Machine learning: como a tecnologia pode melhorar o desempenho das empresas

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Machine learning: como a tecnologia pode melhorar o desempenho das empresas

Machine Learning é a tecnologia por trás de diversos recursos das ferramentas e dos sites que usamos na web. Dos sistemas de reconhecimento de imagem nas plataformas de mídias sociais ao filtro de spam dos seus serviços de e-mail, a Machine Learning está lá.

Ela também é o combustível dos motores de recomendação de sites como Netflix e Youtube e projetos mais complexos, como os serviços de carros sem motoristas que já estão em fase de testes em diversos países.

Recentemente, os sistemas baseados em Machine Learning têm se mostrado cada vez mais úteis e eficazes para empresas que buscam melhorar o desempenho no mercado. Mas como exatamente isso pode ser feito?

O conceito de Machine Learning

Machine Learning, também conhecido por aqui como “aprendizagem de máquina”, é a tecnologia responsável por elaborar conjuntos de regras e sistemas capazes de analisar dados e, por meio de complexos cálculos e cruzamentos de informações, extrair deles aprendizados de forma instantânea.

Isso permite desenvolver algoritmos capazes de substituir o trabalho de diversas pessoas e abre um leque de interessantes possibilidades de uso para empresas de todo o tamanho, inclusive as pequenas e médias.

Veja alguns exemplos de como o uso de sistemas baseado em Machine Learning pode melhorar, e muito, o desempenho das corporações:

Aumento da produtividade

Sistemas baseados em Machine Learning são capazes de analisar enormes volumes de dados e realizar cálculos complexos com precisão e velocidade inalcançáveis para qualquer ser humano normal. Isso permite, entre outras coisas, identificar padrões que os seres humanos tendem a ignorar. Essa característica tem levado empresas ao redor de todo o globo a fazerem novas e instigantes descobertas.

O incrível aumento da velocidade com que problemas são identificados e corrigidos também é uma das principais motivações pelo crescente interesse do uso de Machine Learning no mundo corporativo. Afinal de contas, por exemplo, quando falamos de serviços de manutenção de TI, na maioria dos casos se gasta muito mais tempo na identificação da causa de alguma falha do que na solução em si.

Investir em Machine Learning faz com que os processos sejam acelerados e as equipes economizem tempo para se dedicarem a fazer aquilo que fazem melhor e foram contratadas para fazer. Assim, aumenta-se consideravelmente a capacidade de entrega nas empresas. Aqui no blog, já demos outras dicas de como aumentar a produtividade nos escritórios. Vale a pena conferir!

Mais assertividade na tomada de decisões estratégicas

A tecnologia já atingiu níveis tão complexos de análise e cálculos que já é capaz de substituir o papel do raciocínio lógico humano nos mais variados contextos, em especial quando o pensamento estratégico é o desejado. E não são poucos os casos em que essa Inteligência Artificial, criada com linhas, códigos e aprendizagem contínua, consegue fazer melhor escolhas que nós, meros humanos.

Já é possível criar algoritmos capazes de embasar o processo de tomada de decisões por meio da previsão de cenários a curtíssimo e longuíssimo prazo. Como, por exemplo, um sistema que identifique se o lançamento de um novo produto será bem-sucedido ou não ou, então, qual possibilidade de novidade tem mais chances de cair no gosto do público.

Redução de custos por meio do Machine Learning

Além de uma forma de aumentar a produtividade das equipes internas, o uso de aprendizagem de máquina também permite substituir por soluções mais eficazes os serviços oferecidos por fornecedores.

Um exemplo é o uso de sistemas baseados em Machine Learning capazes de analisar contratos e “traduzir” a linguagem jurídica para termos de mais fácil compreensão para as partes, além de conseguir determinar algum item que esteja faltando ou que não deveria estar lá, como alguma taxa ou comissão não negociada.

Essas são apenas algumas das vantagens que o uso de Machine Learning pode trazer para empresas de todos os tamanhos. Quer descobrir outras? Compartilhe este texto em seu perfil nas redes sociais e veja o que os seus contatos podem acrescentar ao debate!

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