Gestão de Negócios

Como o método de machine learning vem sendo usado pelas empresas?

Escrito por SONDA

Independentemente do nicho de atuação ou do porte da empresa, a tomada de decisões precisa levar em conta uma série de fatores e variáveis que afetam diretamente o negócio. Mas como lidar com todo esse volume de informação? Aí é que entra o machine learning (aprendizado de máquina), ajudando as organizações na coleta e análise inteligente dos dados por meio da inteligência artificial.

Em outras palavras, podemos dizer que as técnicas de machine learning usam algoritmos que, à medida que recebem mais dados, conseguem aprender padrões. Com isso, passa a ser possível fazer previsões mais exatas e gerar informações para tomadas de decisão mais acertadas. Graças a essas características, as técnicas do aprendizado de máquina têm sido cada vez mais usadas na gestão empresarial, sabia? Quer conhecer suas principais aplicações no mundo corporativo? Então acompanhe nosso post!

Detecção e prevenção de fraudes

De acordo com o estudo The cost of fraud (o custo da fraude), da Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), esses atos ilícitos causam um prejuízo anual de cerca de 5% a empresas do mundo todo. A boa notícia é que uma das principais e mais importantes aplicações das técnicas de machine learning é voltada justamente para a redução de fraudes. E tem mais: esses recursos podem ser usados diferentemente em cada segmento de mercado, uma vez que o aprendizado de máquina permite adaptar as análises estatísticas conforme as necessidades da empresa e de seus usuários.

Pense, por exemplo, em um negócio varejista, que lida com centenas de transações por dia. Nesse caso, dados dos compradores podem ser cruzados para identificar comportamentos de risco, como relacionados ao endereço de entrega e ao uso das ferramentas de pagamento. Com esse recurso, as chances de fraude relacionadas à região podem ser calculadas em tempo real, com os dados das transações sendo analisados junto aos bancos e às operadoras de cartão de crédito.

O machine learning identifica padrões para prever e mitigar riscos de fraude relacionada a determinada transação com base no perfil dos usuários, nos dados cadastrados, em sites de notícias e muito mais. Após detectado o risco e dependendo do nível de ameaça, o sistema pode bloquear a operação, decidindo por si mesmo cancelar a transação, ou passar para uma equipe especializada analisar o caso.

Previsão de falhas em equipamentos

Falhas em equipamentos podem causar paradas nas linhas de produção, atrasando entregas e gerando prejuízos para a qualidade e a eficiência da empresa. Agora imagine se fosse possível monitorar o funcionamento de todas as máquinas sem a necessidade da presença constante de um profissional para fazer vistorias? Hoje em dia, graças ao machine learning, isso é mais que possível.

Com dados coletados por meio de sensores e softwares, as técnicas de aprendizado de máquina conseguem avaliar a condição dos equipamentos, fazendo previsões e recomendando substituições de peças com bastante antecedência, antes que problemas maiores ocorram.

Já ouviu falar em Indústria 4.0, Smart Factory, Industrial IT e eFactory? São todas denominações atribuídas à evolução dos processos produtivos com o uso de tecnologias, como é o caso do machine learning. Nesse cenário, é como se todo o sistema de produção pudesse se autodiagnosticar, tomando decisões por conta própria ou emitindo alertas a fim de chamar a atenção para determinado detalhe.

Tratamento de invasões de rede

Sistemas de Detecção de Intrusos (IDS) tradicionais são capazes de monitorar o tráfego de rede para identificar atividades suspeitas previamente programadas, aquelas que já são conhecidas. Assim, um usuário mal-intencionado que conhece tais técnicas pode burlar o sistema para não ser detectado.

Também para detectar invasões é que muitas empresas têm lançado mão do machine learning, que torna os sistemas IDS mais inteligentes. Dessa forma, por meio de diversos recursos, os especialistas conseguem treinar a máquina para saber distinguir entre um tráfego normal e um tráfego malicioso.

