By Rodrigo Golfetooutubro 23, 2018novembro 29th, 2021No Comments
Machine Learning (ML) é um termo que tem atraído muita atenção ultimamente. E por uma boa razão: ele está mudando as regras de como as empresas terão que se comportar num futuro próximo. Se analisarmos seu conceito e os resultados que sua utilização pode proporcionar, toda indústria, uma hora ou outra, poderá ser impactada pelo desenvolvimento e uso da inteligência artificial. Aplicada em processos e serviços, ela ajudará os negócios a se tornarem mais eficientes, inovadores e rentáveis.
No artigo de hoje detalharemos o conceito de machine learning, como utilizar a tecnologia para inovar e como ela pode trazer impacto imediato à sua empresa.
Analytics: o começo de tudo
Nas últimas décadas, as organizações voltaram seus esforços para ferramentas de Analytics como forma de obter vantagem competitiva em relação aos seus concorrentes, reunindo dados internos e externos à empresa. Com o passar do tempo, isso deixou de ser uma novidade, ou seja, tornou-se o baseline do processo decisório na maior parte das companhias.
Sem representar a mesma vantagem de alguns anos, as organizações se viram forçadas a olhar mais profundamente seus dados. Assim, interpretá-los passou a ser mais importante que reuní-los – e uma forma inovadora de aumentar sua eficiência e competitividade.
Suportada pelos recentes avanços em ciência e tecnologia surge o termo Advanced Analytics. Ele faz referência a técnicas modernas de Otimização Prescritiva, Simulação e Machine Learning.
O Machine Learning, ou em uma tradução literal "aprendizado de máquina", utiliza sofisticadas técnicas de estatística e computação. Com base nelas, são avaliadas grandes de massas de dados afim de obter insights que podem trazer impacto imediato ao negócio. Em outras palavras, esse processo faz com que o computador entenda padrões numéricos e daí em diante consiga trabalhar com predições. Um procedimento que automatiza e torna mais velozes muitos processos envolvendo dados.
Machine Learning é uma das áreas de Inteligência Artificial que mais foi aplicada nos últimos 10 anos, nos mais diversos contextos.O conceito é simples e semelhante ao modo como nós, humanos, e outros cérebros biológicos processamos informações: em vez de programar tudo o que você quer em uma linha de código, a ideia é criar o código baseado em regras e que funcione a partir de grandes conjuntos de dados. Em seguida, é preciso colocar as "máquinas" para lerem os dados, aprender as regras e acompanhá-los.
Utilizado pela primeira vez na década de 50, o termo Machine Learning apareceu em pesquisas de ciência da computação feitas à época.
Mas por que só depois de tantas décadas é que essa definição veio a se tornar tão popular? A resposta está no fato de que a capacidade de armazenamento e de processamento de dados evoluiu e cresceu exponencialmente. Assim, se tornou viável seu emprego em aplicações na indústria.
Aplicações do Machine Learning nos negócios
Existem diversas aplicações de Machine Learning em negócios. Podemos citar como exemplo:
Processamento de Texto e etc.
Em todas elas esse método de análise de dados apresenta resultados superiores quando comparado a técnicas tradicionais para solução dos problemas.
Os desafios na adoção do Machine Learning
Apesar dos inegáveis resultados que o Machine Learning pode trazer para as empresas, trata-se de uma mudança de paradigma significativa e que representa, muitas vezes, o potencial para uma ruptura realmente grande.
Não só profissionais de informática e líderes empresariais precisam aprender a projetar e implantar esses novos sistemas; eles também deverão entender o impacto que essa nova tecnologia terá em seus negócios.
Acredito que existam dois principais obstáculos para a sua adoção: a escassez de profissionais capacitados e a ausência da cultura de dados. Vou explicar melhor.
A escassez de talentos para desenvolvimento de projetos de Machine Learning é um desafio gritante no mercado. Ao mesmo tempo, há uma falta ainda maior de pessoas capazes de gerenciar projetos que contem com a categoria. Os Data Scientists (Cientistas de Dados) como são chamados os talentos analíticos mais habilidosos, ainda são difíceis de encontrar em especial devido à amplitude e profundidade das habilidades em ciência de dados que ele precisa ter. Tal profissional deve consolidar conhecimento numa combinação única de três áreas distintas: ciência da computação, matemática e conhecimento de negócio.
Por outro lado, as organizações precisam se direcionar para adotar uma "cultura de dados". Isso significa reunir dados, interpretá-los e basear suas decisões neles. Assim, desenvolver essa cultura, implementar os processos de negócios necessários para sustenta-la e investir na tecnologia apropriada – tudo de maneira sinérgica – é o principal desafio de criar uma organização orientada por dados. Mas somente assim serão capitalizados os avanços em Machine Learning.
A realidade é que adotá-lo pode ser como qualquer outra iniciativa de gerenciamento de mudança. No entanto, só será efetivamente realidade, ou seja, efetivamente duradouro, quando acontece junto da transformação cultural. Muitas vezes, isso está mais relacionado com os processos já instituídos na companhia do que investimentos de capital específicos, como infraestrutura tecnológica.
E o que a empresa pode esperar de uma estratégia de dados bem definida?
Uma gestão correta e eficaz dos problemas de qualidade, segurança, governança, integração e preparação. É assim que os dados estarão prontos para o consumo e a aplicação de modelo de Machine Learning pelos Data Scientists.
Com quem contar durante esse processo?
Algumas empresas, como a UniSoma, contam com uma equipe especializada para auxiliar seus clientes em todas as etapas do processo:
ajudando a desenvolver uma estratégia de dados e processos que mude a cultura da organização;
definindo a tecnologia mais aderente ao negócio;
disponibilizando profissionais com alto expertise para desenvolvimento do modelo;
transferindo conhecimento e boas práticas para os analistas do cliente;
suportando o desenvolvimento da solução a longo prazo.
Certamente, contar com um parceiro torna mais fácil se adaptar à velocidade com que o tratamento de dados avança. Tanto o suporte na implementação, quanto na manutenção dos processos é de suma importância para que impactos positivos sejam sentidos nos negócios. Sejam relacionados ao Machine Learning, ou não.
Possui Mestrado e Bacharelado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense. Atua há 10 anos com desenvolvimento de softwares, sete deles especificamente com sistemas de suporte a decisão para grandes empresas, como: Embraer, Itaú, Rumo e Unilever. Na UniSoma, estabeleceu a área de Data Science e é responsável pela arquitetura e coordenação técnica de projetos de Big Data e Machine Learning. Além disso, é responsável pela gestão dos processos internos de inovação.