Machine learning, deep learning e inteligência artificial são termos em alta por um bom motivo — essas tecnologias estão mudando profundamente os negócios, a sociedade e o nosso dia a dia. Mais importante: em muitos setores, elas deixaram de ser apenas tecnologias disruptivas e se tornaram parte fundamental do básico para qualquer empresa que queira se manter competitiva.
Os três domínios da ciência de dados
Uma forma de dividir a área de ciência de dados é entre analytics descritivo, preditivo e prescritivo. Machine learning — também conhecido como analytics preditivo — é o campo de prever o futuro, como indicar se um cliente vai churnar ou não, além de tarefas gerais de classificação: um e-mail é spam ou não? Um tumor em uma imagem diagnóstica é benigno ou maligno? Cientistas de dados também podem se interessar pelo porquê de um modelo fazer determinada previsão, e não apenas pela previsão em si.
Vamos ver de perto aplicações práticas e o que isso significa para líderes de negócios. Iniciativas de treinamento corporativo em qualquer mercado precisam garantir uma base sólida de habilidades entre times e funções.
A força do machine learning em diferentes setores
Agora, confira alguns exemplos do impacto do machine learning em diversos segmentos.
Tecnologia
Machine learning impulsiona sistemas de recomendação, descoberta de conteúdo, motores de busca, filtros de spam em e-mail e problemas de matching.
Saúde
Machine learning acelera a descoberta de medicamentos e o diagnóstico por imagem.
Finanças
Machine learning hoje é essencial para detecção de fraude, automação de processos, trading algorítmico e robo-advisory. No varejo, o machine learning está reinventando a gestão da cadeia de suprimentos ao otimizar o planejamento de oferta e demanda, melhorar processos de envio e reduzir custos de transporte, além de aprimorar o sourcing estratégico.
Outros setores
Setores emergentes estão crescendo rápido com machine learning. O LegalTech imagina um futuro em que modelos preveem resultados de processos com base na análise de linguagem natural de precedentes. No AgTech (tecnologia para agricultura), drones são usados em escala para capturar imagens, e modelos de machine learning estimam produtividade de safras.
A força do machine learning entre os times
Há também muitos avanços em algoritmos de ML que são independentes do setor e dão suporte a diferentes áreas de negócio.
RH
Machine learning ajuda a filtrar candidatos no funil de contratação — mas é crucial monitorar esses modelos para não amplificar vieses sociais em escala.
Suporte
Machine learning é usado em roteamento de chamadas e chatbots.
Marketing
Algoritmos de machine learning são aplicados em mídia paga, previsão de churn e campanhas de nutrição segmentadas.
Na prática, qualquer empresa que tenha um app pode usar machine learning para definir as notificações push mais eficazes, e qualquer organização com um site pode personalizar a experiência do cliente, destacando conteúdos e recursos mais relevantes.
Saiba mais sobre boas práticas de machine learning no The Definitive Guide to Machine Learning for Business Leaders.
