O conceito de machine learning pode ser definido como um dos pilares da IA (Inteligência Artificial). E tem, como objetivo, fazer com que as máquinas identifiquem padrões nos dados e tomem decisões por si com mínima intervenção humana. Tal processo é aprimorado por meio do deep learning – outra vertente da IA que “ensina” ou “treina” máquinas para que interpretem informações naturalmente e, dessa maneira, realizem tarefas ao emular o raciocínio do cérebro humano.

Tipos de machine learning

O machine learning pode ser supervisionado, ou seja, por meio de um banco de dados a máquina reconhece padrões e semelhanças para classificá-los e fazer previsões. De acordo com o Gartner, este será o modelo mais utilizado até 2022 – e sua aplicação envolve desde a identificação de fatores de risco para doenças e planejamento de medidas preventivas até verificar se um e-mail é spam – além de prever falhas mecânicas em equipamentos industriais, entre outras situações.

Já no modelo não supervisionado, a máquina aprende por si ao utilizar dados sem histórico de respostas definidas – como uma lista de clientes ou um conjunto de fotos. Trata-se, porém, de um processo mais demorado, e suas aplicações consistem principalmente em situações que envolvam agrupamento e associação estruturados em determinadas características para, assim, identificar padrões existentes. Por exemplo, agrupar clientes por comportamento de compra, classificá-los com base em interesses e identificar associações em meio aos dados.

E há, ainda, o aprendizado por reforço, em que a máquina deve lidar com os erros anteriores e, assim, identificar a maneira adequada para solucionar problemas. Muito utilizado em robótica, navegação e games, alguns exemplos da aplicação desse conceito são veículos que estacionam sozinhos e tomam decisões ao observar o cenário ao redor – e também o controle dinâmico de semáforos para reduzir congestionamentos no trânsito.

Setores em estágio avançado

Quanto à aplicação, o machine learning encontra-se em estágios evoluídos em diversos setores, como por exemplo:

• serviços financeiros: prevenção de fraudes, previsão de comportamento de crédito e scoring, segmentação de produtos e aprimoramento da experiência do cliente;
• transportes: redução de custos e aumento de produtividade ao eliminar falhas humanas, além de previsões de demandas sazonais e aprimoramento de redes de distribuição;
• saúde: triagem de riscos, avaliação de informações médicas e monitoramento de saúde pública;
• vendas e marketing: identificação dos hábitos de consumidores e percepção da marca por meio de dados e análises de comportamento para desenvolver campanhas que sejam bem-sucedidas;
• governo: qualificação de informações para proporcionar assertividade às decisões e, dessa maneira, aprimorar a gestão;
• varejo: previsão de picos de venda, identificação de público-alvo e oportunidades de crescimento, aumento de produtividade interna, atração e retenção de clientes.

Cases de Machine Learning

Existem diversos exemplos bem-sucedidos quanto à utilização de machine learning em empresas e organizações. Uma gigante do Agronegócio, por exemplo, define os melhores momentos para o plantio de cada tipo de semente em locais adequados por meio de modelos matemáticos e estatísticos – e economiza milhões de dólares nesse processo.

Na plataforma de investimentos de uma Fintech que oferece soluções de investimento, a abertura de contas é totalmente digital; o machine learning, assim, é utilizado para segmentação, com nove perfis e pesos para diferenciar cada investidor – além de bots de voz e texto que se integram.

Uma das maiores Administradoras de Cartão, por sua vez, utiliza análise preditiva para identificar comportamentos suspeitos – e, dessa maneira, conseguiu evitar um prejuízo de US$ 1 bilhão em 2016. Já uma montadora de carros de luxo desenvolveu uma plataforma, que registra e processa a voz do motorista por meio de linguagem natural para “humanizar” os veículos. E há, ainda, o exemplo de um Conglomerado Americano, que utiliza machine learning para realizar manutenção preditiva e otimizar operações e negócios para fornecer energia de maneira mais inteligente.

O futuro do machine learning

O machine learning permite lançar o olhar ao futuro em um mundo em plena transformação – e, assim, oferecer grandes vantagens em termos competitivos para empresas, uma vez que as soluções sempre mudam de acordo com o tempo ou as circunstâncias. Ou mesmo ultrapassam a capacidade humana. Outro grande benefício é a possibilidade de ajustar as análises preditivas aos volumes cada vez maiores de dados, com aplicações em todos os setores, por meio de novas percepções.

De acordo com um estudo realizado pela IDC Global, o mercado de IA e machine learning chegará a U$ 52 bilhões em 2021. Mais: segundo o Gartner, a hiperautomação – ou seja, a combinação da IA com machine learning para distinguir e automatizar todos os processos de negócio possíveis – está entre os investimentos prioritários em tecnologia nos próximos 5 a 10 anos. Isso significa, portanto, que as organizações cada vez mais compreendem que o futuro é digital, assim como a importância essencial desses conceitos para transformar negócios, cortar custos, agregar valor e aumentar a competitividade.