Uma cultura data driven, 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 Aprendizado de máquina – 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 Gartner 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 e-commerce, 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 Insights 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:
- 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.
- Previsões precisas: os dados do machine learning antecipam tendências de mercado, demandas futuras e comportamentos dos consumidores.
- Decisões baseadas em informações: “torna-se viável converter os dados brutos em Insights acionáveis, que embasam decisões mais eficazes e ágeis”.
- 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.
