Machine Learning não é somente para empresas digital-first
Um estudo recente da Gartner sugere que o chatbots irá alimentar 85% das interações do serviço ao cliente até 2020. À medida que o machine learning se torna mais prevalente no mundo dos negócios, os admiradores da Netflix, entre outros, estão investindo pesadamente na tecnologia machine learning com o objetivo de aumentar o envolvimento do cliente. No entanto, essa tecnologia de ponta já não é exclusiva para pesquisadores de Inteligência Artificial e empresas digitais como Amazon e Google. Se for eficientemente utilizada, ela pode ter um impacto em áreas-chave do ecossistema de grandes dados de marketing em 2018. Com a habilidade inteligente de automatizar as interações e serviço ao cliente de forma inteligente e humana, os chatbots servem para aumentar a produtividade de uma maneira incrível. Na verdade, 44% dos consumidores nos EUA já preferem chatbots que humanos para se relacionar como cliente — um testemunho da eficácia da tecnologia de machine learning para empresas. Ao democratizar o uso de dados, envolvendo funcionários em papéis técnicos e de marketing, com as habilidades necessárias, os líderes empresariais não só obterão o máximo da tecnologia de machine learning, mas gerarão a adoção em todo o negócio.20% dos executivos C-level estão usando o machine learning como parte fundamental de sua estratégia de negócios – McKinsey & Co
Então, como exatamente as empresas podem usar o machine learning para aumentar a produtividade e a eficiência?Visualização automatizada de dados
90% dos dados mundiais foram gerados apenas nos últimos dois anos. A capacidade de visualizar relacionamentos de dados não só ajuda as empresas a tomarem melhores decisões, mas também cria a confiança necessária para tomá-las. Existem várias ferramentas que oferecem dados valiosos e instantâneos que podem ser aplicados tanto a dados estruturados quanto não estruturados. Mas, no momento, as ferramentas de visualização só são poderosas se você puder interpretar os dados subjacentes. À medida que o machine learning se desenvolve, esperamos ver plataformas e widgets de visualização automatizada de dados de maneira mais fácil de usar. Esperamos que eles sejam organizados e interpretados por meio do machine learning, fornecendo uma riqueza de novos conhecimentos e aumentando a produtividade no processo.“Das tecnologias de marketing que utilizam machine learning e AI hoje, a compra de anúncios programáticos e a melhoria da alocação de gastos publicitários me impressionam cada dia mais”. – Joe Martin, Líder e Evangelista de Análise Social da Adobe
Gerenciamento e Análise de Conteúdo
Uma das maneiras mais críticas para encorajar a fidelidade à marca, impulsionar o engajamento e criar relacionamentos duradouros com os consumidores é desencadear conversas significativas com sua base de clientes alvo. À medida que as marcas e as empresas aspiram em envolver diálogos mais valiosos com seus clientes, o machine learning será crítico na análise de palavras, frases, idiomas, orações e formatos de conteúdo específicos que se relacionam com cada audiência. O Pinterest, por exemplo, é uma marca de sucesso que está usando essa estratégia para personalizar sugestões aos usuários. Ao processar 150 milhões de buscas de imagens a cada mês, o Pinterest usa machine learning para identificar o conteúdo que os usuários ficarão interessados com base em objetos que eles já demonstraram interesse. Ele também analisa as legendas de conteúdo fixo e quais itens são contidos na imagem, a fim de vincular um determinado par de calças jeans a uma camisa, apesar de não terem nada de parecido em seu formato. Esse ano, o aprendizado automático da máquina irá estimular uma progressão na análise léxica, permitindo que os comerciantes personalizem seus conteúdos em uma campanha, com o objetivo de melhorar o engajamento.Incremental learning
