Categorias
Blog

Machine learning nas empresas: 7 exemplos e como aplicar?

Você entende o impacto do machine learning nas empresas? O mercado global de IA, incluindo software, hardware e serviços, está crescendo a uma taxa de quase 20% ao ano, de acordo com dados do International Data Corporation de 2022.

Além de ser um grande indício da força do investimento em tecnologia nos negócios, há um elemento fundamental para esse crescimento que precisa ser destacado. E ele é justamente o machine learning para as empresas.

Um dos desdobramentos mais importantes da Inteligência Artificial, o machine learning  (aprendizado de máquina) tem sido fundamental para ganhos de produtividade. Afinal, ele está associado com a capacidade de aprender padrões de forma independente.

Bons líderes precisam acompanhar de perto essa inovação e, principalmente, descobrir como podem aplicar o aprendizado de máquinas diante da sua empresa.

Por isso, neste texto, vamos falar sobre machine learning nas empresas, desde a sua importância até os desafios que precisam ser considerados diante dessa aplicação. 

Boa leitura!

Leia também:

Qual é a importância do machine learning para empresas?

O machine learning nas empresas está cada dia mais presente. De acordo com dados apurados pela McKinsey em 2018, 46% das empresas já usaram esse tipo de inteligência.

E os negócios que não estão usando, muito provavelmente já tem esse planejamento, pelo menos, no horizonte. Mas por qual razão ela vem se mostrando tão importante?

Um dos benefícios do machine learning nas empresas é que ele garante a análise de grandes volumes de dados, algo que só é possível com a tecnologia. No entanto, ele consegue também aprender e se aperfeiçoar a partir deles.

Desde comportamento do cliente até previsão de demanda, diversas áreas da organização podem se beneficiar do uso dessa tecnologia.

Ainda que as máquinas não consigam ter o mesmo raciocínio humano, elas conseguem processar uma quantidade gigantesca de informações para tomar decisões em questões importantes.

Como efeito disso, um dos impactos do machine learning nas empresas são os ganhos de produtividade — e redução de custos — afinal, o tempo gasto em análises pode ser investido em atividades estratégicas.

7 exemplos de machine learning para empresas

Filtragem de e-mail, recomendação de produtos e chatbots são alguns dos exemplos de machine learning para empresas.

O machine learning nas empresas pode ajudar a resolver diversos problemas nas organizações. 

Para entender melhor como isso ocorre na prática, é interessante mostrar alguns exemplos de machine learning. Entre os principais, estão:

  • recomendação de produtos;
  • filtragem de emails;
  • chatbots;
  • cruzamento de dados;
  • economia de energia;
  • navegação inteligente;
  • análise de documentos complexos.

Entenda melhor cada um desses tipos de usos a seguir.

  1. Recomendação de produtos

A recomendação de produtos para clientes é um dos exemplos de machine learning amplamente usado em plataformas de e-commerce.

Com o histórico de compras, buscas e outros dados, as máquinas conseguem identificar o perfil do cliente e oferecer produtos que podem ser do seu interesse.

Isso acontece porque o algoritmo aprende com os dados anteriores para fazer previsões sobre os novos. 

Ou seja: quanto mais informações, melhores são as recomendações para o usuário.

  1. Filtragem de emails

O machine learning nas empresas também é usado para fazer a filtragem de emails, separando o que é importante do que não é.

Para isso, o algoritmo analisa diversos critérios como: destinatário, assunto e data em que foi enviado naquele momento. 

Assim, os emails mais relevantes para o funcionário são colocados na caixa de entrada, enquanto os menos relevantes ficam em outra pasta.

Aqui a aprendizagem é fundamental para que o sistema entenda os parâmetros e sinais de que uma mensagem é SPAM, por exemplo.

  1. Chatbots

Já os chatbots são programas que simulam uma conversa humana e, por isso, são capazes de responder perguntas em tempo real.

Eles usam o machine learning nas empresas para analisar o histórico das conversas com os clientes e entender o que está sendo pedido. Assim, conseguem fazer respostas mais personalizadas, aumentando a satisfação do cliente.

O rápido progresso de grandes modelos de linguagem e ferramentas como essa tem feito com que muitos negócios apostem em chatbots.

Em 2021, foram 2016 mil novos bots no mercado, segundo dados do Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots.

  1. Cruzamento de dados
O cruzamento de dados é um exemplo de machine learning para empresas.

O cruzamento de dados é uma técnica que pode ser usada, por exemplo, na área da saúde.

Imagine que um médico precise fazer o diagnóstico de um paciente. Com o machine learning para as empresas, é possível cruzar os dados do histórico dele com exames e outras informações para chegar a uma conclusão mais assertiva.

Há até mesmo tecnologias tão avançadas que conseguem fazer a interpretação antecipada de sinais que demoraram mais até o médico perceber certas doenças no paciente.

Além disso, essa técnica pode ser usada para identificar padrões em grandes massas de dados — sejam eles financeiros ou demográficos, por exemplo.

  1. Economia de energia

A economia de energia é outro exemplo desse uso nas empresas. Afinal, com a análise dos dados históricos do consumo de energia, as máquinas conseguem aprender o padrão de uso e fazer uma previsão para o futuro.

