Os aplicativos de aprendizado de máquina estão agregando cada vez mais valor às funções de negócios. Contudo, como identificar os usos práticos do aprendizado de máquina nos negócios ainda é um desafio. Então, com isso em mente, confira a seguir dez exemplos de usos práticos de aprendizado de máquina nos negócios.
Já faz algum tempo que o aprendizado de máquina deixou de ser apenas ficção científica para se tornar um elemento básico dos negócios modernos. Especialmente, à medida que organizações em quase todos os setores verticais implementam tecnologias de ML.
Os médicos fazem usos práticos do aprendizado de máquina em seus negócios conforme o utilizam para diagnosticar e tratar seus pacientes com mais precisão. Os varejistas estão usando o ML para levar a mercadoria certa às lojas certas no momento certo. Já os pesquisadores estão utilizando a tecnologia para desenvolver novos medicamentos eficazes.
E essa é apenas uma parte dos casos de uso emergentes. Afinal, todos os setores – de energia e serviços públicos, a viagens e hospitalidade, de manufatura a logística – e as várias funções dentro de qualquer organização colocam cada vez mais o aprendizado de máquina para funcionar.
O que é aprendizado de máquina, afinal?
O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial. Nele, os computadores usam algoritmos para aprender a partir dos dados, permitindo que as máquinas identifiquem padrões. Então, esses padrões são usados de várias maneiras.
Especialistas disseram que o uso prático do aprendizado de máquina permite que negócios realizem tarefas em uma escala e escopo anteriormente impossíveis de alcançar. Afinal, ele acelera o ritmo de trabalho, reduz erros e melhora a precisão, auxiliando funcionários e clientes.
Entretanto, isso não é tudo. Além disso, as organizações orientadas para a inovação estão encontrando outros usos práticos para o aprendizado de máquina em seus negócios. Afinal, ele não gera só mais eficiência e melhorias, mas também alimenta novas oportunidades de negócios que podem diferenciar suas empresas no mercado.
“O aprendizado de máquina está melhorando quase todas as funções e automação de processos ao permitir a adaptação operacional com base nas mudanças nas condições” – Bruce Guptill, estrategista-chefe da Addressable Markets.
Portanto, confira a seguir 10 aplicativos de aprendizado de máquina que estão sendo usados para resolver problemas e fornecer benefícios comerciais tangíveis:
1. Agentes de chatbot em tempo real
Uma das primeiras formas de automação são os chatbots. Eles preencheram a lacuna de comunicação entre as pessoas e a tecnologia, permitindo que as pessoas basicamente conversem com máquinas que podem então realizar ações com base nas solicitações ou requisitos expressos por humanos.
No entanto, as primeiras gerações de chatbots seguiram regras de script que diziam aos bots quais ações deveriam ser realizadas com base em palavras-chave. Contudo, o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural, ou PNL, outro membro da família de tecnologia de IA, permitem que os chatbots sejam mais interativos e mais produtivos.
Portanto, esses novos chatbots respondem melhor às necessidades do usuário e conversam cada vez mais como humanos reais.
“Assistentes digitais como Siri, Google Assistant e Alexa são baseados em algoritmos de aprendizado de máquina, e essa tecnologia pode encontrar seu caminho em novas plataformas de atendimento ao cliente e engajamento que substituem os chatbots tradicionais” – Jye Su, analista principal da ABI Research .
Então, entre os usos práticos de aprendizado de máquina nos negócios, os chatbots estão entre os aplicativos mais usados. Alguns exemplos de chatbots de empresas que ganharam elogios incluem o seguinte:
- O Watson Assistant, elogiado por fornecer “respostas rápidas e diretas”. Ele é programado para saber quando precisa pedir clareza e quando fazer a triagem da solicitação para um ser humano;
- O bot da plataforma de streaming de música para Facebook Messenger permite aos usuários ouvir, pesquisar e compartilhar músicas e obter recomendações.
2. Suporte à decisão
O suporte à decisão é outro dos usos práticos do aprendizado de máquina nos negócios. Afinal, ajuda as empresas a transformar a abundância de dados que possuem em insights acionáveis que agregam valor. Aqui, algoritmos treinados em dados históricos e quaisquer outros conjuntos de dados relevantes podem analisar informações e executar vários cenários possíveis em uma escala e velocidade impossíveis para os humanos fazerem recomendações sobre o melhor curso de ação a tomar.
“O aprendizado de máquina não substitui as pessoas, contudo ajuda as pessoas a fazer as coisas melhor. Portanto, pode torná-las muito mais eficientes” – Dan Miklovic, fundador e principal analista da Lean Manufacturing Research LLC e membro do The Analyst Syndicate.