Ao usar conjuntos de dados grandes e complexos, as ferramentas de machine learning podem desenvolver sua base de conhecimento e habilidades de forma contínua, ajudando uma empresa a se tornar mais inteligente, mais esclarecida e mais informada por meio da automação. Atualmente, a forma como as plataformas de machine learning interpretam os dados preditivos podem ser um pouco limitadas, faltando informações para dar o resultado esperado. Mas, à medida que o incremental learning* progride, serão criadas soluções que permitem a implantação de novos desenvolvimentos e camadas de dados em tempo real, melhorando as capacidades preditivas e a execução de marketing como resultado. A precisão aprimorada sem qualquer quebra dos dados significa melhores resultados e o incremental learning desempenhará um papel fundamental nisso. À medida que o aprendizado automático da máquina se torna mais adotado e amplamente utilizado, as marcas e as empresas poderão usar seu poder como vantagem, entendendo a ajuda dessa tecnologia nos resultados de marketing e aceleração do crescimento. Em vez de substituir os papéis existentes, o machine learning os ampliará, implementando esforços humanos em vez de descartá-los. * Incremental learning: é um método de machine learning, no qual os dados de entrada são continuamente utilizados para ampliar o conhecimento do modelo existente, ou seja, para treinar o modelo.Tecnologias emergentes de machine learning
O machine learning já se fez presente em várias segmentos, como o de saúde, bem como a detecção de fraude com o PayPal, alavancando-o para lutar contra a lavagem de dinheiro. Agora, essas tecnologias novas e emergentes de machine learning estão definidas para fazer transformar os domínios do marketing. Essas inovações atuais incluem:IBM Watson
Um supercomputador que combina AI com software analítico superior, o IBM Watson é um sistema de pergunta-resposta totalmente otimizado. Ele processa em uma taxa de 80 teraflops (trilhões de operações de ponto flutuante por segundo).Spark
Recorrendo ao mundo do recrutamento, a Spark é uma plataforma que pode recomendar os melhores candidatos para vagas usando um algoritmo sofisticado. Ao adicionar uma série de requisitos, características e preferências, a aplicação incorporada da Spark comunica com outro software e retorna os melhores candidatos para as empresas em ordem de adequação.Kafka
Uma solução de machine learning, a Kafka Apache permite que marcas e empresas criem aplicativos de transmissão de dados em tempo real ou pipelines para desempenhar funções críticas e interpretar informações de várias fontes. Atualmente, ele é utilizado pelo LinkedIn para lidar com mais de 1,4 trilhão de mensagens por dia, aumentar a eficiência e ajudá-los a tomar decisões críticas com base em dados perspicazes.Machine learning e liderança
Agora que o machine learning está sofrendo um grande impulso, é responsabilidade dos grandes executivos conduzirem a empresa na direção certa, garantindo que cada equipe entenda como o machine learning irá expandir e melhorar seus papéis. Essa nova tecnologia ajudará as empresas a se tornarem mais produtivas, preditivas, eficientes e inteligentes. Ao pensar sobre o que você quer que o machine learning faça, a maneira que deseja que essa tecnologia se comporte ou opere e como você vai trabalhar com ela para impulsionar o negócio: será necessário criar uma estratégia transparente, que ajuda a sua equipe a adaptar suas habilidades e processos. Para implementar com sucesso o machine learning no local de trabalho, os líderes digitais devem considerar três estágios críticos:- Descrição: Coleta de dados em bancos de dados para analisar os insights passados e reunir objetivos e requisitos da empresa.
- Previsão: reunir dados preditivos para prever resultados futuros e críticos para o negócio. Para garantir que isso seja realizado com sucesso, os executivos devem assegurar que a qualidade, clareza e organização desses dados sejam impecáveis.
- Prescrição: Esta parte do processo de adoção do machine learning terá mais abordagem man-machine colaborativa. Para traduzir esses fluxos abrangentes de dados e usá-los para entender como o negócio deve operar dentro de seu novo ecossistema, o C-suite deve estar diretamente envolvido na criação e formulação dos objetivos que esses algoritmos tentam otimizar.
