Os dados são fundamentais para o sucesso das empresas, mas precisamos saber
como utilizá-los para gerar novos insights e melhorias nos negócios existentes
Com o machine learning, as empresas podem extrair mais valor de seus dados, impactando diretamente na redução de custos e no aumento da receita e satisfação do consumidor
Douglas Katoch e Marden Pereira Júnior
Os dados estão transformando o mundo e o dia a dia das empresas. Há quem diga que eles são o novo petróleo e o futuro de muitas organizações. No varejo, por exemplo, os dados são fundamentais para compreender o que o cliente deseja e suas percepções sobre a marca. Porém, de nada adianta ter um grande volume de informações se não souber como utilizá-las para gerar insights estratégicos. Nesse sentido, soluções de analytics, inteligência artificial e machine learning podem atuar em conjunto para avaliar os diversos cenários, identificar a causa-raiz de um determinado comportamento e tomar decisões rápidas corretivas ou preventivas.
Embora muita gente ache que inteligência artificial e machine learning sejam a mesma coisa, IA é um conceito mais amplo que inclui o aprendizado de máquina como um de seus recursos. Na prática, o machine learning é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos, ou seja, é uma ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. De tanto treinar com base em exemplos, a tecnologia aprende e ajuda a solucionar problemas em diferentes setores.
Com o machine learning, as empresas podem extrair mais valor de seus dados, impactando diretamente na redução de custos e no aumento da receita e satisfação do consumidor. Imagine uma operadora que começou a receber um grande volume de ligações durante um determinado período. Ao utilizar o aprendizado de máquina, a tecnologia analisa todo o histórico, compreende o que está acontecendo e é capaz de fazer recomendações visando um desfecho positivo.
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Assim como nós, humanos, nos tornamos mais habilidosos à medida que executamos uma tarefa várias vezes, algo semelhante acontece nos sistemas de inteligência artificial: dados disponíveis publicamente na Internet ou registrados em plataformas próprias servem de treinamento para os algoritmos de IA. É o caso de chatbots que, no início da pandemia, foram treinados com dados da Organização Mundial de Saúde (OMS) para fornecerem informações sobre a Covid-19 – prevenção, sintomas, diagnóstico e tratamento.
Os líderes de negócios perceberam que há muitas coisas
que acontecem nas empresas e indústrias que
não podem ser compreendidas sem o auxílio
de sistemas analíticos inteligentes
Com o tempo, as iterações (repetição de uma ou mais ações) tornam os sistemas mais inteligentes a ponto de descobrirem percepções ocultas, falhas, tendências e novas oportunidades. Para exemplificar, vamos supor que uma fabricante de relógios que fazem a leitura de energia elétrica em residências passe a receber reclamações de que há unidades sem um parafuso, display ou etiqueta. Nesse caso, a fábrica tem apenas uma opção: receber o produto de volta e substituí-lo a título de garantia. Mas o que o machine learning tem com essa história?
Felizmente, tem tudo a ver. Ao treinar a tecnologia com imagens de relógios montados de forma errada, as câmeras instaladas acima da esteira de montagem permitirão que o sistema com ML reconheça imediatamente se há alguma unidade com problema. Dessa maneira, soa-se um alarme na esteira de produção para retirada do produto.
Portanto, todas as empresas voltadas para dados podem se beneficiar com o treinamento de máquina para apoiar o homem na tomada de decisões estratégicas. O machine learning oferece valor para corporações que precisam entender melhor as mudanças de comportamento, preferências e satisfação do clientes, como os SACs. Os líderes de negócios passaram a perceber que há muitas coisas que acontecem nas empresas e indústrias que não podem ser compreendidas sem o auxílio de sistemas analíticos inteligentes. Geralmente são perguntas, padrões e anomalias que apenas a utilização correta dos dados poderá ajudá-los.
Ao unir algoritmos corretos, que sejam alimentados com dados mais adequados, e usando os melhores modelos de desempenho é possível treinar continuamente o sistema de software e aprender com os resultados por meio de dados, permitindo chegar a previsões que possam auxiliar no dia a dia dos negócios e nas mudanças que eventualmente se tornem necessárias.
O emprego mais amplo de machine learning e analytics irá possibilitar respostas mais rápidas para a tomada de decisões. Os insights gerados dos dados podem ser integrados aos processos de negócio e atividades operacionais para responder às mudanças de demandas do mercado em um cenário cada vez mais dinâmico e incerto. Como resultado, as empresas podem se manter à frente da concorrência e tomar medidas proativas para manter sua vantagem competitiva em tempo real.
Douglas Katoch
Gerente de Technical Sales da Scala, empresa do Grupo Stefanini
Marden Pereira Júnior
Gerente comercial da Scala em Belo Horizonte
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