Aqui estão alguns exemplos de como os sistemas de apoio à decisão são usados em vários setores da indústria:
- No setor de saúde, as ferramentas de suporte à decisão clínica que incorporam o aprendizado de máquina orientam os médicos sobre diagnósticos e opções de tratamento. Portanto, melhoram a eficiência do cuidador e os resultados do paciente;
- Na agricultura, as ferramentas de suporte à decisão habilitadas para aprendizado de máquina incorporam dados sobre clima, energia, água, recursos e outros fatores para ajudar os agricultores a tomar decisões sobre o manejo da cultura;
- Nos negócios, os sistemas de suporte à decisão ajudam a administração a antecipar tendências, identificar problemas e agilizar decisões. As informações são apresentadas por meio de painéis executivos na forma de gráficos e outros gráficos.
3. Mecanismos de recomendação do cliente
O aprendizado de máquina capacita os mecanismos de recomendação do cliente projetados para aprimorar a experiência do cliente e fornecer experiências personalizadas. Nesse caso de uso, os algoritmos processam pontos de dados sobre um cliente individual, como as compras anteriores do cliente, bem como outros conjuntos de dados.
É o caso de avaliar o estoque atual de uma empresa, tendências demográficas e históricos de compras de outros clientes para determinar quais produtos e serviços recomendar para cada cliente individual.
Aqui estão alguns exemplos de empresas cujos modelos de negócios dependem de mecanismos de recomendação:
- Grandes empresas de comércio eletrônico como Amazon e Walmart usam mecanismos de recomendação para personalizar e agilizar a experiência de compra;
- Outro implantador bem conhecido deste aplicativo de aprendizado de máquina é a Netflix, o serviço de streaming de entretenimento. Afinal, ela usa o histórico de exibição de um cliente, o histórico de exibição de clientes com interesses de entretenimento semelhantes, informações sobre programas individuais e outros pontos de dados para fornecer recomendações personalizadas aos seus clientes;
- Plataforma de vídeo online O YouTube usa tecnologia de mecanismo de recomendação para ajudar os usuários a encontrar rapidamente os vídeos que se encaixam em seus gostos.
4. Modelagem de rotatividade de clientes
Outros usos práticos do aprendizado de máquina nos negócios consistem em antecipar quando o relacionamento com o cliente está começando a azedar e encontrar maneiras de consertá-lo. Afinal, dessa forma, os novos recursos de ML ajudam as empresas a lidar com um dos problemas de negócios históricos mais antigos: a rotatividade de clientes.
Aqui, os algoritmos identificam padrões em grandes volumes de dados históricos, demográficos e de vendas para identificar e entender por que uma empresa perde clientes. A empresa pode então utilizar recursos de aprendizado de máquina para analisar comportamentos entre os clientes existentes para alertá-los sobre quais clientes estão em risco de levar seus negócios para outro lugar. Não obstante, permite identificar os motivos pelos quais esses clientes estão saindo e, então, determinar quais etapas a empresa deve realizar para retê-los.
A taxa de rotatividade é um indicador chave de desempenho para qualquer negócio. Contudo, é especialmente significativo para empresas de serviços e com base em assinaturas. Exemplos de empresas que usam modelagem de rotatividade de clientes incluem o seguinte:
- The New York Times, Bloomberg News e The Wall Street Journal;
- Streaming de música e filmes, como Netflix, Amazon, HBO e Spotify;
- Empresas de software como serviço, como Salesforce (software CRM), Adobe (multimídia, software de marketing) e grandes empresas de telecomunicações.
5. Táticas de preços dinâmicos
As empresas podem explorar seus dados históricos de preços junto com conjuntos de dados sobre uma série de outras variáveis para entender como certas dinâmicas impactam a demanda por bens e serviços. Isso desde a hora do dia até as estações do ano.
Isso é possível porque os algorítmos de aprendizado de máquina podem aprender com essas informações e combinar essa percepção com dados adicionais de mercado e consumidor para ajudar as empresas a definir o preço de seus produtos de forma dinâmica. Ou seja, com base nessas vastas e numerosas variáveis sendo, então, uma estratégia que, em última análise, ajuda a empresa a maximizar a receita.
O exemplo mais visível de precificação dinâmica (que às vezes é chamada de precificação de demanda) acontece na indústria de transporte:
- Considere o aumento de preços no Uber quando as condições aumentam o número de pessoas que procuram caronas de uma só vez ou os preços altíssimos para passagens aéreas durante as semanas de férias escolares.
6. Pesquisa de mercado e segmentação de clientes
Os aplicativos de aprendizado de máquina não ajudam apenas as empresas a definir preços. Eles também ajudam as empresas a fornecerem os produtos e serviços certos para as áreas certas, no momento certo, por meio do planejamento preditivo de estoque e segmentação de clientes.
Um dos usos práticos do aprendizado de máquina nos negócios varejistas, por exemplo, é prever qual estoque venderá melhor em qual de suas lojas com base nos fatores sazonais que afetam uma determinada loja, a demografia daquela região e outros pontos de dados, como mídias sociais.
“Pense nisso como um mecanismo de recomendação construído para o varejo” – Adnan Masood, arquiteto-chefe, UST GlobalAdnan Masood.
