Veja como o Machine Learning está sendo uma transformação para empresas

Novidade tecnológica já é realidade e pode mudar a rotina no meio corporativo
A tecnologia nos presenteia com novidades praticamente todos os dias, o que permite que recursos surpreendentes sejam descobertos e, com o passar do tempo, se incorporem à nossa rotina, como o machine learning.
Seu funcionamento, que parece ter sido idealizado em um filme futurista ou algo do tipo, descortina um potencial absurdo de crescimento para o futuro, o qual já vem sendo comprovado por companhias de diferentes portes e segmentos.
Para isso, é necessário passar por uma transformação em seu modus operandi, a qual pode ser complicada, principalmente no início, mas não há dúvidas de que o processo vale a pena, algo que ficará ainda mais evidente em um futuro não tão distante.
Vamos entender exatamente o que é essa tecnologia, como ela já movimenta o mercado nos dias de hoje e o que as companhias podem fazer para se adaptar.

O que é machine learning?

A tradução do termo é aprendizado de máquinas, o que exemplifica perfeitamente seu funcionamento. Basicamente, o machine learning (ou ML) consiste na capacidade de máquinas aprenderem e assimilarem novos processos, informações e atividades, de maneira similar ao que acontece com o ser humano.
Tecnicamente, ela consiste no estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos que sistemas computacionais usam para realizar uma determinada tarefa sem que tenha recebido instruções explícitas. Ao invés disso, ela se baseia em padrões e inferências.
O termo existe desde o ano de 1959, quando foi cunhado por Arthur Samuel, norte-americano que foi pioneiro em jogos de computador e inteligência artificial, enquanto trabalhava na IBM.
No início da inteligência artificial (AI ou IA) como disciplina acadêmica, alguns pesquisadores se mostravam interessados em ter máquinas capazes de aprender a partir de dados, o que os levou a tentar solucionar o problema com métodos simbólicos, como as redes neurais.
Porém, uma ênfase crescente na aproximação lógica causou uma divisão entre AI e ML. Por volta do ano de 1980, a inteligência artificial já tinha sido dominada por sistemas especialistas, mas a vertente mais estatística, como reconhecimento de padrões e recuperação de informações, deixou de estar em seu campo.
O machine learning, reorganizado como um campo distinto, começou a crescer na década de 1990, cujo objetivo deixou de ser o alcance da inteligência artificial para a capacidade de resolver problemas de maneira prática e natural.
O foco saiu da aproximação simbólica que tinha herdado da IA, de modelos estatísticos e da teoria da probabilidade, além de ter se beneficiado da crescente disponibilidade de dados digitalizados e de sua distribuição pela internet.
Com o passar do tempo, ela se desenvolveu muito, ao ponto de chegar ao que temos hoje, com sistemas que operam perfeitamente através do aprendizado de máquinas, cujo desempenho é altamente satisfatório para aplicações práticas do dia a dia, não apenas por grandes empresas mas também pelas de menor porte.
Veja também: Inteligência artificial nas empresas: como se preparar para essa realidade

Quão forte é o aprendizado de máquinas no mercado?

Computador corporativo
Muito, com a expectativa de que cresça ainda mais, como pode ser comprovado pelas estatísticas abaixo, seguidas de suas respectivas fontes:

  • IA e machine learning têm o potencial de criar US$ 2,6 trilhões em valor até 2020 nas áreas de marketing e vendas, além de até US$ 2 trilhões em manufatura e planejamento de cadeia de suprimentos (McKinsey Global Institute).
  • Estima-se que as despesas com sistemas cognitivos e de inteligência artificial atinjam US$ 77,6 bilhões em 2022, mais que o triplo da previsão para 2018, que era de US$ 24 bilhões (IDC).
  • 47% das empresas participantes de uma pesquisa disseram que escalaram e industrializaram o machine learning ou estão colocando seus processos em produção (Statista, baseado em HFS Research & KPMG).
  • 82% das empresas que adotaram aprendizado de máquina e inteligência artificial tiveram retorno financeiro de seus investimentos (McKinsey Global Institute).
  • O mercado global de machine learning atingiu US$ 1,4 bilhão em 2017 e é estimado a atingir US$ 8,8 bilhões em 2022, o que resultará em uma taxa de crescimento anual composta (Compound Annual Growth Rate ou CAGR) de 43,6% no período de 2017 a 2022 (BCC Research).
  • Estima-se que o mercado global de aprendizado de máquina atinja US$ 19,4 bilhões até 2023, o que resultaria em uma taxa de crescimento anual composta de 48,3% no período de 2018 a 2023 (Research on Global Markets).

Os números e estimativas podem variar de acordo com cada fonte de pesquisa, mas fica evidente que o impacto do aprendizado de máquinas no mercado já é bem grande e tende a aumentar consideravelmente com o passar do tempo.

Como é a adaptação das empresas ao Machine Learning?

Pode ser um pouco complicada no início, assim como acontece com outras tendências de TI, mas os resultados são bem positivos. Algumas de suas aplicações são as seguintes:

  • Reconhecimento facial: um algoritmo pode ser treinado para detectar rostos, como o que é utilizado pelo Facebook, por exemplo.

 

  • Reconhecimento de fala: a pronúncia das pessoas muda consideravelmente, mesmo que elas tenham crescido na mesma região, mas o aprendizado de máquinas pode identificar padrões de fala e ajudar em sua conversão para textos escritos.

 

  • Recomendações de filmes, músicas e produtos: empresas como Netflix, Spotify e Amazon, respectivamente, usam classificações e o engajamento com seus itens para poder prever o que o usuário pode querer assistir, ouvir ou comprar a seguir, de modo a aumentar sua satisfação e taxa de conversão de acordo com cada pessoa.

 

  • Detecção de fraudes em cartões de crédito: de acordo com o estudo do comportamento do comprador, é possível desenvolver sistemas que sejam mais efetivos no bloqueio de compras fraudulentas, de modo a evitar prejuízos e outros problemas.

 

  • Chatbots: os robôs usados para atendimento em sites e redes sociais podem se beneficiar do machine learning para identificar o que o consumidor deseja e, assim, responder aquilo que melhor atenda às suas necessidades naquele momento, tudo isso 24 horas por dia e 7 dias por semana, sem precisar de atendentes humanos para tal.

O machine learning tem muito espaço para crescer e se desenvolver, até o ponto de se tornar essencial para as empresas. De recomendações assertivas, reconhecimento de face e fala até um possível auxílio na consultoria em telecom, a tendência é de que a tecnologia esteja cada vez mais presente em nossas vidas.

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