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Machine Learning
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Qual o futuro das industrias?

O machine learning, também conhecido como aprendizagem de máquina, tem se tornado cada vez mais popular. Atualmente, essa poderosa ferramenta tecnológica tem mudado de forma significativa não apenas a maneira como vivemos — afinal, já está presente em nossos automóveis, casas e telefones — mas também os processos dentro das empresas.

A função do machine learning

Se você ainda não tem uma noção clara sobre o conceito por trás desse termo, saiba que o machine learning é uma técnica que utiliza máquinas capazes de assimilar sozinhas um grande volume de dados. Ou seja, por meio de algoritmos e big data esses dispositivos conseguem detectar padrões, relacionar informações e executar tarefas de uma forma inteligente, sem qualquer intervenção humana.

Funciona da seguinte forma: os algoritmos efetuam análises estatísticas em dados recebidos e, a partir disso, geram previsões e também respostas mais precisas.

Como essa tecnologia está otimizando os processos?

O machine learning tem alterado bastante os processos dentro das indústrias. Com o uso dessa tecnologia é possível analisar com altíssima precisão, por exemplo, o histórico de vendas da empresa antes de lançar um produto novo no mercado.

Os processos de produção também podem ser otimizados por meio do uso dessa tecnologia. Com o machine learning uma empresa pode automatizar alguns processos que antes só poderiam ser realizados por seres humanos.

O sistema pode ser treinado, por exemplo, para reconhecer o modo como uma determinada máquina funciona e, a partir disso, ajustá-la automaticamente ou avisar quando surgirem problemas que possam afetar a produção.

Dessa forma, além de automatizados, os processos de produção se tornam mais rápidos e as chances de erro diminuem bastante.

Também é possível reduzir alguns gastos com o uso dessa tecnologia. O machine learning pode, por exemplo, ajudar uma empresa a identificar equívocos presentes em um contrato. Esse tipo de trabalho, que antes exigia a contratação de um advogado, hoje pode ser resolvido de forma rápida e econômica.

Os algoritmos também podem examinar o histórico de transações financeiras e entender os padrões comuns desse tipo de processamento. Desse modo a tecnologia é preparada para detectar fraudes, anomalias em processos de pagamento, tentativas espionagem ou até mesmo de roubo.

Uma empresa também pode utilizar essa tecnologia para mensurar o quanto a marca está sendo exposta para os consumidores. Um sistema pode ser treinado, por exemplo, para identificar logotipos ou produtos. E mostrar quantas vezes a marca foi exposta em séries, filmes ou programas de TV. Isso facilita bastante o processo de gestão das estratégias de marketing.

Os processos de recrutamento das empresas também podem ter os seus procedimentos otimizados por meio do uso do machine learning. Isso facilita bastante o processo de seleção dos profissionais de RH — principalmente nas grandes empresas, onde milhares de currículos são enviados todos os dias.

O sistema pode ser treinado para identificar as características de um currículo que melhor se enquadra em um determinado perfil profissional e, dessa forma, acelerar boa parte do processo de seleção.

O machine learning também pode ajudar com o controle de estoque. Com acesso a dados mais precisos uma empresa pode melhorar os prazos de entrega, evitar compras desnecessárias e, consequentemente, o desperdício.

O que esperar para os próximos anos

As organizações que fazem uso correto do machine learning certamente serão as mais bem sucedidas dos próximos anos, pois essa ferramenta poderosa está mudando de forma considerável os processos: seja reduzindo bastante o tempo para realização de uma determinada atividade, ou melhorando a tomada de decisão.

Atualmente, a expansão machine learning tem ocorrido em paralelo ao desenvolvimento do cloud computing, e isso é muito positivo. A nuvem faz parte de praticamente todas as estratégias de TI das corporações e a junção transparente de plataformas, aplicativos e infraestrutura é fundamental para o crescimento e a efetividade do machine learning.

Com isso, a tecnologia de aprendizagem de máquina passa a ter acesso a dados de várias organizações e suas redes, e consequentemente faz uso de conjuntos de dados cada vez maiores. Ou seja, quanto maior o número de dados incorporados, melhor será o desempenho dessa tecnologia na hora de realizar uma tarefa.

O uso do machine learning pode ser considerado ilimitado, pois essa tecnologia pode ser utilizada tanto para realizar uma análise de forma rápida e favorecer a compreensão de dados, quanto para identificar padrões ou irregularidades em uma grande quantidade de dados.

O perfil do profissional do futuro

Atualmente, muitas empresas estão passando por um processo de transformação digital, e com isso, as funções dos colaboradores também sofrem mudanças significativas—novos cargos podem surgir e outros podem se tornar obsoletos.

Em contrapartida, um grande número de empresas ainda tem dificuldade de implantar modelos tecnológicos que viabilizam a união de processos e setores.

Embora hoje em dia seja comum encontrar, dentro das corporações, profissionais formados em tecnologia da informação que também são especialistas em educar robôs, muitas empresas ainda esbarram em problemas ligados ao treinamento de funcionários.

Uma equipe que não domina o funcionamento de uma máquina, certamente terá dificuldades para realizar as atividades. Por isso, muitas corporações contam com o trabalho de um cientista ou engenheiro de dados. Esse profissional é capaz de reconhecer quando um sistema foi treinado para identificar um padrão que não permite uma busca apurada. Ou seja, esse profissional trabalha para corrigir possíveis “tendências” do sistema no momento da tomada de decisão.

Como as empresas estão aplicando essa tecnologia

Para que uma empresa adote esse sistema é preciso, antes de qualquer coisa, analisar quantas atividades são realizadas de forma manual e definir quais dessas atividades poderão ser automatizadas. Durante essa análise inicial é necessário levar em consideração todas as áreas da empresa que serão afetadas pelas modificações e quais adaptações serão necessárias.

Investir em tecnologia de ponta e no treinamento dos colaboradores também são fatores fundamentais para implantar essa tecnologia em uma corporação.

Com o machine learning uma empresa pode, por exemplo, otimizar a linha de produção, os processos de manutenção e planejamento, além de obter mais informações sobre o mercado e o comportamento dos consumidores. Ou seja, é possível elevar de forma expressiva o nível de inteligência da corporação.

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Publicado em:

Estrategias que Transformam

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