<p>Braço importante da Inteligência Artificial e cada vez mais presente na atualidade, o Machine Learning, ou em tradução livre “aprendizado de máquina”, é um conjunto de técnicas computacionais que visam utilizar dados estruturados ou não estruturados para a elaboração de algoritmos que possam aprender padrões de forma independente. Trata-se de um aspecto da tecnologia que permite que os computadores consigam aprender sozinhos a tomar decisões. Essa ferramenta pode detectar padrões que não foram percebidos por humanos e, assim, propor soluções não pensadas antes.</p>
<p>Nesse contexto, qualquer empresa pode aplicar o aprendizado de máquinas, desde pequenas e médias, até grandes companhias. Para isto, é necessário ter uma base sólida de dados dos problemas a serem solucionados. Nesse cenário, surge o profissional que terá uma função primordial na aplicação do Machine Learning nas empresas: o cientista de dados. Esse especialista irá analisar toda a problemática e traçar a melhor maneira de solucionar o desafio.</p>
<p>Quando falamos sobre experiência do consumidor, por exemplo, o Machine Learning pode ser aplicado em agentes de atendimento automatizados como uma solução para responder às dúvidas de clientes por meio do processamento de linguagem natural. Assim, a tecnologia oferece ao usuário respostas ao chamado com qualidade e promove um atendimento mais ágil e assertivo.</p>
<p>Desta forma, as técnicas de Machine Learning permitem o aumento da produtividade de diversos processos em uma empresa, uma vez que é um conceito amplamente utilizado para automatizar processos, tornando-os mais rápidos e, consequentemente, mais práticos e eficientes. Assim, o Machine Learning contribui para a diminuição dos erros humanos e redução de custos das empresas a longo prazo.</p>
<p><strong>As múltiplas aplicações do Manchine Learning nas empresas</strong></p>
<p>Apesar de parecer complexo, essa tecnologia já é realidade e está extremamente presente em nosso dia a dia. Os tradutores de texto, por exemplo, contam com o Machine Learning presente em sua rotina. Isto porque, para viabilizar o trabalho, é preciso que um software assemelhe diversas questões relacionadas à língua, tanto com relação a ortografia, quanto expressões regionais. Outro exemplo, são os sites de compras online e aplicativos de geolocalização, além de outras tecnologias como reconhecimento facial e as próprias redes sociais.</p>
<p>Existem alguns desafios que devem ser levados em conta durante a aplicação do Machine Learning nas empresas. Dentre eles, podemos citar a elaboração de bases de dados que atendam os algoritmos, além da importância do entendimento dos conceitos e técnicas por parte dos gestores da empresa. Também há uma importante necessidade de encontrar especialistas capacitados e, assim, evitar possíveis gaps durante a aplicação do recurso.</p>
<p>Com um estudo aprofundado sobre Machine Learning e uma aplicação adequada nos processos, inúmeras áreas da empresa podem ser impactadas positivamente. Independente do campo ou do tipo de empresa, o Machine Learning pode otimizar toda a produtividade presente na cadeia dos colaboradores. No final, os resultados serão coletados, tanto pela instituição, quanto pelo cliente.</p>
<p><em>(*) Fundador e CEO global da HartB.</em><br /><br /><br /></p>
