6 Exemplos de Machine Learning no cotidiano

6 Exemplos de Machine Learning no cotidiano

O Machine Learning (aprendizado de máquina) não é uma novidade na área da tecnologia, mas esse método da ciência da computação está se aproximando de diversas outras áreas e impactando diretamente todo o processo de consumo. Organizações e empresas de todo o mundo estão aderindo a esse ramo da Inteligência Artificial para melhorar o atendimento.

Por mais que você não perceba, o Machine Learning, provavelmente, está presente na sua rotina. Se você faz pesquisas no Google ou escolhe filmes da aba “Recomendado para você” de um streaming, pode ter certeza que é por conta da Inteligência Artificial (IA). Entenda por que e como essa ferramenta está presente na sua vida.

O que é Machine Learning?
Em meio à abundância de informações e dados que as empresas possuem hoje, ficou difícil para trabalhadores humanos organizarem tudo. Por isso, criou-se uma tecnologia que soluciona problemas individuais dos consumidores de forma personalizada, sem perder a lógica humana. 

Resumindo, o Machine Learning é um desdobramento da IA, que se aproxima do pensamento humano. O sistema é desenvolvido para reconhecer e reproduzir padrões humanos, a partir da análise de infinitos dados. Essa inovação permite que a empresa preveja o comportamento do cliente e tenha decisões mais assertivas.

O mais atrativo desse sistema é que ele aprende sem intervenção e tende a ficar cada vez melhor em entender o comportamento humano. 

Machine Learning no dia a dia
Os benefícios do uso do Machine Learning estão revolucionando o mundo empresarial. Com ele, é possível:

Otimizar a gestão de dados;
Aumentar a produtividade;
Ter desenvolvimento ilimitado;
Reduzir custos;
Solucionar problemas.

Veja quais empresas adotam o Machine Learning diante de tantas vantagens e que, possivelmente, estão na sua rotina!

1. Mecanismos de Busca

Google, Yahoo ou Bing, seja qual for o seu preferido, todos os mecanismos de busca usam o Machine Learning. O Google é, inclusive, uma das empresas mais avançadas nesse mercado, seja na utilização interna quanto no investimento de capital na área.

Utilizando o ML, as buscas se tornam ainda mais precisas e eficientes em responder os questionamentos dos usuários. Este algoritmo é o responsável por analisar link por link e decidir qual deve ficar em primeiro lugar da página por ser mais completo e seguro.

2. Assistentes Virtuais

Quando temos um problema com uma empresa, muitas vezes, falamos primeiro com um bot, e caso ele não tenha uma solução, somos direcionados a um atendimento humano. O resultado do Machine Learning nos SACs é uma solução mais rápida para o cliente e menos desentendimentos entre empresa e consumidor.

Além dos bots dos SACs, existem os chatbots, como a Siri (Apple), a Alexa (Amazon) e o  Google Assistente (Google). Esses assistentes virtuais vão além de solução de problemas, oferecem dicas, respostas diversas e até, entretenimento.

3. Streamings

Nos serviços de streaming, como Netflix, Spotify e Prime Video, o Machine Learning é muito para fornecer recomendações personalizadas conforme o gosto do usuário. Dessa forma, os clientes encontram conteúdos que gostam sem ter que procurar muito. 

4. Compras online

Da mesma forma dos streamings, nas compras online, o ML busca personalizar a jornada do cliente. Porém, com o objetivo de potencializar novas compras. O segmentos a Inteligência Artificial sabe o momento certo de oferecer produtos e fazer ofertas aos compradores, baseados no comportamento de consumo de cada um.

Algumas empresas do setor comercial também usam o Machine Learning na análise de crédito para os clientes. Fazem isso prevendo taxas de inadimplência. Assim, conseguem evitar prejuízos. 

5. Fornecedores de Energia

Alguns fornecedores de energia, como a OVO Energy, segunda maior fornecedora de energia do Reino Unido, usam o aprendizado de máquina para construir um sistema de energia distribuída. 

Com esse sistema, a empresa fornece aos consumidores um aplicativo, em que podem gerenciar suas contas de energia. Essa iniciativa torna a população mais consciente dos seus gastos de eletricidade e pode ser um caminho para diminuir alguns problemas socioambientais.

6. Transporte e Geolocalização

Aplicativos de motorista, como a Uber, e, que funcionam como ‘GPS’, como o Waze, são consumidores assíduos de Machine Learning. O recurso calcula estimativa de tempo de chegada, o melhor caminho para seguir e garantem a segurança de motoristas e passageiros ao analisar seus perfis.