O que o aprendizado de máquina pode significar para o seu negócio

Do marketing ao atendimento ao cliente, as empresas estão encontrando maneiras de usar o aprendizado de máquina para otimizar as operações. Ele também se tornou uma forte presença em nosso dia a dia - software de reconhecimento facial, mecanismos de busca e até mesmo a Netflix utilizam o aprendizado de máquina para personalizar a experiência do cliente. Claro, luditas não vão inventar novas maneiras de usar o aprendizado de máquina para melhorar seus negócios. Mas há várias maneiras pelas quais as empresas podem se beneficiar do aprendizado de máquina.

O que é aprendizado de máquina?

Essencialmente, o aprendizado de máquina ocorre quando um programa de inteligência artificial (AI) pode analisar dados e tirar novas conclusões que não eram previamente programado. Se essas conclusões estão na forma de terminar uma tarefa, responder a uma pergunta ou concluir uma ação, elas constituem uma forma de aprendizado.

Esse tipo de tecnologia mudou a forma como algumas empresas operam. Ao automatizar determinados processos, as empresas tornaram-se mais eficientes e até reduziram os custos. Para as empresas, há duas maneiras básicas pelas quais a aprendizagem de máquina pode afetar a eficiência: automatizando processos e analisando grandes quantidades de dados que as pessoas não seriam capazes de compreender.

Matt Michelson é o cientista chefe da InferLink Corp. e empresa de desenvolvimento que lida com o trabalho de contrato do governo com foco em desenvolvimento de aprendizagem de IA e máquina. Para sua equipe, o aprendizado de máquina pode ser usado para automatizar tarefas comuns, como a entrada de dados.

"Você pode ter um algoritmo para replicar o que alguém já está fazendo, mas na escala de um computador", disse ele. um email. "Alguém pode pegar recibos de papel, digitalizá-los e depois inserir os valores em uma planilha. Em vez disso, um algoritmo pode aprender a extrair os valores dos recibos digitalizados e inseri-los por conta própria. Ele pode fazê-lo em uma escala que nenhum humano libera essa pessoa para fazer algo mais intensivo. "

Além de automatizar certos processos, Michelson disse que o aprendizado de máquina pode replicar uma tarefa humana e chegar a uma nova conclusão, em vez de apenas tornar essa tarefa mais eficiente. "Na Evid Science, nossos algoritmos lêem e entendem a literatura médica, e assim eles podem encontrar maneiras de comparar terapias médicas que os humanos não fizeram antes. Neste caso, o benefício não é realmente sobre a eficiência, é que seria impossível para um ser humano ler tanto conteúdo e dar sentido a tudo isso ", disse ele.

Por meio dessas duas lentes, o aprendizado de máquina pode mudar a maneira como o seu negócio opera. O método por trás dessa meta, no entanto, é mais complicado.

Como funciona

O aprendizado de máquina envolve duas distinções principais: aprendizado supervisionado e não supervisionado. De acordo com a AI Horizon, a diferença entre esses dois tipos de aprendizado está na informação que a máquina tem sobre os dados. Na aprendizagem supervisionada, um programador pode rotular quais dados são certos e errados com base em um resultado desejado.

Michelson descreve ainda o aprendizado supervisionado como dando ao "seu algoritmo mais e mais exemplos do que você quer fazer. Por exemplo, você dá ele retrata e diz quais são as fotos de prédios versus não prédios, para um aplicativo. "

Na aprendizagem não supervisionada, um programador não rotula nenhum dado e, em vez disso, a máquina deve obter o máximo de informações possível, analisá-lo e escolher melhor opção. Michelson atribuiu esse tipo de aprendizado à análise de grandes quantidades de dados.

"O [aprendizado] pode vir porque seu algoritmo tem acesso a mais e mais dados, embora não exemplos, com o tempo. Por exemplo, os usuários classificam os produtos ou simplesmente [têm] mais acesso a volumes e volumes de texto", disse ele.

Existem outras formas de aprendizado e diferentes classificações para eles, como aprendizado semi-supervisionado, árvores de decisão ou aprendizado reforçado, mas os dois tipos definidos fornecem um pouco de fundo sobre dois tipos principais de aprendizado de máquina.

