Machine learning: o que é e qual sua aplicabilidade

Machine learning: o que é e qual sua aplicabilidade

Você já ouviu falar de machine learning?

O aprendizado automático, ou aprendizado de máquina (do inglês: “machine learning”) é um subcampo dos estudos da Ciência da Computação que tem suas origens nos estudos de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em Inteligência Artificial. Em síntese, é o estudo que permite a computadores a habilidade de “aprender” sem serem diretamente programados. Esse aprendizado automático aborda o estudo e a construção de algoritmos que podem aprender com os erros que acontecem na utilização de sistemas computacionais e fazer previsões sobre dados coletados na realização de tarefas.

Trata-se de uma série de regras que permite que computadores tenham ações e tomem decisões sem depender de interferência humana. No contexto das mudanças causadas na grandes corporações por conta da transformação digital, investir em tecnologias como essa pode ser vital para manter sua empresa competitiva.

Graças ao desenvolvimento da análise de dados e da inteligência artificial, os CIOs podem contar com o machine learning, por exemplo, para otimizar o cotidiano da empresa, melhorar a experiência dos colaboradores e contribuir para o aumento de sua produtividade. Neste artigo, mostraremos como isso é possível.

Machine learning: otimização do cotidiano e aumento da produtividade

As ações e as decisões dos computadores que contam com programas de machine learning são feitas através da análise de dados. Esses programas ainda permitem que as máquinas continuem aprendendo e se aprimorando ao longo do tempo, conforme novas informações e dados são coletados pelos algoritmos e bancos de dados de sistemas inteligentes.

Existem vários tipos de programas de machine learning. As duas modalidades principais são as de aprendizagem supervisionada e não-supervisionada. Na primeira, o computador é “treinado” para reconhecer algum padrão, enquanto, na segunda, ele realiza a identificação de padrões de maneira autônoma.

Machine learning x experiência do usuário

Para as empresas de tecnologia, a utilização de programas de machine learning, bem como outros aparatos cujas possibilidades foram ampliadas com a transformação digital, permite que novas opções de serviços sejam criadas com o foco na experiência do usuário.

No contexto de democratização do acesso à internet e outras tecnologias da informação, os usuários são cada vez mais empoderados e informados no que se refere à digitalização. Por isso, a experiência do usuário é um dos pilares da transformação digital e deve ser uma prioridade para empresas.

Por meio da interação dos usuários com sistemas inteligentes que fazem uso de técnicas de machine learning, dados são coletados sobre a experiência de utilização em serviços, consumo de dados e funcionalidades, para que a experiência oferecida seja cada vez mais aprimorada, seja para maior eficiência, conforto e satisfação dos usuários e, principalmente, aumento da produtividade na execução de ações e tarefas.

Machine learning x produtividade

A ideia de focar na experiência do usuário não é nova, mas, muitas vezes, é entendida apenas em partes. Muitas empresas focam no oferecimento da melhor experiência para o cliente, esquecendo-se de oferecer uma excelente experiência também para seus colaboradores.

Ambientes de trabalho que focam na experiência do colaborador são mais produtivos. Segundo uma pesquisa da Gartner, o ambiente de trabalho tem um grande impacto na produtividade e no engajamento dos colaboradores, mas, atualmente, apenas 34% dos trabalhadores dizem que gostam do ambiente de trabalho.

O ambiente de trabalho envolve também a infraestrutura de TI disponível, o help desk e outros fatores que impactam na produtividade do colaborador. Por isso, quanto melhores forem esses serviços dentro das empresas, maior tende a ser o engajamento e a produtividade dos times.

No Intuitive Service Desk (ISD), o primeiro Service Desk intuitivo do Brasil, o machine learning é utilizado para reconhecer padrões de comportamento dos usuários de infraestrutura de TI das grandes corporações. Após esse reconhecimento, a solução consegue prever erros e problemas possíveis e antecipar-se a eles, impedindo que aconteçam ou oferecendo soluções rápidas e eficazes para solucioná-los.

Assim, os colaboradores perdem menos tempo tentando resolver essas questões, o número de chamados na TI é reduzido e os usuários passam a ter possibilidade de solucionar sozinhos seus problemas, utilizando uma interface intuitiva e simples.

Além de contar com um programa de machine learning, o ISD tem muitas outras funcionalidades e diferenciais que podem trazer benefícios para sua empresa. Confira lendo o e-book “CIO: o que você precisa saber sobre o Intuitive Service Desk”.

 

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