Cada dia mais a inteligência artificial evolui e se torna sofisticada o bastante, a ponto de reproduzir a consciência humana. O Machine Learning, em tradução livre, aprendizagem de máquina, vem se fortalecendo nos últimos anos, e adentrando cada vez mais a realidade de empresas e pessoas.
O funcionamento dessa técnica aumenta a eficiência dos dados, que por consequência, pode fornecer insights e perspectivas importantes para o financeiro, marketing, fluxos de trabalho, experiência do cliente, entre outros, à sua empresa. Saiba neste artigo, como o ML pode aumentar a eficiência do seu negócio.
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O ML é uma tecnologia subcategoria da Inteligência Artificial, que oferece aos sistemas a capacidade de aprendizagem, por meio do contato com dados e experiências. Com ela, o sistema é capaz de identificar padrões, oferecer respostas e tomar decisões com o mínimo de participação humana.
Em suma, é um tipo de Inteligência Artificial, que torna um sistema capaz de aprender, simulando a capacidade humana de aprendizagem, e aplicando ao uso de sistemas computacionais. Por exemplo, por meio de dados, uma máquina pode aprender a oferecer a resposta mais indicada à pergunta solicitada ao suporte de chatbot.
O ML na prática, desenvolve capacidades de processar dados, aprender comportamento, escolher respostas e comandos específicos. A quantidade de dados inseridos molda a inteligência da máquina, ou seja, quanto mais dados, mais inteligente.
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Para visualizarmos melhor, imagine sua ação no Youtube, ou Netflix. Baseado no que você já assistiu e favoritou, as plataformas recomendam outros títulos ou vídeos que você possa gostar. Caso não veja, o algoritmo não recomendaria temáticas parecidas. Esse é só um tipo de machine learning, onde as preferências do usuário começam a ser aprendidas pela máquina.
Em uma empresa, os dados podem oferecer perspectivas sobre a saúde financeira, por meio da aprendizagem de suas atividades de negócio, o machine learning é capaz de ajudar a empresa a identificar tendências, e visualizar o panorama financeiro.
A experiência do usuário, como enunciado no parágrafo, pode ir além das recomendações. Com o ML, é possível obter insights em tempo real que desenvolvem capacidade de entender o público, suas necessidades e buscas, possibilitando a criação de melhor experiência online e desempenho com o cliente. Nessa “caixinha”, ainda, é possível traçar um perfil de cliente por meio dos dados.
Avaliações de riscos e detecção de fraudes também são otimizadas por meio do machine learning. Processando uma quantidade de dados da equipe de técnicos, traçando perfis de clientes ou identificando casos de fraude, tem-se uma base avaliativa eficiente para sanar os riscos.
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Experiência do usuário e otimização de campanhas
Como explicado no caso do Youtube e Netflix, a experiência do usuário e a personalização do cliente são grandes oportunidades para as empresas. Por meio da captação de dados, é possível identificar perfis, gostos e direcionar recomendações em seu site, bem como utilizar os dados para otimizar campanhas de marketing.
O machine learning pode ser utilizado nos chatbots para atendimento aos clientes. Nele, o programa é capaz de interagir com os clientes, tirando dúvidas, fazendo integração de canais, central de ajuda respondendo a problemas e demais solicitações de forma inteligente.
No setor de manufatura, a aprendizagem de máquina pode ser aplicada à automação e auxiliar na organização das demandas, como também estar consciente das ações futuras. Isso traz melhorias no rendimento, análise de causa e gerenciamento de inventário e cadeias de forma eficiente.
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