Você sabia que softwares que aprendem sozinhos, com base nas informações dos usuários, já estão entre nós? Isso é possível graças ao machine learning — ou, em tradução livre, aprendizagem de máquina —, tecnologia presente na indicação de playlists do Spotify e nas sugestões de marcação de pessoas em fotos no Facebook, entre muitos outros exemplos.

Mas se engana quem pensa que a aprendizagem de máquina está restrita apenas ao lazer. Ela é, na verdade, um diferencial para empresas que apostam na transformação digital e entendem que uma gestão baseada em dados, bem como a automatização de processos, fazem toda a diferença nos resultados reais de um negócio.

Foi pensando em esclarecer esse assunto que criamos esse guia completo sobre o machine learning. A seguir, você vai entender o que é aprendizagem de máquina, como essa tecnologia funciona e qual é a sua relação com a famosa Inteligência Artificial. Mostramos também quais são os benefícios reais da adoção da tecnologia no dia a dia da empresa e como se preparar para implementar soluções baseadas em machine learning.

Vamos começar?

O que é machine learning?

Como já introduzimos ali em cima, machine learning é um método de análise e construção de modelos de dados automatizado. Basicamente, trata-se da tecnologia que permite utilizar sistemas informacionais para interpretar um grande volume de informações, identificar padrões e realizar uma ação — que pode ser desde um simples relatório à execução de processos mais complexos, como o envio automatizado de e-mails a clientes selecionados.

O conceito, em si, não é recente: há décadas tentamos fazer com que computadores aprendam sozinhos e consigam realizar tarefas sem intervenção humana direta. O fato é que as evoluções tecnológicas dos últimos anos e a alta disponibilidade de dados — gerados principalmente pela da internet, que tem se tornado cada dia mais popular — fizeram o machine learning se tornar realmente eficaz, ou seja, capaz de entregar diferenciais competitivos para quem aposta na solução.

Como funciona o machine learning?

Os sistemas de machine learning trabalham captando dados de forma massiva. Por meio de logaritmos e de outros cálculos matemáticos complexos, eles conseguem identificar padrões para, assim, prever resultados futuros com maior precisão.

Apesar desse tipo de ciência não ser exatamente nova, a realidade atual permite que esse processo seja feito cada vez mais rapidamente, repetidas vezes e com base em um volume de informações cada vez mais denso. A repetição, em si, é um processo essencial e cumulativo: quando os sistemas são expostos a novos dados, eles assimilam as informações e se adaptam para dar respostas mais assertivas e confiáveis. Por isso é comum falarmos em “treinamento” dos sistemas, já que o processo é bastante parecido: a repetição de processo com novos dados leva a máquinas mais inteligentes.

Quais são os principais tipos de machine learning?

Existem diversos métodos e técnicas de machine learning, e cada uma tem objetivos diferentes. Via de regra, esses tipos também são determinados pela quantidade de intervenção humana no processo, como mostraremos a seguir.

Aprendizado de máquina supervisionado

No machine learning supervisionado, as equipes humanas interferem na entrada e na saída de dados, além de poderem fazer comentários sobre a precisão dos resultados obtidos pelo sistema. Em geral, esse tipo de aprendizagem é utilizado quando é possível analisar dados históricos para prever comportamentos futuros.

Assim, uma máquina pode ser ensinada a aprender quando um cliente abandonará o carrinho de compras em uma loja online. Ela faz isso por meio da análise de todos os dados de visitas em um site, identificando padrões e traçando um modelo provável de repetição.

Aprendizado de máquina não supervisionado

Aqui, o sistema não sabe exatamente a resposta “certa”. Isso acontece porque ele não parte de um histórico ou princípio, mas sim de uma análise profunda dos dados em busca de padrões que possam ser utilizados de forma estratégica.

O exemplo mais comum vem do marketing: o sistema pode ficar responsável por analisar as informações de um CRM (Customer Relationship Manager, ou Gestão de Relacionamento com Clientes), sistema que agrega informações de compra de clientes e de comportamento de leads.

Ao utilizar a aprendizagem de máquina, pode-se identificar padrões de compra que passaram despercebidos por outras técnicas. Ele pode identificar, por exemplo, que clientes entre 20 e 30 anos que moram na região X são mais abertos a determinadas ações de marketing, permitindo que o setor desenvolva estratégias de vendas muito mais precisas para esse público.

Aprendizado semi supervisionado e aprendizado de reforço

O método supervisionado é bastante parecido com o supervisionado: em ambos, utiliza-se dados históricos (também chamados de rotulados) para embasar as análises. No entanto, os dados com rótulos são relativamente caros, e por isso o sistema mescla as informações conhecidas como dados brutos.

