Machine learning: como o aprendizado da máquina pode auxiliar no processo de inovação

Machine learning: como o aprendizado da máquina pode auxiliar no processo de inovação

Muito se fala na digitalização de processos, avanços tecnológicos, inovação e presença digital, e algo vem chamando ainda mais atenção, o machine learning. Mas, ao contrário do que muitos pensam, o aprendizado de máquina não é algo tão novo assim.  Contudo, muitos especialistas apontam que a otimização e melhoramento de projetos que envolvam o machine learning são uma das tendências para 2021.

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Tendências em tecnologia e vídeos online para 2021

Descubra, a seguir, o que é machine learning e como aproveitar essa ferramenta para que a sua empresa torne-se ainda mais inovadora.

O que é Machine Learning? 

Machine learning ou aprendizado de máquina, é o processo de análise em que as máquinas executam ações com base em aprendizado e não apoiadas no envio de instruções de terceiros. As máquinas são programadas uma vez para depois não ser mais necessário escrever códigos para que o programa realize ações. Ele aprende sozinho, através da tentativa e erro, algoritmos – conjunto de regras – e histórico de ações.

O aprendizado de máquina é construído em uma rede neural de algoritmos que procura imitar o processo de pensamento da mente humana. Quando queremos aprender um novo idioma, por exemplo, precisamos estudar sobre ele, a pronúncia, conjugações de verbos, alfabeto, e as máquinas fazem o mesmo para adquirir novos conhecimentos, estudam. 

De forma simplificada, podemos elucidar esse conceito através do evento que ocorreu em 1997, quando um supercomputador venceu o melhor enxadrista do mundo, Garry Kasparov. O xadrez é conhecido por ser um jogo em que seus jogadores possuem alto potencial intelectual e exige muito esforço mental, então você pode estar se perguntando: como isso foi possível?

O computador IBM Deep Blue, utilizou um programa para prever os possíveis movimentos de Kaspararov. Possuindo uma extensa análise de outros jogos do russo, ele foi programado especificamente para vencê-lo. Com base nos dados de partidas antigas tanto de Kasparov quanto de outros mestres enxadristas, o computador venceu a partida facilmente, mas apenas na segunda vez. A primeira partida foi uma derrota para o Deep Blue, porém com o novo aprendizado, ele saiu vitorioso na segunda rodada. 

Posterior a esse marco histórico para o machine learning, outros computadores venceram humanos nos mais diversos jogos. Hoje, mais de 20 anos depois, os softwares de jogos de xadrez vencem facilmente jogadores humanos.

Machine Learning ou Inteligência artificial? 

O termo Inteligência artificial abrange diversas áreas da tecnologia, e o aprendizado de máquina é uma delas. Todavia, a IA engloba outros fatores. Muito se discute em relação a definição desse conceito, mas em linhas gerais a inteligência artificial é uma ciência que busca fazer com que computadores e máquinas se tornem mais autônomos, desenvolvendo capacidade de percepção, resolução de problemas e aprendizado para executar determinadas ações sem a intervenção humana.

A Siri, assistente virtual da Apple, Alexa da Amazon ou o chatbot utilizado em diversos websites, usam a inteligência artificial para compreender o que foi solicitado e desenvolver uma resposta que atenda a demanda do usuário.

Qual a importância do Machine Learning?

A transformação digital já é uma realidade e as empresas que não estão trabalhando para se adequar às novas tecnologias, estão fadadas ao fracasso. Com o forte crescimento da presença digital, incontáveis dados são gerados e armazenados diariamente, porém, muitos deles são perdidos pela falta de processamento. O machine learning provê análises complexas em minutos, além da capacidade de verificar uma grande quantidade de dados. 

O aprendizado de máquina está presente em diversas ações que fazemos em nosso cotidiano. Quando buscamos um termo no Google como ‘’eleição 2022’’, ele pode nos mostrar resultados que favorecem um candidato ou outro de acordo com a nossa inclinação a ser a favor ou não dele. 

O feed das suas redes sociais e os anúncios exibidos, são organizados da forma que se adeque ao seu perfil. Se você participa de grupos de animais no Facebook, segue vários perfis no Instagram de pets, a sua aba ‘’explorar’’ provavelmente terá mais postagens de animais de estimação.

Como o Machine Learning se relaciona com a inovação? 