Com isso, conseguem indicar quais são os horários em que a demanda é maior.

Dessa forma, é possível tomar medidas para diminuir o consumo nesses períodos — impactando diretamente no resultado financeiro da organização.

Junto a isso, a economia de energia também é uma questão importante para o meio ambiente, tornando isso ainda mais vantajoso para uma empresa.

  1. Navegação inteligente

A navegação inteligente pode ajudar negócios com as pesquisas inteligentes. E esse é mais um dos impactos do machine learning nas empresas.

Isso se dá a partir da análise do comportamento dos usuários, no qual as máquinas conseguem identificar seus interesses e mostrar os conteúdos que são relevantes para ele.

Nesse ponto, atender à intenção da busca é fundamental, pois é isso que vai aumentar as chances de conversão.

Além disso, esse tipo de navegação também permite uma melhor experiência do usuário, já que ele estará sempre sendo impactado por aquilo que lhe é relevante.

  1. Análise de documentos complexos

A análise e interpretação de documentos, por fim, são outras áreas nas quais o machine learning nas empresas pode ser muito útil. 

Esse tipo de tarefa é complexa e, normalmente, exige um grande esforço humano.

Com a máquina, é possível automatizar esses processos, afinal, as máquinas conseguem processar um grande volume de texto em menor tempo, além de fazer uma leitura mais precisa do conteúdo.

Com isso, é possível ter um ganho significativo na produtividade — uma vez que os profissionais não precisarão mais fazer essa análise manualmente.

Como aplicar machine learning nas empresas?

Mas como aplicar machine learning nas empresas? Para isso, é fundamental levar alguns fatores em consideração. 

Mas, antes disso, é necessário salientar: qualquer empresa — pequena ou gigantesca — pode aplicar o aprendizado de máquinas.

Para isso, primeiramente, é preciso definir qual será o objetivo da aplicação. Uma boa abordagem para chegar nisso começa quando o líder se pergunta: qual é o problema que eu quero resolver?

A partir daí, será possível escolher a melhor ferramenta e começar a trabalhar com os dados.

Nesse processo de entender como aplicar  machine learning nas empresas, também entra a necessidade de ter uma base de dados ampla das questões que serão processadas.

Depois disso, os seus passos vão depender do seu propósito. Você vai poder introduzir tanto soluções como a recomendação de produtos como a análise de documentos complexos.

Nesse momento, é também fundamental ter uma equipe capacitada para lidar com esse tipo de tecnologia e entender as implicações que ela pode causar na organização.

Por fim, é preciso considerar os desafios que esse tipo de tecnologia pode trazer na hora de implementá-la.

Quais desafios devem ser levados em conta?

Impactos e desafios do machine learning para as empresas.

Quando estamos nos referindo aos desafios, assim como qualquer tecnologia, o machine learning também pode esbarrar em alguns deles.

Entre os principais, podemos destacar o armazenamento de dados, a segurança dessas informações e o mau uso das soluções.

Entenda um pouco melhor sobre esses pontos a seguir.

Armazenamento de dados

Como o machine learning usa grandes volumes de dados, é importante que a empresa possua uma boa estrutura para armazenar essas informações.

Isso envolve um bom sistema de gestão de dados, que possa armazenar e processar esses dados com segurança.

Além disso, é necessário ter um backup desses dados, caso haja algum problema com o primeiro armazenamento.

Segurança das informações

Outro ponto crucial é a segurança das informações. Como os dados são muito valiosos para as organizações, é preciso proteger essas informações para que elas não caiam em mãos erradas.

E como isso pode ser feito? Uma das soluções é criptografar os dados, o que torna mais difícil para terceiros conseguirem acessá-los.

Como falamos, esse processo também pode ser mais seguro com a adesão de especialistas capacitados. Eles vão evitar possíveis problemas de segurança durante a adesão dessa tecnologia.

Mau uso das soluções

Por fim, o mau uso das soluções também é um desafio — afinal, se as ferramentas não forem bem utilizadas, os resultados podem não ser os esperados. Mas não só isso: problemas éticos também podem ser uma realidade.

Não é por acaso que um estudo recente da FICO mostrou que mais de três quartos das lideranças de negócios entendem que soluções de IA e machine learning nas empresas podem ser mal utilizadas.

Apesar disso, somente 35% dessas mesmas lideranças afirmaram que suas organizações se esforçam para usar IA de forma justa e responsável. 

Essa é uma preocupação, portanto, que entra no rol dos desafios, pois o uso precisa ser melhor desenvolvido pelas empresas.

Quais empresas utilizam machine learning?

Google, IBM e Apple são exemplos de empresas que usam o machine learning.

Como vimos, os benefícios do machine learning nas empresas são muitos. Mas quais são as que, efetivamente, estão fazendo um bom uso dessa tecnologia?

A verdade é que há uma grande quantidade de exemplos, mas vamos concentrar aqui alguns dos principais.

São empresas como Google, IBM, Apple, Salesforce e Netflix que têm mostrado continuamente como aplicar o aprendizado de máquina em suas iniciativas.

Nos próximos tópicos, você vai entender melhor esse funcionamento, na prática.

Google