Aprendizado de máquina: tendências e benefícios

O aprendizado de máquina está cada vez mais perto de se tornar um dos principais aliados das corporações. E os dados comprovam nosso ponto. De acordo com essa pesquisa, a previsão é de que o mercado global de machine learning ultrapasse US$ 31,36 bilhões até 2028. 

Isso porque, com a habilidade de aprendizado e evolução dos dispositivos tecnológicos, é possível utilizá-los para otimizar processos e obter resultados precisos sobre os mais diversos aspectos.

Neste artigo, falaremos sobre as potencialidades do aprendizado de máquina, bem como as tendências para o futuro e os benefícios de adotá-lo nas rotinas corporativas.

O que é aprendizado de máquina? 

Aprendizado de máquina é uma das capacidades da Inteligência Artificial (IA) que possibilita que os softwares, robôs e demais ferramentas tecnológicas usem inputs humanos para “aprender”. 

Isso quer dizer que, a partir de dados e algoritmos, inteligências artificiais evoluem e melhoram sua performance, assim como nós, seres humanos. 

O aprendizado de máquina existe em diferentes tipos de sistema digital. Alguns exemplos são:

• serviços de streaming e redes sociais, que usam um algoritmo para “aprender” as preferências do usuários e fazer sugestões precisas;
• chatbots, que oferecem respostas cada vez melhor direcionadas aos usuários a partir de aprendizados anteriores;
• softwares de geração de conteúdo (como o ChatGPT), que melhoram suas respostas a partir de inputs dos usuários; 
• carros autônomos, que memorizam direções e trajetos para entregar uma experiência cada vez mais acurada a seus passageiros. 

Quando falamos em atendimento ao cliente, o aprendizado de máquina surge como uma ferramenta de apoio. Graças a ela, é possível oferecer experiências cada vez mais personalizadas e efeicientes mesmo sem a presença física de um ser humano conduzindo a interação. 

Aprendizado de máquina vs inteligência artificial

É importante termos em mente que há diferenças essenciais entre os conceitos de aprendizado e máquina e inteligência artificial. De forma geral — e como pontuamos na introdução deste artigo, o primeiro é um subcampo do segundo.

Assim, podemos dizer que, enquanto a inteligência artificial desenvolve sistemas inteligentes para emular o funcionamento do cérebro humano, o aprendizado de máquina opera como um desses sistemas. 

Tipos de aprendizado de máquina: redes neurais e árvores de decisão

Existem dois mecanismos bastante conhecidos no processo de aprendizado de máquina: as redes neurais e as árvores de decisão. 

Ambas são algoritmos usados pela tecnologia com o objetivo de identificar padrões a partir da análise de dados e, a partir daí, realizar predições ou moldar comportamentos.

Redes Neurais

Como o próprio nome diz, as redes neurais do aprendizado de máquina são modelos visuais cujo formato se inspira nas próprias teias formadas em nosso cérebro. 

A ideia é que o aprendizado ocorra de maneira aprofundada (por isso, o processo via rede neural é também conhecido como aprendizado profundo), usando estruturas semelhantes a nós, ou neurônios, interligados entre si em formato de camadas..

Árvores de Decisão  

Já as árvores de decisão segmentam os dados em nós (ou classes e subclasses) e orientam o aprendizado por perguntas que se dividem em respostas “sim” e “não”. A progressão da análise dos dados a partir de perguntas gera uma imagem ramificada, cujo formato lembra o de uma árvore. 

Benefícios da aprendizagem de máquina 

Como você viu até aqui, o aprendizado de máquina é um mecanismo complexo e detalhado, que usa dados profundos para otimizar suas entregas. 

Por isso, incluir o mecanismo nos processos corporativos é eficiente por diversas razões, algumas das quais citamos a seguir. 

1. Mais produtividade para os times 

Um dos benefícios da aprendizagem de máquina é a possibilidade de substituir ou automatizar processos repetitivos e burocráticos nas rotinas corporativas. 

Na prática, isso libera as equipes para que se dediquem a tarefas mais estratégicas e, consequentemente, que entreguem resultados com mais qualificação. 

2. Custos reduzidos 

Automatizar processos tem outro importante benefício além do aumento da produtividade: a redução de custos. 

Isso porque o machine learning agrega serviços, realiza análises e facilita processos, poupando a necessidade de investir em diferentes ferramentas, sistemas e até fornecedores. 

3. Velocidade no processamento de dados e agilidade na tomada de decisão 

Precisa embasar decisões gerenciais em informações factuais, mas não consegue compilá-las em tempo hábil? Saiba que, com uma máquina capaz de aprender a partir de dados, isso é possível. 

A consulta na base de dados do sistema é rápida e efetiva, da mesma maneira que a entrega de relatórios atualizados. 

4. Atendimento ao cliente mais personalizado e assertivo 

Por fim, empresas que usam aprendizado de máquina têm a oportunidade de modular suas entregas ao cliente de maneira personalizada. 

Isso quer dizer que todos os dados obtidos em contatos anteriores se tornam objeto de estudo para as máquinas, que processam, comparam e identificam padrões passíveis de melhoria e otimização. 

O que esperar no futuro? Tendências do aprendizado de máquina

Certamente, a inteligência artificial se tornará cada vez mais valiosa para empresas de todos os segmentos. 

A tendência é que, nos próximos anos, a ferramenta se consolide como uma  fonte de insights que permita aos líderes de serviços tratar efetivamente de questões operacionais no atendimento ao cliente e no negócio como um todo.

A partir daí, líderes de atendimento ao cliente poderão ser mais proativos, priorizando e respondendo a questões críticas para os negócios.

Além disso, ao criar um fluxo de trabalho automatizado para administrar o mesmo problema no futuro, a equipe de serviço ajuda a empresa a melhorar a eficiência e a experiência do cliente. 

Mais conversas significam que a IA se torna mais inteligente com o aprendizado de máquina, o que traz ainda mais benefícios no longo prazo.

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