5 de nov de 2017

4 motivos para começar a aprender machine learning hoje

Udacity Brasil

A busca por altos índices de eficiência operacional e gerencial é uma constante para grande parte das empresas. Para alcançar esse patamar, é fundamental investir em inovação, tecnologia e capital humano.

Nesse contexto, o machine learning merece destaque especial. Também conhecida como aprendizado de máquina, essa área de estudo da ciência de dados foi desenvolvida para aperfeiçoar o processo de tomada de decisão, contribuindo para uma gestão mais dinâmica e competente.

Com a aplicação dos conceitos de machine learning, é possível conquistar mais produtividade, reduzir custos, aumentar as vendas e ampliar o market share. Algoritmos supercomplexos analisam uma infinidade de informações e identificam determinados padrões, que podem dar sustentação à criação de novas estratégias de mercado.

Desse modo, fica evidente a importância da formação de equipes qualificadas, capazes de colaborar ativamente para a expansão dos negócios. Por isso, aprender machine learning deve estar nos planos de todo profissional que visa uma carreira de sucesso ― e os motivos são os mais diversos!

1. A ligação com data science, a profissão do futuro

Data science baseia-se na coleta, no armazenamento e na interpretação de uma imensa quantidade de dados. Softwares específicos criam condições para que as empresas entendam melhor o perfil do seu público-alvo, otimizem rotinas de trabalho, localizem ameaças e eliminem desperdícios.

O machine learning pode ser entendido como um conjunto de regras e procedimentos que permitem o registro dessas informações, o aprendizado de padrões pela máquina e a sugestão e implementação de melhorias a partir dos padrões registrados.

Em linhas gerais, os algoritmos de machine learning fazem com que os dispositivos tomem decisões inteligentes, baseadas em modelos matemáticos. O aspecto interativo do aprendizado de máquinas é importante, pois, conforme novos dados são absorvidos, existe uma atualização imediata dos padrões, o que torna as análises mais confiáveis.

Essa tecnologia é uma das subdivisões da inteligência artificial ― que, por sua vez, é utilizada amplamente nos anúncios em websites, nos sistemas de reconhecimento biométrico, nos carros autônomos e nos chatbots de atendimento. Assim, é fácil perceber que a ciência de dados é a base das profissões do futuro, pois agilidade, capacidade de adequação e previsibilidade são habilidades essenciais para qualquer negócio.

2. A necessidade tecnológica do mercado

A tecnologia é indispensável para os mais variados segmentos de mercado. Indústria, comércio e agronegócio já compreenderam os benefícios trazidos por soluções especialmente desenvolvidas para simplificar o gerenciamento das operações.

Atualmente, as empresas utilizam a tecnologia para detectar fraudes ou invasões de redes, avaliar resultados de pesquisas na internet, antever falhas em equipamentos, liberar crédito e precificar produtos ou serviços, por exemplo.

Também é possível usar esse tipo de ferramenta para monitorar projetos, cronogramas e níveis de entrega. Todas essas informações são somadas ao histórico de compras e às prioridades de cada cliente — o que favorece o aumento das vendas.

Há, inclusive, as práticas de gestão de pessoas, que são influenciadas pelo uso coerente da tecnologia. Com análises estatísticas, é possível identificar as melhores formas de alocar os profissionais e tornar os times mais produtivos.

Paralelamente, o machine learning identifica os erros cometidos na execução de tarefas, facilitando a elaboração de programas de treinamento mais robustos e personalizados ― de maneira a garantir o retorno sobre o investimento e a melhora dos indicadores de performance e de qualidade.

Outro ponto que precisa ser destacado é que a tecnologia consegue oferecer análises preditivas sobre o negócio, antecipando como as operações vão se comportar no médio e longo prazos, considerando a influência de muitas variáveis — tanto internas quanto externas.

Assim, é preciso aceitar que a sobrevivência das empresas depende da tecnologia. Por isso, aprender machine learning pode reforçar a empregabilidade, já que os recrutadores ainda têm dificuldades para encontrar profissionais com esse know-how.

