15 maneiras como o machine learning pode ajudar nos negócios

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Na essência, esse sistema ensina a inteligência artificial a aprender sozinha

Resumo:

  • O uso de machine learning já tem resultados promissores para pequenos empreendedores; 
  • Melhorar a eficiência e gerenciar crises são algumas das maneiras como o aprendizado de máquina pode ser útil para a empresa;
  • Veja 15 exemplos de como a tecnologia é capaz de ajudar.

Entre os lançamentos de tecnologia mais impressionantes está o campo do “machine learning” (ML), ou aprendizado de máquina, em português. Na essência, um sistema que ensina a inteligência artificial a aprender sozinha. Soa como filme de ficção científica, mas os resultados são bem promissores para pequenos empreendedores. O machine learning permite que um empresário otimize o tempo, o que resulta em uma significante melhora na eficiência quando se trata de comandar uma companhia.

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Abaixo, 15 profissionais do Forbes Technology Council explicam como o aprendizado de máquina pode ser benéfico para os negócios e por que empresários devem estar abertos para adotá-lo.

  • 1. Fazer mais com menos

    Shawn Harris, zebra.com

    O machine learning reduz custos de previsão, enraizados em todas as decisões de negócios. Ele pode ajudar empreendedores a mudar fundamentalmente os modelos operacionais por meio de previsões baratas. Nos casos em que o crescimento anterior da receita pode ter custos variáveis ​​associados, devido à necessidade de mais decisões, o aprendizado de máquina pode auxiliar as empresas a crescerem mesmo com menos.

  • 2. Automatizar tarefas de rotina

    Ilia Sotnikov, Netwrix

    Se talento em tecnologia da informação está em falta, o ML pode se tornar um membro indispensável da equipe. A tecnologia pode automatizar tarefas rotineiras de TI, como monitoramento de segurança, auditoria, descoberta de dados e classificação ou relatório, para que a equipe possa se concentrar nas atividades mais estratégicas.

  • 3. Encontrar áreas para potencializar a eficiência

    Ernie Bray, AutoClaims Direct Inc

    A primeira coisa é não ser pego no hype. Comece examinando sua organização e encontre as áreas nas quais você tem grandes conjuntos de dados em que pode aplicar a ML para extrair informações e ajudar sua empresa a maximizar a eficiência. Onde você pode remover pontos de contato desnecessários e tarefas manuais? Isso pode ajudar a trazer informações vitais para a tomada de decisões nas suas equipes.

  • 4. Gerenciar dados não estruturados

    Chalmers Brown, Due

    Muitas companhias tentam gerenciar volumes crescentes de dados não estruturados. O ML encontra estrutura e significado para essas informações de maneira rápida e eficiente e ajuda a informar decisões, investimentos e estratégias.

  • 5. Medir o risco de maneira mais eficaz

    Monica Eaton-Cardone, Estornos911

    O gerenciamento de riscos é uma operação comercial complexa. Existem inúmeras variáveis ​​a serem consideradas, e os gerentes são forçados a se envolver em tomadas de decisão complexas com dados limitados. O ML oferece uma compreensão mais completa do perfil de risco de uma empresa em relação a fraudes, erros, prevenção de perdas e outras responsabilidades. As ferramentas podem ser adaptadas às necessidades exclusivas da organização.

  • 6. Impulsionar a vantagem estratégica dos negócios

    Pradeep Ittycheria, kasasa.com

    Embora os relatórios históricos se concentrem em “o que aconteceu”, a análise direcionada permite que as empresas respondam “por que aconteceu” e “o que está acontecendo agora”. É a modelagem preditiva desenvolvida pela máquina que pode responder a essas perguntas. Concentre-se na construção de uma infraestrutura de dados para suportar essa progressão.

  • 7. Melhorar a personalização

    Dawson Whitfield, Looka (anteriormente Logojoy)

    Do Google ao Facebook, o ML e a inteligência artificial estão ajudando os empresários a gastar seu dinheiro com anúncios com mais sabedoria. A segmentação e as ideias orientadas pela IA estão retirando muitas das suposições de onde as empresas devem investir seu dinheiro, permitindo que os profissionais de marketing conheçam seu público alvo mais rápido e melhor do que nunca.

