Entenda o conceito de machine learning e como aplicá-lo

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O machine learning é um dos avanços tecnológicos que mais tem conquistado o mercado atualmente. Este conceito está cada vez mais integrado com a base de transformação digital que a maioria das empresas tem colocado.

Analisar dados e informações complexas era um trabalho que até pouco tempo atrás era restrito aos humanos, que tinham que passar por uma série de etapas e muitas vezes esse processo demorava muito tempo.

Entretanto, conforme a tecnologia foi avançando, cada vez mais os recursos digitais tem otimizado esse tempo, conseguindo resultados precisos em um tempo muito mais curto do que o esperado.

A tecnologia conhecida como machine learning, que em portugues significa “aprendizado de máquinas”, permite que um software de inteligência artificial consiga trabalhar de forma efetiva para compreender novos processos sem a interação humana.

As empresas que aplicam esse tipo de tecnologia conseguem oportunidades únicas, com uma chance de erros cada vez menores uma vez que o próprio mecanismo começa a aprender consigo mesmo.

Porém, existem diversas vantagens na utilização desse tipo de estratégia, que muitas vezes podem auxiliar diversas etapas da produção de uma empresa e até mesmo interagir com seus consumidores, garantindo uma estrutura mais adequada de atendimento para empresas que terceirizam serviços de TI (Tecnologia da Informação).

Por conta disso, o machine learning tem um forte impacto nas estratégias de marketing digital, onde suas ações podem agir diretamente em áreas das quais os consumidores têm mais interesse e podem se aproximar ainda mais no relacionamento consumidor e marca.

O aprendizado de máquinas é realizado usando uma inteligência artificial conhecida como big data. Trata-se de uma ferramenta cuja proposta é acumular uma série de dados em um tempo recorde, o que é impossível para um humano, ainda que um especialista.

O big data então utiliza os dados coletados para gerar relatórios de informações detalhadas, com um potencial de atualização muito mais efetivo para seu software gestão de ativos de TI, além de possibilitar uma interação muito mais efetiva com relação a seus consumidores.  

Através do uso de algoritmos, as inteligências artificiais conseguem se comunicar diretamente com o big data, fazendo análises mais aprofundadas das informações e conseguindo prever uma série de respostas para otimizar os processos de trabalho.

O machine learning então age como se fosse um cérebro humano, com um forte potencial de identificação. Essa tecnologia acaba sendo separada em duas categorias, que requerem informações e uma tratativa diferente: o supervisionado e o não supervisionado.

Um algoritmo supervisionado é aquele que ainda requer interação humana. Trata-se de uma máquina que seguirá a programação pré-estabelecida, inserindo novos dados e ajudando a máquina a compreender as novas funções.

Por sua vez, a inteligência artificial que está sendo trabalhada em seu processo de automação de maquinas e equipamentos vai identificando os dados inseridos e fazendo comentários e previsões com mais precisão, utilizando seus recursos e aplicando estes ensinamentos quando reinicia o processo de trabalho.

Por outro lado, os algoritmos não supervisionados são aqueles que utilizam uma técnica conhecida como deep learning, uma espécie de aprendizagem mais profunda que permite que a máquina processe uma série de tarefas complexas sem que haja necessidade de intervenção.

Um algoritmo não supervisionado tem a capacidade de identificar falhas e gargalos em seu processo, através de um sistema de monitoramento em nuvem, buscando em bancos de dados soluções para sobrepujar a dificuldade sozinho, o que acaba garantindo uma estrutura muito melhor qualificada.

Benefícios do machine learning

Agora que você entende um pouco melhor o conceito do machine learning, é importante entender porque tantas empresas estão começando a adotar essa tecnologia e quais são os principais benefícios que ela oferece.

Entretanto, é preciso ter em mente que nem todas as empresas são iguais, e companhias diferentes podem ter resultados diferentes com esse tipo de aplicação.

Além disso, é fundamental que você consiga trabalhar com mais qualidade e saiba aplicar esse tipo de recurso com mais habilidade, adaptando para sua realidade os conceitos da ferramenta de sistema de automação comercial e aplicando-a da melhor forma possível.

Entrada de dados

Uma das principais vantagens de utilizar a ferramenta de machine learning é que a quantidade de dados que pode ser processada pela tecnologia é praticamente ilimitada, e pode vir de diversas fontes diferentes.

Isso significa que você pode revisar as informações constantemente e ajustar a IA (Inteligência Artificial) de forma a se adaptar ao comportamento de um determinado fluxo de dados, revisando-os com mais frequência e ajudando a trabalhar melhor com esse tipo de ação.