Análise de comportamento dos consumidores

Entender o comportamento de consumo dos usuários é vital para que a empresa consiga ajustar suas campanhas de marketing, sua demanda e seus processos. Lembre-se de que tomar decisões que alcancem os clientes de forma efetiva garante uma enorme vantagem competitiva no mercado.

Tomemos como exemplo uma operadora de telefonia. Quais informações de consumo são importantes para ela? Quais são os tipos de ligações que seus usuários mais fazem? A maioria dessas ligações é local ou de longa distância? Em qual horário ou dia da semana os clientes fazem mais ligações? Que serviços mais usam: internet, SMS ou chamadas? Quanto gastam por mês com telefonia? Eles usam outras operadoras? O uso fica mais intenso em feriados? Se sim, em quais? Qual a duração média das chamadas?

O cruzamento dessas e de tantas outras informações com técnicas de machine learning permite que a empresa defina planos que se adaptem melhor às necessidades e às demandas de seus usuários, implementando estratégias de marketing mais efetivas para aumentar as vendas. Lembrando que esse é apenas um exemplo. As possibilidades são inúmeras!

Identificação de erros na execução de tarefas

Ao mesmo tempo em que as soluções de machine learning conseguem identificar falhas em equipamentos, também são capazes de detectar erros na execução de tarefas. E essa identificação é simplesmente essencial para aperfeiçoar processos e definir estratégias com o objetivo de otimizar o desempenho das equipes de trabalho. Tudo isso pode ser feito por meio de treinamentos. Depois, as ferramentas conseguem medir se as estratégias foram efetivas, propondo ações adicionais.

Previsão de demanda

As soluções de machine learning podem ser estratégicas para a empresa prever as demandas que terá no futuro. Sabia que muitas fábricas pelo mundo afora já usam dados preditivos para organizar seu inventário e sua linha de produção? Por meio de técnicas de inteligência artificial, as máquinas são conectadas a um ERP para descobrir quanto, quando e onde produzir para suprir uma demanda específica. Assim, as companhias são capazes de planejar suas aquisições.

Redução de custos

Todos os tópicos já mencionados, desde a prevenção de fraudes até a previsão de demandas, afetam diretamente a gestão dos custos de produção e serviços da empresa. Guarde aí a seguinte regra: uma gestão melhor gera custos menores. O detalhe é que o machine learning vai além, pois é capaz de prever. Tais previsões evitam retrabalhos e falhas, consequentemente otimizando processos.

Repare como essa solução tem sido usada, por exemplo, para reduzir custos no campo laboratorial. Pesquisadores da Carnegie Mellon University desenvolveram um sistema inédito de experimentação robótica para descobrir os efeitos de drogas em várias proteínas. Acredite ou não, só isso já reduziu o número de experimentos em 70%!

Como você pôde ver, as aplicações do machine learning são infindáveis, podendo ser modeladas de acordo com o segmento e as necessidades da empresa. E por mais que ainda exista muito campo para o progresso, o que já é feito hoje mostra o grande potencial desse método para a otimização dos processos corporativos e a tomada de decisões estratégicas mais acertadas. Com essa ajuda, o negócio só tem a crescer!

E então, gostou de descobrir mais sobre o machine learning e como esse método vem sendo usado pelas empresas? Que tal compartilhar este conteúdo em suas redes sociais para seus contatos também se atualizarem?

Sobre o autor

SONDA

A SONDA, maior companhia latino-americana de soluções e serviços de tecnologia, atua em 10 países com mais de 22 mil colaboradores e 5 mil clientes ativos. Em parceria com seus clientes, a SONDA acredita que com o uso de soluções tecnológicas é possível transformar seus negócios, permitindo conquistar eficiência e vantagem competitiva. Entendemos do seu negócio e sabemos fazer acontecer, contando com uma equipe altamente capacitada. Para mais informações, acesse www.sonda.com/br.