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A existência da tecnologia em nosso cotidiano não é nova, mas tem se tornado cada vez mais notável e aprimorada, e um exemplo claro disso é a popularização do Machine Learning. 

Na prática, estamos falando do campo da inteligência artificial que está revolucionando continuamente as atividades diárias e os negócios que acontecem na Internet.

Para isso, o aprendizado da máquina, tradução literal do termo, visa garantir eficiência e proatividade ao usar robôs e automações em um contexto comercial.

Com essa técnica, a programação permite que os algoritmos e robôs “aprendam” padrões e comportamentos. Parece enredo de filme de ficção científica, mas é real e tem grande impacto no controle de acesso corporativo, na indústria alimentícia e em muitas outras áreas.

Leia este texto para entender o que é machine learning e encontre dicas e benefícios para essa tecnologia de ponta.

Entenda o que é Machine Learning

O aprendizado de máquina é um sistema tecnológico que pode alterar seu comportamento de forma autônoma com base na própria experiência. Ou seja, a intervenção humana é mínima aqui.

Essas mudanças comportamentais são basicamente para estabelecer regras de lógica que visam melhorar o desempenho da tarefa ou, em algumas aplicações, tomar decisões mais contextuais.

As regras são geradas com base na detecção de padrões nos dados analisados e uma programação inicial que estabelece o que colher para aprender.

Imagine que as pessoas estão digitando as palavras “gestão de condomínios” em um mecanismo de busca. 

O serviço deve analisar um conjunto de parâmetros para determinar o que se deve exibir nos resultados dessa pesquisa, percebendo possíveis intenções de busca e expectativa do usuário.

Existem diferentes abordagens para o machine learning. O mais conhecido é chamado de aprendizado profundo, ou deep learning.

Ele processa grandes quantidades de dados de várias camadas de redes neurais artificiais (algoritmos modelados na estrutura dos neurônios no cérebro) que resolvem problemas muito complexos, como reconhecer objetos em imagens.

Exemplos de aplicação de Machine Learning

Como já apontamos, a tecnologia de inteligência artificial existe em vários campos da vida cotidiana. Então, é esperado que o aprendizado de máquina tenha muitas funções e usos.

A versatilidade desta técnica é tão grande que pode ser útil em uma ampla variedade de áreas, incluindo serviços de contabilidade preços e muito mais.

Leia os tópicos abaixo para obter dicas sobre onde e como usar o machine learning.

Recomendações automáticas

Recomendações de filmes, músicas e séries são sempre exibidas ao usar serviços de streaming de áudio e vídeo.

Essas recomendações são geradas automaticamente pelo sistema da plataforma. Para que isso ocorra, o algoritmo salva e interpreta vários dados de cada usuário.

Com o tempo, o sistema pode gerar recomendações personalizadas com base no comportamento do usuário. 

Oportunidades de negociação

Os envolvidos na negociação de orçamento obra residencial devem estar sempre atentos à realidade do mercado. No entanto, este é um cenário muito variável e complicado de analisar.

Por exemplo, determinar o melhor momento para comprar matérias-primas é importante para alcançar uma alta taxa de retorno posteriormente.

O aprendizado de máquina é muito importante para identificar essas oportunidades.

Bots de atendimento ao cliente

As estratégias de automação de serviços continuarão. Hoje, a maioria das empresas com presença online usa bots para rastrear a experiência do cliente.

Os bots processam dados e voz do cliente por meio de aprendizado de máquina. Assim como nos mecanismos de pesquisa, a qualidade da resposta melhora à medida que o bot entra em contato com mais consumidores.

Portanto, os serviços de contabilidade preços precisam investir em robôs para atender os interessados ​​em um nível de customização igual ou superior ao atendimento realizado por pessoas.

Detecção de fraudes

Não é à toa que instituições como bancos e empresas de cartão de crédito foram uma das primeiras a fazer investimento em aprendizado de máquina.

Nesses contextos, a tecnologia é usada para detectar transações financeiras potencialmente fraudulentas. 

Quando uma empresa de cartão de crédito entra em contato com um cliente para verificar uma compra, o aprendizado de máquina foi aplicado anteriormente para garantir a segurança deste usuário. Ou seja, algum comportamento diferente já foi identificado.

Compras on-line

Quando um usuário pesquisa “ar condicionado em Salvador” na internet, uma lista de produtos relacionados a essa pesquisa aparece imediatamente.

O algoritmo aprende automaticamente a combinar diferentes funções com base em sua relevância.

Os dados estruturados no catálogo de lojas online fornecem muitos desses recursos relacionados, aprendendo com os padrões de pesquisa anteriores e adaptando-se ao que é importante para seus clientes.

Outra aplicação do machine learning no comércio eletrônico é o conhecido sistema de recomendação.

Ao adicionar um item ao carrinho de compras em um site de compras, você provavelmente já viu a aba “As pessoas que compraram o item X também compraram o item Y”.