Contudo, da mesma forma, os aplicativos de aprendizado de máquina são usados pelas empresas para entender melhor segmentos específicos dentro de sua base geral de clientes. Varejistas, por exemplo, usam a tecnologia para obter insights sobre os padrões de compra de grupos específicos de compradores para que possam direcionar melhor suas necessidades, como estoque lojas com a mercadoria que o segmento identificado provavelmente deseja.Ou seja, definem com base em idades, rendas ou níveis de educação semelhantes.
Quem usa? Todos, desde Starbucks até gigantes dos seguros.
7. Detecção de fraude
A capacidade do aprendizado de máquina de entender padrões e ver instantaneamente anomalias que estão fora desses padrões o torna uma ferramenta valiosa para detectar atividades fraudulentas. Na verdade, as instituições financeiras vêm usando o aprendizado de máquina nessa área há anos.
Funciona assim: os cientistas de dados usam o aprendizado de máquina para entender o comportamento típico de um cliente individual. É o caso de quando e onde o cliente usa um cartão de crédito, por exemplo.
Então, o aprendizado de máquina pode levar essas informações, bem como outros conjuntos de dados, para determinar com precisão em meros milissegundos quais transações estão dentro da faixa normal e, portanto, são legítimas em comparação com quais transações estão fora das normas esperadas e, portanto, são provavelmente fraudulentas.
Os aplicativos de aprendizado de máquina para detectar fraudes em todos os setores incluem o seguinte:
- Serviços financeiros;
- Viagens;
- Jogos;
- Varejo.
8. Classificação e reconhecimento de imagens
As empresas também estão recorrendo ao aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais (conjuntos de algoritmos projetados para reconhecer padrões) para ajudá-los a compreender as imagens. Essa tecnologia de aprendizado de máquina tem ampla aplicação, desde o desejo do Facebook de marcar as fotos postadas em seu site, passando por equipes de segurança para identificar comportamentos criminosos em tempo real, até a necessidade de carros automatizados de ver a estrada.
No entanto, os varejistas também têm uma série de aplicativos para classificação e reconhecimento de imagens, incluindo o seguinte:
- Equipar robôs com visão computacional e aprendizado de máquina para fazer a varredura das prateleiras a fim de determinar quais itens estão com pouca quantidade, esgotados ou perdidos;
- Usar reconhecimento de imagem para garantir que todos os itens sejam removidos dos carrinhos de compras e lidos para compra, limitando assim a perda não intencional de vendas;
- Combater condições inseguras por meio da análise de imagens para identificar atividades suspeitas, como furtos em lojas, e para detectar violações de segurança no local de trabalho, como o uso não autorizado de equipamentos perigosos.
9. Eficiências operacionais
Embora alguns casos de uso de aprendizado de máquina sejam altamente especializados, muitas empresas estão implementando a tecnologia para ajudar a lidar com processos de negócios de rotina, como transações financeiras e desenvolvimento de software.
“Os casos de uso mais amplamente vistos em minha experiência (até agora) são em organizações financeiras corporativas, sistemas e processos de manufatura e, de forma mais impactante, desenvolvimento e teste de software. E quase todos os casos ocorrem em trabalhos pesados” – Guptill.
Ou seja, os usos práticos do aprendizado de máquina nesses negócios incluem:
- Departamentos financeiros e empresas que usam aprendizado de máquina para acelerar o trabalho e reduzir o erro humano;
- Equipes de operações que usam soluções baseadas em aprendizado de máquina para monitorar equipamentos e identificar com antecedência quando a manutenção e os reparos serão necessários. Afinal, assim problemas inesperados e interrupções de trabalho não planejada são reduzidos;
- Área de tecnologia da informação que podem usar o aprendizado de máquina como parte de sua automação de testes de software para acelerar e melhorar drasticamente esse processo, resultando em um software melhor desenvolvido mais rápido e com custos mais baixos.
10. Extração de informação
O aprendizado de máquina com PNL pode identificar automaticamente os principais dados estruturados de documentos. Isso, mesmo que as informações necessárias sejam mantidas em formatos não estruturados ou semiestruturados.
“Usar o aprendizado de máquina para entender documentos é uma grande oportunidade em todos os setores” – Scott Likens, líder da firma de consultoria PwC.
Portanto, as organizações podem usá-lo para processar tudo, desde formulários de impostos a faturas e contratos legais. Assim, aumentam a eficiência e a precisão desses processos e liberam o talento humano do trabalho mundano e repetitivo. A TI é um caso de uso que tem um valor real para qualquer empresa.
Alternativa
Contar com a avaliação e aconselhamento de uma empresa especializada pode fazer a diferença em relação aos usos práticos do aprendizado de máquina nos seus negócios. Na área de TI, por exemplo, a Infonova já está por dentro das novas tendências e reúne os melhores profissionais com conhecimentos diversos e perfis diferenciados. Afinal, a Infonova atua nessa área há 20 anos. Portanto, é plenamente capaz de garantir que seu ambiente tecnológico esteja sempre em boas mãos.
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