Já o machine learning de reforço é mais comum em algumas áreas da robótica e, principalmente, na indústria de games. Ele funciona na base de “tentativa e erro”, buscando encontrar padrões de recompensas para determinadas ações. Assim, ele pode identificar se jogadores ficam mais tempo online caso recebam um item gratuito a cada hora, ou se abandonam uma missão durante uma tarefa mais desafiadora, por exemplo.

Qual a relação entre machine learning e inteligência artificial?

Não dá pra negar que a ideia de ter máquinas aprendendo sozinhas soa bastante como ficção científica, não é? Essa impressão torna a distinção entre machine learning e inteligência artificial ainda mais confusa.

Para desfazer o mal-entendido, é preciso entender que o machine learning é um subconjunto da inteligência artificial (IA). Entendemos inteligência artificial como o fator que daria às máquinas a capacidade de agir como seres humanos — a chamada IA ilimitada. Ela, no entanto, ainda só existe em filmes, como os replicantes de Blade Runner ou o robô tradutor C-3PO de Star Wars.

Mas isso não significa que a inteligência artificial limitada não seja real. Ela é, e inclusive já é utilizada pelo Facebook e Instagram para identificar rostos em fotos, ou por aplicativos como o Spotify para gerar playlists personalizadas. Isso mostra que as máquinas já conseguem realizar algumas tarefas humanas com muito mais velocidade e precisão, mas, para isso, elas precisam aprender — e é justamente aí que entra o machine learning.

Podemos dizer que os modelos criados com o uso de aprendizagem de máquina são a base para a estruturação de inteligências artificiais (até então) limitadas. A expectativa é que, em um futuro não muito distante, a análise ainda mais robusta de dados, beneficiada pelo crescimento de redes neurais, faça com que o conhecimento gerado via aprendizagem de máquina dê subsídios para a criação de inteligências artificiais ilimitadas.

Quais são as vantagens do machine learning?

Até agora, você já sabe o que é machine learning, quais são os principais tipos de modelos e qual é a relação entre a aprendizagem de máquina e a IA. Mas como tudo isso pode impactar, de fato, o seu negócio hoje?

É sobre isso que falaremos agora:

Gestão baseada em dados

A gestão data driven é uma tendência já consolidada no mercado. Trata-se de basear decisões estratégicas na análise de um grande volume de informações, que são interpretadas com o auxílio de índices de performance e métricas-chave para a monitoria de produtividade ou efetividade de ações.

Já ficou claro que o machine learning não existe sem uma fonte volumosa dessas informações, o que permite afirmar que a aprendizagem é baseada em big data. Assim, existe uma oportunidade para que as empresas estruturem a forma como captam dados e de quais fontes.

Investir em machine learning, portanto, é investir em bons sistemas de armazenamento e transmissão de informações, geralmente baseadas na nuvem. Também é comum que se aposte em terceirizações para a captação e análise de dados, deixando o trabalho mais técnico por conta de uma empresa de TI com know-how no setor.

Automação de tarefas

A aprendizagem de máquina é importante, mas o conhecimento gerado por seu desempenho só ganha valor real quando aplicado no dia a dia. Os modelos gerados pelos sistemas são base para relatórios importantes e podem servir como uma referência qualificada para a tomada de decisões. Mas, é claro, os sistemas também podem aprender a realizar ações reais baseadas no que aprenderam.

Um exemplo prático está na prevenção de fraudes em compras online: os sistemas aprendem a identificar comportamentos que fogem do padrão de uma transação normal, como uma compra de vários itens repetidos por um cliente que jamais fez esse tipo de compra. Automaticamente, o sistema bloqueia a transação e solicita a verificação dos dados dos compradores. Sem esse recurso, um lojista teria que lidar com uma compra fraudulenta, arcando com diversos prejuízos.

Redução de custos

A redução de custos acontece nas duas pontas, ou seja, tanto na captação e análise de dados quanto na automação de tarefas. A análise de cenários complexos não demanda mais tanta intervenção humana, o que reduz equipes e custos. Mesmo assim, elas são feitas com rapidez e confiabilidade, melhorando o custo-benefício dos processos de forma considerável.

Por outro lado, a automação de tarefas é uma excelente maneira de retirar as tarefas burocráticas e repetitivas da equipe humana, que passa a ter foco exclusivo no core business da organização. Além disso, o uso de máquinas reduz os riscos de erros humanos e suas consequências, especialmente os retrabalhos.

