Machine learning é o uso de algoritmos que aprendem padrões a partir de dados históricos para fazer previsões ou automatizar decisões, sem que cada regra precise ser programada manualmente. Nas empresas, isso se traduz em aplicações concretas: prever vendas, antecipar cancelamento de clientes e evitar quebra de equipamento antes que ela aconteça.
Diferente do que a expressão sugere, aplicar machine learning não exige um time de cientistas de dados do zero. Muitos casos de uso partem de dados que a empresa já coleta, só precisam ser organizados e direcionados ao problema certo. Veja também a diferença entre os tipos de análise de dados, já que machine learning é a ferramenta por trás da análise preditiva e prescritiva.
Previsão de vendas e demanda
Um dos usos mais maduros de machine learning é prever demanda por produto (SKU), ajudando a dimensionar estoque com mais precisão. Ao analisar padrões históricos de venda, sazonalidade e variáveis externas, modelos preditivos ajudam a reduzir tanto a ruptura de estoque quanto o excesso de inventário parado, dois problemas que corroem margem no varejo e na indústria.
Previsão de churn (cancelamento de clientes)
Modelos de previsão de churn identificam, a partir de padrões de comportamento (queda de uso, atrasos de pagamento, redução de interação), quais clientes têm maior risco de cancelar antes que isso aconteça. Isso permite ação de retenção direcionada, em vez de descobrir o problema só depois que o cliente já cancelou.
Manutenção preditiva
Na indústria e em operações com equipamentos críticos, machine learning analisa dados de sensores e histórico de falhas para prever quando uma máquina provavelmente vai quebrar, permitindo manutenção programada antes da parada não planejada. O resultado direto é menos desperdício, mais confiabilidade operacional e melhor uso da equipe de manutenção.
O impacto no resultado do negócio
Empresas que adotam machine learning de forma direcionada relatam ganhos concretos: além da redução de ruptura e excesso de estoque em previsão de demanda, boa parte das empresas que adotam aprendizado de máquina reporta aumento de receita associado a essas iniciativas, segundo levantamento da AIPRM sobre adoção de ML em vendas.
Como uma empresa começa com machine learning
O caminho mais seguro não começa pela tecnologia, começa pelos dados. Antes de qualquer modelo, é preciso ter histórico organizado e confiável sobre o processo que se quer prever (vendas, cancelamentos, falhas). Isso normalmente passa por uma base de BI e engenharia de dados já estruturada. A partir daí, o projeto de machine learning parte de um caso de uso específico e mensurável, não de uma ambição genérica de “usar IA”.
Perguntas frequentes
Minha empresa precisa de muitos dados históricos para usar machine learning? Depende do caso de uso, mas geralmente é necessário pelo menos alguns meses a poucos anos de histórico consistente para o modelo aprender padrões confiáveis.
Machine learning é o mesmo que inteligência artificial? Machine learning é uma subárea da inteligência artificial, focada especificamente em aprender padrões a partir de dados. Nem toda IA usa machine learning, mas a maioria das aplicações preditivas de negócio sim.
Por onde uma empresa sem experiência em dados deve começar? Pela organização da base de dados existente, geralmente com uma análise de dados estruturada antes de partir para modelos preditivos.
Quanto tempo leva para ver resultado de um projeto de machine learning? Projetos bem escopados, com um caso de uso específico e dados já organizados, costumam mostrar os primeiros resultados em poucos meses.
Se sua empresa quer aplicar machine learning em previsão de vendas, churn ou manutenção preditiva, conheça a consultoria e outsourcing de Machine Learning da beAnalytic.
Daniel Luz
CEO da beAnalytic. Na liderança da empresa há mais de 6 anos, minha missão é transformar a forma como as organizações enxergam e utilizam dados para tomar decisões estratégicas. Ajudo empresas a destravar insights valiosos, impulsionar eficiência operacional e gerar impacto financeiro real, com uma equipe especializada em Business Intelligence, Engenharia de Dados e Machine Learning.
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