As últimas décadas mudaram o rumo da humanidade no quesito tecnologia. Desde a revolução digital, o desenvolvimento de novos recursos tem acontecido em uma velocidade nunca antes presenciada. Como resultado, estão sendo criadas máquinas com níveis de pensamento e aprendizado espontâneo equiparáveis (ou superiores) à capacidade dos seres humanos.
Essa característica de máquinas capazes de aprender de forma proativa é conhecida como Machine Learning. Trata-se de um subcampo da ciência da computação surgido no fim da década de 1950 baseado em Inteligência Artificial (IA). Apesar de quase 70 anos de evolução, foi nos últimos tempos que a área tem revolucionado a relação do homem com a tecnologia.
Com base nessa inovação, é possível que aplicativos de navegabilidade informem o melhor tráfego ao usuário, empresas de streaming indiquem os melhores filmes para cada tipo de telespectador e redes sociais consigam reconhecer a face de seus usuários a cada foto postada.
Consequentemente, a ferramenta tem impactado, de forma significativa, o modo de fazer negócios, sobretudo, nas grandes corporações. A cada dia, máquinas altamente inteligentes são incorporadas a empresas de variados segmentos. Manufatura, saúde, indústria farmacêutica, finanças, energia, educação, varejo, pesquisas, educação, serviços e informática são algumas das pluralidades de setores que já usufruem de seus benefícios.
Na prática, os dispositivos são capazes, por exemplo, de analisar documentos, aperfeiçoar o sistema elétrico da empresa para economizar gastos com energia, recomendar o produto certo para cada perfil de consumidor, aprimorar o atendimento ao cliente, entre outras impensáveis possibilidades.
De olho nessas inovações, o mercado de ML deve movimentar bilhões de dólares ao longo dos próximos anos. A disseminação dessa metodologia em diferentes setores é explicada através de suas possibilidades quase infinitas, já que se tratam de sistemas altamente programáveis e capazes de se adaptar diante de diferentes tarefas.
As novas ferramentas abrem um leque de vantagens para as corporações modernas. Vamos conhecer com mais detalhes algumas das principais vantagens da tecnologia Machine Learning para empresas de médio e grande porte:
Melhora a gestão de dados
As atuais empresas são acostumadas a produzir, diariamente, um volume extraordinário de informações espalhadas por matrizes e filiais. Esses elementos precisam ser armazenados e organizados para que a empresa continue atuando de forma saudável. Mesmo com uma equipe altamente treinada, torna-se praticamente impossível agregar todos os dados em um único centro de análise. Ou seja, com recursos tradicionais, parâmetros importantes podem ser ignorados na tomada de decisões.
Com a tecnologia Machine Learning, é possível otimizar esses resultados. Já foram desenvolvidas ferramentas que conseguem realizar um cruzamento inteligente desse universo de dados internos e externos que envolvem a corporação. Nunca foi possível saber de forma tão detalhada todo o contexto de um negócio no mercado, com informações capazes de gerar valor às atividades da organização.
Automatiza processos
Processos altamente repetitivos ou que exigem um grande esforço humano podem ser automaticamente substituídos por robôs, softwares e máquinas de IA. Por meio de algoritmos, esses dispositivos são capazes de aumentar significativamente a velocidade do serviço (milhares de vezes, no caso de alguns processos) e, também, aprimoram os resultados a níveis de excelência jamais vistos.
Não se trata, nesse caso, de funções puramente mecanizadas. São possibilidades de substituir competências antes exclusivas ao intelecto humano. Já existem ferramentas tecnológicas capazes de prover diagnósticos muito mais qualificados que médicos, análises jurídicas mais aprimoradas que advogados, cálculos mais precisos que contabilistas, planejamentos de gestão mais modernos que administradores etc.
É importante ressaltar que essas tecnologias não implicam o fim da necessidade desses profissionais. Pelo contrário, vão servir como mais um objeto para aperfeiçoar os resultados em suas respectivas áreas, em uma interação harmônica entre pessoas e máquinas.
Gera aprendizado ilimitado
A principal característica que difere os dispositivos de ML das máquinas de automação tradicionais é sua capacidade de executar ações inteligentes sem a necessidade de terem sido previamente programadas. Esse aprendizado pode ser supervisionado, quando há uma maior interação humana no processo, ou não supervisionado, quando a máquina consegue um nível total de autonomia em sua performance, independentemente da complexidade de sua tarefa.
Os dispositivos de ML possuem essa independência na atuação pois são desenvolvidos por meio de sistemas de computação cognitiva. Dessa forma, possuem habilidade de absorver, de forma proativa, informações do meio em que estão instalados. Eles podem analisar esses dados, processá-los e tomar decisões assertivas para a evolução do trabalho. Assim como o cérebro humano, quanto mais a ferramenta for estimulada, mais conseguirá, automaticamente, evoluir.
Apresenta soluções
Os softwares são tão aprimorados que não só são capazes de oferecer soluções de problemas já existentes como conseguem fazer análise de risco, antecipando eventuais situações negativas. Possibilidades de acidentes, quedas de vendas, campanhas equivocadas, desvalorização da marca, entre inúmeros outros problemas, são identificáveis.
A depender da necessidade do gestor, as ferramentas podem se limitar a apresentar o cenário e suas respectivas soluções, assim como uma grande consultoria, só que muito mais aprimorada. Ou podem ir além e agir autonomamente para solucionar quaisquer eventualidades. Empresas, hospitais, indústrias, centros de pesquisa, campos tecnológicos, mineradoras e polos de agronegócio são alguns dos setores que devem, cada vez mais, ser impactados por essa nova realidade.
Reduz custos
Algumas das mais prestigiadas consultorias empresariais do mundo apontam que, nos próximos dois anos, a tecnologia cognitiva deva gerar uma economia próxima a 60 bilhões de dólares no universo de corporações. Essa redução de custos pode contemplar diversos fatores, como sistemas inteligentes capazes de evitar desperdício na produção, melhor cotação de preços com fornecedores, aprimoramento de mão-de-obra e melhora na manutenção regular de maquinário.
A análise inteligente e automática de dados também, por si só, gera economia. Por exemplo, com um estudo de documentação fiscal imune a erros, é possível garantir que toda a movimentação financeira da empresa esteja segura e livre de ações equivocadas que geram perda.
As soluções de ML são capazes de aumentar a lucratividade não apenas por reduzir custos, mas por aumentar consideravelmente a produtividade, em diversos sentidos. Além de tornar os processos muito mais ágeis, há mais efetividade nas ações empresariais. Sem contar a possibilidade de departamentos estratégicos poderem ter mais tempo para focar no desenvolvimento do negócio.
Você, gestor de uma média ou grande empresa, sabe melhor do que ninguém que a inovação é a chave do sucesso no mundo corporativo. Portanto, fique de olho nessa nova realidade provocada pela Machine Learning. Assim, você poderá galgar degraus cada vez mais altos em seu negócio. Gostou do artigo? Deixe um comentário relatando sua opinião sobre o tema:
