Transformação digital: saiba como Machine Learning pode ser usado na sua empresa – Varejo Brasil
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Saiba como aplicar essa tecnologia inovadora para trazer resultados positivos ao seu negócio
"Máquinas não pensam". Esse é um dos argumentos que já foram utilizados para defender que a capacidade humana nunca seria alcançada pelos computadores e outros dispositivos digitais, mas isso já não se aplica mais.
A transformação digital é real em nossa sociedade e trouxe uma série de novidades, dentre as quais o Machine Learning merece destaque, já que tem o potencial para, literalmente, mudar a forma com a qual nos relacionamos com os eletrônicos e com praticamente tudo que está a nossa volta.
Outro ponto muito interessante é que essa tecnologia pode ser utilizada aí na sua empresa a partir de hoje e trazer resultados surpreendentes a curto, médio e longo prazo, o que certamente é um diferencial e tanto em relação à concorrência.
Vamos entender exatamente do que se trata, como o conceito evoluiu nos últimos anos e o que pode ser feito para sua aplicação no dia a dia da empresa.
Um termo que, quando traduzido, significa "aprendizado de máquina". Ele já existe desde o ano de 1959, quando o cientista da computação estadunidense Arthur Samuel o definiu como o campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem que tenham sido especialmente programados para isso.
Desde os tempos em que a Inteligência Artificial (IA ou AI) ainda estava começando como disciplina acadêmica, alguns pesquisadores já se mostraram interessados em fazer com que máquinas pudessem aprender com dados.
Por volta da década de 1980, sistemas especialistas (softwares que simulam o raciocínio de "experts" em suas respectivas áreas) começaram a dominar a AI e o aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina reorganizado em um campo separado começou a crescer por volta da década de 1990. Seu objetivo passou da obtenção de inteligência artificial à solução de problemas de maneira prática e natural. Isso fez com que ela começasse a se separar da AI e das teorias da probabilidade.
Algumas estatísticas chamam a atenção para o assunto, como as seguintes:
AI e aprendizado de máquina têm o potencial de criar US$ 2,6 trilhões adicionais em valor até 2020 para marketing e vendas e até US$ 2 trilhões em planejamento de manufatura e cadeia de suprimentos (McKinsey Global Institute).
47% das empresas entrevistadas disseram que escalaram e industrializaram o aprendizado de máquina ou possuem projetos em andamento neste quesito (Statista).
A melhoria na experiência do cliente e a personalização são os principais motivos pelos quais os profissionais de marketing estão adotando a IA e o aprendizado de máquina (Adobe).
Aplicações cotidianas e destaques do Machine Learning
Hoje em dia, ele já é uma realidade e foi utilizado em uma série de aplicações práticas, como nos seguintes casos, que são alguns dos mais famosos da área:
Mudanças no algoritmo da Netflix
Em 2006, a Netflix lançou a primeira edição da competição "Netflix Prize" para encontrar um programa que pudesse prever as preferências dos usuários e melhorar a precisão no algoritmo usado na época em pelo menos 10%.
Então, pesquisadores do AT&T Labs, em colaboração com as equipes Big Chaos e Pragmatic Theory, desenvolveram um modelo que venceu o prêmio de US$ 1 milhão.
Pouco tempo depois do prêmio, a Netflix descobriu que as classificações dos espectadores não eram os indicadores ideais de seus padrões de visualização e mudaram seu motor de recomendação de acordo com tais indicações.
No ano de 2010, o Wall Street Journal escreveu sobre a empresa Rebellion Research e seu uso de aprendizado de máquina para prever a crise financeira, o que trouxe um grande destaque para o tema.
Previsão de Vinod Khosla
O indiano-americano Vinod Khosla, co-fundador da Sun Microsystems, previu que 80% dos trabalhos dos médicos seriam perdidos nas duas próximas décadas graças ao uso de softwares de diagnóstico médico com aprendizado de máquina.
Influências para a arte
Em 2014, descobriu-se que um algoritmo de Machine Learning foi aplicado no campo da história da arte para estudar pinturas e obras de arte e que ele pode ter revelado influências entre artistas que antes não tinham sido identificadas.
No ano de 2019, a editora Springer Nature publicou o primeiro livro de pesquisa criado com o uso de aprendizado de máquina.
Como isso pode ser usado em sua empresa?
Depois de entender a definição e ver algumas aplicações da tecnologia, pode ser que sua mente tenha pensado em várias possibilidades, mas também existe a possibilidade de que elas pareçam inatingíveis neste primeiro momento.
Por isso, nós separamos exemplos práticos e que já podem ser utilizados em sua empresa. Confira!
Modelo de rotatividade: o Machine Learning pode ser usado para ajudar a identificar quais clientes podem deixar de contratar os serviços de sua empresa e porque. Como resultado, a companhia pode tomar as medidas necessárias para evitar ou amenizar tais efeitos.
Precificação dinâmica: também chamado de precificação por demanda, consiste na prática de flexibilizar o preço de certos produtos de acordo com fatores como a margem de lucros, a demanda na hora da compra ou se o cliente interagiu com alguma campanha de marketing, por exemplo, o que já é usado por companhias aéreas e empresas de transporte particular.
Modelo de valor vitalício de clientes: essa é uma das estratégias mais importantes para e-commerces, já que pode ser usada para identificar, entender e reter os melhores clientes, seja os que gastam mais, os advogados de marca mais leais ou ambos, para poder prever quanto eles podem trazer para a empresa em um dado período de tempo.
Chatbots: essas são ferramentas já disponíveis no mercado e que consistem em "robôs" que entendem o que é digitado pelos clientes em um chat e respondem da melhor maneira possível, de modo que boa parte do atendimento ao consumidor pode ser automatizado e funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Previsões de mercado: o aprendizado de máquina permite que um sistema seja capaz de prever o que pode acontecer em determinado mercado de acordo com situações passadas e outras variáveis que possam ser importantes, o que deixa as empresas mais preparadas para o que devem enfrentar em um futuro próximo ou distante.
A transformação digital tem uma série de benefícios a trazer para a sociedade, tanto para as empresas quanto para os clientes, e não há dúvidas de que aqueles que adotarem a tecnologia de aprendizado de máquina antecipadamente tendem a ter resultados muito melhores do que os demais.
Assim como a consultoria em telecom já foi uma novidade em dado momento e hoje é fundamental para companhias de todos os portes e segmentos, o mesmo se aplica ao Machine Learning. Por isso, busque saber o que pode ser aplicado em seu negócio e comece hoje mesmo para colher melhores frutos no futuro.