Na Inglaterra, a Marston Telecom implementou soluções utilizando o seu banco de dados, baseando-se em inteligência artificial.

Esses dados passaram a ser a fonte de onde as máquinas inteligentes sediadas na mesma nuvem virtual puderam extrair informação para servir como base para análise de comportamentos de clientes.

Assim, o faturamento da empresa, que foi de 8 milhões de libras em 2017, já conta com projeções para chegar a 11 milhões de libras em 2019 — um salto de mais de 50%, que só foi possível com a aplicação de AI.

No Brasil, a rede de supermercados Pão de Açúcar já é uma das empresas que se beneficiam do Machine Learning aliado ao Big Data para fidelizar clientes.

Por meio da rede Cliente Mais a empresa pôde formar um grande banco de dados, que serve para os robôs direcionarem ofertas para os clientes cadastrados. Entre as incontáveis possibilidades a serem exploradas, a rede pôde resgatar clientes que deixaram de fazer compras, oferecendo descontos para os produtos que eles mais compravam.

Energia

Também na Grã-Bretanha, a OVO Energy está desenvolvendo uma nova tecnologia com a utilização de AI e Machine Learning para abastecer veículos com energia elétrica.

A mesma solução deverá ser empregada também no fornecimento de energia para residências. Dessa forma, espera-se que a capacidade de atender aumente e que as contas sejam barateadas.

Logística

Com um volume de 120 entregas diárias por motorista, a UPS é um dos casos mais emblemáticos de como a Inteligência Artificial e o Big Data aplicados aos negócios podem gerar economia em larga escala.

Afinal, trata-se de uma redução global de 85 milhões de milhas percorridas no período de um ano, o que gerou expressiva diminuição na quantidade do combustível consumido.

Tais resultados foram possíveis graças ao sistema batizado pela multinacional como ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), desenvolvido para orientar motoristas, apontando a melhor rota possível.

Marketing

Aplicando o Machine Learning, a Nike revolucionou sua estratégia de mercado. A mudança de paradigma aconteceu há quase 10 anos, quando a empresa passou a segmentar os mercados em que atuava conforme as preferências esportivas dos seus clientes.

Os executivos da marca descobriram, por meio do uso da tecnologia, Big Data e Inteligência Artificial, que as pessoas que jogam golfe, por exemplo, apresentam comportamentos de consumo similares, independentemente do continente em que vivem.

Dessa forma, as vendas aumentaram em cerca de 70% a partir de uma mudança completa na abordagem de marketing, que passou a ser orientada por categoria esportiva.

Setor público

A IBM é a empresa criadora do supercomputador Watson Explorer, que pode processar trilhões em bytes quase instantaneamente.

No começo, em função da sua imensa capacidade de calcular probabilidades, ele era mais utilizado para ajudar em diagnósticos clínicos. Foi então que o Ministério da Justiça teve a iniciativa de aplicar o aprendizado de máquina para auxiliar no combate à fraude. Utilizando a tecnologia desenvolvida pela IBM, foi criada a Rede-LAB, Rede Nacional de Laboratórios contra Lavagem de Dinheiro.

Desde sua implementação, em 2007, foi possível identificar operações de lavagem de dinheiro que movimentaram cerca de 8,5 bilhões de dólares.

Previsão do tempo

Se há uma instituição que lida com dados em massa o tempo todo é a NOAA, a National Oceanic and Atmospheric Administration, responsável pela previsão climática nos Estados Unidos.

Com a implementação de ML e Big Data a organização pôde aprimorar ainda mais seus mecanismos meteorológicos, formando um poderoso banco de dados. As informações que a NOAA detém são tão valiosas que são vendidas para empresas agrícolas, que podem projetar colheitas e semeaduras com base nas previsões.

Diferenças entre Big Data e Machine Learning

Você deve ter percebido que, na maioria dos casos citados, o aprendizado de máquinas e o Big Data caminham lado a lado. Embora possam parecer faces da mesma moeda, na verdade, a relação é um pouco diferente.

Para que possa existir, o Machine Learning precisa basear suas análises em dados. Além disso, para que essas análises sejam relevantes e seguras, devem englobar volumes de dados que possam garantir sua eficácia e relevância.

Afinal, como melhorar os resultados se não for por meio de cálculos humanamente impossíveis de serem processados a tempo de fazer a diferença nos negócios? É o caso da UPS, em que a economia só foi possível ao desenvolver um mecanismo capaz de avaliar possibilidades de rotas em velocidade quase instantânea.

Sem máquinas inteligentes, que possam gerar dados estruturados, os bancos de dados das empresas não passariam de cadastros sem qualquer valor. O que o aprendizado de máquina faz é transformar esses dados em informação útil para ampliar horizontes.

