A Machine Learning representa a capacidade de os computadores “aprenderem sozinhos”, sem a necessidade de serem programados para tal. Um algoritmo de Machine Learning permite identificar padrões nos dados recolhidos e armazenados, construir modelos que expliquem a informação e prever acontecimentos sem a necessidade de regras e modelos pré-programados. Assim, a Machine Learning pode acrescentar valor de forma transversal quando implementada como parte integral e estratégica.
O valor é acrescentado através de duas técnicas distintas:
- A aprendizagem supervisionada – que agrupa e interpreta informação com base nos dados adquiridos a priori, e treina o modelo de forma a prever o que aconteceria com novos dados, sendo usado quando se sabe qual é a informação que se está a tentar antecipar.
- A aprendizagem não supervisionada – que desenvolve modelos preditivos para encontrar padrões escondidos e a estrutura intrínseca dos dados.
Atualmente é usada no processamento de imagem e reconhecimento de caras, manutenção preditiva nos setores automóvel e aeroespacial, previsão de preços e reservas do petróleo, aplicações de reconhecimento de voz, entre muitas outras áreas e funcionalidades.
Apesar de dar provas contínuas, as empresas têm dificuldade em obter resultados, o que acontece não porque a Machine Learning não resulta, mas porque as empresas não sabem como usá-la de forma eficaz. A verdade é que retirar valor da Machine Learning passa mais por criar formas de organizar e ver a informação de forma simples, do que por desenvolver modelos topo de gama.
Um dilema geral é que os problemas só são identificados depois de ocorrerem, e só nessa ocasião as suas causas são questionadas. A Machine Learning é uma solução proactiva para este problema, que permite diminuir o tempo e o risco, prevendo os acontecimentos mais prováveis de acontecer, com base nos dados prévios. Esta perceção permite à empresa tomar medidas atempadas e prevenir para que o problema nem chegue a ocorrer. É aqui que reside a fonte de vantagem competitiva.
Desta forma, para que as empresas possam retirar realmente valor da Machine Learning é necessário focar no processo e não na tecnologia em si. Ao mesmo tempo, os especialistas devem focar-se em diminuir a diferença entre a tecnologia topo de gama e a capacidade das empresas de implementarem e compreenderem os modelos.