3. Fácil aplicação em diferentes mercados

Como visto, o machine learning pode ser aplicado nas mais diversas áreas de atuação. Entre as que já adotaram essa ferramenta, estão:

Marketing digital

O marketing digital faz uso do machine learning para exibir publicações relevantes nas mídias sociais e nos mecanismos de busca, de acordo com interesses do consumidor. Com a segmentação, é mais fácil manter o foco em ações pontuais para cada grupo ― visando a fidelização e o engajamento com a marca.

Vendas

O cross-selling e o upselling são técnicas de vendas que sugerem produtos e promoções para o cliente segundo suas preferências. Essas ações são utilizadas em, praticamente, todos os e-commerces, com a intenção de aumentar o ticket médio ― e algoritmos de machine learning podem aprimorar essas sugestões.

Administração de bens e capital

Muitas empresas — e até mesmo pessoas físicas — delegam a tarefa de escolher onde investir seu dinheiro aos robôs. Conhecida como robo-advisor, essa máquina automatizada avalia qual o perfil do investidor, entende os seus objetivos financeiros e, partir de uma infinidade de produtos existentes no mercado, faz escolhas mais oportunas. Ou seja, os algoritmos detectam as melhores oportunidades de investimento e optam por aquelas que trarão maior lucro.

Saúde

O machine learning também é capaz de revolucionar a indústria farmacêutica. Com a inteligência artificial, é possível diminuir drasticamente o período dedicado a pesquisas. A empresa consegue cruzar diversos dados — disponíveis em sistemas públicos e privados de saúde — e, assim, estabelece quais medicamentos são mais adequados para o tratamento de algumas doenças.

Essa tecnologia pode funcionar como um importante suporte para os médicos, contribuindo, por exemplo, para a realização de diagnósticos mais assertivos em, praticamente, todas as especialidades.

4. Investimento das empresas em profissionais da área

Para vencer a concorrência, empresas e profissionais precisam desenvolver muitas competências técnicas e analíticas ― fundamentais para transformar dados em vantagem competitiva.

Dominar as novas tecnologias, como o machine learning, é a garantia para uma carreira sólida e cheia de oportunidades. Além disso, o Brasil sofre com a escassez de mão de obra qualificada e, quando o assunto é inovação, essa deficiência é ainda óbvia.

Um dos desdobramentos da busca pela eficiência é a valorização de diversas posições na área de TI. Com isso, os salários também se tornam mais atraentes e muitos gerentes de RH passaram a reformular suas políticas de atração e retenção de talentos.

Considerando o número reduzido de profissionais qualificados, é preciso investir na preparação de quem já atua no segmento ― principalmente os desenvolvedores web, programadores e analistas — e oferecer a chance de aprender machine learning e outras ferramentas úteis para o cotidiano das equipes.

Ainda não existem muitos cursos exclusivamente dedicados a esse conteúdo, mas uma boa base em matemática e estatística é fundamental. A fluência em inglês é mais um pré-requisito básico.

Além disso, também é essencial que o profissional entenda as peculiaridades do negócio para que a análise de dados possa ser conduzida com mais segurança e baseada em parâmetros corretos ― que englobem as preferências do consumidor, o lançamento de novos produtos, o valor agregado e os indicadores econômicos, por exemplo.

Assim, profissionais com essa expertise sempre terão espaço no universo corporativo e nas startups, tanto em épocas de expansão de mercado como em tempos de crise ― quando a produtividade e a eficiência voltam a ser pontos críticos para todas as operações.

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Sobre o autor
Udacity Brasil

A Udacity, conhecida como a "Universidade do Vale do Silício", é uma plataforma online e global que conecta educação e mercado para ensinar as habilidades do futuro – de data science e marketing digital à inteligência artificial e desenvolvimento. Hoje, há mais de 7 mil alunos ativos no país e 50 mil pelo mundo.