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Como o machine learning está mudando a rotina das empresas

Inteligência artificial e machine learning não fazem mais parte do universo de ficção científica

Machine learning se tornou peça-chave para alavancar operações (Getty Images/Getty Images)

Machine learning se tornou peça-chave para alavancar operações (Getty Images/Getty Images)

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Publicado em 27 de abril de 2023 às 18h20.

Última atualização em 27 de abril de 2023 às 18h26.

Por Thales Calmon*

Desde que a transformação digital se tornou uma premissa às empresas que projetam seu futuro e sucesso em um mercado cada vez mais competitivo, temos observado uma evolução contínua e veloz de ferramentas e soluções que sustentam toda a disrupção inerente a este cenário. Contribuições exponenciais da inteligência artificial (IA), como o machine learning, têm mudado completamente a rotina das empresas em níveis operacionais e estratégicos, que atuam nos mais diferentes setores, desde o varejo até a saúde.

De acordo com uma recente pesquisa de mercado encomendada pela IBM, cerca de 41% dos negócios brasileiros implementaram ativamente e passaram a contar com essas tecnologias para melhorar sua produtividade e lucratividade, diante dos últimos desafios globais enfrentados. Ainda segundo o estudo, no país, fatores como a acessibilidade da IA (56%), sua crescente incorporação em aplicativos de negócios-padrão (48%) e a necessidade de redução de custos e automatização de processos (39%), foram os maiores responsáveis por impulsionar essa transformação. Desta forma, podemos concluir que se trata de apenas uma questão de tempo para que todos os negócios embarquem de vez nessa jornada.

As contribuições do machine learning

O machine learning, ou aprendizado de máquina, configura uma das frentes da IA e é capaz de desenvolver um aprendizado constante, a partir de dados, algoritmos e outros métodos. Quanto mais ele absorve ou é abastecido, mais eficaz e preciso em suas análises ele fica. Não à toa, ele se tornou uma peça-chave nas organizações que buscam alavancar suas operações.

Entre as principais contribuições dessa tecnologia às empresas, podemos citar inúmeras tarefas, desde as mais operacionais, que ganharam velocidade a partir da automação, até as mais estratégicas, por meio das análises inteligentes e preditivas de todo o contexto avaliado para as atuais e futuras ações. Nesse sentido, o machine learning apresenta uma alta capacidade no processamento e análise de dados, fornecendo insights relevantes para os negócios e análises preditivas no que diz respeito, por exemplo, ao comportamento dos clientes e potenciais consumidores, assim como as possíveis movimentações de mercado; uma previsibilidade capaz de reduzir custos e tempo, impulsionando tomadas de decisão estratégicas e assertivas – este seria, inclusive, um dos maiores facilitadores da personalização, demanda latente das relações de consumo e comunicação contemporâneas.

Voltando os olhares para as questões estruturais dessas empresas, o machine learning é capaz, ainda, de superar inúmeros desafios que podem dificultar a fluidez da rotina de suas equipes. Simplificando e auxiliando em muitas das tarefas manuais, os colaboradores ganham mais tempo para se dedicar às ações estratégicas e irem além em suas contribuições. Quando pensamos no time de vendas, por exemplo, essas pessoas podem se dedicar a outras ações como o relacionamento direto com o cliente, uma habilidade genuína desses profissionais, e que muitas vezes acaba ficando em segundo plano pela falta dessa praticidade diária.

Chegamos, enfim, ao ponto de entender que a inteligência artificial e o machine learning não fazem mais parte do universo de ficção científica. É uma tecnologia real, com benefícios nítidos ao nosso dia a dia, e que não minimiza as contribuições e importância humanas. Este equilíbrio perfeito, entre homens e máquinas, é o que podemos esperar para os próximos anos. Não temos como parar a marcha constante da tecnologia, uma vertente que promete muitas novidades em um curtíssimo espaço de tempo.

*Thales Calmon é diretor da Gentrop, advisor em tecnologia e expert em transformação digital por meio de ferramentas e ecossistemas de inovação

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