Se você se interessa pela área de Tecnologia da Informação, com certeza, tem ouvido bastante sobre Machine Learning nos últimos anos dentro de um contexto de inteligência corporativa.
Assim como conceitos adjacentes, este se tornou uma corrida de negócios para dar mais eficiência e previsibilidade em estratégias modernas de mercado.
Mas, você sabe exatamente o que essa tecnologia pode fazer por um negócio? Neste artigo completo sobre o assunto, vamos responder às principais questões sobre o que é Machine Learning e sua aplicação prática dentro de empresas em diversas áreas de atuação. Boa leitura!
O que é Machine Learning?
Machine Learning é uma daquelas tecnologias que têm um nome bastante autoexplicativo. O Aprendizado das Máquinas, em português, é um método lógico de programação e execução de sistemas que são capazes de aprender e se adaptar utilizando interação de dados em grandes volumes.
O objetivo é construir modelos analíticos cada vez mais complexos e eficientes, buscando, em um conjunto de informações, insights e oportunidades que seriam invisíveis ou intangíveis em uma verificação manual dessa quantidade de dados.
Em outras palavras, é ‘capacitar a máquina para pensar sozinha’, com base em aprendizado por meio de padrões anteriores, sendo capaz de fazer conexões parecidas com as que o cérebro humano faz, só que em um volume muito maior!
A principal característica do Machine Learning é a automação da busca por padrões e o aprendizado feito a partir dessa repetição. Isso, colocando modelos de negócio e estratégias de mercado à prova em inúmeros cenários projetados para encontrar o melhor caminho em cada tomada de decisão dentro da empresa.
Como funciona o Machine Learning?
Para entender melhor o conceito, podemos analisar como funciona o Machine Learning na rotina de um negócio. Lembrando que essa é uma tecnologia em constante evolução, sendo que a de cinco anos atrás é bem diferente do que é hoje — e que será ainda mais sofisticada e eficiente no futuro.
O principal insumo desse tipo de sistema é a informação: registros de dados, métricas de desempenho, buscas e solicitações feitas por usuários etc. Tudo o que é coletado e estruturado no banco de dados da empresa pode ser utilizado como material de estudo para Machine Learning — conceito conhecido como Big Data.
A partir desses recursos, a TI configura a ferramenta com direcionamentos sobre o que deve ser analisado e interpretado por ela. Desse ponto de partida, o Machine Learning começa seu trabalho.
Seu modo de atuação é o reforço de padrões. É uma proposta simples: o código segmenta, compara e analisa dados em grandes volumes em busca de qualquer tipo de padrão que seja relevante ao seu objetivo.
Se esse padrão apresenta potencial de ser uma resposta para um problema, ele é reforçado como positivo. Se é um caminho sem saída ou um obstáculo em relação ao problema, é reforçado como negativo.
Em teoria, é algo que uma pessoa poderia fazer, certo? Porém, com a evolução da capacidade de processamento e armazenamento de dados, sistemas com Machine Learning conseguem ir cada vez mais fundo e fazer um número cada vez maior de comparações, em um nível que hoje seria impossível para um ser humano. Eles fazem um trabalho que levaria anos para uma pessoa em segundos.
Com uma rede cada vez mais consolidada de padrões positivos e negativos, o Machine Learning consegue encontrar insights de negócio com crescente sofisticação, complexidade e assertividade.
É uma tecnologia que, por sua própria natureza de autoaprendizado automatizado, evolui exponencialmente em capacidade de processamento e tomada de decisões.
Machine Learning vs. Inteligência Artificial
Distinguir esses dois termos tão populares atualmente é muito fácil: basta pensar que todo Machine Learning é uma Inteligência Artificial (IA), mas nem toda Inteligência Artificial é Machine Learning.
IA é um termo guarda-chuva, isto é, uma determinação ampla para qualquer ferramenta ou mecanismo computacional que imita o padrão humano de raciocínio lógico e criatividade.
Ela abarca qualquer código capaz de analisar informações, encontrar conexões entre elas e sugerir uma resposta para um desafio que envolva esses dados.
