De acordo com o diretor, muito mais do que um tipo de inteligência artificial capaz de chegar a conclusões sem ter sido especificamente programada para isso, Machine Learning é um conjunto de algoritmos que se baseia em análises estatísticas para gerar resultados. Por esse motivo, a tecnologia tem uma série de possíveis aplicações nos negócios.
Visualização automatizada de dados
Durante a palestra na Futurecom 2019, os convidados comentaram sobre como a maioria das organizações que lideram em seus campos já utiliza o Machine Learning para resolver problemas de negócios. O investimento no setor, que deve se transformar em um mercado bilionário até o ano de 2025, é um indicativo disso. E um dos muitos pontos nos quais o Machine Learning tem ajudado empresas é na visualização de dados. O Machine Learning beneficia a visualização de dados porque ajuda a lidar com o fluxo deles. Como a tecnologia permite encontrar padrões em dados automaticamente, ela diminui o tempo necessário para se analisar dados e torna os resultados obtidos mais precisos e relevantes. Isso pode ser utilizado de diversas maneiras, a principal sendo na tomada de decisões. Uma análise de dados melhor é o maior recurso que um negócio tem para otimizá-la.
Gerenciamento e análise de conteúdo
Os palestrantes lembraram de como gerenciar e analisar o conteúdo são tarefas importantes que podem ser simplificadas com Machine Learning. Nesse sentido, a tecnologia pode ser utilizada, por exemplo, para reconhecer produtos, pessoas, logotipos e outros símbolos que antes exigiam, necessariamente, a presença de olhos humanos para serem identificados. Graças a isso, verificar quantas vezes a sua marca aparece nas fotos de um evento que ela patrocinou fica muito mais simples. Produzir conteúdo para a internet também: sempre levando em consideração como as pessoas interagem com a marca e que tipo de material mais as atrai.
Intel aborda a Machine Learning e a segurança de dados e sistemas
Com Machine Learning, uma das maneiras de se lidar com os dados é por meio da criação de modelos de comportamento ideais. Esses modelos levam em consideração o histórico de um cliente, suas transações anteriores, informações pessoais, dados divulgados nas redes e outra miríade de insights para apontar anomalias. Tudo isso em tempo real, ajudando na identificação de tipos de fraude que o seu negócio talvez nem tenha se dado conta de que existam.
Análise do comportamento dos consumidores
Quando é hora de pensar em serviços customizados para as necessidades do seu cliente, o Machine Learning também vem a calhar. Ele ajuda a reduzir os custos operacionais de se compreender exatamente o que o consumidor deseja ao interagir com uma empresa, e por isso pode ajudá-lo a vender mais. De acordo com Edvaldo Santos, diretor de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da Ericsson, algoritmos são muito melhores que pessoas ao analisar dados. E, devido à capacidade de aprender com os dados com que interagem, o Machine Learning tende a ficar cada vez mais eficaz com o passar do tempo. Apesar de os conceitos de inteligência artificial e Machine Learning terem surgido há muito tempo, vemos sua importância e uso em larga escala dessas tecnologias. Mas, acredite, por tudo que foi abordado no painel da Intel sobre Machine Learning, ainda estamos só no começo.
