Sabemos o quanto é difícil estar antenado em todas as mudanças e transformações do setor de tecnologia. No entanto, existem algumas soluções fundamentais para a estratégia de uma empresa e que todo profissional de TI precisa conhecer — e o Machine Learning é uma delas. Assim como o Big Data, a Geolocalização e o IoT, o Machine Learning tem ganhado cada vez mais espaço de aplicação e visibilidade diante do mar de inovações tecnológicas. A era de aprendizado das máquinas tem trazido diversas vantagens para os negócios e seus usuários, permitindo maior eficiência e produtividade no segmento ou tarefa de uso.
Sem dúvidas, você já usou algum aplicativo, sistema ou ferramenta que utiliza Machine Learning. Muitas dessas soluções estão correlacionadas, de modo que se tornam ainda mais completas. Ao pesquisar pela melhor rota no Google Maps ou no Waze, por exemplo, você está usufruindo de uma tecnologia com Machine Learning.
Se a sua empresa ainda não incorporou o Machine Learning em sua estratégia de TI, você pode estar perdendo oportunidades valiosas para melhorar a eficiência, reduzir custos e aprimorar a experiência do cliente. Ao usar algoritmos de Machine Learning, as empresas podem analisar grandes volumes de dados, detectar padrões, prever comportamentos e automatizar tarefas complexas. Neste artigo, vamos explorar como aplicar o machine learning em sua estratégia de TI, os benefícios dessa tecnologia e os primeiros passos para implementá-la com sucesso.
O que é Machine Learning?
Machine learning é uma subárea da inteligência artificial (IA) que envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que sistemas aprendam a partir de dados e façam previsões ou decisões baseadas nesse aprendizado. Ao contrário dos programas tradicionais, que precisam ser explicitamente programados para executar tarefas específicas, sistemas de Machine Learning “aprendem” e evoluem com a experiência, melhorando continuamente ao serem expostos a novos dados.
Existem diferentes tipos de Machine Learning, incluindo o aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados com dados rotulados, ou seja, dados que já possuem a resposta desejada. No aprendizado não supervisionado, os modelos trabalham com dados não rotulados, tentando identificar padrões ou agrupamentos dentro desses dados. Já no aprendizado por reforço, os modelos tomam decisões com base em recompensas e punições, para maximizar o desempenho em um determinado ambiente.
Diferença entre Machine Learning e Inteligência artificial
Os dois termos estão diretamente relacionados, mas é importante salientar suas diferenças. A Inteligência Artificial (IA) pode ser definida de maneira semelhante, mas é um termo que abrange soluções mais amplas e genéricas do segmento de computação cognitiva, ou seja, existem diversas soluções que utilizam a IA, e uma delas é o Machine Learning.
O Machine Leaning é a prática do conceito de Inteligência Artificial. Nesse sentido, todo Machine Learning é uma IA, mas nem toda IA é baseada em Machine Learning — ela pode possuir outras aplicações ou métodos de programação, aprendizados e modos de execução. Você ainda pode ouvir falar de outros conceitos dentro do universo de IA, como o Deep Learning, que é considerada uma técnica que conecta aprendizados e eleva o processo de análise de dados.
Como aplicar Machine Learning na sua estratégia de TI?
Hoje, o Machine Learning está bastante vinculado às soluções do que chamamos de indústria 4.0, fase que contempla a evolução das tecnologias em máximo nível no setor empresarial. Em resumo, isso inclui o processo de aperfeiçoamento das máquinas, que começou na primeira Revolução Industrial e não parou mais. Assim como todas as transformações tidas até aqui, o profissional e as estratégicas da área de TI também precisaram ser aperfeiçoadas. Nesse sentido, as aplicações do Machine Learning na disciplina podem ser muitas, já que é a principal responsável pelo estudo, implementação e aplicação desse tipo de ferramentas.
Dentre elas, o aprendizado supervisionado é uma aplicação bastante comum na estratégia de TI das empresas. Ele classifica algumas informações de forma automática a partir de dados e respostas conhecidas. Dessa forma, os algoritmos são capazes de categorizar uma série de informações da companhia, como e-mails, dados sensíveis, imagens e muito mais.
Enquanto isso, o Machine Learning não supervisionado elimina a maioria da interação humana nos processos de análise. Isso quer dizer que a tecnologia é capaz de interpretar e realizar os próprios ajustes conforme sua experiência de execução. Também vale citar o aprendizado por reforço, que está presente nos dois modelos citados até aqui e é um dos mais utilizados no mercado. Essa última aplicação utiliza a dinâmica de tentativa e erro. Com um conjunto de dados, metas e análises fornecidas, o Machine Leaning realiza várias projeções e combinações de resultados para encontrar o melhor caminho. Mas, de modo geral, podemos classificar seu uso como estratégica de TI em diversas outras atividades e funções.
