As máquinas estão tornando-se mais inteligentes, com uma capacidade impressionante para aprender novas informações na base de dados.

Essa habilidade de aprendizagem digital da inteligência artificial (IA) é denominada como Machine Learning (ML).

Se você tem uma empresa pequena e acredita que Machine Learning não tem nada a ver com o negócio, você perceberá que não é bem assim. Qualquer empresa, por menor que seja, pode vivenciar as vantagens de ML na prática, seja para qualificar a produção ou as decisões no dia a dia. 

Nos negócios, a IA simplifica a interpretação de grandes volumes de dados, detecta padrões nas redes e conecta informações, graças a algoritmos sofisticados aplicados no Big Data. 

Não sabe até que ponto a tomada de decisões melhora ao utilizar tecnologias Machine Learning? Então, o texto a seguir é para você.

O Machine Learning na tomada de decisão

Apesar da experiência de um gestor, a mente humana não alcança o nível de análises profundas e rápidas realizadas por algoritmos inteligentes, que traduzem os dados em previsões ou indicações decisivas. 

Machine Learning trabalha para os programas serem mais inteligentes a cada dia, ao fornecerem uma filtragem prática à análise de dados essencial antes das tomadas de decisão pertinentes ao negócio. ML gera insights valiosos e fundamentados.

Abaixo descubra uma série de tópicos que resumem como Machine Learning é indispensável para gestores que devem responder muitas perguntas em pouco tempo para o bom andamento dos negócios: 

• crescimento da produtividade com Machine Learning; 
• aprendendo na base dos dados; 
• menos custos e mais benefícios; 
• tradutor de dados; 
• decisões rápidas quando você mais precisa; 
• menos gastos operativos; 
• mais cibersegurança. 

A seguir veja mais sobre cada item listado como vantagem do uso de Machine Learning para decisões corporativas.

1. Crescimento da produtividade com Machine Learning

Diretamente, Machine Learning evolui a produtividade e torna as equipes mais decisivas, estratégicas e colaborativas. 

Diversos processos internos são substituíveis por aplicações Machine Learning, que executam as tarefas automaticamente e com rapidez e assertividade, tendo menos chances de erros se comparar com um humano desempenhando as mesmas tarefas. 

Com a ciência da computação, a máquina identifica ou interpreta relatórios complexos e resolve problemas diversos, sem intervenções humanas. 

Graças à ML, gestores asseguram que a equipe humana não perca tempo com tarefas automatizáveis. Assim direcionam colaboradores para trabalhos mais estratégicos e melhoram a produtividade sem adicionar novos funcionários (e salários) na equipe.

2. Aprendendo na base dos dados

Os gestores precisam lidar com novos comportamentos diante do crescimento de soluções para armazenar, do desempenho no processamento digital e da infinidade de dados disponíveis em um mundo conectado. 

Para analisar grandes volumes de dados da forma mais rápida e qualitativa, a melhor opção é confiar no Machine Learning. A máquina aprende enquanto coleta algoritmos complexos, criados para esse fim. 

Um exemplo prático: ao analisar o histórico das vendas, o Machine Learning pode prever se há menos ou mais chances de um produto recém lançado fazer sucesso em regiões específicas.

3. Menos custos e mais benefícios

Com frequência um gestor precisa tomar decisões que englobam custos, sendo que as respostas para cada questionamento são demonstradas por tecnologias ML, que analisam dados financeiros ou produtivos. 

O linguajar jurídico burocrático dos contratos pode ser traduzido por sistemas ML facilmente. Isso ajuda o administrador a identificar quais serviços devem ser substituídos por soluções mais práticas ou menos custosas em dinheiro e tempo. 

Por exemplo, é possível inserir aplicações otimizadas para agilizar processos legais, que conseguem identificar os itens que faltam no contrato ou as cláusulas inconstitucionais.

4. Tradutor de dados

Hoje a maioria das informações está em dados que podem ser milhares ou até milhões, mesmo para uma empresa pequena. O que fazer com esse excesso?

Aos olhos do ser humano é impossível organizar tudo para depois detectar melhor os insights, tendo em vista que os dados são gerados em tempo real. 

No ponto de vista do Machine Learning, os dados excessivos viram alimentos para as máquinas gerarem bases. Com isso, os analistas identificam fatores críticos ou alternativas, com apenas um toque na tela do celular.

5. Decisões rápidas quando você mais precisa

Sem tecnologias avançadas é uma missão árdua extrair informações do Big Data que possuam valor para os negócios. Com ML, organizações de todos os portes possuem mais facilidade para transformar grandes volumes de dados em inteligência informativa.

Além de transformar dados em informações integráveis e as funções operacionais a processos business, é possível compreender as tendências das mudanças mercadológicas. Isso oferece uma vantagem competitiva que auxilia sua empresa em tomar a frente da concorrência.  

6. Menos gastos operativos

Considerando a tendência dos chatbots, avaliamos um exemplo que está mudando a forma como as empresas se relacionam com clientes. 

Negócios com muitos números de consumidores muitas vezes enfrentam um verdadeiro drama por dia para atender milhares de chamadas.

O atendimento on-line ou via chamadas telefônicas requer um custo elevado de remunerações e funcionários que precisam de constante treinamento para atender melhor. Além dos gastos com conectividade otimizada a efetividade total no atendimento. 

Com a criação de bots para conceder respostas automáticas à maioria das solicitações, a qualidade no atendimento melhora na precisão e velocidade e, em escala, há menos custos financeiros. Rapidamente, o Machine Learning para atendimentos aperfeiçoa as operações manuais e identifica melhor as problemáticas para que os gestores decidam com maior apoio informativo.

7. Mais cibersegurança

Repentinamente podem surgir estabilidades na rede geradas por anomalias técnicas ou intrusões. O motivo dessas instabilidades precisam ser identificados antes que uma simples invasão se torne um ataque em massa de hackers, que pode causar sérios danos corporativos. 

O Machine Learning, com algoritmos automáticos, realiza constante monitoramento de redes. É uma robotização atenta a qualquer comportamento estranho nas aplicações, para informar aos gestores ou tomar as medidas necessárias. 

A cibersegurança oferece mais benefícios para a sua empresa, considerando que o Machine Learning está em constante aprendizado com dados para melhorar a defesa cibernética, além de se adaptar às modificações. Assim garante o poder gerador de insights sobre segurança.

Como o Machine Learning afeta a produtividade de equipes diretamente?

Em termos de análise de dados, os responsáveis realizam comparações de conteúdos com mais rapidez e as máquinas oferecem insights decisivos para vendas, corte de custos, investimentos, publicidade, entre outras. 

O reconhecimento de imagens gera impactos para a segurança, pois torna o ambiente de trabalho mais seguro. Considerando que, para um humano entrar, sair e pegar documentos valiosos, é preciso ser reconhecido pelas máquinas.

Para donos de sites, o trabalho de manter certo leitor ou comprador navegando na página é facilitado pelas próprias recomendações de leitura e vendas que o Machine Learning informa aos internautas. 

Resultados, execução e foco para a gestão são as aplicações mais populares de Machine Learning no âmbito corporativo. Exemplo consagrado é o chatbot, um robô que toma decisões no atendimento conforme as perguntas de clientes. 

Os serviços automatizados do chatbot reduzem custos de tempo ou salários a pagar aos atendentes humanos. 

E você, o que acha de inserir o Machine Learning nas estratégias da sua empresa?

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