Já se perguntou como o Google Maps pode prever o tráfego e sugerir rotas alternativas para chegar mais rapidamente ao seu destino? Isso é quase impossível sem grandes volumes de dados e aprendizagem de máquinas (ML). O aprendizado de máquinas é um subconjunto de inteligência artificial, e funciona extraindo informações significativas de dados brutos. Um sistema computadorizado pode então usar essas percepções para fazer uma previsão em tempo real. Aqui está uma lista abrangente de benefícios da aprendizagem de máquinas para as empresas.
Melhor tomada de decisões
Todas as complexidades do crescimento comercial se resumem a uma tomada de decisão eficaz. Alavancar o conjunto de dados de sua empresa é uma maneira segura de tomar uma decisão informada. Mas esta não é uma tarefa fácil, considerando a grande quantidade de dados disponíveis para as empresas atualmente.
No passado, o julgamento e a intuição estavam no centro de tudo isso. No entanto, com a quantidade de concorrência existente, o cérebro humano sozinho parece ineficiente na construção do sucesso empresarial. Graças aos dados e aos dispositivos conectados avançados, as empresas podem agora dar as ordens certas no grande mundo de dados de hoje. Então, como isso é feito exatamente? É aí que novas tecnologias de computação, como a aprendizagem de máquinas, vêm a calhar.
Certamente, o aprendizado de máquinas pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões. Com um algoritmo de aprendizagem de máquinas, sua empresa pode convenientemente pesquisar dados históricos, extrair referências de experiências passadas, considerar a análise de dados atuais e tomar decisões com base em dados.
Eficiência Empresarial Melhorada
O aprendizado de máquinas ajuda a eliminar tarefas manuais. Também ajuda a automatizar operações comerciais repetitivas que drenam tempo, energia e dinheiro. Quanto mais você confia na intervenção humana nas operações, mais espaço você cria para erros, fluxos de trabalho ineficientes e atrasos na entrega de resultados comerciais.
O uso do aprendizado de máquinas através da automação ajuda muito as empresas quando se trata de eficiência. Com um algoritmo ML, uma empresa automobilística pode operar uma linha de montagem inteira com mais precisão e menos esforço de humanos e máquinas industriais pesadas. Isto é possível através da aplicação de análise preditiva em pontos de dados que mudam em tempo real.
Além disso, com a ajuda de um algoritmo ML, as empresas podem reduzir significativamente o esforço gasto em tarefas rotineiras. Os varejistas, por exemplo, gastarão menos tempo registrando o inventário de um armazém inteiro.
As tecnologias de aprendizagem de máquinas também melhoram a eficiência através da manutenção preditiva. As empresas estão optando cada vez mais por soluções de manutenção preditiva como uma melhor maneira de manter os custos de equipamentos no mínimo mínimo possível. A manutenção preditiva utiliza um programa especial de aprendizagem de máquinas para implantar sensores no rastreamento das condições do equipamento. Em última análise, isto pode ajudar a reduzir o tempo de parada e os custos de inspeção.
Segurança Cybersecurity aprimorada
A Ciber-segurança tornou-se um fardo para muitas empresas. O ônus se torna mais pesado para as empresas financeiras. Felizmente, com a ajuda dos modelos ML, as empresas podem analisar os padrões de seus sistemas de cibersegurança e responder a qualquer mudança de comportamento em tempo real.
A luta contra o crime cibernético é interminável. As empresas provavelmente enfrentarão mais ameaças à medida que o trabalho remoto se tornar a norma. O aprendizado de máquinas pode não protegê-lo dos olhos dos hackers. Mas, é mais provável que você detecte uma tentativa de hacking mais cedo com um algoritmo de aprendizagem de máquina antes que isso coloque seus sistemas (e operações comerciais) de joelhos.
Prevendo o comportamento do cliente
Os clientes têm necessidades variadas e esperam que as empresas os satisfaçam à medida que suas preferências mudam. As empresas eficientes não reclamam destas solicitações. Ao contrário, elas estão à altura da tarefa. Alavancar o aprendizado da máquina para prever o comportamento do consumidor ajuda na adaptação de seus esforços de marketing.
Os varejistas podem usar o aprendizado de máquinas para proporcionar uma experiência de compra perfeita. Com as habilidades de reconhecimento de padrões da ML, você pode introduzir um algoritmo de aprendizado para analisar o histórico de compras de um cliente e fazer uma recomendação de produto personalizada.
Há muitos casos de uso da tecnologia ML no mundo dos negócios. Os casos listados acima são apenas alguns que esperamos que tenham sido úteis.
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