O Machine Learning é uma parte desse conceito, voltado especificamente para o reforço de padrões e a construção de modelos estratégicos. Já a Inteligência Artificial é um termo muito mais amplo, inclusive para discussões teóricas sobre o assunto.
Por essa distinção, é comum que o Deep Learning ainda esteja mais associado a bancos imensos de dados, enquanto o Machine Learning hoje é acessível para empresas de todos os tamanhos, com fácil implementação e utilização.
Quais são os métodos mais populares de Machine Learning?
Agora que definimos bem o que é e que não é Machine Learning, podemos falar sobre o conceito de forma mais prática. Mas, antes de partir para benefícios e implementação, podemos conhecer melhor como ele é aplicado nas empresas.
Existem diversas formas de implantar a tecnologia, que dependem de recursos disponíveis, natureza do negócio e objetivos de mercado. Em geral, os métodos mais populares são:
- não supervisionados — é quando o programa busca os padrões desejados por conta própria e tira conclusões de maneira mais livre;
Quais são seus benefícios?
Não é à toa que empresas do mundo inteiro, de todos os tamanhos e setores, estão investindo em Machine Learning nos últimos anos. Seu poder de análise de dados é transformador tanto para quem quer mais eficiência quanto para quem deseja buscar oportunidades disruptivas de mercado. Veja os principais benefícios dessa tecnologia.
Automação de inteligência em geral
Inteligência de negócios é uma busca fundamental para as empresas do futuro. Com um mercado cada vez mais dinâmico, as decisões que gestores tomam precisam ser rápidas e assertivas.
O Machine Learning é uma ferramenta ideal para analisar riscos e oportunidades, ao mesmo tempo amplas e profundas, construindo cenários estratégicos possíveis e mapeando dentro dessas possibilidades o melhor caminho para o sucesso.
Ou seja, a TI hoje tem papel fundamental em resultados de negócio, desde que ela saiba fazer essa ponte entre soluções tecnológicas e ações práticas.
Com o tempo e com a sofisticação do próprio algoritmo, diretorias podem fazer alterações mínimas que, quando somadas, causam grande impacto nas métricas de desempenho.
Segurança da informação
Não adianta nada ter eficiência e inteligência se o negócio não passa confiança para seus clientes em relação ao uso de dados sensíveis. E a segurança da informação também é um ponto de atenção em constante mudança no mercado.
Nesse sentido, o Machine Learning pode atuar no monitoramento de ameaças dentro e fora da empresa para encontrar brechas em potencial que precisam ser abordadas e resolvidas. Essa tecnologia usada preventivamente é de grande ajuda para TIs que precisam garantir disponibilidade de dados sem abrir mão de sua proteção.
Identificação precoce de tendências
Voltando a falar sobre novas dinâmicas de mercado, a transformação digital está mudando o jeito como consumidores buscam marcas e produtos preferidos. Uma relação muito mais emocional, de relacionamento e exploração de nichos.
Por exemplo, é uma ferramenta muito interessante para análise profunda de perfis de público-alvo, para a definição de buyer personas e identificação de oportunidades de nichos a serem explorados por produtos específicos.
Também é uma grande solução para ajudar na experiência de compra online que atrai e conquista mais clientes dentro desse novo perfil de consumidor. O Machine Learning pode ser aplicado a buscas mais eficientes em lojas virtuais, incluindo até mesmo pesquisas visuais por produtos.
A máquina aprende os interesses e expectativas de cada usuário e, a partir desse reconhecimento de padrões, consegue sugerir produtos cada vez mais direcionados com decisores de compra.
Esse direcionamento também é utilizado no relacionamento. Campanhas automatizadas de marketing, como e-mail e redes sociais, tornam-se mais personalizadas para cada lead oferecendo o tipo de conteúdo que melhor engaja seus possíveis clientes.
Financeiro
A explosão de popularidade das fintechs nos últimos anos tem tudo a ver com a implantação de Machine Learning. Isso, principalmente, entre aquelas que oferecem serviços de investimento e gestão de finanças.
Saúde
O Machine Learning aplicado à saúde é um processo benéfico não apenas para o sucesso de empresas no ramo, mas para a sociedade em geral. Afinal, tudo que aprimora e personaliza os serviços de saúde significa mais qualidade de vida para pacientes e clientes.
