Não é ficção científica: saiba como o Machine Learning pode aumentar a produtividade em sua empresa.

Em Minority Report, a polícia consegue, a partir de análise de dados, fazer previsões sobre crimes e erradicar os assassinatos. HAL 9000, o computador de 2001: Uma Odisseia no Espaço, tem a capacidade de detectar emoções humanas e de tomar decisões baseado em comportamentos passados. O que esses filmes têm em comum e, afinal, o que isso tem a ver com negócios?

Veja no artigo de hoje o conceito de Machine Learning e conheça exemplos de empresas que estão utilizando esse recurso para desenvolver uma gestão mais produtiva e gerar resultados melhores para seus negócios.

O que é Machine Learning

Machine Learning, aprendizado de máquina ou, simplesmente, ML, é um recurso que ajuda a aumentar a produtividade das empresas por meio do uso de inteligência artificial. As máquinas são utilizadas para fazer análise de um grande volume de dados e para ajudar na tomada de decisões.

Em um primeiro momento, esse cenário pode parecer perigoso mas, fique tranquilo, não é. As máquinas não tomarão o lugar dos colaboradores ou gestores. Elas ajudarão na rotina de todos, automatizando o aprendizado do negócio através do mapeamento de dados e comportamentos passados (identificando padrões para embasar a tomada de decisão) e da entrega de previsões para comportamentos futuros (realizando análise preditiva).

Como o Machine Learning pode ajudar na gestão de empresas

Pense na grande quantidade de dados gerados por uma organização em apenas um dia. Dados são gerados em reuniões, em troca de e-mails, durante atendimento a clientes… É humanamente impossível que um funcionário consiga consolidar todos esses dados. E sem consolidá-los as empresas perdem informação e a oportunidade de transformá-las em inteligência e diferencial competitivo.

O Machine Learning surge para reverter esse quadro. Por meio de algorítmos supercomplexos essa ferramenta é capaz de realizar buscas em grandes volumes de dados, encontrando padrões em uma velocidade que somente é possível obter com o auxílio da tecnologia.

Veja, a seguir, alguns exemplos de aplicações do Machine Learning no ambiente corporativo.

1. Auxilia na definição da equipe ideal para cada projeto/negócio

Por meio do uso da inteligência gerada, é possível definir quais funcionários possuem o melhor desempenho em determinada tarefa e montar o time de cada projeto de modo muito mais assertivo.

Ou, em uma análise ainda mais afunilada, qual é o funcionário recomendado para atender determinado cliente. Por exemplo, o Machine Learning poderá identificar o consultor de vendas com maior potencial de gerar resultados, levando em conta seu perfil (tipo de experiências, percentual de fechamento de vendas com aquele segmento de negócio, produtos mais vendidos por ele…) e o perfil do cliente (porte, área de atuação, necessidade…). Pense em quantas oportunidades sua empresa pode gerar a partir disso.

2. Ajuda os gestores de RH a definirem os treinamentos da empresa

O Machine Learning pode, facilmente, ser adotado para treinamento e desenvolvimento de pessoas. Ele poderá rapidamente demonstrar, por exemplo, quais são as principais causas de perda de clientes na etapa final de negociação (falta de flexibilidade do vendedor, antipatia, falta de clareza na negociação, etc.). Assim, a empresa poderá criar treinamentos exclusivos para as necessidades reais que estão afetando a produtividade da equipe e os resultados de seus negócios.

3. Fornece análises preditivas para o seu negócio

Esse recurso utiliza a base de dados da empresa para gerar análises preditivas sobre comportamento e possíveis resultados que sua organização terá no futuro.

Sabe aquelas recomendações que empresas como a Netflix ou Amazon fazem para sugerir outros produtos para você? Elas são realizadas por meio dessas análises preditivas. Você poderá fazer essa aplicação também a seu negócio, sugerindo outros produtos/serviços para que quem realizou uma compra continue fazendo negócios com você ou, ainda, para gerar sugestões assertivas para impulsionar o cross-selling.

Assim, por exemplo, sua empresa poderá, facilmente, por meio da análise de vendas de determinado produto em período anterior, determinar uma projeção de desempenho desse produto para o futuro, com uma margem de acerto na previsão bastante alto, norteando a abordagem da equipe comercial e tornando seu trabalho muito mais produtivo.

Ou, ainda, auxiliar a equipe de suprimentos a comprar a quantidade adequada de insumos, sem faltar ou sobrar, analisando o consumo passado de cada item e fornecendo a previsão de utilização futura do insumo. Isso torna a equipe muito mais produtiva e ajuda a empresa a reduzir custos e evitar que a falta de determinado produto prejudique a rotina de trabalho de sua equipe.

Escolas podem utilizar o ML para prever, por exemplo, casos de inadimplência ou cancelamento de matrícula. A análise do comportamento de alunos que passaram por situações assim, ajuda a formar um padrão e fornece subsídios para a equipe comercial realizar ações de retenção e reversão do quadro.

Deep Learning: aprendizagem profunda de dados

O Deep Learning, aprendizagem profunda ou, simplesmente, DL, é uma das técnicas mais avançadas do Machine Learning, utilizada, por exemplo, como base da ferramenta Google Translate.

Trata-se de um método de análise por meio de redes neuronais artificiais que possuem capacidade de aprendizagem em massivos volumes de dados não-estruturados. Os equipamentos que realizam essas análises conseguem aprender informações complexas por meio de um processo bastante semelhante ao realizado pelo cérebro humano. Seu princípio já estava presente em histórias de ficção científica: o computador analisa dados, pensa e aprende com eles de modo muito parecido com o ser humano.

O DL é bastante aplicado em startups que desenvolvem aplicações de reconhecimento de imagem e de fala. Um dos braços da Apple, por exemplo, a Emotient, utiliza Deep Learning em um recurso que “lê” as emoções das pessoas a partir da análise de suas expressões faciais. Esse recurso já ajudou, por exemplo, na medicina, auxiliando médicos a interpretarem sinais de dor em pacientes que não conseguiam expressar-se verbalmente.

A tecnologia não deve ser vista como risco, mas como aliada e potencializadora de negócios. O Machine Learning possibilita que as empresas produzam de modo rápido e automático análises de dados massivos e complexos, gerando previsões instantâneas e com alto grau de precisão. Esse pode ser um recurso valioso para aumentar a produtividade e gerar resultados melhores, embasando decisões e fornecendo subsídios para que as empresas gerem inteligência de mercado e diferencial competitivo.

Você já conhecia os conceitos de Machine e Deep Learning? Se você tem alguma dúvida ou contribuição, deixe sua mensagem nos comentários!