O aprendizado de máquina mudará a forma como vivemos e trabalhamos

O aprendizado de máquina (machine learning) será uma tecnologia definidora de 2018, fazendo mais para mudar a forma como vivemos e trabalhamos que qualquer tecnologia desde a irrupção da Internet.

O aprendizado de máquina já está ao nosso redor: escrito no software em nossos telefones, em nossos automóveis e casas e no software que utilizamos no trabalho, ajudando-nos a ter acesso a informações e a tomar decisões melhores e mais fundamentadas, e mais rapidamente.

De acordo com Gartner, as tecnologias do aprendizado de máquina estarão presentes em “quase todos os novos produtos de software” em 2020, tornando o atual momento emocionante e potencialmente decisivo no tempo para os provedores de software, além de uma encruzilhada crucial para as empresas que os compram.

Tendo em vista o futuro mais distante, podemos entrever, por exemplo, que os carros sem condutor e outros dispositivos automatizados nos quais a ação humana será substituída por robôs serão certamente áreas-chave para o desenvolvimento nos próximos anos. Mas, se olhamos o que está acontecendo agora mesmo, o certo é que o aprendizado está mudando de modo significativo o mundo que nos rodeia neste momento. Sua habilidade para reduzir drasticamente o tempo e melhorar a eficácia de nossa tomada de decisões pode soar menos sensacionalista que os carros sem condutor, mas é o que fará com que o machine learning seja uma tecnologia que defina uma era.

As organizações que aproveitam o poder do aprendizado de máquina avançarão rapidamente por causa da velocidade e eficiência da melhor tomada de decisões. Nenhum negócio pode se dar ao luxo de sentar e esperar. Se fizer isso, ficará para trás.

A adoção do aprendizado de máquina está crescendo ao mesmo tempo que se desenvolve o cloud computing, por uma boa razão. A integração transparente de aplicativos, plataformas e infraestrutura na nuvem é crucial para a expansão e a eficácia do aprendizado de máquina; abrem o machine learning a grupos de dados cada vez maiores, rompendo arquivos e aproveitando os dados de todas as organizações e suas redes.

Os algoritmos que conduzem o aprendizado de máquina precisam de tantos dados e fontes quanto for possível. Quanto mais dados são inseridos, mais inteligente se torna e maior é seu potencial para a tomada de decisões.

A crescente maturidade e a adoção de tecnologias cloud se somam às razões pelas quais 2018 representa um ponto tão atraente para o aprendizado de máquina. A nuvem é uma parte integral de quase todas as estratégias de TI das empresas, dando impulso à sua transformação digital e à capacidade de explorar o valor de seus dados.

Se o Big Data nos mostrou que havia uma fonte de riqueza por explorar e a nuvem nos proporciona os pilares fundamentais para a transformação digital, o aprendizado de máquina é a primeira ferramenta verdadeiramente industrializada para desbloquear essas riquezas em escala. A estratégia é crucial em tudo isso. A chave para aproveitar ao máximo o aprendizado de máquina é buscar aplicativos que ofereçam um valor estratégico no longo prazo, que fundamentalmente transforme as funções ou processos críticos do negócio em vez de oferece um fator surpresa no curto prazo.

A redução do tempo necessário para criar prognósticos precisos e confiáveis pode ter um impacto significativo não só na capacidade de uma empresa de planejar, orçar e utilizar recursos de forma eficaz, mas todas essas coisas combinadas terão um considerável potencial financeiro para qualquer empresa.

O encanto do aprendizado de máquina é que seus usos são quase ilimitados. Onde há valor para analisar rapidamente e ampliar a compreensão dos dados, existe um papel a desempenhar. Onde houver valor para identificar tendências ou anomalias em grandes conjuntos de dados, pode haver um efeito transformador, desde a pesquisa clínica até o cumprimento normativo e a segurança.

Revolução no serviço ao cliente

Em quase todas as indústrias voltadas ao cliente um grande número de consultas pertence a um número limitado de categorias e muitas são simples de prever e responder com o uso de chatbots. Estes funcionam com o aprendizado de máquina, que refina e aperfeiçoa sua capacidade de responder com precisão aos clientes. Com isso se reduz os tempos de espera e a frustração entre os clientes, o que torna as empresas mais eficientes. Também libera os agentes de atendimento ao cliente para administrarem o número limitado de queixas que são mais específicas e requerem a intervenção humana.

Este último exemplo talvez seja o mais tangível em que o aprendizado de máquina está otimizando a forma com que as pessoas trabalham. Não vai substituir as pessoas, mas certamente pode melhorar tudo o que fazem.

Se existe um risco com o aprendizado de máquina é ignorá-lo. 2018 deveria ser o ano em que as empresas se comprometam, se ainda não o fizeram, a explorar e desbloquear o valor do aprendizado de máquina.

Fonte | El país
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