O machine learning nos negócios é um assunto extremamente importante na atualidade.

Graças ao impulsionamento da digitalização dos processos, ocorreu o surgimento de inúmeras tecnologias que trazem mais facilidade para o dia a dia e vantagem competitiva para as organizações. Ou seja, nessa circunstância se faz necessário o uso do aprendizado de máquina.

Logo, ele se torna uma das grandes tendências tecnológicas, sendo criado dentro do ambiente de transformação digital, permitindo automatizar ações para ofertar uma melhor experiência para as pessoas.

Além disso, o machine learning traz mais facilidade para a análise de dados e ainda fornece soluções eficazes para os desafios do cotidiano.

E, por isso, resolvemos trazer nesse conteúdo exemplos de como essa tecnologia funciona e aplicações nos negócios.

Indicação de leitura – Machine Learning: principais métodos e tecnologias relacionadas.

Conheça as aplicações do Machine Learning

Muitas pessoas ainda acreditam que o machine learning não está presente no nosso cotidiano. Contudo, essa é uma tecnologia que está aplicada em muitas situações diárias. Confira a seguir algumas das principais aplicações.

Coleta e Análise de Dados

Todos os dados, que são gerados pelos usuários da internet todos os dias, são atualizados constantemente e usados para gerar insights, além de apontar possíveis problemas em tempo real. Ou seja, isso permite corrigir situações antecipadamente, evitando dificuldades ou empecilhos futuros.

Mecanismo de Recomendação ou Sistema de Recomendação

Essa, com certeza, é uma boa ideia de algo que é aplicado no cotidiano das pessoas.

O sistema, ou mecanismo, de recomendação combina diversas técnicas computacionais para selecionar opções personalizadas e indicar sugestões com base nessas preferências.

Por exemplo, são verificadas as suas escolhas ao assistir conteúdos na Netflix. Conforme você vai consumindo opções na plataforma, outros títulos são indicados pelo sistema de recomendação. Então esse processo acontece com o Spotify, Amazon e até mesmo com o GPS.

Assim, o foco central é prever coisas das quais você pode querer consumir, utilizando hábitos de visualização ou até compras anteriores.

Tradução de Textos

Lembra quando você procurava traduções de alguns textos e elas estavam fora dos padrões da nossa língua? O machine learning também contribui para que esse processo seja melhorado.

As ferramentas de tradução, como o Google Tradutor, já usam o aprendizado de máquina para assegurar traduções de textos mais precisas. Isso porque esse procedimento necessita da utilização de verbos, expressões, gramática, gírias.

Logo, quanto mais regras e técnicas de machine learning forem aplicadas, maiores serão as chances de uma tradução correta e coerente.

Identificação de Fraudes

Através do machine learning, seja ele sozinho ou combinado com outras tecnologias, é possível fazer a identificação de fraudes.

Portanto, mediante padrões identificados, o aprendizado de máquina encontra transações suspeitas e fraudulentas, evitando que golpes sejam aplicados em bancos ou administradoras de cartões.

Motores de Busca ou Search Engine

Quando falamos de motores de busca, ou search engine, o aprendizado de máquina também está presente.

O machine learning aponta para os motores de busca quais conteúdos devem ser apresentados para os usuários. Esse processo acontece devido a modelagem e aos algoritmos complexos que tentam estabelecer uma pontuação para classificar a preferências das pessoas.

Além do mais, os motores de busca usam o aprendizado de máquina para aprimorar o processamento de linguagem natural. Afinal, é necessário o oferecimento de determinadas respostas para alguns questionamentos específicos.

Indicação de leitura – Salestech: entenda o que é e como se aplica.

Entenda como pôr em prática o machine learning nos negócios

Um fator importante sobre o machine learning nos negócios é que além de entender o que é essa tecnologia, é essencial compreender como ela funciona e como pode ser aplicada. Isso porque é através desse conhecimento que você conseguirá conquistar os resultados esperados com o aprendizado de máquina.

Por isso, confira a seguir como você pode colocar em prática essa tecnologia no seu negócio.

Estruture um dataset de alta qualidade

As bases de dados que serão trabalhadas, denominadas dataset, são fundamentais para a extração de dados relevantes. Por isso, é indicado começar a estruturação com uma alta quantia de colunas cruas derivadas dos sistemas-fontes.

Dessa maneira, os dados serão recebidos e integrados a partir de diversas origens. Como exemplos, podemos citar: repositório da empresa (data warehouse), CRM ou repositório com elevadas quantidades de dados brutos, sendo esses estruturados ou não (data lake).

Estabeleça a técnica de machine learning que será utilizada

O primeiro passo é entender qual o método mais adequado para solucionar o problema ou desafio. Por isso, é necessário avaliar também a técnica capaz de utilizar os dados disponíveis e que os extraia da maneira mais proveitosa.

Portanto, nessa parte do processo, é importante usar inteligência artificial para fazer uma verificação dos recursos que estão disponíveis. Assim, você pode contar com a estratégia de growth hacking para ter mais agilidade e precisão.

Escolha os algoritmos de análise

O foco, nessa parte, é definir o algoritmo ou o seu conjunto que assegure o melhor resultado na análise preditiva. Lembrando que esse procedimento pode ser difícil, já que não existe uma resposta certa. Contudo, uma alternativa é contar com a matriz de confusão.

Sendo assim, essa técnica possibilita a identificação do desempenho do machine learning a partir da ponderação de acertos e erros. Isto, é, é possível mensurar o real impacto do desempenho do aprendizado de máquina, considerando o contexto em que foi aplicado.

Enriqueça o dataset

Para o machine learning, os dados brutos (variáveis cruas) são muito relevantes.

Entretanto, é necessário, também, contar com as variáveis derivadas e as hipóteses de negócio, sendo essa uma maneira de enriquecer o dataset e aumentar a precisão e aplicação das análises.

Conte com uma base de dados extensa

Além de todos os fatores mencionados anteriormente, é preciso contar com uma base de dados extensa.

Assim, todos os questionamentos que serão avaliados precisam de um alto volume de dados para o processamento e análise. E, para tornar esse processo mais fácil, é importante contar com um software específico, como o Power BI.

Confira aplicações simples de machine learning para a sua empresa

Depois de compreender melhor as etapas citadas nos tópicos anteriores, você começa a usar o aprendizado de máquina para atendimento, tradução de textos, reconhecimento facial, entre outros.

Portanto, além das aplicações mais complexas, existem algumas práticas simples que trazem bons resultados para a sua empresa.

Pesquisas de voz

Atualmente, está cada vez mais comum o uso de busca por voz. E isso se deve ao fato de as pessoas estarem utilizando os assistentes pessoais, como a Alexa, a Siri ou o Assistente do Google.

Então, comece a investir na implementação dessa prática na sua organização.

Pesquisa local

Esse é um processo que o Google já identifica. Sendo assim, a recomendação é a de fazer a potencialização ou otimização para a sua empresa, caso ela atenda uma região em específico.

Por exemplo, uma clínica estética que está localizada em um determinado bairro do Rio de Janeiro, como o Leblon. Dessa maneira, fica mais fácil os potenciais clientes encontrarem a localização do seu negócio.

Site receptivo e responsivo

Para que seus clientes tenham um atendimento de altíssima qualidade, é necessário contar com um site receptivo e responsivo.

Os bots, famosos robozinhos, são elaborados por meio do machine learning e assimilam padrões de comportamento para compreender e responder as perguntas feitas pelos usuários.

Chegamos ao fim desse conteúdo e esperamos que ele tenha ajudado você a ter uma ideia de como o machine learning nos negócios funciona e como ele pode ser aplicado.

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