É importante ressaltar que o machine learning também é muito eficaz em detectar dados corrompidos ou mal classificados. Ele  pode, por exemplo, estudar as notas fiscais eletrônicas de uma empresa e descobrir em qual documento a aferição e pagamento de tributos como o ICMS não foi feita de forma correta, o que poderia gerar multas e outras sanções por parte do Fisco.

Quais tarefas podem ser realizadas com o auxílio do machine learning?

Ainda não se convenceu de que o machine learning é um avanço tecnológico disruptivo? Então veja como ele está mudando a forma como as empresas funcionam hoje, seja para captar clientes, qualificar suas equipes e processo ou reduzir custos!

Personalização de atendimento

Logo no início do artigo, mostramos como a aprendizagem de máquina pode ser utilizada em sistemas de gestão e relacionamento com clientes: as soluções CRM.

O processo parte da análise das informações do sistema e da identificação de padrões de comportamento. O público acima de 40 anos prefere pagar parcelado? O frete grátis faz a diferença para clientes jovens, abaixo de 25 anos, fecharem negócio? Esses são apenas alguns exemplos simples de padrões comportamentais que podem basear ações de marketing e vendas.

E essa análise não se restringe ao aumento direto de vendas: ela também influencia a melhoria da experiência do usuário. Com o machine learning, é possível identificar as principais causas de reclamações com rapidez, entender quais canais de atendimento são mais efetivos no pós-venda e até mesmo saber quais tipos de conteúdo institucional geram mais engajamento do público.

Aumento de segurança

A prevenção de fraudes bancárias representa um uso exemplar de machine learning. Transações suspeitas são identificadas com rapidez, o que permite a tomada de ações preventivas antes que elas causem estragos reais. Em um mundo onde as transações virtuais são cada vez mais comuns, aumentando o risco de fraudes, esse recurso merece atenção especial.

Mas o machine learning também é útil em outras medidas de segurança. Ele é utilizado, por exemplo, para identificação facial ou de voz de usuários para liberar acessos a sistemas restritos, de forma muito mais eficiente que senhas tradicionais. Vale lembrar ainda que a aprendizagem previne o roubo de senhas e tentativas de invasões de sites e sistemas empresariais.

Manutenção preditiva

Um dos mais antigos ditados do mundo diz que prevenir é melhor do que remediar. No meio corporativo, e em especial nas indústrias, ter que realizar a manutenção de equipamentos somente após um problema significa paralisação de parte ou da totalidade das atividades, perda de produtividade, ganhos e um aumento de custos.

Com o machine learning, os sistemas passam a identificar dados de máquinas e processos que possam sobrecarregar a infraestrutura e causar problemas graves, como um superaquecimento. O sistema, além de identificar a chance de um defeito causado por essa origem em um futuro próximo, alerta os gestores responsáveis ou pode mesmo controlar a temperatura do ambiente ou da máquina de forma autônoma.

Captação de talentos

Antigamente, em tempos de crise, uma cena relativamente comum era a formação de filas enormes na porta de empresas que abriam novas vagas. Estamos novamente em meio a uma enorme instabilidade econômica, com índices altos de desemprego, mas as filas físicas deram lugar a caixas de e-mail abarrotadas de currículos.

Analisar o perfil dos candidatos manualmente, entretanto, pode ser uma tarefa hercúlea e demorada. Para lidar com a demanda, o RH de uma empresa pode ensinar um sistema a ler os documentos e identificar as principais características que interessam a empresa, como formação e experiência anterior.

O sistema também pode ser usado para analisar o banco de dados referente às equipes já contratadas, seja lendo os currículos ou examinando seus índices de performance no dia a dia da empresa. Essas informações são importantes para agilizar a identificação de talentos e dar informações de apoio às lideranças da empresa.

Reputação da marca

Um software pode ser ensinado a localizar qualquer referência a uma marca em diferentes mídias, descobrindo, assim, se a reputação da empresa junto ao público está adequada. Isso pode ser feito, inclusive, com a identificação de logos, marcas e cores de uma organização em sites, programas de TV, revistas, etc.

O sistema também pode buscar palavras ou termos-chave, encontrando reviews e reclamações relativos aos serviços e produtos da sua empresa, ou mesmo avaliando o nível de conhecimento da marca em diferentes redes sociais e sites especializados no seu nicho de mercado.

Análise de contratos

Outra aplicabilidade do machine learning está na análise e correção de contratos. Aqui, é preciso que a empresa tenha um sistema específico para a organização de documentos, como os DTM (Digital Transaction Manager, ou Gerenciamento de Transações Digitais, em tradução livre).

