Os dados estão a instituir-se como um dos bens mais preciosos para os negócios, potenciando o desenvolvimento de tecnologias relacionadas com a inteligência artificial, como os algoritmos de machine learning.
As tecnologias de machine learning são uma área da inteligência artificial que permitem criar sistemas que podem aprender a tomar decisões com uma interferência humana reduzida. Estes sistemas, em vez de simplesmente seguirem “as ordens” do seu utilizador, adaptam-se a partir de cálculos e decisões anteriores, devolvendo resultados que prescindem da interação humana de forma contínua.
A popularidade crescente da utilização destas tecnologias justifica-se pelas vantagens que trazem às organizações, nomeadamente na possibilidade de desvendar padrões de consumo/comportamento, revelar tendências do mercado ou identificar as preferências do cliente.
São muitas as áreas de negócio que atualmente usam machine learning para a execução de cálculos avançados, melhorar a produtividade das suas equipas ou simplesmente prestar um melhor serviço ao cliente. Dos serviços financeiros ao retalho, destacamos algumas vantagens destes algoritmos por área de negócio.
Serviços Financeiros
As tecnologias de machine learning são utilizadas para detetar transações fraudulentas, já que as máquinas conseguem processar grandes quantidades de informação muito mais rapidamente do que os humanos. Assim que estes sistemas reconhecem padrões incomuns de compra, podem lançar alertas para que a mão humana verifique se é uma transação legítima ou uma fraude. Numa época em que há cada vez mais meios de pagamento disponíveis, estes algoritmos ganham especial relevância.
Além da deteção de fraude, estas tecnologias podem ser usadas em análise preditiva (identificando a probabilidade de um cliente deixar de pagar um empréstimo, por exemplo), na automatização de processos e na melhoria do atendimento ao cliente.
Serviços Públicos
Num setor que ainda carrega o estigma da burocracia e do papel, as tecnologias de machine learning são utilizadas para detetar fraudes fiscais, estabelecer decisões sobre a atribuição de bolsas de estudo em instituições de ensino ou triar casos de assistência médica nos hospitais.
Os algoritmos de machine learning são também úteis para aumentar a produtividade das instituições, uma vez que conseguem processar as tarefas automáticas de forma mais eficiente, deixando os funcionários mais disponíveis para se dedicarem a tarefas mais críticas e orientadas à decisão. Desta forma, são criados sistemas híbridos, numa união entre o poder da tecnologia e a validação por mão humana.
Saúde
Os algoritmos de machine learning estão a crescer e a expandir-se rapidamente na área da saúde, especialmente através de dispositivos portáteis e sensores que podem recolher informações úteis sobre pacientes em tempo real. Esses dados são analisados pelos algoritmos que despoletam alertas aos profissionais de saúde sempre que existam anomalias.
A utilização destes sistemas na área da saúde permitem também priorizar o atendimento de situações de emergência, diagnósticos mais rápidos e melhores decisões de tratamentos médicos.
Transportes
Os algoritmos de inteligência artificial são ferramentas importantes para empresas de entregas e transportes públicos que podem ter à sua disposição indicações sobre a melhor rota para o seu percurso, informação de estradas cortadas ou acidentes. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões e possíveis focos de problema ou demora, sugerindo rotas alternativas e prevendo tempos de chegada ao destino de acordo com a rota escolhida.
Estes algoritmos permitiram também a disponibilização de veículos autónomos, uma verdadeira revolução que já está acessível no mercado. Estes veículos usam algoritmos de processamento de imagem, que conseguem determinar se uma colisão é iminente, tendo em conta a velocidade do veículo e a sua relação com os outros veículos na estrada.
Retalho
A aplicação no retalho é muito variada e já está a ser utilizada por muitas empresas. A nível operacional, os algoritmos permitem otimizar as cadeias de fornecimento e fazer uma previsão do tempo necessário para escoar os stocks.
Na otimização da experiência do cliente, estes sistemas recolhem dados sobre os produtos mais adquiridos, quais os horários preferenciais para as compras ou qual o meio preferencial no acesso à loja. A análise destes dados permite potenciar a experiência do cliente e aumentar as vendas através de descontos personalizados ou organizar os produtos na loja de acordo com as preferências do consumidor.
Além destas iniciativas de otimização, já existem lojas de self-shop que permitem uma experiência de compra completamente autónoma. Uma delas é a Amazon Go que já conta com várias lojas nos Estados Unidos e permite comprar produtos sem fazer check-out através de uma caixa.
Em jeito de nota final
Embora os algoritmos de machine learning sejam uma das tecnologias mais revolucionárias dos últimos anos, a adoção destas tecnologias pelas organizações ainda é muito embrionária. Os benefícios destes algoritmos serão ainda mais diversificados no futuro, proporcionando às organizações melhorias na produtividade, a possibilidade de prever tendências de mercado e, naturalmente, prestar um serviço de excelência ao cliente.
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