Sem dúvidas, você já se reconheceu utilizando muitas dessas soluções. O Machine Learning como tecnologia essencial para as empresas tem revolucionado todo conceito de transformação digital, unindo todas as suas capacidades de interpretação às ideias e meios de produção, se tornando um dos meios mais eficazes de atendimento de demandas e oferecimento de soluções para os clientes.
Como implementar Machine Learning na sua estratégia de TI?
1. Identificação de áreas com potencial para Machine Learning
O primeiro passo para aplicar Machine Learning na sua estratégia de TI é identificar as áreas da sua empresa que podem se beneficiar dessa tecnologia. Isso pode incluir a automação de processos, a melhoria da experiência do cliente ou até mesmo a otimização de recursos e operações. É importante entender que nem todos os processos precisam ser automatizados ou aprimorados com Machine Learning. A chave é selecionar áreas que possam gerar um impacto positivo significativo em termos de produtividade, custo ou satisfação do cliente.
2. Coleta e preparação de dados
Machine Learning depende de dados de qualidade para funcionar corretamente. A coleta e preparação de dados são etapas cruciais para garantir que os modelos possam aprender de forma eficaz. Isso envolve a coleta de grandes volumes de dados relevantes, a limpeza e a transformação desses dados para torná-los utilizáveis pelos algoritmos de Machine Learning. A preparação de dados também envolve a escolha das variáveis corretas para garantir que o modelo seja treinado com informações precisas e úteis.
3. Escolha do modelo de Machine Learning
Com os dados preparados, o próximo passo é escolher o modelo de Machine Learning mais adequado para o seu objetivo. Existem muitos tipos de algoritmos, cada um com suas vantagens e desvantagens, dependendo do problema que você deseja resolver. Os modelos de aprendizado supervisionado, como regressão linear e árvores de decisão, são ideais quando você possui dados rotulados e deseja fazer previsões baseadas nesses dados. Para dados não rotulados, os algoritmos de aprendizado não supervisionado, como k-means ou redes neurais, podem ser mais eficazes.
4. Treinamento e validação do modelo
Após escolher o modelo, o próximo passo é o treinamento, onde os dados são alimentados no sistema para que ele aprenda a fazer previsões ou classificações. Durante essa fase, o modelo é ajustado para melhorar sua precisão. Após o treinamento, é necessário validar o modelo utilizando dados de teste para garantir que ele generalize bem para dados novos e não apenas memorize os dados usados no treinamento. A validação é crucial para evitar o overfitting, que ocorre quando o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento e perde a capacidade de fazer boas previsões para novos dados.
A importância do Machine Learning para o mercado
Nesse cenário, já conseguimos identificar o quanto esse tipo de tecnologia tem impactado setores do mercado — e como as estratégias de TI bem aplicadas e alinhadas ao seu uso são importantes para o melhor desempenho possível. No varejo, o Machine Learning facilitou o trabalho de pesquisa e previsão de comportamento do consumidor, dando mais segurança para as companhias projetarem suas estratégias a longo prazo. As informações de hábitos de compra e uso, por exemplo, tornou mais econômica e assertiva certas tomadas de decisões.
No mercado de financeiro, o Machine Learning impulsionou as práticas de probabilidade e estatística que a área exige. Hoje, as máquinas identificam oportunidades de investimentos e possibilitam uma crescente dinâmica de aplicações para investidores e corretoras. Essa tecnologia representa um grande salto evolutivo em todos os setores. Para as empresas e profissionais de TI que procuram novos desafios e inovações, esse pode ser um dos melhores caminhos para a geração de melhores resultados.
A aplicação de Machine Learning na estratégia de TI é uma excelente forma de transformar dados em insights valiosos e melhorar a eficiência operacional das empresas. Ao automatizar processos, prever tendências de mercado e personalizar a experiência do cliente, o Machine Learning pode proporcionar uma vantagem competitiva significativa. Se você ainda não incorporou essa tecnologia em sua estratégia de TI, é hora de começar a explorar as oportunidades que essa tecnologia pode oferecer para o seu negócio. A implementação bem-sucedida do Machine Learning não só otimiza processos internos, mas também cria novas possibilidades de crescimento e inovação.
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