Diante da digitalização exponencial da sociedade, o número de dados coletados online aumenta e milhares de informações são geradas e registradas a cada segundo. Nesta dinâmica, o crescente volume de conteúdo requer análises cada vez mais profundas para a conversão desses dados em resultados reais. Os algoritmos de machine learning contribuem para decifrar, expor e prever relações e tendências a evolução desse processo é a evolução da própria inteligência artificial.
Machine learning é a ideia de dispositivos eletrônicos aprenderem sozinhos a partir de um grande volume de dados. Nesse fluxo, podem tanto tomar decisões de maneira autônoma como ajudar os seres humanos nessas escolhas diárias. A ideia pode parecer nova, mas já existe há um tempo no cotidiano das pessoas. O que falta é a escalabilidade, especialmente no universo corporativo.
Machine learning nos negócios
Na indústria 4.0 a tecnologia já é utilizada há muito tempo em fábricas ao redor do mundo e, de maneira geral, já é aplicada na rotina das pessoas. O próprio buscador do Google utiliza o sistema e há anos, e o mercado financeiro agrega machine learning para trazer mais seguranças às transações bancárias, combatendo fraudes em sistemas de pagamento.
Para as empresas, o aprendizado de máquina não é popular, mas pode ser essencial para impactar ainda mais a persona dos negócios e, claro, aumentar a taxa de conversão de vendas. A tecnologia propicia direcionar de diversas formas os esforços e as estratégias para o sucesso do cliente, inclusive, e pode ser aplicada em sistemas de vendas e marketing para trazer insights valiosos e aprimorar processos dentro das organizações. Por isso, companhias que iniciarem agora uma estratégia mais inteligente de IA certamente vai sair na frente.
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Para analisar uma grande quantidade de dados de forma apropriada, é preciso dar escala em rotinas e processos. Algoritmos rápidos que escalam automaticamente permitem gerar múltiplos resultados com grande velocidade, digerindo as informações e permitindo a extração dos insights provenientes dessa massa de informação. Com isso, os analistas e cientistas de dados podem gastar mais tempo com o que a tecnologia ainda não consegue fazer por eles.
Agora, para escalar os algoritmos de machine learning, é necessário contar com soluções compartimentalizadas, com fluxos bem definidos e rotas que se ajustam dependendo das necessidades dos dados. Em momentos de maior demanda, a infraestrutura entende a necessidade de multiplicar os recursos disponíveis para rodar tais soluções, já em ocasiões de menor demanda, reduz o uso, poupando os mesmos recursos.
Ao fazer essa escolha, o cliente precisa optar por uma estrutura genérica a ponto de lidar com diversos tipos de input e especificar apenas o suficiente para cuidar bem de cada caso. Com soluções mais leves, é possível escalar mais rápido. Portanto, com tratamentos e rotinas bem pensadas, agregam valor ao cliente.
Escalar a análise é aumentar e diminuir o processamento dos dados de forma automática, usando soluções de ponta, gerando outputs que podem ser entendidos e analisados pelo usuário final.
A equação pode parecer complicada, mas hoje já existem soluções que oferecem essa escalabilidade de ponta a ponta basta o usuário colocar seus dados, informar o que deseja prever e paralelamente milhares de modelos são rodados, devolvendo para ele uma seleção dos melhores.
Esses pipelines de processamento/modelagem tomam as melhores decisões automaticamente conforme as características do input, levando a soluções ótimas que demandariam tempo considerável para um analista desenvolver. É a inteligência artificial caminhando cada vez mais ao lado da humanidade e se consagrando uma alternativa para alavancar os negócios.
*Imagem de capa: Depositphotos
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