为您解析机器学习在企业中应用的4大优势

数据驱动型文化 ，, ou seja, com uma gestão baseada na orientação de dados, garante vantagem competitiva, rapidez nas decisões e revisões de estratégias previamente definidas. Desta forma, o मशीन लर्निंग – subconjunto da Inteligência Artificial que permite aos sistemas aprendizados a partir de dados, identificando padrões e realizando previsões sem depender de regras pré-programadas – é uma das ferramentas que contribui para todo o processo. 

Douglas Costa, CTO do Grupo Deal, consultoria de serviços de tecnologia, afirma que o aprendizado de máquinas se tornou indispensável para as empresas. As projeções reforçam sua tese: a गार्टनर apontou que 75% das empresas investirão de alguma forma em machine learning em 2025. 

“Os algoritmos de machine learning evoluem conforme são expostos a mais informações. Hoje, ele já é amplamente utilizado em setores como ई-कॉमर्स, finanças, na detecção de fraudes, além de otimizar cadeias de produção e mostrar recomendações personalizadas em diversas atividades”, pontua Douglas. Ele também explica que o aprendizado de máquina processa dados em larga escala e alta velocidade, gerando अंतर्दृष्टि antes impossíveis de alcançar manualmente. “Ao utilizar os dados, as empresas podem aumentar a eficiência, melhorar a experiência do cliente e impulsionar a inovação”, comenta.

Para enfatizar a importância do aprendizado de máquina, o especialista ressalta 4 vantagens do uso nas empresas:  

1. Automatiza processos ao reduzir tarefas repetitivas e manuais: “Ganha-se tempo para a equipe conseguir se concentrar em atividades mais estratégicas e que demandam esforços intelectuais”, avalia Douglas.  
2. Previsões precisas: os dados do machine learning antecipam tendências de mercado, demandas futuras e comportamentos dos consumidores. 
3. Decisões baseadas em informações: “torna-se viável converter os dados brutos em अंतर्दृष्टि acionáveis, que embasam decisões mais eficazes e ágeis”.  
4. Experiência personalizada: com o machine learning é possível oferecer uma jornada do cliente mais relevante e individualizada”.  

O executivo faz uma ressalva: “Os modelos são tão bons quanto as informações com que são alimentados, porém informações incompletas ou enviesadas podem levar a resultados imprecisos ou prejudiciais. Por isso é necessário o cuidado na abordagem para garantir a integridade e a segurança, com soluções que validam a qualidade das informações e protegem os sistemas contra ameaças digitais”, conclui o CTO.