Você com certeza já deve ter imaginado com seria se máquinas e computadores pudessem se autoatualizar e “aprender” por meio de experiências. Essa ideia remete a filmes de ficção científica e geralmente levam a situações inimagináveis. Porém, o conceito de machine learning já é real. Sim, essa função dos computadores e máquinas em geral é algo que já existe e vem sendo aplicado no mercado de forma positiva e benéfica. Esse aprendizado (ou atualização) feito pelas máquinas é o que chamamos de machine learning.
O que é machine learning e como ele funciona?
Machine learning, em tradução literal, significa “aprendizado de máquina”. Essa ferramenta nada mais é que uma forma de “ensinar” computadores a decodificar informações mais complexas e em grande escala de maneira independente por meio da análise de dados e de algoritmos previamente programados — ou seja, faz com que as máquinas aprendam a partir da experiência e de dados vistos anteriormente.
O machine learning também faz com que o computador esteja em constante aperfeiçoamento, melhorando o seu software por intermédio dos dados que encontra e das programações dentro das empresas.
Ele funciona a partir de técnicas de estatísticas, ferramentas de regressão, hipóteses bayesianas e, também, é claro, entre os dispositivos de cloud computing e da programação de softwares.
Você pode definir qual tipo de algoritmo usar, entre “clustering”, “classification” e “regression”. Cada um com aplicações específicas para cada área de atuação da empresa ou do sistema que será usado para determinado fim.
Antes de se definir qual algoritmo de machine learning usar, é necessário realizar um estudo de cada um para ver qual função se adapta melhor ao que é esperado.
Machine learning de maneira supervisionada
Uma forma de aplicação do machine learning é o aprendizado supervisionado, no qual a máquina em questão constrói um modelo que trabalha em cima de dados e respostas conhecidos e pré-estabelecidos, por meio de técnicas de classificação e regressão.
As técnicas de classificação, ou “classification”, são algoritmos que, como o próprio nome diz, atuam para classificar os dados em categorias, como:
- imagens;
- e-mails;
- leitura de dados médicos;
- reconhecimento de voz;
- dados bancários.
“Regression”, ou regressão, são algoritmos utilizados na previsão de dados e respostas contínuas, como nos casos de previsão de temperatura e de demanda de energia. Geralmente, softwares que atuam com algoritmos de regressão são utilizados para se trabalhar com intervalo de dados ou com números reais.
Machine learning por meio de aprendizado não supervisionado
Diferentemente do aprendizado supervisionado, o não supervisionado — denominado “clustering” — consiste na análise de dados aleatórios para encontrar padrões ocultos ou outros dados não especificados previamente que possam ser utilizados para algum fim específico.
Ele pode ser utilizado, por exemplo, em pesquisas de mercado, sequências genéticas, mapeamento de dados e serviços etc.
Machine learning, deep learning ou inteligência artificial?
Machine learning, deep learning e inteligência artificial são inovações da tecnologia que realmente parecem ter saído de um filme de ficção científica, mas que atuam em diferentes áreas do mercado. São três ferramentas diferentes, mas que estão diretamente relacionadas entre si. Veja:
Inteligência artificial
A inteligência artificial é o campo mais amplo e se refere a um ramo da ciência da computação que visa simular a capacidade de raciocínio e de tomada de decisão do cérebro humano por meio de uma máquina, computador, robô, software etc.
Machine learning
Machine learning, por outro lado, é o ato de programar uma máquina para “aprender” — como explicamos no começo deste post — por meio da compilação dos mais diversos dados e da programação específica para atender ao fim em questão.
Deep learning
Deep learning, por último, é um ramo dentro do machine learning, no qual uma rede de dados é criada e permite que a máquina funcione similarmente a um cérebro, a partir da interpretação de dados específicos, como o reconhecimento facial, tradução em tempo real, reconhecimento de voz e muito mais.
Os três ramos estão interligados e, para um aproveitamento ideal de suas funções, é necessário saber utilizá-los de maneira que se complementem.
Com um uso adequado de cada um deles, é possível programar as funções de pesquisa, tarefas, entre outras, de forma a simplificar a vida profissional e até mesmo a vida pessoal.
Como o machine learning é aplicado no mercado de trabalho?