Com um sistema DTM, a empresa consegue preparar documentos e estabelecer, por exemplo, qual deve ser a ordem de assinaturas eletrônicas em um contrato. Essas assinaturas podem ser feitas de forma integrada no sistema, garantindo ainda o envio dos arquivos para os destinatários corretos.

Todas as transações realizadas via DTM ficam armazenadas e podem ser auditadas — ou seja, é possível verificar onde um arquivo foi gerado e em quais momentos ele foi modificado. Isso permite que contratos assinados com auxílio de um DTM tenham validade jurídica.

O machine learning entra justamente na análise do robusto banco de dados do DTM. Ele pode identificar cláusulas comuns nos contratos com fornecedores, por exemplo, e descobrir onde existem inconsistências que precisam ser corrigidas.

Como implementar o machine learning no meu negócio?

A atuação do machine learning envolve técnicas e equipamentos complexos, e como suas análises utilizam dados em massa, ele pode exigir investimentos consideráveis. No entanto, esse tipo de tecnologia não está disponível apenas para gigantes do mercado: pequenas e médias empresas também podem se valer dos seus benefícios, desde que estejam empenhadas em passar por uma transformação digital — como mostramos a seguir.

Acerte na base de dados

O princípio da aprendizagem de máquinas é alimentar softwares com uma quantidade massiva de dados, permitindo que o sistema consiga identificar padrões e crie modelos com maior confiabilidade e rapidez. Por isso, é impossível apostar nesse tipo de solução sem uma boa estratégia de gestão de informação.

Para lidar com o big data, é importante contar com recursos de computação em nuvem. Essa solução elimina a necessidade de grandes investimentos em infraestrutura física local e pode ser escalável — ou seja, os seus custos são proporcionais à quantidade de informações utilizadas.

Além de possuir uma boa quantidade de informações, é importante ter cuidado com a qualidade destas. Dados corrompidos ou desatualizados “enganam” as máquinas, que passam a fazer previsões que não condizem com a realidade.

Tenha sistemas integrados

Uma boa maneira de estruturar dados com qualidade é trabalhar com sistemas integrados. Nós já falamos aqui sobre algumas soluções corporativas inteligentes, como os CRM e os DTM. Outra ferramenta importante para os negócios é o ERP (Enterprise Resource Planning, ou Sistema de Gestão Empresarial), sistema que coleta dados de cada área do negócio e os centraliza em um único software.

Quando todas essas ferramentas “conversam”, a empresa aumenta volume de informações geradas, mas também consegue identificar padrões ou inconsistências com mais precisão e eficiência. Isso significa que uma máquina com auto aprendizagem consegue, por exemplo, verificar os contratos da empresa ao mesmo tempo em que analisa os níveis de insumos no estoque. Elas podem ser programadas, portanto, para emitir um novo pedido sempre que esses itens estiverem prestes a ficar em falta.

Outro ponto importante é o uso de tecnologias complementares aos sistemas de gestão e aos próprios softwares de machine learning. A Internet das Coisas (IOT, na sigla em inglês) dá aos produtos de uma empresa a capacidade de captar e transmitir informações, como a localização precisa de determinada carga. Esses dados, bem como aqueles provenientes de dispositivos como celulares e notebooks, também podem (e devem) entrar na equação da aprendizagem de máquinas.

Faça parcerias

Por último, mas não menos importante, vale ressaltar que a complexidade do machine learning exige um grande investimento em conhecimento de TI e engenharia de informação. Em geral, o desenvolvimento de soluções com aprendizado de máquina representa um custo que não pode ser internalizado diretamente pela empresa — afinal, é preciso contratar pessoal e lidar com protótipos e testes.

A boa notícia é que existem fornecedores de aprendizagem de máquina, ou seja, empresas que auxiliam seu negócio a desenvolver sistemas mais inteligentes para tarefas específicas. Assim, o negócio pode recorrer a uma parceria para lidar com um problema localizado, como a citada dificuldade em filtrar currículos.

As parcerias também são importantes para o uso de big data, pois dados difusos em grande volume precisam ser analisados praticamente em tempo real. Mais uma vez, vale a pena recorrer ao auxílio de empresas que forneçam bancos de dados seguros e confiáveis e que respeitem a legislação de cada país referente à privacidade de dados dos usuários.

As técnicas de machine learning já estão presentes no nosso dia a dia e representam diferenciais competitivos para empresas de diversos setores, inclusive o do seu negócio. Agora que você já sabe como o aprendizado de máquinas funciona e como ele pode ser aplicado no dia a dia da empresa, basta identificar as áreas do seu negócio que podem ganhar com a tecnologia e definir parceiros que possam te ajudar a implementar essa inovaçãona sua empresa!

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