Machine Learning pode ser traduzido como aprendizado de máquina ou aprendizagem de máquina, e consiste em uma das principais tendências atuais em tecnologia. Apesar de fazer parte da hype, é um termo bem antigo, utilizado pela primeira vez em 1959, quando o cientista da computação Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como “a tecnologia que dá aos computadores a capacidade de aprender se que sejam explicitamente programados”.
Como um subconjunto da Inteligência Artificial, permite o desenvolvimento de programas que podem acessar dados para aprender por si mesmos. De forma objetiva, podemos dizer que todos os sistemas de aprendizado de máquina são sistemas de IA, contudo, nem todos os sistemas de IA possuem capacidades de machine learning.
Todos os dias utilizamos soluções que envolvem aprendizagem de máquina em diversas situações cotidianas, que vão de operações bancárias que demandam os mais altos padrões de segurança, passando pelas pesquisas na Internet e recomendações de séries na Netflix, até em nossas interações com assistentes virtuais como Siri, Alexa, Cortana ou o Assistente do Google, por exemplo.
Algumas aplicações
Identificação de padrões de consumo
O comportamento do consumidor pode ser analisado através de enormes volumes de dados, identificando padrões de consumo e tendências com precisão e agilidade, impactando positivamente os resultados de negócios em diversos segmentos, possibilitando entre outras ações a promoção de estratégias de comunicação, a seleção dos canais de distribuição mais rentáveis ou a elaboração das ofertas mais atraentes, considerando a abordagem de um público altamente qualificado.
Logística
Num cenário inesperado em que a pandemia redefine a forma como consumimos e impulsiona a nossa relação com o Delivery e comércio eletrônico, a capacidade de entregar o produto ao consumidor dentro do menor tempo possível se apresenta como uma característica extremamente valiosa, de maneira que a gestão de rotas eficiente se estabeleça como um diferencial competitivo.
Além de promover um processo mais eficiente desde a compra até a casa do consumidor, sistemas inteligentes podem prever demandas futuras com técnicas de modelagem, análise estatística e simulação avançada, ajustando com precisão a distribuição do investimento em estoque, por exemplo.
Atendimento ao Consumidor
Ao contrário dos negócios tradicionais baseados em estruturas físicas, com seus horários restritos de atendimento, o comércio eletrônico representa um modelo altamente disponível, aberto para o consumidor 24h por dia, todos os dias do ano.
Além da inquestionável relevância da logística para que os produtos cheguem nas mãos do cliente no menor tempo possível, partindo de estoques com níveis ótimos, a necessidade de resposta imediata a possíveis dúvidas durante as compras pode representar um gargalo na operação, já que seria necessário sustentar equipes de atendimento em múltiplos turnos para cobrir os mais diferentes perfis de consumidor.
O machine learning é aplicado em agentes de atendimento automatizados como uma solução sempre disponível para responder às dúvidas de clientes em potencial através do processamento de linguagem natural, oferecendo respostas com maior qualidade ao longo do tempo, promovendo um efeito positivo nas taxas de conversão através de um processo de atendimento ágil e assertivo.
Segurança
Sistemas de videomonitoramento já foram uma tecnologia muito cara e inacessível para pequenas empresas e pessoas físicas, era necessário ter equipamentos caros e de implementação complexa. Hoje os avanços tecnológicos popularizaram não só hardware, como trouxeram possibilidades como o armazenamento na nuvem.
A aplicação do machine learning torna os sistemas mais poderosos, incluindo recursos como a identificação de rostos para restrição ou permissão de acesso, identificação de placas de automóveis e reconhecimento de comportamentos considerados anormais, gerando alertas em resposta a violações, por exemplo.
Ainda no âmbito da segurança, além das aplicações em sistemas de videomonitoramento, podemos citar bancos e operadoras de cartão de crédito, que utilizam a aprendizagem de máquina para validar compras, sinalizando operações suspeitas considerando os padrões de consumo do usuário.
