7 Exemplos de Machine Learning nas Empresas 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: Machine learning: conheça 10 aplicações práticas As empresas de IA mais valiosas do mundo Se a Inteligência Artificial se tornasse senciente, como saberíamos? 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 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. 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. 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. 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. Cruzamento de dados 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. 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. 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. 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? 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? 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 A Google é uma das empresas que mais investe no aprendizado de máquina. O primeiro exemplo é o uso da tecnologia para melhorar seus produtos. E não são poucos: Search, Email, Maps, Tradutor, Imagens e Assistente Virtual são apenas alguns dos principais que utilizam a aprendizagem das máquinas para fazer melhores entregas. A companhia também disponibiliza várias ferramentas gratuitas para quem quer aprender a usar a tecnologia. Uma dessas ferramentas é o AutoML, um conjunto de ferramentas de código aberto que visa simplificar o processo de criar modelos de machine learning. Com ela, qualquer pessoa pode criar seus próprios modelos, sem a necessidade de um conhecimento profundo da área. IBM A IBM (International Business Machines Corporation) é uma empresa dos Estados Unidos voltada para a área de informática. Ela é outra empresa que, desde o século passado, está também na vanguarda do ML. A companhia tem uma série de produtos e soluções voltadas para a tecnologia, como o Watson Studio e o Watson Machine Learning. O primeiro é uma plataforma de dados completa para cientistas de dados, engenheiros desse aprendizado e analistas. Já o segundo é uma solução completa para criar, treinar e implantar modelos de machine learning em escala. Apple Mais uma gigante que está usando machine learning em seus produtos é a Apple, que dispensa apresentações. A companhia usa a tecnologia para melhorar a experiência do usuário nos seus principais dispositivos, como o iPhone e o iPad. A Siri, assistente pessoal da Apple, pode ser uma das principais aplicações. Outro exemplo é o uso dessa inteligência para analisar as fotos que são tiradas e, assim, classificá-las de forma correta em relação às pessoas que fazem parte da imagem. Um outro uso que a maioria dos usuários experimenta é quando ele está digitando uma mensagem de texto. O machine learning percebe o que a pessoa quer dizer e sugere a melhor palavra para ser usada naquele contexto. Salesforce A Salesforce é uma empresa norte-americana especializada no desenvolvimento de soluções de CRM (Customer Relationship Management, ou Gestão de Relacionamento com Clientes, em português). A companhia também é uma das que melhor estão aproveitando o machine learning nas empresas para otimizar os seus produtos. Uma das principais soluções oferecidas é o Einstein, uma plataforma de inteligência artificial que visa simplificar as tarefas rotineiras dos usuários e, assim, aumentar a produtividade. A plataforma está disponível em diversos produtos da Salesforce, como o Marketing Cloud e o Service Cloud. Netflix Por fim, uma empresa que não poderia ficar de fora dessa lista é a Netflix.A companhia usa o machine learning para melhorar a experiência do usuário, principalmente, em relação à recomendação de produtos. Na hora de assistir a um filme ou uma série, o usuário pode ver as opções que mais se adequam ao seu perfil. Isso acontece porque a “máquina” analisa o histórico de navegação e de consumo do usuário para fazer essas recomendações. Outro exemplo é o controle de qualidade dos vídeos. A tecnologia é usada para monitorar a taxa de bits e o nível de compressão do conteúdo para evitar falhas na hora da execução. Perguntas frequentes sobre o tema Na sequência, separamos algumas dúvidas frequentes em relação ao tema que podem ser úteis para você. Acompanhe! Onde o machine learning é usado? O machine learning pode ser usado em diversos setores, como a saúde, por meio do cruzamento de dados, e na área financeira, como na análise de investimentos. A tecnologia também está continuamente mais presente no nosso dia a dia, como na recomendação de produtos do Netflix ou na classificação de fotos do iPhone. Machine learning x deep learning: quais são as diferenças? O machine learning é uma área da inteligência artificial que se baseia na criação de modelos para analisar dados e, assim, tomar decisões. Já o deep learning é uma das técnicas mais utilizadas para o ML. A principal diferença é que, nesse caso, são criadas redes neurais para fazer a análise dos dados. Usar machine learning na empresa é seguro? Sim, é seguro usar machine learning nas empresas. Mas é preciso lembrar que ele serve para analisar dados sensíveis, como os de saúde. Por isso, é importante ter cuidado na hora de escolher a solução e o fornecedor certos para garantir a segurança das informações. Conclusão Os benefícios do machine learning nas empresas está fazendo com que essa tecnologia se torne mais essencial, principalmente aquelas que buscam inovação e melhorias na entrega de seus produtos. A tecnologia tem ajudado a otimizar processos, aumentar a produtividade e, consequentemente, a reduzir custos. Tudo isso por meio da aprendizagem de máquinas. Ao aprender como aplicar machine learning na sua empresa, você entende que é preciso escolher a solução certa para o seu negócio, ou seja, de acordo com seu nicho e com sua necessidade. Bons líderes sempre estarão em busca de encontrar uma solução para otimizar a empresa. Para continuar aprendendo sobre inovação e liderança, não deixe de acompanhar nosso blog!