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Machine learning: entenda como o conceito aprimora o dia a dia das empresas

Descubra como as máquinas são capazes de aprender e agir com autonomia para trazer soluções práticas ao cotidiano

08/07/2019 - 11h31

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Estúdio
Por Estúdio NSC
Machine learning: entenda como o conceito aprimora o dia a dia das empresas

De Admirável Mundo Novo a Blade Runner, muitas obras de ficção científica fazem uma pergunta similar: a tecnologia tomará conta do mundo?

Na realidade, isso já está acontecendo com a inteligência virtual e seu ramo mais avançado: o machine learning, ou aprendizagem de máquina, em português. E, ao contrário da ficção, a perspectiva para a vida real é muito mais otimista.

De acordo com o Grupo Gartner, até 2020 as tecnologias de inteligência artificial, entre elas aprendizagem de máquina, estarão presentes em quase todos os novos produtos e serviços de software. Mas você sabe o que é machine learning?

Machine learning na rotina

Um erro comum é usar os conceitos de inteligência artificial e aprendizagem de máquina como sinônimos, quando, na verdade, eles expressam coisas diferentes.

— Inteligência artificial é todo algoritmo, ou técnica, com o propósito de simular a capacidade humana para raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas — explica Regina Cantele, coordenadora do MBA em Engenharia de Dados e do MBA em Digital Data Marketing da FIAP.

Em outras palavras, inteligência artificial refere-se a máquinas capazes de executar funções que consideraríamos inteligentes. O objetivo é deixar as máquinas executarem tarefas repetitivas, e até exaustivas, para ocuparmos nosso tempo de forma mais eficiente e com tarefas que exigem criatividade.

Mas a capacidade dessa I.A. depende de uma programação prévia. Um veículo autoguiado, por exemplo, obedece a comandos predefinidos e que visam à obtenção de resultados regulares, diferentemente de um piloto de automobilismo que fica mais eficiente quanto mais pratica.

Um passo além da inteligência artificial é a tecnologia que aprende de forma autônoma a executar suas funções cada vez melhor. Aí entra a aprendizagem da máquina: com base nos dados que fornecemos, o sistema consegue aprender por conta própria.

Ela está presente na maioria dos aplicativos que usamos e um bom exemplo disso é o Google. Ao digitar uma palavra no campo de pesquisa, logo aparecem sugestões para autocompletar o termo de busca. Essas recomendações são definidas com base em milhares de buscas anteriores, análises de comportamento dos usuários e uma programação preditiva: o algoritmo “adivinha” a pergunta.

Nesse caso, o aprendizado é auxiliado por nossa interação. Ao clicarmos em uma das sugestões, ensinamos à máquina a opção mais adequada e, portanto, a que terá maior probabilidade de satisfazer outras pessoas semelhantes.

Com o passar do tempo, as sugestões se tornam cada vez mais certeiras, como ao escolhermos um filme na Netflix, uma música no Spotify, um produto na Amazon ou uma rota no Waze.

Aprimorando processos

— Durante muitos anos, o investimento neste tipo de tecnologia foi alto. Mas nos últimos cinco anos, com a popularização do big data, os algoritmos de machine learning ganharam relevância na exploração dos dados e os custos de profissionais qualificados e de ferramentas diminuíram muito. Com isso, todas as indústrias começaram a se beneficiar — comenta Djalma Cerino Filho, especialista em Data & AI na IBM.

As instituições financeiras foram pioneiras no uso dessa tecnologia. Para elas, é a forma mais eficiente de detectar fraudes e movimentações suspeitas com base no histórico de dados dos clientes.

Além da contabilidade, áreas como marketing, vendas, advocacia, saúde também já percebem os benefícios diretos do machine learning. No entanto, qualquer que seja o setor de atuação, o conceito traz redução de tempo operacional, maior eficiência do serviço e melhor tomada de decisão.

— As pequenas empresas precisam utilizar os recursos existentes na nuvem dos grandes provedores como Google, Amazon e Azure e inseri-los nas soluções de seus problemas do dia a dia. Um exemplo é o uso de um assistente virtual, um chatbot, para o atendimento dos clientes, seja para tirar dúvidas, seja para solicitar pedidos. É um atendimento 24x7 de que as empresas não podem abrir mão para seu sucesso — salienta Regina Cantele.

Machine learning X trabalho humano

Com a promessa de mais rapidez e eficiência, surge o questionamento: sistemas que utilizam machine learning vão substituir o trabalho feito por pessoas?

Para os especialistas, não é tanto uma questão de substituir a mão de obra, mas de otimizá-la.

— Sim, para todas as atividades repetitivas. Não, para as atividades criativas e com integração e colaboração entre os humanos e máquinas — responde Cantele.

E Djalma Cerino Filho completa:

— O machine learning vai alterar o formato da força de trabalho e, em alguns casos, tarefas poderão não existir mais, mas haverá novos postos de trabalho de pessoas atuando na curadoria do conteúdo, assim como na criação de modelos para as diversas áreas.

Afinal, a tecnologia já tomou conta do mundo. A pergunta que fica é: quais empresas estão prontas para usá-la?

Top of mind
(Foto: )

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