A diferença entre AI e aprendizado de máquina

Esses dois termos são usados ​​quase indistintamente pelos proprietários de empresas, mas há uma ligeira distinção entre a tecnologia de aprendizado de máquinas e a tecnologia de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina refere-se especificamente à capacidade de uma máquina aprender sozinho, enquanto a AI é mais um termo abrangente que se refere à autonomia do programa ao concluir uma tarefa.

Como ele é usado nos negócios?

Existem várias maneiras que o aprendizado de máquina encontrou seu caminho nos negócios. Como uma tecnologia que mudou campos que vão do marketing à cibersegurança, algumas empresas aproveitaram o poder que a tecnologia como o aprendizado de máquina pode oferecer.

Marketing

Uma área na qual o aprendizado de máquina começou a prosperar é a publicidade. Ao reunir e analisar dados de usuários, as empresas de publicidade podem otimizar as mensagens e adaptá-las diretamente a diferentes bases de consumidores. Scott Teger, que administra as operações de plataforma e análises da empresa de publicidade Mundo Media, disse que a otimização de anúncios seria quase impossível sem aprendizado de máquina. "Eu trabalho em publicidade digital", disse Teger, "e com grande parte do mundo". fazendo coisas on-line, a enorme tarefa de otimizar a publicidade seria quase impossível sem a IA. A IA ajuda com tudo, desde fraude, qualidade de anúncios, até o sucesso do cliente etc. "

Outro aspecto do aprendizado de máquina na publicidade é lidar com fraudes. Teger disse que a Mundo Media gasta tanto tempo construindo controles de fraudes quanto construindo tecnologia.

"Estamos entrando em uma era em que os bots são prolíficos e ainda mais sofisticados. Sem aprendizado de máquina, seria uma tarefa difícil rapidamente e identificar corretamente as pessoas reais versus bots projetados para se comportar como pessoas reais ", disse Teger. "Isso ... afeta todos na cadeia, porque aumenta artificialmente os custos de marketing para anunciantes e marcas, o que eleva o custo dos produtos para os consumidores."

Atendimento ao cliente

O atendimento ao cliente sofreu uma explosão no aprendizado de máquina e tecnologia AI. Serviços, incluindo chatbots e assistência automatizada, foram desenvolvidos e fornecidos às empresas para simplificar os problemas de atendimento ao cliente.

A Artificial Solutions é a empresa controladora da Teneo, um programa que fornece às empresas uma opção de atendimento ao cliente. Andy Peart, diretor de marketing da Artificial Solutions, disse que o aprendizado de máquina causou um grande impacto na capacidade de uma empresa tornar os problemas de atendimento mais convenientes. "Por muito tempo, o atendimento ao cliente foi relegado a uma pergunta estereotipada Um cenário que raramente deixa o cliente satisfeito e muitas vezes não resolve o problema em questão ", disse Peart. "Comum para profissionais de marketing e crescente prevalência são chatbots conversacionais inteligentes".

Esses chatbots permitiram que as empresas cortassem custos, enquanto tratavam eficientemente as consultas de rotina dos clientes.

Segurança

através da detecção de fraudes. A Riskified é uma empresa de prevenção de fraudes de comércio eletrônico que avalia transações e determina se são fraudulentas. Stephen Fidgeon, diretor de comunicações da empresa, disse que a Riskified usa algoritmos para analisar dados. "Ao alimentar nossos algoritmos com enormes quantidades de dados, podemos determinar a fraude instantaneamente", escreveu Fidgeon em um e-mail. "Fraudadores são avançados e estão sempre evoluindo. Eles compartilham táticas e sucessos, então as soluções legadas que se concentram em um conjunto de regras são facilmente superadas. A natureza do aprendizado de máquina significa que somos capazes de evoluir com eles e ficar à frente de suas mais novas táticas". "

Esta é uma área onde o aprendizado de máquina tem sido usado para proteger diferentes negócios. A segurança aumentada é outro exemplo de como o aprendizado de máquina pode superar um problema e pará-lo antes que fira um negócio.

Conclusão

Há muitas outras maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ser útil, além do que temos. tocado aqui. O aprendizado de máquina e a inteligência artificial criaram uma forte posição no mundo dos negócios. À medida que a indústria continua a se expandir, pode valer a pena considerar como o aprendizado de máquina ou IA pode impactar seu próprio negócio.

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