Inovação pode ser implementada através de diversas formas, uma nova ideia que agrega valor ao negócio, a criação de um novo produto, um novo processo, ou até mesmo a relocação de recursos já utilizados na empresa para otimização de despesas. Com um mercado altamente competitivo, inovar se tornou algo primordial para as empresas se manterem relevantes para os consumidores, que estão se tornando cada vez mais exigentes.

Contrariamente ao que muitos pensam, inovação não está necessariamente relacionada a tecnologia. Uma companhia não precisa ter um alto investimento em tecnologia de ponta para ser inovadora.

Em uma empresa, seja ela uma pequena startup ou uma grande indústria, sempre há maneiras de otimizar processos, reduzir gastos, aumentar a eficiência e produtividade da equipe através da melhoria contínua. E é isso que a inovação busca fazer.

Com o machine learning, companhias podem utilizar softwares que automatizam processos e diminuem custos de produção e recursos humanos. O aprendizado de máquina traz inovação ao atendimento ao consumidor, através de programas de atendimento automático, que reduzem o tempo de espera dos consumidores para terem sua demanda solucionada.

Previne fraudes e ataques cibernéticos, com plataformas de segurança que identificam phishing e uso de softwares maliciosos. Elaboram rotas inteligentes de entregas de mercadorias, para que todos os itens previstos sejam entregues no menor tempo.

Todas essas otimizações visam reduzir o tempo gasto nas atividades, permitindo que os profissionais encarregados de tais tarefas tenham mais tempo livre para exercer outros projetos, aumentar a produtividade e beneficiar o consumidor final, tornando os serviços e produtos da empresa ainda melhores para seu público.

Se sua empresa não possui uma equipe autônoma ou recursos para desenvolver uma tecnologia que use o aprendizado de máquina para inovação, você pode optar pela inovação aberta. Com ela, sua empresa pode desenvolver conexões com parceiros externos para aprimorar serviços e produtos, criando parcerias com startups, universidades e demais negócios.

Exemplos de Machine Learning

Vejamos agora alguns exemplos conhecidos de machine learning para esclarecer esse conceito ainda mais.

Plataformas de anúncios digitais

Anunciar na televisão ou outdoor deixaram de ser as únicas opções para o comerciante há um bom tempo. Com o boom das redes sociais, empresários querem marcar presença onde seus consumidores estão, na internet.

Com isso, plataformas como Facebook e Instagram disponibilizam anúncios em suas redes para o público perfeito. Com algumas configurações de segmentação, o usuário pode escolher faixa etária, localização, gênero, interesse, afinidade e diversas outras especificidades para alcançar sua persona.

O machine learning dessas plataformas, aprende com os resultados das campanhas para entregar os anúncios as pessoas que têm maior probabilidade de clicar no botão ‘’play’’ em um vídeo, se você determinar que o objetivo da sua campanha será visualização de vídeo, por exemplo.

Youtube, Spotify e Netflix

Os vídeos que aparecem para você assistir na aba recomendados do Youtube, as músicas que o Spotify sugere para sua playlist e as séries que o Netflix exibe em sua página inicial, utilizam o machine learning para mostrar resultados que você tenha maior probabilidade de gostar, de acordo com o que você já assistiu ou ouviu.

Se você abrir um perfil na Netflix de um usuário que só assiste séries policiais – o perfil A, e outro onde as séries mais assistidas são de romance – perfil B, a porcentagem positiva das séries e filmes será exibida de acordo com o seu perfil. Ou seja, uma série romântica terá 99% de aprovação para o perfil B, e talvez 75% para o perfil A.

Conclusão

A inteligência artificial está sendo aprimorada dia após dia junto com o machine learning, e suas funções têm se tornado essenciais para as empresas. Em 1997, tínhamos um marco para tecnologia quando o primeiro computador venceu um jogo de xadrez contra um ser humano, hoje isso é muito mais comum.

O aprendizado de máquina pode ajudar sua empresa de inúmeras maneiras, e as que citamos aqui foram apenas alguns dos exemplos. Inovar é necessário para continuar competitivo em um mercado que não para de crescer, e o machine learning pode ser um grande aliado na sua jornada em direção à inovação. 

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Este artigo foi escrito pela Aevo.

Por: Autor Convidado

Eu sou um autor parceiro da Samba Tech :)

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