Como o machine learning pode ajudar na inovação

Redação07/12/2017 14h29, atualizada em 07/12/2017 14h34

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A inovação é uma palavra de ordem em um mundo conectado e competitivo. Afinal, se antes os seus concorrentes eram apenas empresas locais, agora estes podem ser qualquer pessoa ou instituição conectada à internet no mundo. Por isso, oferecer soluções ‘fora da caixinha’ pode ser um diferencial para a sua sobrevivência empresarial. E o machine learning é o combustível fundamental para largar na frente.

O conceito de aprendizado de máquina pode ser usado em soluções em duas áreas: automatização de processos repetitivos e extração de padrões de comportamento. Em cada uma delas, o machine learning oferece diferentes frentes de inovações e que podem agregar valor ao que é produzido pela sua empresa.

Ao automatizar processos repetitivos, a inteligência artificial pode ajudar a reduzir os custos de produção ou operação da sua companhia, diminuindo o número de pessoas dedicadas àquela função. Com isso, o empreendedor ganha margem para aplicar o orçamento economizado em unidades de pesquisa e inovação, encarregadas de analisar e desenvolver novas soluções para a sua empresa.

Outro benefício no processo de automatização é que a sua equipe pode ter tempo livre para dedicar a projetos do seu interesse, mas que podem gerar resultados para as empresas. Algumas companhias gigantes, como o Google e a 3M, inclusive, promovem uma cultura em que os funcionários podem dedicar parte de seu expediente para trabalhar em ideias próprias. Isso facilitou o ambiente de inovação e as ajudou a manter um papel de liderança no mercado.

Partindo para a identificação de padrões de comportamento, o machine learning pode atuar tanto internamente quanto no contato com o seu consumidor. Ao analisar sua empresa, a inteligência artificial pode revelar dados mais precisos e complexos sobre a sua atividade produtiva e a sua mão de obra. Com isso, o gestor pode adotar soluções inovadoras para aumentar a produtividade e eficiência da equipe, mas também de prever incidentes.

Já no que diz respeito à experiência do consumidor, atualmente, as soluções de Big Data coletam informações sobre o comportamento dos clientes no seu site, incluindo os passos e decisões tomadas antes de fechar negócio. Ao passar essas informações por ferramentas de aprendizado de máquina e analytics, o gestor pode lançar soluções criativas que aumentem a atratividade da sua plataforma e impulsionem o número de conversões.

Ainda nesse campo, uma área que tende a ser fortemente beneficiada é o atendimento ao consumidor. Alvo constante de reclamações, os SACs podem ser automatizados com ferramentas que forneçam respostas mais rápidas e precisas para o que os seus clientes procuram. Nesse ponto, aliás, a inteligência artificial ganha destaque ao permitir uma comunicação com linguagem natural e diversa, ao contrário dos chatbots comuns.

Exemplos do uso inovador de machine learning em posições de atendimento não faltam. Nos Estados Unidos, uma grande rede de restaurantes usa uma assistente pessoal para coletar pedidos de clientes no serviço de drivethru. Como é o próprio robô que recebe e processa o pedido, o número de erros caiu consideravelmente.

No Brasil, um grande banco já utiliza o IBM Watson no atendimento digital com seus clientes. Com a ferramenta, já é possível responder mais de 22 mil perguntas diariamente. No entanto, usando técnicas de machine learning, a instituição é capaz de aperfeiçoar a ferramenta para atender ainda mais os desejos do consumidor. Isto é, além de oferecer um atendimento mais eficiente e humanizado, o robô está ajudando ainda a desafogar os canais da empresa.

E não para por aí. Outro ponto no qual o machine learning está ajudando na inovação é a área de marketing. Em uma área que pulsa criatividade, o Watson Campaign Automation ajuda a equipe a atingir o consumidor certo no momento mais adequado para despertar interesses e gerar mais conversões. Isso contribui ainda para o desenvolvimento de campanhas mais efetivas, já que se sabe com precisão para quem se está falando.

Estes são apenas alguns exemplos de como o machine learning contribui com os processos de inovação da sua empresa. Ao desafogar processos mecânicos e empoderar sua equipe com informações e análises valiosas, o aprendizado de máquina permite que os funcionários direcionem o seu foco para diferenciais competitivos. E vale sempre destacar: por mais poderoso que um supercomputador possa ser, ele nunca será capaz de substituir a criatividade humana.

Colaboração para o Olhar Digital

Redação é colaboração para o olhar digital no Olhar Digital