A automação de processos RPA depende da qualidade que a ferramenta possui em trabalhar sozinha, principalmente com relação a captura de dados e ao processamento dos mesmos pelos algoritmos, criando uma ferramenta muito mais efetiva.

Rapidez de solução

Apesar de se basear no cérebro humano para ter a capacidade de aprendizagem e de compreensão de novas necessidades, a velocidade de uma ferramenta de machine learning ainda é muito mais rápida que qualquer pessoa.

Por isso, a velocidade de consumo de dados e de identificação de informações é muito maior do que qualquer outra alternativa, o que acaba otimizando o processo de análise e de avaliação de uma situação.

Esse tipo de tecnologia é muito importante para lidar com consumidores, sobretudo para oferecer novos produtos e serviços que podem ser de interesse de um cliente.

Muitas técnicas de vendas têm aproveitado estes recursos para trabalhar com mais qualidade com seu software para industria.

Melhora a conversão

O marketing atual trabalha muito conectado a tecnologia. Os consumidores que procuram algum tipo de solução pela internet muitas vezes iniciam um processo de compra conhecido como funil de vendas, que se divide em quatro grandes etapas:

  • Visitante;
  • Lead;
  • Oportunidade;
  • Cliente.

Cada uma dessas etapas passa por uma série de processos, dos quais uma inteligência artificial capacitada com a habilidade de aprendizado pode ajudar a identificar as melhores ações. Cada vez que o usuário passa de uma etapa para outra, ele realiza uma conversão.

O objetivo final de qualquer campanha é a fidelização do consumidor, tornando-o um cliente satisfeito cujo interesse é muito maior para trabalhar, aumentando assim o interesse deste usuário nos produtos ou serviços que você oferece.

Com uma inteligência artificial adequada, sua equipe de vendas conseguirá identificar em que momento do funil de vendas seus consumidores estão, bem como quais são os passos que ele pode tomar para trabalhar com mais efetividade.

Aprendendo com seus erros

Um dos maiores diferenciais de um equipamento que trabalha com machine learning é sua capacidade de entender e identificar suas próprias falhas em resultados anteriores, conseguindo buscar resultados mais efetivos no futuro.

A melhora constante é um dos principais pontos de porque a maioria das empresas tem buscado esse tipo de ferramenta, que acaba sendo um grande diferencial para você trabalhar dentro de sua estrutura de negócios.

Quando uma ferramenta de machine learning aprende uma nova resposta, às previsões que serão efetivadas quando novos dados forem inseridos já levará em conta as falhas e acertos do passado para gerar uma situação mais qualificada.

Adaptando-se ao machine learning

Aplicar técnicas de machine learning é um passo importante para que sua empresa consiga conquistar todos os recursos disponíveis para esse tipo de ferramenta. É importante que você tome algumas atitudes para melhor utilizar a inteligência artificial.

Site responsivo

Ter um site que oferece carregamento rápido e suporte a diferentes telas e dispositivos pode ser uma excelente maneira de permitir que a inteligência artificial colha os dados necessários para esse tipo de situação.

Otimização de pesquisa

Quanto mais seus consumidores fizerem pesquisas locais dentro de seu site, mais dados os algoritmos poderão coletar, tornando esse tipo de conquista de informação muito interessante para trabalhar com mais qualidade.

As pesquisas ajudam a identificar os produtos com mais saída, identificando onde você deve investir para conseguir resultados mais efetivos em suas vendas.

Além disso, muitas empresas estão conseguindo trabalhar em conjunto as ferramentas de machine learning com as pesquisas por voz, que tem se tornado um canal muito mais acessível para pesquisas diversas.

Para conseguir resultados ainda mais efetivos, é importante registrar as principais palavras-chave para que o algoritmo ative sempre que estas forem pesquisadas.

Considerações finais

A tecnologia tem sido uma grande aliada de empresas de todos os portes, principalmente para otimizar e automatizar processos de trabalho, que se tornam cada vez mais rápidos e práticos tanto para o consumidor quanto para a marca.

O machine learning é uma das principais atribuições para estes avanços de tecnologia, uma vez que se trata de uma ferramenta de automação focada em entregar uma experiência muito mais satisfatória para qualquer consumidor.

Em um mundo digital, estar conectado e adaptando-se a novas tendências é um processo fundamental para garantir um posicionamento adequado em sua companhia.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.