5 exemplos práticos da aplicação do Machine Learning nas empresas

5 exemplos práticos da aplicação do Machine Learning nas empresas

As empresas de hoje estão cada vez mais atentas à necessidade de combinar grandes volumes de dados com soluções avançadas de Inteligência Artificial (IA), como o Machine Learning. Esta abordagem não é apenas uma moda passageira, mas uma forte tendência para o futuro, impulsionada pelos benefícios tangíveis que pode proporcionar. Este artigo explora exemplos práticos de como o Machine Learning está sendo aplicado em diversos segmentos e processos empresariais.

Cruzamento de Dados com Machine Learning

O Machine Learning é uma ferramenta poderosa que possibilita um cruzamento de dados muito mais eficiente e perspicaz. Na prática, este processo envolve o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões em grandes conjuntos de dados. Com base nesses padrões, os algoritmos de ML podem fazer previsões ou tomar decisões sem serem explicitamente programados para fazê-lo. Por exemplo, um algoritmo de ML pode analisar dados de vendas passadas para identificar tendências e, em seguida, usar essas informações para prever vendas futuras.

Empresas como a Netflix e a Amazon usam o machine learning para cruzar os dados de comportamento de seus usuários (como histórico de visualização ou compras) com seu vasto catálogo de filmes, programas de TV e produtos. Por exemplo, se um usuário do Netflix assiste muitos filmes de ação, o algoritmo de ML pode sugerir outros filmes de ação com base naquilo que outros usuários com gostos semelhantes também assistiram.

Da mesma forma, a Amazon usa o ML para sugerir produtos aos usuários com base em seu histórico de compras e nas compras de usuários com gostos semelhantes. Este cruzamento inteligente de dados resulta em recomendações altamente personalizadas que melhoram a experiência do usuário e, em última análise, impulsionam a retenção e as vendas.

Detecção de Falhas e Fraudes

O Machine Learning tem desempenhado um papel crucial na detecção de falhas e fraudes, oferecendo mecanismos mais robustos e eficazes do que os métodos tradicionais. Na prática, os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados com grandes conjuntos de dados para reconhecer padrões normais e anomalias. Essas anomalias podem ser indicativas de uma falha de sistema ou tentativa de fraude. O processo envolve a coleta e análise de uma infinidade de dados, como históricos de transações, atividades de usuário e dados comportamentais, para identificar atividades suspeitas.

Um exemplo bem-sucedido desta aplicação pode ser visto na área de segurança cibernética. Empresas como a Cybereason utilizam o Machine Learning para identificar comportamentos anômalos que possam indicar tentativas de invasão. Da mesma forma, empresas de serviços financeiros, como o PayPal, usam algoritmos de ML para identificar padrões de transações que possam sugerir atividades fraudulentas.

Quando uma atividade suspeita é identificada, a plataforma pode emitir alertas em tempo real ou mesmo bloquear a transação, dependendo da gravidade da situação. A aplicação do Machine Learning nesse contexto melhora a eficiência da detecção de fraudes e reduz significativamente as falsas positivas, proporcionando uma maior segurança e confiança para os usuários.

Recomendação de Produtos

A recomendação de produtos é um dos usos mais populares do machine learning, especialmente no e-commerce e em plataformas de streaming. Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam o comportamento passado do usuário, como o histórico de compras e pesquisas, e combinam essas informações com o extenso catálogo de produtos ou conteúdo disponível. Baseando-se nesses dados, o algoritmo é capaz de prever o que o usuário pode preferir ou precisar no futuro.

Um exemplo famoso dessa aplicação é o sistema de recomendação da Amazon. O algoritmo de aprendizado de máquina da Amazon considera diversos fatores, como o histórico de compras do usuário, os itens que eles visualizaram, as preferências indicadas e até mesmo o que outros clientes com padrões de compra semelhantes compraram. Com base nessas informações, o algoritmo sugere produtos que o cliente pode gostar.

Esse processo de recomendação personalizada não apenas melhora a experiência do cliente, mas também contribui para aumentar as vendas, impulsionando a exposição de produtos que o cliente pode não ter considerado de outra forma. O Machine Learning, portanto, desempenha um papel significativo na maximização do engajamento e da satisfação do cliente.

Segurança em Transações Financeiras

O Machine Learning é uma tecnologia-chave na segurança de transações financeiras, ajudando a detectar e prevenir atividades fraudulentas em tempo real. Os algoritmos de ML são treinados para reconhecer padrões normais e anômalos nas transações. Por exemplo, se um cartão de crédito for usado em um local diferente do usual ou para fazer uma compra significativamente maior que as transações normais do usuário, o sistema pode identificar esse comportamento como suspeito.

Um exemplo de aplicação prática é o da Mastercard. O sistema de segurança desta empresa utiliza Machine Learning para analisar cada transação realizada em sua rede. O algoritmo é capaz de avaliar mais de 1.600 variáveis distintas (como localização do usuário, tipo de estabelecimento, valor da transação, entre outros) em milissegundos para determinar o nível de risco de cada operação. Caso detecte uma atividade suspeita, o sistema pode enviar um alerta ao usuário ou à instituição financeira, ou até mesmo bloquear a transação, dependendo do nível de risco percebido.

Economia de Energia com Machine Learning

O Machine Learning está desempenhando um papel cada vez mais importante na gestão de energia, proporcionando oportunidades significativas para a economia de energia. Em termos práticos, os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para prever o consumo de energia com base em padrões históricos e variáveis externas, como a temperatura, a hora do dia e a ocupação do edifício. A partir dessas previsões, os sistemas de gestão de energia podem ajustar automaticamente a utilização de energia para maximizar a eficiência e minimizar os custos.

Um ótimo exemplo dessa aplicação pode ser encontrado na DeepMind, empresa de IA do Google. A DeepMind utiliza Machine Learning para prever a demanda de energia e otimizar o uso de energia em data centers. Por exemplo, o sistema pode prever quando a demanda por energia será baixa e, então, realizar tarefas que consomem muita energia durante esses períodos. Isto resultou numa redução significativa no consumo de energia dos data centers do Google, representando economias significativas em termos de custos e impacto ambiental.

Os exemplos acima ilustram apenas uma pequena fração do potencial do Machine Learning para transformar negócios. Ao permitir o processamento de dados mais eficiente, a detecção proativa de falhas e fraudes, a personalização de recomendações de produtos, a segurança melhorada das transações financeiras e a economia de energia, o Machine Learning está remodelando o cenário empresarial.

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