Os algoritmos de machine learning, uma das dimensões da inteligência artificial, são uma das áreas tecnológicas onde se tem assistido a um grande desenvolvimento, especialmente pelas vantagens que trazem às organizações e pela forma como resolvem alguns dos problemas do negócio.
As organizações estão a usar estes algoritmos para reconhecer padrões e, assim, construírem modelos preditivos sobre as preferências futuras do consumidor, encontrar formas de aperfeiçoar os seus processos internos ou melhorar o seu produto.
Os sistemas de machine learning baseiam-se em algoritmos que analisam dados, “aprendem com eles” e estão em constante processo de melhoria, tendo em conta as diferentes situações com que se deparam. Em vez de ser um sistema programado por regras, os sistemas de machine learning trabalham com algoritmos que vão criando as próprias regras do sistema (que podem ser supervisionadas por mão humana, se necessário).
A utilização destes algoritmos tornou-se mais interessante com o aumento do número de dados gerados por nós e pelos nossos dispositivos. Mais dados significa mais material para os algoritmos conseguirem fazer melhores previsões. Hoje, estes algoritmos têm uma aplicação global, seja na saúde ou num simples trajeto de automóvel. Os resultados para as organizações que os usam são bastante promissores e os problemas que os algoritmos ajudam a resolver são muito variados. Partilhamos alguns dos problemas do negócio que podem ajudar a resolver.
1. Inserção de dados
Gerir dados manualmente é uma das tarefas mais demoradas, repetitivas e propícias a erros que existem numa organização, além de ser uma enorme perda de tempo e de mão de obra. Ter alguém a inserir dados num back-office, por exemplo, é gastar tempo de um recurso numa tarefa onde o poder de decisão e o espírito crítico são muito reduzidos. O melhor é automatizar essa tarefa com a ajuda dos algoritmos preditivos que conseguem gerar dados que serão depois validados pelo utilizador. Deste modo, diminui-se o tempo necessário para a inserção de dados, assegurando a sua validação por mão humana.
2. Qualidade dos dados
Com o aumento dos dados gerados e recolhidos pela organização, muitas vezes, é difícil manter a sua integridade. É aqui que entram os algoritmos de machine learning, que verificam bases de dados à caça de erros e inconsistências de informação para tornar a informação da organização mais precisa. Além disso, estes algoritmos são ferramentas poderosas para a deteção de fraudes, previsão de empréstimos da empresa ou gestão do portfólio.
3. Manutenção preditiva
As linhas de produção têm imensas vantagens em utilizar os algoritmos de machine learning, que podem ser um aliado-chave para a gestão da manutenção das máquinas e na avaliação da qualidade do produto. Com os algoritmos é possível analisar o histórico da produção, da manutenção das máquinas e até dos fluxos de trabalho para encontrar os pontos com problemas e antever problemas futuros, permitindo uma intervenção preventiva.
Estes algoritmos ajudam também a prever (e evitar) paragens totais ou parciais numa linha de produção que implicam sempre perda produtividade e a paralisação de recursos.
4. Deteção de spam
Uma das utilizações mais antigas destes algoritmos é a deteção de spam. Os filtros de spam atuais usam redes neurais, parecidas com as redes neurais humanas, para identificar spam quando anteriormente eram usadas apenas regras fixas (que não tinham qualquer mecanismo de aprendizagem).
5. Melhorar os mecanismos de segurança cibernética
Numa altura em que os dados são um dos bens mais preciosos para as organizações, os algoritmos de machine learning podem ajudar a garantir a integridade e a segurança dos dados da sua organização.
Já são muitas as organizações que utilizam os algoritmos para detetar ameaças à segurança, nomeadamente em situações de phishing ou violação de dados.
6. Impulsionar as vendas
As vendas são uma das áreas que mais podem beneficiar com a utilização de algoritmos de machine learning. Hoje, a equipa de vendas consegue ter acesso a uma infinidade de parâmetros dos clientes (últimos produtos adquiridos, média de gastos anuais, entre outros) o que permite fazer sugestões de novos produtos para adquirirem ou perceber qual o momento ideal para lançar uma promoção para aquele determinado cliente. As grandes empresas de retalho, como a Amazon, já utilizam estes mecanismos para sugerir a compra de produtos de acordo com o histórico de pesquisa, compra e gostos pessoais.
7. Simplificar ações de marketing
Com mais dados disponíveis, a equipa de marketing pode desenhar uma estratégia e ações personalizadas para grupos-alvo, baseadas em informação concreta e não em suposições. Os sistemas de machine learning, ao processar grandes quantidades de dados, identificam rapidamente as variáveis mais determinantes para a equipa de marketing que passa a criar campanhas de marketing com maior probabilidade de engajamento com os clientes.
Já são várias as empresas que incorporaram os algoritmos de machine learning nas suas operações para terem maior vantagem competitiva. A utilização destes algoritmos permite resolver problemas do negócio, ganhos de eficiência na organização através da redução dos custos operacionais e, ao mesmo tempo, é possível atrair mais facilmente os “clientes certos”.
Se está a pensar incorporar estes algoritmos para resolver problemas do negócio, entre em contacto connosco!