Desde a gestão de fluxo de pessoas dentro de um hospital, passando pelo auxílio em diagnósticos mais complexos e precisos, o Machine Learning atua com força.
Até a pesquisa científica é beneficiada, com testagem de modelos biológicos e grandes dados sobre doenças para encontrar novos tratamentos e abordagens.
Um exemplo dessa importância é o uso de Machine Learning durante a pandemia, tornando a Covid-19 a doença mais mapeada e acompanhada da história.
Como implementar Machine Learning na empresa?
O Machine Learning é um tipo de tecnologia que se adapta a qualquer setor, empresa e objetivo. Tudo depende da maneira como ela é implementada na rotina pela TI.
Porém, exatamente por essa diversidade de oportunidades de atuação não existe uma fórmula definida de implantação.
Ter um banco bem estruturado aumenta a eficiência da tecnologia, que tem parâmetros mais bem estabelecidos para começar a buscar padrões sólidos. Portanto, sempre vale fazer uma revisão na sua arquitetura da informação antes mesmo de rodar os algoritmos, dando um caminho rápido e direto ao que eles precisam para respostas significativas de negócio.
Escolha o método de análise
Com esses pontos definidos, é hora de começar a implantação. O primeiro passo é decidir como será feito: quais serão os algoritmos de aprendizado e que tipo de dados ele acompanhará ao longo de seu funcionamento.
Essas decisões passam pelos métodos de análise que apontamos anteriormente. Tudo depende dos seus objetivos e dos tipos de respostas que você procura para as perguntas levantadas durante o planejamento.
À medida que a máquina aprende, ela começa a fazer conexões cada vez mais complexas e pode até ir para um caminho que não seja tão interessante para seus objetivos. Ou ela atinge um ponto de estagnação, exigindo da TI novos direcionamentos para buscar respostas de outras maneiras.
Por isso, mantenha um cronograma para mensurar os resultados práticos da tecnologia e fazer uma revisão de acordo com suas impressões sobre eles. É uma maneira de manter o Machine Learning sempre evoluindo, cada vez mais eficiente e conectado às necessidades do negócio.
Quais são as tendências em Machine Learning para o futuro?
Para terminar essa conversa, queremos olhar um pouco mais para o futuro. Afinal, como citamos, o Machine Learning está cada vez mais popular, tornando-se comum em estratégias integradas de negócios em setores variados.
Crescimento exponencial de desempenho
Além de se tornar mais acessível, o Machine Learning cresce exponencialmente em capacidade de análise e precisão de relatórios. Isso porque é um tipo de tecnologia que se retroalimenta: quanto mais aprende, mais rápido aprende também.
Ou seja, quem investe hoje nisso sabe que, em alguns anos, terá um algoritmo competitivo para desenhar novas estratégias de negócio. E esse é até mesmo um desafio. Afinal, quem não investir na tecnologia a tempo corre o risco de não ter a agilidade e flexibilidade que o mercado exigirá muito em breve.
Internet das Coisas
A Internet das Coisas (IoT) está se espalhando por máquinas, ambientes e até mesmo para monitorar as pessoas com os wearables. A quantidade e a qualidade de dados que esse tipo de dispositivo coleta serão muito importantes para estratégias de mercado na era digital.
Com isso, o que é ainda uma vantagem competitiva pode se tornar uma necessidade de sobrevivência em pouco tempo. À medida que Machine Learning se torna mais acessível e eficiente, a velocidade na tomada de decisões e ajustes de estratégias de negócio tornará impossível acompanhar concorrentes sem esse tipo de tecnologia. É o argumento ideal para a TI levar às outras diretorias e começarem a planejar esse investimento.
Qual é a diferença entre Machine Learning e tecnologias adjacentes?
Outro ponto importante para entender o que é Machine Learning é exatamente definir o que ele não é. Afinal, existe ainda uma confusão comum entre alguns conceitos complementares dentro dessa área de inteligência tecnológica de negócio. Veja como ele se destaca de outros dois conceitos muito importantes.
