Melhore a estratégia empresarial com machine learning

O machine learning (ML) passou dos laboratórios de ciência da computação para a vida real na velocidade da luz e, hoje, é muito mais do que um simples jargão. Atualmente, existem dois tipos de empresas por aí: as que já incorporaram ML nas operações e aquelas que, muito em breve, vão ter que acompanhar o passo.

O machine learning não é mais uma ciência enigmática. Para falar a verdade, em 2016, a Harvard Business Review já defendia a ideia de que as empresas precisavam integrar o ML no kit de ferramentas corporativas, tipo, para ontem — e isso foi há quase seis anos. Hoje, grandes marcas como Netflix, Microsoft, Snapchat e Uber estão usando as tecnologias de ML, em suas diversas formas, para automatizar o marketing e a retenção de clientes, evitar fraudes e gerar análises aprofundadas dos dados.

O recente Relatório de Pesquisa Anual de IA/ML 2022 da Rackspace Technology® constatou que 72% dos lideres de TI no mundo todo enxergam a inteligência artificial (IA) e o machine learning como elementos indispensáveis nas estratégias empresariais. Além disso, eles têm observado resultados mensuráveis em seus programas de IA/ML e acreditam estar ganhando vantagem competitiva no mercado. Entre os entrevistados, 70% relataram impactos positivos de IA/ML em reconhecimento e reputação da marca, geração de receita e redução de despesas.

Incorporar uma nova tecnologia, especialmente algo aparentemente cheio de mistérios como o ML, pode ser intimidante. Muitas vezes, é difícil saber onde e como começar, bem como identificar os benefícios do ML para os resultados financeiros da sua empresa.

Aqui estão cinco maneiras de usar serviços e ferramentas de machine learning nas operações empresariais para gerar insights a partir de conjuntos de dados grandes e, muitas vezes, díspares.

Marketing eficaz

Você provavelmente tem um vasto acervo de dados gerados a partir de leads de vendas, pesquisas de mercado, análises de tendências e outras fontes, hospedados nos mais variados locais, como bancos de dados, armazéns de dados, armazenamento frio e repositório de objetos. Ferramentas como o Amazon Comprehend permitem a você minerar análises comerciais e de call center, criar poderosos mecanismos de pesquisa personalizada e processar documentos para extrair sentimento e outras aferições, tudo com base em múltiplas fontes de dados.

Com ferramentas adicionais da Amazon Web Services (AWS), você pode criar e treinar rapidamente modelos preditivos para determinar os resultados das campanhas de marketing antes mesmo de gastar tempo, dinheiro e recursos com elas.

Retenção de clientes

Você trabalhou duro e investiu tempo e capital para adquirir sua base de clientes. Perdê-los custa caro. Usando o Amazon Machine Learning, você pode criar modelos com os dados que já tem para gerar perfis sobre os clientes que estão na zona vermelha da insatisfação.

A Amazon já adiantou a maior parte do trabalho de criação dos modelos, permitindo que você conecte seus dados e gere resultados rapidamente. Os modelos podem ser tão simples ou complexos quanto necessário, e você fica livre do trabalho pesado de criar algoritmos e análises preditivas aprofundadas. É tudo gerido para você, e a coisa toda funciona com o os seus dados.

Análise de negócios

Com o lançamento do Amazon SageMaker em 2017, os desenvolvedores podiam usar modelos de ML pré-treinados ou dados próprios para analisar e gerar previsões em uma interface de apontar e clicar. Desde então, com a adição de recursos mais robustos, a ferramenta só melhorou.

Agora, os cientistas e desenvolvedores de dados podem preparar, criar, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning de alta qualidade com um amplo conjunto de recursos. As empresas usam esses modelos para entrar em mercados inexplorados, otimizar a produção e transformar seus negócios com dados em vez de suposições.

Análise de imagem e vídeo

Usando o Amazon Rekognition, as organizações estão transformando fotos e vídeos em conteúdo pesquisável. A automação utiliza modelos de visão computacional retreinados ou personalizados, detecção de texto e detecção customizada de objetos. Os dados podem então ser coletados e analisados da mesma forma que consultamos documentos e bancos de dados.

É possível gerar e aplicar rótulos personalizados em vídeos ou imagem, além de moderar mídias quanto a conteúdo inapropriado ou indesejável. Ao filtrar esses dados, você consegue transformar gigabytes e terabytes de mídia digital em conjuntos de dados pesquisáveis e analisáveis que podem ser usados em toda a organização.

Detecção de fraude

Sua empresa pode estar fazendo tudo certo e, ainda assim, ser vítima de abusos e fraudes. O Amazon Fraud Detector é um serviço totalmente gerenciado e otimizado da AWS que ajuda a identificar atividades e transações potencialmente fraudulentas, para que você possa interrompê-las na origem.

O Amazon Fraud Detector pode sinalizar pagamentos on-line suspeitos, descobrir novas contas fraudulentas, aplicar verificações (como validação de telefone e e-mail) e impedir o abuso em ofertas de avaliação e programas de fidelidade. Ele funciona automatizando a criação de modelos de machine learning que aprendem continuamente e melhoram de modo incessante sua capacidade de interromper fraudes na origem. E, para uma análise mais profunda, o Amazon Fraud Detection está totalmente integrado ao Amazon SageMaker.

Esses são apenas alguns exemplos do que a integração do conjunto de ferramentas e serviços de Machine Learning da Amazon pode fazer pela sua organização. E, mesmo que pareça genial, talvez ainda seja um pouco intimidante. Felizmente, a Onica by Rackspace Technology® tem a expertise necessária para tornar sua estratégia empresarial de machine learning possível e indolor.

Para obter mais informações sobre como os decisores de TI investem em inteligência artificial e machine learning, baixe o nosso Relatório de Pesquisa Anual de IA/ML.