O machine learning em empresas, também conhecido como “aprendizado de máquina”, é uma tecnologia que pode ser aplicada em diversas áreas. Deve ser considerada por todas as empresas que buscam inovação e vantagem competitiva no mercado. Uma das áreas onde o machine learning tem sido aplicado com sucesso é na análise de dados.

Com a ajuda de algoritmos de aprendizado de máquina, as empresas podem analisar grandes quantidades de dados e obter insights valiosos sobre o comportamento dos consumidores, tendências de mercado, entre outros dados. Para saber mais sobre o assunto, confira o artigo sobre alguns exemplos de uso do Machine Learning em empresas!

O que é Machine learning?

O Machine Learning é uma tecnologia que permite que as máquinas aprendam e evoluam sem serem explicitamente programadas para isso. As empresas usam o machine learning para melhorar a eficiência operacional, reduzir custos e aumentar a produtividade.

Quais os exemplos de uso do machine learning em empresas?

São inúmeras as possibilidades abertas pelo machine learning em empresas. Essa tecnologia tão inovadora e surpreendente está transformando a forma com que o trabalho é realizado e permitindo a automatização de tarefas que antes pareciam precisar do olhar humano para serem realizadas.

Além disso, o machine learning também consegue analisar dados e realizar análises preditivas capazes de entregar insights que vão muito além da capacidade analítica de qualquer profissional.

Neste artigo selecionamos alguns exemplos de como o machine learning pode ser aplicado em empresas. Conheça!

1. Cruzamento de dados para detectar problemas de saúde

Já existem utilizações práticas do machine learning na área de saúde. A tecnologia é capaz de identificar e interpretar padrões em exames de pacientes para perceber doenças que ainda não poderiam ser detectadas pelas atuais ferramentas de diagnóstico.

Um exemplo é a interpretação dos sinais que prenunciam uma septicemia antes mesmo dela se revelar com seus principais sintomas perceptíveis para os médicos.

Na prática, o machine learning se torna uma excelente tecnologia para o diagnóstico precoce, que facilita o tratamento de qualquer tipo de problema de saúde;

2. Economia de energia em empresas

A eletricidade é o segundo maior gasto das empresas, ficando atrás apenas da folha de pagamentos. Nesse cenário, o machine learning é capaz de perceber os padrões de consumo dentro do negócio e, por conta própria, gerenciar os sistemas para que a utilização de energia seja reduzida sem prejudicar a eficiência das operações.

Se conseguir acesso aos dados de como o consumo de energia é realizado dentro da empresa, o machine learning pode ser utilizado para minimizar esses gastos, indicando formas mais conscientes e inteligentes de uso dos recursos elétricos;

3. Navegação inteligente

Uma das formas mais conhecidas de utilização do machine learning é na navegação: hoje, os principais aplicativos de navegação como o Google Maps e o Waze utilizam essa tecnologia para direcionar motoristas ao caminho mais rápido em uma cidade.

O machine learning considera todas as variáveis, incluindo congestionamentos, para traçar os melhores caminhos para cada motorista. Além de utilizar dados de todos os veículos, o machine learning também faz análises preditivas a partir de padrões identificados neles;

4. Recomendação de produtos extras para clientes

Uma das formas de aumentar o ticket médio de uma venda é oferecer recomendações de produtos aos clientes com base naquilo que eles estão comprando. Essa técnica pode ser potencializada com o machine learning, que consegue cruzar dados e fazer análises daquilo que uma pessoa precisa, sem necessariamente ser algo relacionado à compra natural.

Se uma pessoa compra fraldas, indicar a compra de chupetas é algo que qualquer sistema é capaz de fazer. No Walmart, nos Estados Unidos, o machine learning foi usado para descobrir que quem compra fraldas no supermercado também tende a levar cervejas, e sugeriu colocar os dois no mesmo corredor, conseguindo, assim, vender mais.

5. Análise de documentos complexos e técnicos e detecção de falhas e fraudes

Na JPMorgan, o machine learning foi utilizado para interpretar acordos de empréstimo comercial, e uma máquina fez em segundos o que exigia 360 mil horas de advogados por um ano.

Sem as mesmas limitações que a mente humana, o machine learning consegue avaliar padrões em documentos complexos, saber o que está correto e evitar qualquer tipo de erro ou imprecisão neles, poupando as pessoas de um trabalho minucioso e burocrático.

Além disso, o machine learning pode ser usado para detectar falhas em equipamentos e máquinas, permitindo que as empresas tomem medidas preventivas antes que ocorram falhas catastróficas.

Também é muito utilizado na detecção de fraudes. Empresas de cartão de crédito, por exemplo, fazem uso da machine learning para identificar um comportamento fora do padrão. Sendo assim, é possível fazer o bloqueio de uma compra no momento em que ela é realizada.

Qual a importância do machine learning para o mercado atual?

A inovação é uma peça chave para o sucesso das empresas em um mundo cada vez mais competitivo e tecnológico. Contar com soluções como machine learning pode ser um grande diferencial para quem busca se destacar no mercado.

O machine learning é uma técnica de inteligência artificial que permite que as máquinas aprendam a partir de dados. Isso significa que, por meio de algoritmos e modelos matemáticos, as máquinas podem identificar padrões e fazer previsões com uma precisão muito grande. Na prática, isso se traduz em diversas aplicações para empresas de diferentes setores.

Por exemplo, empresas de e-commerce podem usar o machine learning para personalizar a experiência do usuário, sugerindo produtos com base no histórico de compras do cliente. Já empresas de finanças podem utilizar essa técnica para detectar fraudes e minimizar riscos.

Contudo, é importante lembrar que o machine learning não é uma solução mágica que resolve todos os problemas de uma empresa. É preciso contar com uma equipe capacitada para implementar e gerenciar essas soluções, além de ter acesso a dados de qualidade para treinar os modelos.

É fundamental que as empresas estejam sempre atentas às novidades e tendências do mercado, buscando formas de inovar e se adaptar às mudanças. O machine learning pode ser uma ferramenta poderosa nesse sentido, mas é preciso ter uma visão estratégica e uma cultura de inovação para realmente aproveitar todo o seu potencial.

Assim, vemos que o machine learning em empresas tem o potencial de revolucionar como as organizações operam. Isso é feito permitindo a automação de tarefas rotineiras, análise de dados em larga escala e tomada de decisões mais precisas.

Para implementar com sucesso o machine learning em uma empresa, é importante ter um time qualificado e experiente em ciência de dados, além de uma infraestrutura adequada para armazenamento e processamento de dados.

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