Machine Learning em PMEs

Embora os casos de sucesso que destacamos tenham tido grandes empresas como protagonistas, não se pode deixar de destacar que pequenas e médias empresas também podem e devem se beneficiar do uso do Machine Learning em suas atividades.

Nesse sentido, as startups com DNA digital são as empresas em que o aprendizado de máquina pode produzir resultados ainda melhores.

O Google está atento a esse mercado e acaba de trazer para o Brasil um programa de aceleração de empresas que contem com o Machine Learning como principal recurso. Chamado de Launchpad Accelerator Global, está nos seus planos apoiar pelo menos 35 startups brasileiras com sede em São Paulo.

No entanto, empresas que não são digitais desde sua criação também podem aproveitar tudo que a Inteligência Artificial pode oferecer. Como vimos, seu diferencial é a grande plasticidade, ou seja, pode ser replicada e adaptada em diferentes escalas para cumprir diversos objetivos.

Os conhecidos softwares de gestão baseados na cloud computing, em geral, já contam com algum tipo de capacidade de aprendizado. Portanto, é justo dizer que as PMEs estão, mais do que nunca, dentro do jogo e podem contar com a tecnologia para incrementar seus resultados tanto quanto as grandes corporações.

A Inteligência Artificial vai substituir os humanos?

Você já ouviu falar do ludismo? No começo do século XIX, na Inglaterra, a Primeira Revolução Industrial apresentava aos ingleses — e depois ao mundo — máquinas de tecelagem que eram capazes de produzir em um dia o que um trabalhador não produziria em um mês.

Essas máquinas, principalmente as que eram utilizadas pela indústria de tecelagem, desencadearam uma série de protestos dos operários, que invadiam fábricas para destruir os novos equipamentos. Eles achavam que seus empregos seriam ameaçados pela nova tecnologia.

Em relação ao Machine Learning existe uma lógica parecida em jogo. Há quem acredite que a Inteligência Artificial poderá ameaçar a participação das pessoas — inclusive, tomando seus lugares nos postos de trabalho.

De imediato, podemos traçar um paralelo com o movimento ludita. Há dois séculos, as máquinas não foram as responsáveis por tirar o emprego das pessoas, e sim de recriar os que já existiam.

Trata-se de um processo evolutivo e que vai exigir das pessoas capacidade de se adaptarem aos novos tempos. Lembre-se de que as ferramentas tecnológicas existem para atender às demandas geradas pelos seres humanos — ou você conhece alguma empresa composta exclusivamente por robôs?

Os próximos desafios a serem superados

Considerando a impossibilidade de existir, pelo menos por enquanto, um negócio tocado apenas por robôs, computadores ou mesmo androides, ficamos com o que a realidade permite.

O que temos hoje, na verdade, é uma enorme demanda por profissionais com conhecimentos em inteligência de dados que possam estruturar ações usando o Machine Learning — a carreira de cientista de dados está entre as mais promissoras para os próximos anos. Logo, se você quer ter um profissional que possa direcionar seus investimentos e aproveitar tudo que a tecnologia pode proporcionar, busque por um especialista como esse.

E se a sua empresa ainda não tem uma cultura voltada para o universo digital, você pode recorrer ao apoio de consultorias que possam ajudar a modificar esse quadro. A Internet das Coisas é uma facilitadora, inclusive para negócios que se encontram defasados em suas práticas.

A importância das telecomunicações

Com os avanços no aprendizado de máquina estamos diante da massificação da internet em dispositivos móveis, que já são os aparelhos mais utilizados para fazer compras.

No entanto, o panorama não é tão simples. O comportamento do consumidor mudou em função das novas formas de se comunicar e dos avanços na tecnologia aplicada à telefonia. Esse novo comprador, conhecido como omnishopper, ou cliente omnichannel, induz as empresas a investirem cada vez mais em inteligência de negócios.

Portanto, quem quiser se manter competitivo precisa estar preparado para esse cliente, que se comunica não apenas pelo celular, mas por múltiplos canais. Para o omnishopper é comum fazer uma pesquisa por um produto pelo smartphone, em redes sociais e, em seguida, comparecer à loja para verificar se a mercadoria atende as suas exigências.

Também é importante contar com ferramentas de comunicação integrada. Caso as operações não estejam sincronizadas, ao abrir múltiplos canais de atendimento, o encarecimento das comunicações é iminente. Sendo assim, integrar os meios pelos quais sua empresa se comunica é fundamental dentro de uma estratégia que inclua Inteligência Artificial e aprendizado de máquina.

Considere todos os benefícios e vantagens do Machine Learning. Você chegará à conclusão de que implementar esse recurso vai gerar apenas resultados positivos. Lembre-se de que a sobrevivência do seu negócio pode depender disso!

Agora que você está muito bem informado sobre esse tema tão em evidência, que tal se aprofundar ainda e descobrir por que as PMEs devem se preocupar com a segurança digital?

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