Machine Learning vs. Deep Learning
Esses dois conceitos, por outro lado, já são um pouco mais difíceis de distinguir, já que um se mostra quase como que a evolução do outro.
O Deep Learning vai um passo além do Machine Learning, exigindo mais recursos computacionais e uma preparação maior de sistemas. E a principal diferença está no escopo de atuação de algoritmos relacionados à tecnologia.
No Machine Learning, a configuração e a manutenção dos padrões utilizados pelo código são de responsabilidade da TI. É ela que direciona o aprendizado e monitora seus resultados. O Deep Learning, por outro lado, tem mais autonomia, sendo que os algoritmos são responsáveis não apenas por encontrar padrões, mas por decidir quais devem ser perseguidos e aprofundados para encontrar respostas de negócio.
A grande diferença, portanto, é que o Machine Learning trabalha de maneira mais linear, enquanto o Deep Learning tem uma abordagem de rede neural mais próxima de como funciona um cérebro humano.
- semi-supervisionado — os parâmetros para a busca por padrões são definidos de antemão, tornando o escopo de ação do Machine Learning mais específico — como tecnologia de reconhecimento facial, que busca padrões em elementos limitados do rosto de pessoas;
- árvore de decisão — é um tipo de reconhecimento de padrão por reforço, tem uma dinâmica baseada em decisões simples de sim ou não que podem se bifurcar infinitamente em busca de projetar o melhor cenário possível em uma decisão pendente;
- regressão linear — o algoritmo é configurado para analisar de maneira retroativa métricas de um determinado aspecto de negócio, com intuito de encontrar padrões nas oscilações e identificar causas de sucessos e fracassos.
Existem muitos outros métodos de utilização do Machine Learning, sendo cada um voltado para um objetivo específico ou para a análise de uma estrutura distinta de dados.
O que define o método ideal para cada caso é o levantamento de demandas e metas da TI, além dos recursos e capacidades da equipe para adotar uma ou outra solução.
Redução de custos
O Machine Learning pode ser aplicado na análise da própria produtividade interna em busca de desperdícios e ineficiência em uso de recursos para otimizar ainda mais a produção.
Hoje, quem consegue fazer mais usando menos é mais competitivo do que muitas empresas que investem apenas em expansão. E uma prova disso é a revolução das startups no mercado: o que todas elas têm em comum é um foco grande em Business Intelligence (BI) voltado para metodologia lean de trabalho.
Redesenho de processos
A mesma análise inteligente de dados pode levar a uma compreensão mais completa sobre cada peça dentro da cadeia produtiva de um negócio. Então, assim como cada pessoa, cada ferramenta e cada processo impactam na agilidade do trabalho.
Muitas empresas estão redesenhando completamente suas rotinas de acordo com relatórios levantados em Machine Learning. São TIs capazes de trazer dados relevantes de produtividade e encontrar a origem de gargalos, por menores que sejam.
Para encontrar essas tendências emergentes antes dos concorrentes, é preciso estar sempre de olho nos menores sinais de hábitos, costumes e expectativas inéditos no mercado. Logo, o Machine Learning pode ser esse olhar automatizado sobre o público que a diretoria do negócio precisa.
Como é a aplicação em diferentes áreas?
Para demonstrar os benefícios do Machine Learning em cenários mais perto da realidade corporativa de empresas, podemos analisar como diferentes áreas de mercado estão investindo e adotando a tecnologia enquanto solução de negócio. Veja alguns exemplos.
Varejo
O varejo é um setor dos mais prolíficos atualmente para o uso de Machine Learning, já que esse tipo de tecnologia pode ser utilizado em diferentes frentes na gestão do negócio e no relacionamento do cliente.
Por exemplo, é uma ferramenta muito interessante para análise profunda de perfis de público-alvo, para a definição de buyer personas e identificação de oportunidades de nichos a serem explorados por produtos específicos.
Também é uma grande solução para ajudar na experiência de compra online que atrai e conquista mais clientes dentro desse novo perfil de consumidor. O Machine Learning pode ser aplicado a buscas mais eficientes em lojas virtuais, incluindo até mesmo pesquisas visuais por produtos.
A máquina aprende os interesses e expectativas de cada usuário e, a partir desse reconhecimento de padrões, consegue sugerir produtos cada vez mais direcionados com decisores de compra.
