A Real Importância do Machine Learning nas Empresas

Machine Learning (ML) é um subconjunto da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam e melhorem automaticamente com a experiência. Com a utilização de algoritmos, os sistemas de Machine Learning analisam dados, identificam padrões e tomam decisões com base em informações pré-configuradas. Com esse “aprendizado”, o Machine Learning se torna uma ferramenta poderosa para resolver problemas e melhorar processos em variados setores.

Exemplos de Aplicações na Prática

Diagnóstico médico

No setor da saúde, ou healthcare, o Machine Learning agrega muito valor no diagnóstico de doenças. De acordo com a Saúde Business, o “aprendizado de máquina” é uma das mudanças que mais está avançando na área médica.

Personalização de Experiência do Usuário

Empresas de comércio eletrônico e streaming podem usufruir do Machine Learning para personalizar a experiência do usuário. O YouTube, por exemplo, recomenda vídeos com base no histórico e comportamento do usuário dentro da plataforma. O Mercado Livre recomenda produtos partindo do mesmo princípio.

Detecção de Fraudes

No setor financeiro, o ML analisa transações em tempo real, identificando padrões suspeitos e criando alertas de possíveis fraudes. Isso ajuda a reduzir perdas financeiras de grandes bancos e empresas de cartão de crédito, protegendo seus clientes.

Isso são apenas alguns exemplos, pois como noticiado no portal TI INSIDE Online, segundo a Grand View Research, essas experiências personalizadas devem crescer cerca de 17,5% ao ano, até 2028.

O que fazer na falta de especialistas em Machine Learning?

Porém, nem sempre em negócios estruturados, existem profissionais certificados e especialistas em Machine Learning. Com uma consultoria como a Digievo, que é especialista em software e Inteligência Artificial (IA), você consegue alocar esses profissionais, sem se preocupar com recrutamento e treinamento. Além disso, você pode focar sua equipe e esforços no core business, ampliando os resultados desejados.

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