O machine learning é amplamente utilizado no mercado de trabalho. Como exemplos disso podemos citar as traduções do Google, as sugestões da Netflix, o funcionamento do Facebook, a programação de carros autônomos e até a caixa de spam do e-mail.
De forma mais ampla, podemos verificar a atuação do machine learning em diversas funções, tais como:
- reconhecimento facial;
- reconhecimento de voz e frases;
- produção de energia e controle de temperaturas;
- previsão de rotas rodoviárias e aeroespaciais;
- cálculos matemáticos e do mercado financeiro;
- processamento genético (no campo da Biologia) e reconhecimento de doenças e medicamentos;
- análise de obras de arte;
- separação e classificação de e-mails;
- reconhecimento e pesquisa de imagens;
- pesquisas de mercado;
- previsão do tempo;
- pesquisa de atuação e satisfação dentro de uma empresa;
- reconhecimento da linguagem não verbal ou informal por meio de computadores;
- sugestão de amizades nas redes sociais;
- atendimento personalizado ao cliente, por meio de robôs e sistemas que auxiliam na identificação (e respostas rápidas) de dúvidas.
Como o machine learning pode aperfeiçoar os processos de contact center?
Em uma época em que a comunicação entre as pessoas é instantânea — por meio de mensagens trocadas via aplicativos, por exemplo —, as empresas não podem se dar ao luxo de ficar para trás.
Pensando nisso, uma boa gestão de contact center exige oferecer cada vez mais respostas ágeis e adaptadas a cada consumidor. E é nesse ponto que as ferramentas de machine learning se tornam um aliado essencial para as empresas.
O mundo do contact center é provavelmente um dos setores que mais utiliza a análise de dados, em razão das informações que podem ser extraídas das inúmeras comunicações feitas todos os dias.
A tecnologia machine learning permite automatizar essa análise e fornecer a resposta mais adequada para cada caso em questão de segundos. Em suma, trata-se de colocar todas as ferramentas disponíveis ao serviço da melhor experiência possível para o cliente.
Confira, a seguir, algumas das principais maneiras pelas quais o machine learning pode melhorar os processos do contact center:
Melhoria da personalização
O machine learning permite conhecer melhor os clientes, identificar com precisão as suas necessidades e preferências e, consequentemente, oferecer a eles um tratamento muito mais personalizado.
Nesse caso, respostas automáticas não precisam ser impessoais ou frias. Pelo contrário, a aplicação de ferramentas de inteligência artificial possibilita a geração de respostas adaptadas a cada consumidor. O impacto positivo desse tipo de personalização na experiência do cliente é incontestável.
Redução no volume de chamadas para o contact center
O machine learning possibilita gerar uma resposta rápida a um problema antes mesmo que ele possa ser processado pela equipe do contact center.
Veja um exemplo prático disso: ao detectar o tipo de incidente que é repetido em um conjunto de mensagens, um aviso é enviado para o serviço técnico ou uma publicação automática é postada nas redes sociais da empresa. E tudo isso é feito de forma automatizada, sem a intervenção do pessoal do contact center.
Aumento do rendimento por meio de vendas personalizadas
As ferramentas de machine learning podem informar à equipe do contact center sobre possíveis oportunidades de vendas em uma determinada interação com o cliente.
Dessa forma, a análise de dados pode indicar qual produto o consumidor pode precisar com base em compras anteriores, atualizações pertinentes etc.
Nesse sentido, os sistemas possibilitam um conhecimento considerável dos clientes, antecipando suas necessidades e solucionando dúvidas antes mesmo de surgirem.
Melhoria contínua por meio da análise de dados
O enorme volume de dados que o contact center recebe é um recurso essencial que permite o progressivo ajuste e aprimoramento dos algoritmos que compõem as ferramentas de gerenciamento. Desse modo, cada nova interação alimenta a otimização dos sistemas de resposta automática.
Viu só? Essas são apenas algumas das funções que o machine learning pode desempenhar para auxiliar nos diversos ramos do mercado.
A tecnologia é uma área muito ampla que também está em constante expansão, ou seja, é possível que novas funções sejam descobertas em um futuro relativamente próximo, ou que já tenham sido criadas e ainda não foram divulgadas.
Estar sempre de olho nas novidades tecnológicas — como o machine learning — e nas aplicações — como a inteligência artificial — é fundamental para o desenvolvimento e destaque do seu negócio no mercado.