Essa tecnologia é usada para incentivar novas compras inferindo cientificamente quais outros produtos os consumidores de projeto cozinha industrial podem estar interessados.

Estudos mostram que esse tipo de recurso pode aumentar as vendas da loja virtual em até 30%.

As vantagens do Machine Learning

Caso você ainda esteja hesitante quanto à importância de usar o aprendizado de máquina, vamos tirar todas as suas dúvidas nos tópicos a seguir.

Saiba porque essa tecnologia é tão utilizada e quais os resultados que você pode alcançar tendo ela à disposição.

Escalabilidade aprimorada

Uma das grandes ambições de uma empresa é expandir seus negócios. Mas esse sonho é muitas vezes dificultado por questões orçamentárias.

Nesse sentido, o aprendizado de máquina pode dar uma grande contribuição, pois pode aumentar a demanda por meio da automação sem necessitar da ampliação da equipe de trabalho.

Um dos exemplos mais importantes é o chatbot. Na prática, essa ferramenta trata de programas de computador que simulam interações humanas e prestam serviços em sites e redes sociais.

Esses programas são adaptáveis ​​e tendem a melhorar a cada interação, podendo fazer vários atendimentos ao mesmo tempo.

Isso significa que as empresas de manutenção de elevadores podem alcançar aumentos significativos na demanda sem aumentar o capital humano. Isso contribui para a escalabilidade operacional sem sacrificar a qualidade.

Identificação de tendências e padrões

O aprendizado de máquina pode examinar grandes quantidades de dados para descobrir tendências e padrões específicos que os humanos não conseguem detectar.

Por exemplo, um e-commerce quer entender o comportamento de navegação e o histórico de compras de um usuário para fornecer:

• Produtos;
• Promoções;
• Cupons de desconto;
• Conteúdo exclusivo.

Para isso, o aprendizado de máquina ajuda as empresas a personalizarem as interações com o público em geral, melhorar a experiência do cliente e, assim, aumentar as vendas.

Processamento de dados ilimitados

Com a quantidade de dados gerados hoje, sem a assistência da tecnologia, os humanos não podem processar e contextualizar as informações de modo a otimizar as campanhas e decisões.

Para auxiliar nesse processo, o Big Data coleta, integra, analisa e interpreta essas informações usando inteligência artificial e ferramentas relacionadas (como o machine learning).

Graças a esse apoio, você pode ler conteúdos de vários tamanhos e formatos mais rapidamente e de forma organizada.

Isso permite que as corporações obtenham insights desse processo e melhorem a experiência do usuário.

Por fim, o gerenciamento automatizado de dados permite processar informações como histórico e hábitos do cliente para uma interpretação mais confiável de quem precisa de cesta básica Campo Grande MS, por exemplo, qualificando o marketing e a comunicação.

Mais eficiência em processos burocráticos

A eficiência operacional é um dos principais objetivos de qualquer empresa. Afinal, quais empresas não querem cortar custos e aumentar as vendas?

Com esse viés, o aprendizado de máquina ajuda a realizar essa tarefa, aumentando a confiança ao automatizar determinadas tarefas burocráticas.

A manutenção preditiva é um exemplo prático de como a tecnologia pode melhorar a eficiência dos negócios.

Você pode economizar tempo e dinheiro se puder prever um problema específico em vez de corrigir o resultado após o problema já ter ocorrido.

Segurança e desempenho de rede aprimorados

Ameaças de segurança cibernética, tentativas de invasão e anomalias de rede geralmente ocorrem em tempo real, sem aviso prévio.

Para manter a segurança da rede, as organizações devem identificar proativamente o comportamento inadequado antes que as invasões se transformem em sérios ataques de segurança, violações de dados e interrupções de serviço.

O algoritmo de aprendizado de máquina ajuda a monitorar comportamentos suspeitos em tempo real automaticamente.

À medida que os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados, as condições de segurança cibernética melhoram continuamente.

Elas adaptam-se às mudanças, substituindo a pesquisa e a análise manuais e revelando insights específicos relacionados à segurança na rede de cada organização.

Apoio na tomada de decisões

No mundo conectado de hoje, extrair as informações corretas da Big Data não seria possível sem recursos como machine learning.

Ele permite que as empresas transformem grandes conjuntos de dados em conhecimento e inteligência utilizáveis no dia a dia.

Essas informações podem ser integradas aos processos de negócios e atividades operacionais para atender às necessidades de mercado e ambientes de negócios em constante mudança.

Isso permite que as organizações tomem medidas proativas para vencer a concorrência e manter sua vantagem competitiva em tempo real.

Conclusão

A evolução das tecnologias é, sem dúvidas, a base para o sucesso de empreendimentos.

O machine learning é um belo exemplo de como essas soluções exercem um papel de destaque no atendimento e na satisfação do cliente, bem como na melhoria dos processos internos e na qualificação de um negócio.

Texto originalmente desenvolvido pela equipe do blog Business Connection, canal em que você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.