Explorando onde e quando usar Machine Learning com precisão

fevereiro 1, 2024

Descubra Quando e Onde Aplicar Machine Learning

Descubra Quando e Onde Aplicar

Com o imenso volume de dados gerados pelas empresas hoje em dia, torna-se desafiador analisá-los e extrair insights sem automação. Nesse contexto, a tecnologia de Machine Learning (ML), destaca-se como uma solução eficaz que automatiza diversos processos.  empresariais. Contudo, nem todos os desafios podem ser superados pelo ML.

Então, surge a pergunta: de que maneira uma solução de Machine Learning pode efetivamente impulsionar o desenvolvimento das empresas através da automação de processos?

Automatizando de Processos

O aprendizagem de máquina representa uma área da computação dedicada à criação de algoritmos capazes de aprender e generalizar a partir de conjuntos de dados. Diferentemente da programação tradicional, o ML automatiza tarefas desafiadoras de serem codificadas manualmente, uma vez que os algoritmos “aprendem” com exemplos fornecidos.

Essa abordagem viabiliza a automação de tarefas complexas e, à medida que os algoritmos podem se aprimorar continuamente, torna-se ideal para processos em constante evolução.

Desafios Resolvidos por Machine Learning

Eis alguns exemplos de como o ML pode beneficiar as empresas:

  • Análise de dados: Para análises de grandes volumes de dados, buscando padrões e insights que poderiam passar despercebidos pelo olhar humano.
  • Prevenção de fraudes: Com a capacidade de detectar padrões, Machine Learning pode ser usado para identificar possíveis casos de fraude e, assim, evitar prejuízos para a empresa.
  • Recomendações personalizadas: Utilizado para criar recomendações personalizadas para os clientes, de acordo com o seu histórico de compras e interações.
  • Detecção de anomalias: Machine Learning detecta anomalias em processos, sinalizando possíveis problemas que precisam ser investigados.
  • Classificação de dados: Pode ser usado para classificar dados, permitindo que as empresas organizem e analisem melhor a sua informação.

Quando utilizar?

Embora não existam regras rígidas, alguns critérios podem orientar a decisão. Se o processo é repetitivo, envolve grandes volumes de dados, está em constante evolução, sujeito a variações ou requer análises complexas, Machine Learning pode ser a solução.

Onde Aplicar

  • Otimização do processo produtivo – As empresas utilizam Machine Learning para otimizar seu processo produtivo, o que resulata no aumento da eficiência da fábrica e redução do tempo de produção. Além disso, essa solução também pode ser empregada para monitorar os equipamentos e identificar problemas de funcionamento, contribuindo para redução do tempo de inatividade da fábrica.

  • Melhoria da qualidade do atendimento ao cliente – O Aprendizado de Máquina é usado para monitorar as chamadas dos clientes e analisar o conteúdo das conversas. Com isso, é possível identificar os principais problemas enfrentados pelos clientes e tomar medidas para melhorar a qualidade do atendimento.

  • Redução de custos operacionais – Na análise de grandes volumes de dados, Machine Learning detecta padrões e toma decisões em tempo real. As empresas conseguem reduzir seus custos operacionais, e aprimorar a eficiência operacional.
  • Otimização da cadeia de suprimentos – Ao empregar a monitorização do estoque e a identificação dos produtos mais vendidos, a empresa tem a oportunidade de aprimorar a gestão, prevenindo tanto o excesso quanto a escassez de produtos.
  • Melhoria do marketing – Utilizando Machine Learning para analisar o comportamento dos clientes e suas interações com a marca, conseguimos identificar o que está funcionando e o que precisa ser aprimorado no marketing da empresa.

Esses são alguns exemplos de como o Machine Learning pode automatizar processos e gerar resultados positivos em diversos setores e operações empresariais.

A ST IT Cloud, com uma equipe especializada e certificada, destaca-se em soluções de Machine Learning. Entre em contato hoje e descubra como implementar a solução ideal para sua empresa, otimizando processos e reduzindo custos.

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