No cerne revolução tecnológica que testemunhamos atualmente, encontra-se o Machine Learning, uma vertente da inteligência artificial que se destaca por sua capacidade de aprender e se aprimorar a partir de dados, proporcionando insights valiosos e impulsionando a inovação de forma sem precedentes. Isso sem dúvidas está redefinindo a maneira como as empresas operam e prosperam em um mundo cada vez mais digital.
À medida que a tecnologia avança e se torna mais acessível, as empresas de todos os tamanhos e setores estão buscando maneiras de incorporar o Machine Learning em suas operações. Para empresas, o destaque está na capacidade da tecnologia de automatizar processos e prever demandas.
Ao longo deste artigo, vamos explorar exemplos reais de empresas que já estão colhendo os frutos do Machine Learning e fornecer orientações práticas para ajudar outras a iniciar sua jornada rumo a um futuro impulsionado por dados.
Quais são as aplicações do Machine Learning em empresas?
Por se tratar de um processo que trata os dados e encontra padrões neles, o Machine Learning serve para diversos fins no mundo dos negócios. Aqui na beAnalytic, por exemplo, contemplamos as principais aplicações na nossa consultoria de Machine Learning, que são:
Previsão de demanda
O Machine Learning é usado para analisar dados históricos de vendas e outros fatores relevantes para prever com precisão a demanda futura de produtos ou serviços. Isso permite que as empresas otimizem seus estoques, reduzam custos e atendam de forma mais eficaz às necessidades dos clientes.
Manutenção preditiva
Essa aplicação prevê quando equipamentos industriais ou máquinas precisam de manutenção, com base na análise de dados em tempo real, como leituras de sensores e histórico de manutenção. Isso ajuda a evitar paradas não programadas e reduz os custos operacionais.
Análise de sentimentos
Nessa aplicação, o Machine Learning é empregado para analisar grandes volumes de texto (como comentários em redes sociais, avaliações de produtos ou pesquisas) e determinar o sentimento associado a eles, seja positivo, negativo ou neutro. Isso é útil para avaliar a recepção de produtos, serviços ou campanhas de marketing.
Segmentação de clientes
O Machine Learning é usado para dividir a base de clientes em grupos com características semelhantes. Isso permite que as empresas personalizem estratégias de marketing e atendimento ao cliente para atender às necessidades específicas de cada segmento, aumentando a eficiência e a satisfação do cliente.
Recomendação personalizada
Muitas empresas, como Netflix e Amazon, usam Machine Learning para recomendar produtos ou conteúdo aos usuários com base em seu histórico de interações e preferências. Isso melhora a experiência do cliente e aumenta as taxas de conversão.
Detecção de fraudes
O Machine Learning é essencial para identificar padrões suspeitos em transações financeiras, detecção de fraudes em tempo real. Ele pode analisar grandes volumes de dados para identificar atividades anômalas que podem ser indicativas de fraudes, como uso indevido de cartões de crédito.
Como funciona o processo de implementação de Machine Learning
O processo de implementação de Machine Learning pode ser dividido em sete etapas essenciais:
- Tratamento de Dados
Nesta fase, os dados brutos são coletados e preparados para uso. Isso envolve a limpeza, transformação e normalização dos dados, garantindo que estejam prontos para serem alimentados no modelo. - Criação/Definição do Modelo
A escolha do algoritmo e da arquitetura do modelo é uma parte crucial. Isso envolve determinar qual tipo de aprendizado de máquina (supervisionado, não supervisionado, reforço) é apropriado e projetar a estrutura do modelo. - Treinamento do Modelo
Nesta etapa, o modelo é alimentado com dados de treinamento. Ele aprende a partir desses dados, ajustando seus parâmetros para fazer previsões ou classificações precisas. - Geração de Dados Preditivos
Após o treinamento, o modelo é usado para gerar previsões ou classificações com base em novos dados, que não foram usados durante o treinamento. - Deploy do Modelo em Ambiente de Produção
O modelo treinado é integrado em um ambiente de produção, onde ele pode receber novos dados em tempo real e fornecer previsões ou classificações em um cenário real. Isso envolve a configuração de sistemas e APIs para garantir que o modelo esteja disponível para uso. - Monitoramento de Previsões Geradas
Uma vez implantado, o modelo é monitorado continuamente para garantir que ele esteja funcionando corretamente. Isso envolve a detecção de qualquer degradação no desempenho do modelo e possíveis problemas, como derivas de dados. - Acompanhamento Contínuo e Manutenções/Melhorias
À medida que o modelo é utilizado, é importante acompanhar seu desempenho e fazer ajustes quando necessário. Isso pode incluir a reestruturação do modelo, a atualização dos dados de treinamento e a melhoria geral do desempenho.
Essas etapas representam um ciclo contínuo de desenvolvimento e melhoria do modelo de Machine Learning para garantir que ele continue a fornecer previsões precisas e seja uma ferramenta valiosa para a empresa.
Cases de sucesso com Machine Learning
A beAnalytic iniciou em 2023 uma nova área de projetos focada em Machine Learning, e conseguimos obter resultados excepcionais para os nossos clientes. Vamos abordar agora dois casos práticos de ML, trazendo um pouco do processo e da transformação digital nessas empresas.
Empresa de produção e distribuição de ovos: 98% de assertividade em algoritmo de previsão de preços
A gestão da empresa atendida precisava conferir diariamente a precificação nacional e regional de ovos de várias fontes diferentes, visando usar essas informações para ter mais assertividade na precificação e distribuição de seus produtos.
Dado esse cenário, a beAnalytic integrou os dados do site Ovo Online, e assim obteve uma base histórica dos preços de:
- Ovo;
- Soja;
- Milho;
- Dólar.
Dessa forma foi possível ter um embasamento histórico para alimentar um modelo de Machine Learning, que tinha como objetivo predizer o preço do ovo para os próximos 15 dias seguintes do dia atual.
Com o projeto entregue, alcançamos o resultado de uma previsão acima de 98% de assertividade, além de poupar o tempo diário investido para verificar o preço do ovo do dia de várias fontes diferentes.
Empresa de rede neutra (fibra óptica): 93% de assertividade em algoritmo de previsão de demanda
A ideia do projeto surgiu com a necessidade da empresa atendida em saber quando uma CTO (Caixa de distribuição de Telecom) estava perto de atingir sua capacidade produtiva máxima. O projeto tinha como objetivo principal a predição da capacidade das CTOs presentes em 8 cidades, das quais os dados foram passados em formato excel pelo cliente.
A empresa lidava frequentemente com pouco tempo hábil para trocar as CTOs quando estas atingiam sua capacidade, além de não haver um mapeamento claro da capacidade produtiva de cada unidade.
Isso acarretava em três grandes problemas: manutenção mais custosa, perda de vendas e perda de clientes (pois quando uma CTO atingia seu limite, a conexão era cortada de todos os usuários ligados à ela).
Dentro de um período de dois meses conseguimos criar um modelo eficiente que conseguiu uma assertividade de 93% quando efetivada para produção.
Uma pipeline de alimentação de dados também foi estabelecida para o cliente, com a criação de gatilhos entre serviços em nuvem, integração de scripts e nosso ambiente de produção. Isso permitiu ao cliente a autonomia de adicionar novos arquivos à base de dados de forma independente, sem depender da beAnalytic.
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