7 Exemplos de Machine Learning nas empresas

A adoção de machine learning nas empresas pode ser um método fundamental para consolidar conhecimento, de forma automática, a partir de dados disponíveis. Isso apresenta benefícios tanto para empresas quanto para os usuários e consumidores, que passam a lidar com melhores serviços e uma experiência mais personalizada. 

Não é em vão que a transformação digital segue em ritmo acelerado, visto que tem possibilitado diversas inovações no mercado. Com isso, novos termos passaram a ser mais mencionados nos últimos tempos, como Inteligência Artificial (IA), machine learning e deep learning. Mas, você sabe a diferença entre esses conceitos?

Entender sobre essas tecnologias é fundamental para gestores que buscam aumentar o desempenho do negócio e trazer melhorias aos processos internos da organização. Por isso, entenda mais sobre isso e veja 7 exemplos de como é a atuação do machine learning nas empresas!

7 exemplos de Machine Learning nas empresas 

A aprendizagem de máquina é um dos principais recursos da IA e, por isso, é usada em muitas ferramentas tecnológicas do setor corporativo. Vamos aos exemplos para você entender melhor como funciona na prática?

Economia de energia em empresas

Um ótimo exemplo de atuação do machine learning nas empresas é em relação à redução de custos com energia. Isso porque os gastos com eletricidade são altos em muitas companhias e a aprendizagem de máquina é capaz de identificar padrões de consumo referentes a eles. 

Dessa forma, a tecnologia gerencia, de forma automática, os sistemas para diminuir o custo de energia, sem que haja prejuízos nas operações. Por meio dos dados do consumo feito pela empresa, é possível minimizar as despesas, uma vez que o machine learning indica como usar a eletricidade com inteligência e de modo consciente.

Navegação e pesquisas inteligentes 

Outro exemplo que podemos citar é com relação a grandes nomes que você provavelmente já conhece: Google, Microsoft e Bing. Essas empresas fazem uso de machine learning para trazer melhorias aos serviços oferecidos ao público. Afinal, seus mecanismos de busca permitem consultas inteligentes em tempo recorde.

E como a aprendizagem de máquina ajuda? Aprimorando o processamento de linguagem natural com base em padrões identificados para gerar respostas assertivas em relação às pesquisas. Mesmo que pesquisemos algo extenso, por exemplo, a tecnologia consegue captar e encontrar facilmente os resultados.

O Google Maps é outro recurso que utiliza machine learning ao direcionar a melhor rota para condutores chegarem até certo local. Com base em dados e padrões, são consideradas todas as variáveis para que o melhor percurso seja indicado.

Recomendação de produtos extras para clientes 

Sabe a frase “você também poderá gostar disso”? Sem dúvida, você já se deparou com centenas de expressões semelhantes a essa ao navegar na internet ou comprar algo online, certo? Esse é um método de estratégia de venda que pode ser potencializado com o uso de machine learning. 

Isso porque a aplicação é capaz de fazer um cruzamento de dados para analisar e identificar que o cliente pode precisar ou gostar de outro determinado produto, mesmo que não esteja diretamente ligado ao interesse inicial. Um exemplo disso é indicar a compra de lenço umedecido para quem compra fraldas descartáveis para bebês.

Análise de documentos complexos e técnicos

Mais um exemplo de machine learning nas empresas que podemos citar é com relação à automatização de processos manuais e passíveis de erros humanos, como análises de documentos técnicos com um nível de complexidade superior. 

Isso porque o machine learning não possui as limitações da mente humana e consegue identificar e avaliar padrões complexos, evidenciando erros, imprecisões e qualquer tipo de correção necessária. Além de dispensar a necessidade de longas horas de trabalho manual, ainda torna o processo minucioso e assertivo.

Filtragem de e-mails

Outra maneira, desta vez clássica, da utilização de machine learning nas empresas é por meio da filtragem de e-mails, os famosos SPAM da caixa de entrada. Essa técnica demanda a aprendizagem de máquina constantemente para que ela entenda os parâmetros e sinais de que uma mensagem é SPAM.

Bots para SAC

Esse exemplo não poderia faltar nessa lista, visto que, cada vez mais tem sido adotado o uso de bots para SAC nas empresas. E você provavelmente já se deparou com esse recurso ao resolver uma pendência no chat de uma loja online, por exemplo. 

Isso é o que podemos chamar de agentes automatizados. Eles utilizam machine learning com o propósito de processar a linguagem natural e informações para atender aos clientes da melhor forma possível.

Tradução de textos 

Para realizar uma boa tradução de textos é insuficiente trabalhar apenas com o significado das palavras, é preciso considerar também o contexto, as expressões culturais das regiões e outras formas de linguagem e modos de se comunicar. 

E é justamente nessa complexidade que o machine learning atua, tornando as respostas geradas mais precisas com os tradutores automatizados, como o Google Tradutor, cada vez mais eficientes. 

Deep learning vs Machine learning: quais as diferenças?

A contribuição do machine learning nas empresas pode ocorrer de diversas maneiras, inclusive por meio do deep learning. Este, por sua vez, é uma abordagem mais avançada para implementar machine learning, estando diretamente relacionada ao termo de “redes neurais”.

Uma das principais diferenças entre aprendizagem aprofundada e aprendizagem de máquina é que a primeira, ou seja, o deep learning, é intuitiva enquanto a segunda exige certa intervenção manual para selecionar recursos que serão processados.  

Além disso, enquanto o machine learning, por meio de algoritmos, permite filtrar dados e encontrar padrões para simular uma máquina e realizar determinadas ações, o deep learning possibilita ir além. 

O deep learning se baseia no uso de redes neurais artificiais que são geradas por meio da compreensão biológica de como nosso cérebro funciona, considerando as interconexões entre neurônios. Com isso, cada neurônio oferece um sentido para os dados analisados, informando o que é correto ou não sobre a execução de uma tarefa.

Em resumo, a abordagem utiliza um alto volume de dados e agrupamentos de algoritmos para tornar os resultados mais inteligentes.

Por fim, esperamos ter ajudado você a entender os benefícios do machine learning nas empresas. Afinal, como vimos a tecnologia pode ser forte aliada para a redução de custos e melhoria nos processos internos do seu negócio.

E se o que você busca é acelerar a transformação digital da sua organização e adotar o uso de aprendizagem de máquina, não deixe de conhecer as soluções tecnológicas para transformar dados em decisões que o Grupo Toccato disponibiliza.