  • 8. Resolver problemas que humanos não conseguem

    Abe Ankumah, Nyansa

    O aprendizado de máquina é ideal para ajudar a resolver problemas complexos que os humanos não conseguem, onde a análise de dados pode ser simplificada. Mais informações estão passando pelas redes do que em qualquer outro lugar, mas muitas vezes permanecem inexploradas como recurso para melhorar a produtividade do usuário. A aplicação de tecnologias baseadas em ML e AI para entender como os dispositivos em rede estão se comportando e executando oferece enormes benefícios.

  • 9. Acelerar a pesquisa sobre o que os clientes desejam

    Vikram Joshi, pulsd

    Com o machine learning ficando mais barato a cada dia, a tecnologia está se tornando acessível para mais e mais pessoas. Empresários e proprietários de negócios podem usar o aprendizado de máquina para processar dados de clientes com mais eficiência. É possível saber que tipo de usuário tem maior probabilidade de se converter em cliente e qual o comportamento dos bons consumidores. Prever “produtos relacionados” com mais precisão ajudará você a aumentar a receita por cliente.

  • 10. Tornar o envolvimento do cliente mais eficaz

    Arnie Gordon, Arlyn Escalas

    O aprendizado de máquina é uma maneira inteligente de envolver os consumidores ou clientes em potencial, economizando o tempo de seus funcionários e coletando dados valiosos. Use-o para cumprimentar seus clientes e economizar tempo enquanto coleta informações com inteligência.

  • 11. Melhorar a eficiência do marketing

    Thomas Griffin, OptinMonster

    O ML tem a capacidade de melhorar seus esforços de marketing. Pode prever, por exemplo, perfis de clientes e enviar mensagens mais direcionadas e personalizadas. Quanto mais customizada for a mensagem de marketing para o indivíduo, maior será a probabilidade de ser notada.

  • 12. Prever a rotatividade

    Pawel Rzeszucinski, Codewise

    Todo e qualquer empresário enfrenta a realidade desafiadora da rotatividade de clientes. Os algoritmos do ML podem ajudar não apenas na previsão de debandada de clientes no futuro próximo, mas também os fatores mais importantes que levam à movimentação.

  • 13. Detectar tendências

    Tigran Sloyan, CodeSignal

    Uma das melhores maneiras de usar o machine learning é detectar tendências em um grande conjunto de dados que não são visíveis a olho nu. Por exemplo, muitas empresas falam em tentar reduzir o viés em seus processos de contratação. A alimentação de todos os dados de contratação (desde a revisão do currículo até o feedback da entrevista) em um algoritmo de ML pode criar uma imagem clara para o processo.

  • 14. Economizar tempo para segurança cibernética

    Joseph Feiman, Segurança da WhiteHat

    Diferentes estilos de ataque cibernético e níveis de ameaça geralmente dificultam a previsão precisa de algoritmos. No entanto, à medida que o volume de dados registrados aumenta, novas soluções são desenvolvidas para melhorar a precisão e aumentar a capacidade da força de trabalho de segurança cibernética.

  • 15. Prever para onde vai o mercado

    Jose Morey, Liberty BioSecurity

    A IA pode ser aproveitada para prever para onde o mercado está se movendo. Também pode ser usada para identificar possíveis parceiros para fortalecer sua própria posição ou identificar novas ameaças. O ML pode ser usado para recomendar qual IP licenciar ou criar para defender sua posição ou atacar a concorrência.

1. Fazer mais com menos

Shawn Harris, zebra.com

O machine learning reduz custos de previsão, enraizados em todas as decisões de negócios. Ele pode ajudar empreendedores a mudar fundamentalmente os modelos operacionais por meio de previsões baratas. Nos casos em que o crescimento anterior da receita pode ter custos variáveis ​​associados, devido à necessidade de mais decisões, o aprendizado de máquina pode auxiliar as empresas a crescerem mesmo com menos.

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