Desde meados da década de 60 ouvimos falar sobre inteligência artificial e o seu impacto na sociedade. Desde então, o significado de AI (acrônimo inglês de artificial intelligence) evoluiu, sendo o machine learning um aspecto derivado da inteligência artificial.
Mas o que é o machine learning? É um ramo da ciência da computação que, por meio de uma série de algoritmos (série de instruções), uma máquina consegue produzir conclusões relevantes. Em outras palavras, as máquinas conseguem aprender sem terem sido programadas para executar determinada ação. O machine learning tem sido visto com grande importância em vários setores da indústria e do comércio, sendo que a logística é um dos campos em que a ferramenta está sendo melhor aproveitada.
Dado que o machine learning se baseia no processamento e análise de
dados, as áreas que envolvem o gerenciamento de grandes bases de dados têm
experimentado benefícios com a sua aplicação.
Um analista de dados tem no machine
learning o seu melhor assistente pessoal. Por exemplo, caso precise consultar,
de forma rápida, o impacto do preço de um produto, por ação da ferramenta, não
terá de obter dados, estruturá-los e depois questionar-de se os números são
influenciados por fatores externos, como um período específico do ano ou um
feriado em particular.
Com o machine learning, um
analista não terá que perder seu precioso tempo com cálculos matemáticos, podendo,
ao invés, analisar e explorar, sem grande dificuldade, os fluxos de dados
da organização.
O machine learning oferece suporte
à organização e seus processos logísticos para que o processo de tomada de
decisões seja assertivo por meio do tratamento adequado dos dados. Por exemplo,
se o propósito é impulsionar a venda de algum produto ou serviço, o machine
learning favorecerá a procura de soluções, utilizando como base as informações obtidas através dos dados
recebidos.
Com o auxílio do machine
learning, é possível prospectar potenciais clientes, avaliar quais
trabalhadores serão mais produtivos para uma determinada tarefa e conseguir
ajustar o serviço as necessidades do cliente.
Ajustando-se a este fator, vale
destacar os chatbots inteligentes que facilitam a compra e a
interação com o cliente. Um caso de sucesso é o do chat Eva, da IBM Watson, que
foi implementado por um conhecido retalhista. Em apenas um mês, este
chatbot gerou 53.000 interações com utilizadores que procuravam esclarecer
dúvidas.
Em uma operação em que são
manuseadas diversas base de dados, e além disso, a empresa precisa interpreta-los
para tomada de decisão, a implementação do machine learning agregará grande
valor a operação em geral. O machine learning auxilia na resolução de problemas
complexos, porque permite decisões a partir de dados conhecidos.
O machine learning permite
a melhoria na execução dos serviços logísticos, permitindo que a
interpretação das quantidades massivas de dados deixem de ser um problema e
auxiliem na tomada de decisões.
Uma vez que os comentários e conversas com os usuários acontecem por meio digital, e este tipo de tecnologia manuseia uma grande quantidade de informações importantes, a ferramenta é capaz de obter novos conhecimentos e de detectar as novas tendências com maior agilidade que um ser humano.
Como ferramenta logística, o
machine learning está destinado a crescer, dada a enorme quantidade de
vantagens que oferece a operação. Todas as organizações que se
preocupam com os seus departamentos de logística e que processam grandes
quantidades de dados estão prestes a compreender os princípios básicos desta
tecnologia e do que ele representará no curto prazo.
Para um analista de dados,
esta forma de aprendizagem automática aumenta o valor do seu trabalho, visto
que permite melhorar os resultados fornecidos à sua organização.
Em resumo, o machine learning é
uma tecnologia que permite prever as novas necessidades e tendências a
partir de um conjunto de dados combinados.
As empresas que implementaram
o machine learning, conseguiram otimizar os seus ciclos de produção, a partir de
informações fornecidas pelo sistema de inteligência artificial.
Esperamos que encontrem
utilidade nas informações compartilhadas e como poderiam ser úteis em sua área
de atividade.
Assim como a publicação
enfatiza, o mundo está evoluindo no sentido de utilizarmos as ferramentas que
se encontram ao nosso alcance para aumentarmos a assertividade em nossas
decisões. É assim que trabalhamos na Drivin, levando até nossos clientes soluções
de otimização inteligente das frotas e uma
visibilidade completa de toda operação, de modo que possa agregar valor à sua
operação até no processo de tomada de decisão.