Garantir um diferencial competitivo, estar sempre atualizado em relação às soluções para melhorar a eficiência no atendimento às necessidades dos clientes e reduzir os custos operacionais são metas definidoras de sucesso para qualquer tipo de negócio. Quando o assunto é tecnologia, o imperativo é ainda mais acentuado. Em 2018, o machine learning tem sido apontado como uma das principais ferramentas para se alcançar esses objetivos.

Neste artigo, iremos discutir mais detalhadamente esse conceito. Você verá como ele já está presente em nosso dia a dia, que grandes players do setor estão apostando alto nessa tecnologia e, o mais importante, como o aprendizado de máquinas pode e deve ser utilizado dentro de sua empresa para melhorar seus resultados.

O que é machine learning?

Resumidamente, machine learning é uma área em desenvolvimento da ciência da computação focada em criar modelos analíticos automatizados capazes de realizar previsões a partir de banco de dados disponíveis. Uma tecnologia com ar de ficção científica de inventar softwares com habilidade de aprender a partir da experiência.

A primeira vez que o conceito “machine learning” foi usado foi em 1959, pelo pioneiro da Inteligência Artificial, engenheiro do MIT (EUA), Arthur Samuel. Na época, Samuel o definiu como “um campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem terem sido programados para tal“. Ou seja, o objetivo é criar um algoritmo que não repita erros, mas que possa melhorar as decisões tomadas a cada nova informação fornecida ou coletada.

Desde então, pesquisadores do mundo inteiro têm se juntado a essa empreitada. E já existem vários tipos de softwares baseados em aprendizado de máquinas. Basicamente, eles são capazes de três movimentos lógicos diferentes:

Classificação

Quando o produto tem o objetivo de catalogar dados a partir de uma base de classes fornecidas previamente. Por exemplo: um aplicativo de xadrez, que possui as definições de cada peça do tabuleiro, consegue identificar e classificar um peão, uma rainha, um bispo etc.

Regressão

Algoritmos programados para tomar decisões a partir de outras decisões anteriormente feitas, levando em consideração o sucesso ou não da opção prévia. Um exemplo deste caso são os anúncios recomendados de alguns e-commerces como “você também pode gostar destes produtos”. O sistema analisa a navegação monitorada pelo site e, então, sugere ao cliente possibilidades de outros produtos baseando-se no comportamento dos clientes anteriores.

Agrupamento

Aqui, o software analisa os dados fornecidos em busca de características em comum e cria grupos. O aplicativo Google Fotos, por exemplo, faz esse tipo de agrupamento ao sugerir pastas como “Pessoas”, “Paisagens”, “Screenshots” etc. a partir da análise das fotos, percebendo características em comum e sugerindo semelhanças/diferenças.

Da ficção científica para o dia-a-dia

Como você já percebeu, o machine learning não é mais uma questão só dos livros de fantasia ou filmes sobre uma galáxia muito muito distante. Eles estão na nossa rotina. Desde os assistentes pessoais dos smartphones, aos aplicativos de trânsito ou mesmo os algoritmos de redes sociais. A aposta das grandes empresas do mercado não é a toa.

Com uma experiência de usuário mais personalizada e eficiente, a taxa de conversão de vendas pode ser muito maior e o tempo gasto reduzido. Veja mais algumas aplicações que já existem desse tipo de tecnologia e que, com certeza, você já viu por aí:

– Resultados de pesquisa na Web
Detecção de fraudes
– Novos modelos de precificação
Filtragem de spams no e-mail
– Análise de sentimento baseada em texto
– Previsão de falhas em equipamento
– Detecção de invasão na rede
– Anúncios em tempo real em páginas da web e dispositivos móveis

Isso tem sido possível graças a três fatores principais: o relativo barateamento dos hardwares com grande capacidade de processamento; a produção, armazenamento catalogação de grandes volumes de dados (Big Data); a acessibilidade cada vez mais viável a esses enormes bancos de dados (cloud computing). Essas três variáveis têm permitido um ambiente cada vez mais fértil para o desenvolvimento e popularização das aplicações do machine learning.

Como o machine learning pode ajudar a minha empresa?

Essa dinamização do setor é boa para todo mundo. Por um lado, clientes, de modo geral, poderão ter acesso a experiências de consumo mais alinhadas com seus comportamentos individualizados. E, por outro, as empresas estão tendo a oportunidade de aprimorar os processos internos e melhorar a eficácia das tomadas de decisões.

A aplicabilidade desse tipo de serviço dentro do ambiente corporativo é vasta e não para de crescer. Imagine os resultados que podem ser encontrados ao utilizar a capacidade de processamento de predição desses algoritmos aliada ao seu banco de dados.

Como definir o melhor parceiro dentre todos do mercado? Qual é o melhor momento para expandir? Que tipos de falhas de segurança podem ser identificadas antes que ataques aconteçam, baseando-se nas experiências compartilhadas em rede? Como identificar mais, de forma eficiente, o tipo de solução que seu cliente precisa antes do concorrente? Basta colocar a imaginação para funcionar.

A cada segundo, o banco de dados de um negócio se valoriza dentre os ativos da empresa. E o machine learning é a ferramenta para extrair ainda mais dessa mina de ouro. Mas, antes, entenda melhor como uma arquitetura de TI eficiente é estratégica para o seu negócio.

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Autor

Leandro Lima
Leandro Lima
Possui 12 anos de experiência em telecomunicações e infraestrutura de TI. Atuando na coordenação e elaboração de projetos para organizações governamentais e privadas. Possuí as certificações profissionais CCNA R&S + CCNP R&S + ITIL + IPv6 Enginner + Avaya ACIS e ACSS.