Que machine learning é o termo utilizado para descrever a maneira como a máquina aprende a reconhecer padrões quando é alimentada por dados, você já sabe. Mas já parou para pensar o potencial da técnica para o crescimento do seu negócio? Separamos alguns exemplos reais que podem servir de inspiração para você inovar de vez e garantir o rumo certo para a sua empresa.
Segundo um estudo organizado pela Gartner, 75% das organizações já investem em big data. Isso quer dizer que existe uma forte tendência de intensificação dos papéis desempenhados por inteligência artificial e machine learning durante os próximos anos. Em outras palavras, adotar a tecnologia é um caminho sem volta para as empresas que desejam vencer no mundo corporativo.
Algumas das principais justificativas para que ações e estratégias sejam pautadas pela inovação tecnológica incluem maior eficiência de processos, segurança e confiabilidade, aumento da produtividade, melhor engajamento com o público, escalabilidade de programas e economias de tempo e dinheiro.
Tudo isso contribui, direta ou indiretamente, para resultados mais assertivos e, consequentemente, lucrativos. Em suma, incluir machine learning na rotina profissional é sinônimo de maior crescimento para qualquer negócio.
A aplicabilidade do machine learning no dia a dia dos negócios
Dados fornecidos pelo Statista, um portal dedicado a estudos e estatísticas mundiais, a receita global da IA para apps corporativos deve crescer cerca de 30 bilhões de dólares dentro dos próximos sete anos. A previsão é que o valor passe de 1,62 bilhões em 2018 para 31,2 bilhões em 2025.
Além disso, uma reportagem da Forbes, publicada em janeiro de 2018, revela que machine learning é uma das habilidades mais desejadas no site de empregos Monster.com e que a média salarial de um especialista no assunto pode chegar a 127 mil dólares anuais nos Estados Unidos – algo em torno de 37 mil reais por mês!
Algum dia você já pensou que o reconhecimento facial seria uma realidade tão imediata? Começamos com o Facebook magicamente adivinhando quem eram os amigos naquela foto que você tirou no último aniversário e agora podemos até mesmo desbloquear nossos celulares só de olhar para eles.
O software desenvolvido pela rede social de Mark Zuckerberg, aliás, tem índice de precisão de mais de 97%.
O potencial do machine learning é tão amplo que tem contribuído até mesmo para prevenir a criminalidade. O chamado policiamento preditivo já funciona em alguns lugares dos EUA e é um movimento que coleta dados existentes em registros policiais para então analisá-los e, com isso, identificar tendências comportamentais suspeitas.
Lojas e supermercados também sentem os benefícios da transformação digital, uma vez que conseguem avaliar o comportamentos dos consumidores no ponto de venda, reconhecendo humores, traçando padrões de compra e conseguindo personalizar o atendimento através, por exemplo, do envio de ofertas em tempo real para clientes específicos.
Quer alguns nomes de peso? Google, Uber, Netflix, Spotify e PayPal são apenas alguns dos negócios globais que se beneficiam com o uso do machine learning para atingir melhores resultados em menor tempo.
As recomendações da busca do Google, as auto-respostas sugeridas pelo Gmail, a avaliação de riscos do PayPal para combater fraudes, a maneira como o Netflix identifica o seu perfil para séries e filmes, as playlists Seu Daily Mix do Spotify e a previsão do tempo de percurso pelo Uber são todas descobertas possíveis somente graças às técnicas inovadoras do machine learning – casos reais que comprovam que a máquina pode, sim, aprender com dados e oferecer soluções surpreendentes para empresas de qualquer segmento.
Mas e a minha empresa?
Falar sobre a aplicabilidade da tecnologia pelas gigantes mundiais virou quase um clichê. É por isso que vamos complementar este post com exemplos mais práticos, voltados à rotina de empresas que podem, sim, se tornar um sucesso, mas que ainda não atingiram tamanha dimensão.
Pensando um pouco mais em praticidade e na implementação de machine learning em tarefas do dia a dia de negócios de quaisquer portes ou segmentos, quais você acredita que são os principais benefícios? Que tipos de ação contribuem para o crescimento empresarial?
Um exemplo clássico de machine learning nas organizações são os filtros contra spam nos e-mails corporativos. O serviço não só bloqueia endereços de IP suspeitos, como verifica as mensagens para identificar o contexto e verificar se o conteúdo é ou não relevante ao usuário.
Usa as redes sociais para posts patrocinados? O aprendizado da máquina ajuda na identificação dos anúncios que mais convertem, além de determinar quais campanhas têm mais chances de impactar públicos distintos. É uma ótima forma de canalizar investimentos e ter a certeza de que o capital aplicado trará retorno positivo à organização.
Para aqueles que trabalham na área de vendas e precisam bater metas mensais, existem ferramentas que fazem uma triagem dos melhores leads. Esses bots transformam uma enorme quantidade de dados em informações valiosas para uso dos vendedores, simplificando processos e criando uma linha de frente mais acessível.
Se você é omnichannel – ou seja, utiliza diversos canais de comunicação com o cliente – uma boa opção é adotar soluções que funcionam com machine learning para dinamizar os preços praticados online. Sites como Airbnb e Uber são dois exemplos que praticamente dependem desse quesito e, dependendo do seu ramo de atuação, a alteração do custo de um produto ou serviço de acordo com a demanda pode ser uma boa ideia para o seu negócio.
Tem um site com design antigo, mas no momento não pode criar uma nova versão do zero? Sem problemas! Existem soluções que treinam computadores para que os mesmos consigam avaliar e atualizar o visual de páginas na web com base em diretrizes básicas, como resolução das imagens, estilos de fonte, cores e estrutura do código.
O atendimento ao cliente também pode ser otimizado através de machine learning, com o uso de ferramentas de análise, chats ao vivo e os famosos chatbots. E para os que usam o Whatsapp para trabalhar, as previsões e correções de palavras são graças a quê? Já sabe a resposta, aposto!
