Intel no Futurecom 2019: Como o Machine Learning ajuda as empresas? Entenda

Reconhecimento facial é uma das vantagens do Machine Learning nas empresas (Imagem/Reprodução: Deposit Photos)
Intel aborda como o Machine Learning será determinante para as empresas nos próximos anos

Você saberia dizer qual é a importância do Machine Learning (“Aprendizado da máquina”, em tradução literal) para as empresas nos próximos anos? Durante o Futurecom 2019, realizada em São Paulo entre os dias 28 e 31 de outubro, a Intel promoveu uma palestra com Vince Curella, diretor de Vendas da Intel, para comentar sobre transformação digital e análise de conteúdo nas empresas.

De acordo com o diretor, muito mais do que um tipo de inteligência artificial capaz de chegar a conclusões sem ter sido especificamente programada para isso, Machine Learning é um conjunto de algoritmos que se baseia em análises estatísticas para gerar resultados. Por esse motivo, a tecnologia tem uma série de possíveis aplicações nos negócios.

“A análise de dados para otimização das iniciativas do negócio. Hoje, são voltadas para o atendimento, uma grande tendência no uso do Machine Learning nas empresas e ajudam a processar transações e realizar atendimentos em larga escala. Porém, é necessário utilizá-lo para o relacionamento”.

David Dias, diretor associado da Accenture.

Visualização automatizada de dados

Machine Learning diminui o tempo necessário para se analisar dados e torna os resultados obtidos mais precisos e relevantes
Machine Learning diminui o tempo necessário para se analisar dados e torna os resultados obtidos mais precisos e relevantes (Imagem/Reprodução: Deposit Photos)

Durante a palestra na Futurecom 2019, os convidados comentaram sobre como a maioria das organizações que lideram em seus campos já utiliza o Machine Learning para resolver problemas de negócios. O investimento no setor, que deve se transformar em um mercado bilionário até o ano de 2025, é um indicativo disso. E um dos muitos pontos nos quais o Machine Learning tem ajudado empresas é na visualização de dados.

O Machine Learning beneficia a visualização de dados porque ajuda a lidar com o fluxo deles. Como a tecnologia permite encontrar padrões em dados automaticamente, ela diminui o tempo necessário para se analisar dados e torna os resultados obtidos mais precisos e relevantes. Isso pode ser utilizado de diversas maneiras, a principal sendo na tomada de decisões. Uma análise de dados melhor é o maior recurso que um negócio tem para otimizá-la.

“Como esses dados estão entrando cada vez mais rápidos, precisamos de inteligência artificial e Machine Learning cada vez mais. Com o 5G, que está apenas começando, é necessário ter um maior entendimento sobre a importância desses dados para as empresas. Nós temos que saber quantos dados temos para assegura os melhores resultados.”

Vince Curella, diretor de Vendas da Intel

Gerenciamento e análise de conteúdo

Os palestrantes lembraram de como gerenciar e analisar o conteúdo são tarefas importantes que podem ser simplificadas com Machine Learning. Nesse sentido, a tecnologia pode ser utilizada, por exemplo, para reconhecer produtos, pessoas, logotipos e outros símbolos que antes exigiam, necessariamente, a presença de olhos humanos para serem identificados.

Graças a isso, verificar quantas vezes a sua marca aparece nas fotos de um evento que ela patrocinou fica muito mais simples. Produzir conteúdo para a internet também: sempre levando em consideração como as pessoas interagem com a marca e que tipo de material mais as atrai.

Intel aborda a Machine Learning e a segurança de dados e sistemas

A ferramenta visa facilitar todo tipo de segurança dos dados dos usuários
A ferramenta visa facilitar todo tipo de segurança dos dados dos usuários (Imagem/Reprodução: Deposit Photos)

Com Machine Learning, uma das maneiras de se lidar com os dados é por meio da criação de modelos de comportamento ideais. Esses modelos levam em consideração o histórico de um cliente, suas transações anteriores, informações pessoais, dados divulgados nas redes e outra miríade de insights para apontar anomalias. Tudo isso em tempo real, ajudando na identificação de tipos de fraude que o seu negócio talvez nem tenha se dado conta de que existam.

“Por onde começar um projeto de Machine Learning? As empresas devem começar organizando seu baco de dados para fazer um projeto melhor. É necessário entender quais são as melhores variantes que vão fazer diferença no negócio da empresa. A chamada segurança por algoritmo, fruto do Machine Learning, é uma das tendências para aumentar a confiabilidade das transações, dentro e fora do setor financeiro, por exemplo”.

Vince Curella, diretor de Vendas de Provedores de Serviços de Comunicações das Américas da Intel

Análise do comportamento dos consumidores

Quando é hora de pensar em serviços customizados para as necessidades do seu cliente, o Machine Learning também vem a calhar. Ele ajuda a reduzir os custos operacionais de se compreender exatamente o que o consumidor deseja ao interagir com uma empresa, e por isso pode ajudá-lo a vender mais.

Intel - o Machine Learning tem ajudado empresas é na visualização de dados.
Machine Learning tem ajudado empresas na visualização de dados e personalização de atendimento dos consumidores.

De acordo com Edvaldo Santos, diretor de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da Ericsson, algoritmos são muito melhores que pessoas ao analisar dados. E, devido à capacidade de aprender com os dados com que interagem, o Machine Learning tende a ficar cada vez mais eficaz com o passar do tempo.

“Há áreas no Brasil com baixa verba e com pouca tecnologia. Com a Machine Learning, você pode fazer um mix e ter acesso a equipamento. Como realizar cirurgias remotas. Estamos falando em sofisticar certos trabalhos que os humanos levariam mais tempo para realizar ou a distância não permitiria.”

Edvaldo Santos, diretor de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da Ericsson

Apesar de os conceitos de inteligência artificial e Machine Learning terem surgido há muito tempo, vemos sua importância e uso em larga escala dessas tecnologias. Mas, acredite, por tudo que foi abordado no painel da Intel sobre Machine Learning, ainda estamos só no começo. 

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