Não é novidade que as máquinas estão cada vez mais inteligentes. Vivemos na era da transformação digital, os robôs já estão entre nós e já somos atendidos por máquinas nas empresas. Nesse cenário, o machine learning é mais um conceito que tem repercutido nos negócios – e é sobre ele que vamos falar hoje.
Continue lendo para conhecer mais sobre essa tecnologia que permite lidar com dados de forma muito eficiente. Aprenda o que é machine learning e como a inteligência das máquinas já está sendo utilizada nos negócios.
O que é machine learning?
O machine learning é uma ramificação da inteligência artificial cujo nome já indica o seu significado. Traduzido livremente como aprendizado de máquina, machine learning é um método de análise de dados realizado por computadores que aprendem a reconhecer e reproduzir padrões.
Na prática, o machine learning trata de algoritmos que aprendem a executar tarefas sem que elas sejam previamente programadas. Além disso, o método ainda otimiza sua execução ao longo do tempo, com aprendizado constante.
No machine learning, as máquinas trabalham em cima de dados usando algoritmos que vão se adaptando de forma independente. Assim, elas conseguem encontrar insights até então ocultos, encontrar padrões e até fazer previsões sobre cenários e acontecimentos futuros.
Resumindo, o machine learning significa o aprendizado automatizado e constante das máquinas, utilizando análises de grandes volumes de dados para aprender a realizar tarefas. A ideia por trás do conceito é que, a partir de uma programação, as máquinas podem descobrir muito sozinhas – e te contar insights sensacionais!
Machine learning no dia a dia
Muitas empresas já estão usando machine learning para desenvolver seus negócios, otimizar processos e oferecer uma experiência melhor para seus consumidores. Os exemplos disso já estão no nosso dia a dia, em serviços que já consideramos até mesmo banais.
Sugestões baseadas em algoritmos
Um exemplo de machine learning é o algoritmo que nos recomenda filmes, séries e músicas em ferramentas como Netflix, Youtube e Spotify.
Se você é cliente Netflix, tente pensar: com que frequência você utiliza a busca da ferramenta? Arrisco dizer que, geralmente, você navega pela tela inicial e escolhe assistir algo que consta nas suas recomendações e listas, correto?
Na Netflix, já há bastante tempo o algoritmo do serviço nos oferece filmes e séries baseados no que estamos assistindo. As recomendações são atualizadas constantemente com uma série de critérios e padrões identificados pela inteligência da própria plataforma.
Os usuários do serviço acessam uma interface que recomenda conteúdos com base em sugestões que vão muito além do gênero.
Tramas parecidas, atores, diretores e até personagens recorrentes são levados em conta. E quem faz isso, já sozinha, é a própria máquina.
No Spotify, os algoritmos funcionam de forma parecida. Com base em ritmos, artistas e músicas executadas ao longo do tempo, o serviço automaticamente oferece rádios, playlists “sem fim” e sugestões atualizadas o tempo todo.
Assim, passamos cada vez menos buscando sozinhos pelos conteúdos que queremos consumir. Enquanto a máquina aprende e pensa por nós, encontramos mais facilmente o que gostamos e estamos procurando – até mesmo antes de estarmos procurando de fato.
Tradução automática
Você sabia que o Google Tradutor já consegue identificar e traduzir mais de 100 idiomas? Com uma tecnologia chamada Machine Translation, a ferramenta do Google facilita a comunicação de um jeito incrível.
De forma resumida, o tradutor do Google consegue identificar padrões de sentenças formadas em todos os idiomas que utiliza. A inteligência por trás da ferramenta “quebra” as frases em partes e, com base nos padrões identificados via machine translation, consegue propor a tradução que mais se aproxima à linguagem utilizada pela maioria.
Por trás da tradução em tempo real que aparece enquanto buscamos um significado, as máquinas estão agindo o tempo todo para aperfeiçoar seu reconhecimento da linguagem, transformando cada frase em uma série gigantesca de números que representam cada possibilidade de formação de significado.
Search Engine Optimization
A otimização dos motores de busca, ou o conhecido SEO, também são um bom exemplo prático da aprendizagem de máquinas. O sistema que buscadores como o Google utiliza é extremamente inteligente para entregar os melhores resultados aos usuários (e aos produtores de conteúdo na internet).
Com uma programação prévia que visa entregar resultados mais relevantes, os buscadores avaliam e classificam páginas da internet o tempo todo. De forma inteligente e constante, o Google está sempre trabalhando para subir ou descer as páginas por ordem de qualidade e relevância para seus usuários.
É justamente por isso que as empresas estão cada vez mais preocupadas com a estratégia de SEO. Enquanto as máquinas continuam aprendendo, as empresas precisam se adaptar ao mesmo tempo para não ficarem para trás e serem encontradas.
Como se adaptar ao machine learning
Em primeiro lugar, toda empresa precisa estar ligada nas novidades relacionadas à inovação. O machine learning é mais um termo para se acompanhar de perto e estudar, independentemente do que se trata o seu negócio.
Tenha sempre em mente que o aprendizado das máquinas vai favorecer quem pensa mais próximo do “raciocínio” delas. Manter um site responsivo para plataformas diversas e automatizar os processos da empresa são alguns passos iniciais para isso.
O SEO, como já citei acima, é uma estratégia mais fácil de se empregar em qualquer empresa. Quem produz conteúdo e tem a preocupação de manter um bom site institucional deve ter isso em mente. Estudar o tema e aplicar as técnicas mais recentes de otimização de busca é uma boa forma de acompanhar a evolução do machine learning.
Outra alternativa mais acessível e muito utilizada pelas empresas atualmente é o uso de chatbots. Esses “robôs” permitem que as pessoas interajam com empresas por meio de aplicativos de mensagem como Facebook Messenger e Skype. Várias alternativas de chatbots utilizam machine learning para aperfeiçoar a comunicação com o consumidor. Essa modalidade faz com que as máquinas entendam a comunicação em vários níveis de clareza para entender as pessoas.
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