Esse direcionamento também é utilizado no relacionamento. Campanhas automatizadas de marketing, como e-mail e redes sociais, tornam-se mais personalizadas para cada lead oferecendo o tipo de conteúdo que melhor engaja seus possíveis clientes.
Nesse caso, o Machine Learning atua criando projeções cada vez mais precisas sobre variações de mercado e valor de ativos como ações e fundos. Ao analisar inúmeras movimentações diárias e reforçar os padrões certos, a tecnologia ajuda investidores a tomarem decisões sobre transações, garantindo sempre um resultado positivo em relação ao cenário apresentado.
O que podemos fazer é apontar passos fundamentais e ações que você deve colocar em prática para garantir o potencial da ferramenta para um negócio mais inteligente.
Defina seus objetivos
O primeiro passo é um mapeamento das necessidades de negócio e a determinação de metas de crescimento a partir delas. Nesse momento, você vai buscar respostas para problemas levantados como gargalos produtivos, pontos cegos de análise de mercado e deficiências na relação cliente-marca.
Dessa forma, a TI cria uma lista de prioridades sobre decisões que precisam ser melhor avaliadas no negócio e o tipo de dados e ferramentas necessárias para tomá-las com mais assertividade.
É definir o ponto de partida em relação à configuração de algoritmos para que eles entreguem resultados positivos quanto antes.
Cuide da estruturação de dados
Assim como o que comemos determina nossa performance física e mental, a eficiência do Machine Learning depende diretamente dos dados que o alimentam.
Escolha o sistema ideal
Com método e objetivo definidos, é hora de implantar a tecnologia em si. Hoje, o ideal é investir em sistemas integradores de gestão que já contam com atuação nativa de Machine Learning ou que se associam por meio de API a esse tipo de tecnologia.
Uma plataforma de Big Data é ideal para isso, já que reúne em um só lugar todas as funcionalidades necessárias para estruturar grandes volumes de dados e aplicar algoritmos de aprendizado com facilidade.
Defina uma metodologia de monitoramento
O Machine Learning é uma tecnologia autônoma de aprendizagem e análise, mas isso não significa que ela deve ser abandonada pela TI para fazer tudo por conta própria.
O ideal é ter um método de acompanhamento e ajustes periódicos em seus parâmetros para que seja cada vez mais eficiente em seu próprio trabalho.
Mas,o que isso significa para os próximos anos? Como o Machine Learning pode transformar ainda mais o mercado em um futuro breve? Veja algumas tendências definidoras dessa tecnologia.
Maior acessibilidade ao Machine Learning
Como falamos ao longo deste conteúdo, o Machine Learning é cada vez mais presente em startups e pequenas empresas. E essa presença universal tende a aumentar com o tempo. Isso porque o acesso a uma tecnologia tão complexa e sofisticada vem se tornando mais simples e barato.
Com sistemas de gestão de Big Data acessíveis e com auxílio de cloud computing para virtualizar processamentos, mesmo TIs pequenas e com pouco orçamento podem aplicar Machine Learning em suas rotinas, encontrando caminhos disruptivos para que o negócio se posicione com destaque no mercado.
E nada melhor do que contar desde já com um sistema capaz de receber, analisar e filtrar essas informações de maneira relevante para os objetivos do negócio. A tecnologia pode gerar insights de produtividade e processos internos que seriam impossíveis se feitos de maneira manual e pessoal.
Essa é a grande tendência para o futuro: a informação vai dominar a gestão de empresas, e a capacidade de utilizá-las de maneira inteligente é que vai decidir quem sai na frente. Ou seja, a TI é crucial para o futuro.
Se você faz parte deste momento de transição, é sua responsabilidade dar ao seu negócio todas as ferramentas necessárias para manter um nível de competitividade ótimo na era da transformação digital. E o Machine Learning é uma dessas ferramentas que serão fundamentais para o futuro.
Quer saber mais sobre essa importância e como a informação vai determinar quem tem sucesso daqui para a frente? Veja nosso artigo especial sobre Big Data (aqui vamos colocar o link do outro conteúdo)!
