Nos últimos anos, tornou-se comum entrar em um site de busca e se deparar com uma sugestão de compra perfeita para sua necessidade, como se alguém tivesse adivinhado exatamente o que você quer comprar. Esse é apenas um dos inúmeros exemplos da aplicação do machine learning no cotidiano.

Cada vez mais sites e serviços têm empregado a tecnologia em suas interações. Entre os exemplos mais conhecidos estão os sistemas de recomendação do Netflix e do Spotify, o filtro do feed do Facebook, a indicação de rota do Waze e até mesmo o oferecimento de descontos em aplicativos de supermercados, como os do Carrefour e do Pão de Açúcar.

Quer saber como essa tecnologia pode ajudar nos processos de gestão da sua empresa? A gente conta no post a seguir. Acompanhe!

Como o machine learning modificou o mercado?

Machine learning (também conhecido como aprendizado da máquina) é um processo em que um computador aprende a decifrar padrões presentes em um conjunto massivo de dados de forma progressiva. Um sistema que o utilize pode, então, aprender os gostos do usuário ao analisar seus hábitos para, em sua próxima visita, oferecer recomendações mais precisas.

Outro uso comum da tecnologia é em aplicativos de rotas, como o Waze. O machine learning aprende onde estão os pontos e os horários críticos do trânsito de uma cidade, bem como quais são os melhores caminhos alternativos. Ou seja, se toda quarta-feira à noite houver um evento que cause congestionamento em uma determinada rua, a máquina passa a excluí-la de suas indicações naquele dia e horário.

Embora os exemplos mais conhecidos da tecnologia sejam de aplicativos que interagem com o consumidor, ela é empregada para quase todos os ramos em que seja possível otimizar as tomadas de decisão a partir da análise de dados. No setor empresarial, por exemplo, tem sido útil na otimização de processos, como gerenciamento de estoques, cálculo de riscos, prevenção de falhas em cadeias de suprimentos, auditoria e predição de turnover de funcionários.

Uma das líderes de uso de machine learning, a Amazon detém a patente de um sistema de remessa antecipada. A ideia é simples: ele analisa quais usuários têm maior probabilidade de comprar um determinado produto e, com base nessa informação, avisa a central de abastecimento mais próxima do cliente, antes mesmo de uma compra ser efetuada. Com isso, diminui prazos de entrega e reduz custos logísticos.

Vantagem competitiva ou necessidade?

Uma das maiores dificuldades das empresas são as tomadas de decisão. O machine learning promete dados mais precisos para minimizar erros e, assim, diminuir prejuízos. A grande questão, porém, é como aplicá-lo em uma empresa para que ela tenha vantagens competitivas sobre os concorrentes.

Apesar de não ser absurdamente caro, muitas empresas o consideram um investimento supérfluo. No entanto, ele pode ser a chave da sobrevivência de companhias menores. Isso porque o encalhe de produtos pode significar a falência para alguns.

Não é de espantar, portanto, que algumas empresas têm superado facilmente seus concorrentes. Parece com o que o Walmart fez na década de 1980: investiu em tecnologia de logística e se tornou líder de mercado.

Estudo de mercado

Cada compra que o cliente faz é uma fonte de dados e padrões que o cérebro humano sozinho levaria dias, meses ou anos para notar. Além do mais, o estudo de mercado seria mais suscetível a erros. Esses dados podem ganhar grande potencial se forem analisados individualmente e isso só é possível com a utilização do machine learning.

E não adianta comprar informações de outras empresas, já que cada companhia tem suas particularidades. Para obter esse tipo de material, o ideal é negociar com o próprio cliente: basta oferecer cupons e descontos exclusivos em aplicativos, por exemplo.

Gerenciamento de estoques

Quando usado no gerenciamento de estoques, o machine learning verifica as chances de venda de um produto e previne eventuais perdas em razão de vencimento ou obsolescência. E isso ainda evita eventuais custos de remanejamento.

Prevenção de falhas em cadeias de suprimentos

A cadeia de suprimentos, ou supply chain, lida com todos os fatores e meios para que um produto chegue ao cliente final. Com o machine learning, ela permite, além de economizar dinheiro, ganhar tempo. O que talvez signifique centavos em um produto individual, pode se tornar milhões quando se refere a grandes cadeias.

O design da embalagem de um produto, por exemplo, pode economizar na quantidade de viagens necessárias para transportá-lo, enquanto a inteligência artificial pode buscar rotas melhores, mais rápidas, mais próximas do cliente e que gastem menos combustível. Tudo isso ajuda a garantir a satisfação do cliente e aumentar os lucros.

Cálculo de riscos

O mercado financeiro e as seguradoras podem ser os mais beneficiados no  cálculos de riscos, seja para investir em ações, seja para avaliar se vale a pena ter uma pessoa ou empresa como cliente. Essa função também pode ajudar a definir se a organização deve abrir uma filial em um determinado local ou se o lançamento de um produto ou serviço é viável.

Auditoria e predição de turnover

O machine learning pode ser útil para identificar desvios dos padrões cotidianos da empresa. Assim, se os dados contábeis apresentam o mesmo padrão há 10 anos e, de repente, há um desvio, a tecnologia pode apontar uma fraude ou um simples erro humano.

Da mesma forma, se as taxas de turnover aumentarem apenas em um setor, o machine learning reconhece o problema e suas causas. Isso é bastante útil, pois os funcionários são, em geral, o item mais caro de um negócio.

Há algumas décadas, cada organização tinha apenas um computador, que era usado por um grupo de pessoas. Hoje, essa ferramenta faz parte do cotidiano até mesmo das pequenas empresas.

O machine learning parece, ainda, algo futurista e distante da realidade da maioria. No entanto, aqueles que não se adequarem a esse novo momento, certamente, perderão mercado.

Se este post foi útil para você ou se sua empresa já utiliza essa tecnologia, deixe seu comentário a seguir e enriqueça a discussão.