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Machine learning: 4 tendências para sua empresa acompanhar em 2019

by Mariana González
machine learning: tendências para 2019

Os avanços constantes na tecnologia resultam em maiores e melhores possibilidades de uso dentro da sua empresa. Assim, é possível otimizar seus processos e conquistar mais eficiência e sucesso em diversos pontos. Nesse sentido, conhecer as tendências de machine learning para 2019 pode levar sua empresa a ir cada vez mais longe.

Nunca produzimos tantos dados quanto na atualidade — são 2,5 quintilhões de bytes por dia, sendo que 90% de todos os dados do mundo foram gerados entre 2016 e 2018. É preciso implementar maneiras de compreender e utilizar todos esses dados.

Enquanto isso, as tecnologias de machine learning tornam-se mais acessíveis e presentes no dia a dia das organizações, reforçando ainda mais a importância desse recurso. Veja agora quais tendências de machine learning você deve acompanhar.

1. Foco na experiência do cliente

Melhorar a experiência do cliente continua sendo um dos principais objetivos das empresas, visando conquistar a confiança do público e sair na frente da concorrência. O machine learning vai abrir novas possibilidades nesse sentido.

São frequentes os casos em que o indivíduo desiste do cadastro ou da aquisição de um produto/serviço no meio do caminho — isso pode acontecer tanto no processo de validação de identidade, por exemplo, quanto na página de pagamentos.

O machine learning é capaz de entender melhor essas situações, permitindo que você verifique mais a fundo o que leva o cliente a desistir e, então, corrija esses gargalos. Além de captar uma base maior e de finalizar mais transações, a medida aprimora a experiência do usuário ao eliminar os fatores de incômodo que levavam à desistência.

Outros pontos importantes são a navegabilidade e o design do espaço (site, app, blog etc.), que prometem tornar-se preocupações mais alinhadas ao machine learning. Em soluções de ML, a eficiência e a agilidade do design contribuem diretamente para a usabilidade do usuário, que conseguem então performar com maior eficácia e acurácia.

Isso otimiza os processos da empresa e torna a experiência mais ágil e dinâmica para o cliente, além de contribuir também para a confiabilidade e o reconhecimento do negócio.

2. Segurança e confiabilidade

E por falar em confiabilidade, ela também tende a se tornar cada vez mais importante no uso do machine learning. O aprendizado das máquinas resulta em algumas questões éticas quanto aos processos possibilitados pela tecnologia e é preciso levá-las em consideração, além de seguir as regulamentações específicas do mercado.

É fundamental, por exemplo, ter o consentimento do indivíduo em relação ao uso de seus dados pessoais, assim como garantir a integridade e a segurança dessas informações. Questões como essas influenciam diretamente na confiança que seu público-alvo tem na empresa e na reputação da organização dentro do mercado em que se insere.

Em um cenário mais amplo, a inteligência artificial levanta questões de culpabilidade quando, por exemplo, um veículo autônomo ultrapassa um sinal vermelho ou atropela um pedestre. Portanto, mais do que nunca, é preciso discutir como reforçar a segurança das máquinas capazes de aprender.

3. Prevenção à fraude

Descobrir pontos de risco e elaborar estratégias de prevenção à fraude são dois dos mais eficientes usos do machine learning para as empresas, especialmente no setor financeiro. Como a tecnologia permite analisar dados de maneira muito mais rápida e eficaz, é possível ter mais embasamento para tomar decisões estratégicas.

Muitos negócios ainda recorrem a réguas para identificar padrões conhecidos que indicam possíveis fraudadores, mas elas não são tão eficazes para descobrir novos esquemas e técnicas — cada vez mais sofisticadas, já que os fraudadores também tem acesso às novas tecnologias.

Conforme a quantidade de dados aumenta, o machine learning é imprescindível para analisar todos eles e fazer algo concreto com todas essas informações.

Computadores dotados de ML são capazes de aprender, adaptar e descobrir padrões que indicam fraudes. Nesse contexto, a tecnologia contribui para que as empresas, por exemplo, compreendam melhor o comportamento regular de seus clientes para detectarem quem foge desse padrão e que pode, portanto, ser um possível fraudador.

As ferramentas para evitar o chamado machine deception também mostram-se cada vez mais importantes. Com elas, é possível diminuir as chances de um computador ser enganado por outro computador ou por um usuário, o que poderia resultar em uma situação de fraude ou de outros crimes cibernéticos, como roubo de dados.

4. Aprimoramento dos bots

Outra forte tendência para o próximo ano é o fortalecimento da mineração de opinião e do processamento de linguagem natural, que devem trazer ainda mais personalização e eficiência para os bots — e, consequentemente, levar à automatização de mais processos.

Nos Estados Unidos, dois em cada cinco grandes negócios já utilizam o processamento de linguagem natural ou vão implementá-lo até 2019. Ele estuda a capacidade e a limitação dos computadores de compreender a linguagem dos seres humanos, buscando assim maneiras mais eficazes — e “humanas” — de comporem textos e responderem as pessoas.

Enquanto isso, a mineração de opinião extrai informações subjetivas a partir de dados, como aqueles colhidos pelo chatbot durante a interação com cada cliente. Dessa forma, a empresa consegue entender melhor os sentimentos, expectativas e dores do cliente e usar essas informações para aprimorar seus serviços e o relacionamento com o público-alvo.

Fique atento a essas tendências de machine learning para manter-se atualizado dentro do seu setor e, assim, diminuir riscos e garantir o crescimento da empresa e uma boa experiência para os seus clientes.

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