O Machine Learning (ML) é uma das tecnologias vem redefinindo a forma que como as empresas e indústrias estão operando e tomando decisões estratégicas. Por isso, compreender as aplicações do Machine Learning nos negócios é primordial para extrair o melhor da tecnologia no meio operacional da empresa. 

Apesar de não ser possível identificar uma única pessoa ou evento que tenha sido responsável por tudo, a evolução do ML nos mostra o quão complexo esse campo pode ser.

Há quem acredite que tudo começou em 1943, quando Walter Pitts e Warren McCulloch apresentaram o primeiro modelo matemático de redes neurais do mundo. Aqui está uma representação simplificada do conceito, que consiste em duas partes – g e f.

O famoso livro The Organization of Behavior, de Donald Hebb, foi publicado e se tornou um marco importante no campo do ML. Na década de 1990, a primeira tecnologia de ML foi desenvolvida, trazendo consigo o filtro de spam, que revolucionou a forma como as pessoas lidam com e-mails. Esse avanço significativo foi resultado do trabalho conjunto de cientistas e marcou o início da era moderna do ML. 

Diferente dos sistemas tradicionais que são programados para seguir regras fixas, o uso do ML oferece um aprendizado com os dados exponencial. Esse tipo de capacidade contínua otimiza processos e até criação de novos modelos de negócios. 

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Como é quase impossível analisar grandes quantidades de dados manualmente, as empresas estão adotando o uso do ML em Big Data para lidar com isso.  

Recentemente, a Fortune Business Insights publicou um artigo que estima que o setor de ML em escala global alcançará quase US$ 226 bilhões até 2030. Por isso que o ML é uma das apostas tecnológicas para o futuro. 

Veja algumas aplicações do Machine Learning que já estão ajudando na transformação dos negócios: 

As grandes empresas têm utilizado o ML como o “cérebro” capaz de analisar diversos cenários e fatores, cruzando regras, limitações e dados históricos para apontar melhor opção para cada situação. 

Na logística, por exemplo, o ML otimiza rotas em tempo real, horários de entrega e dentre outros detalhes trazendo menos gastos operacionais. Já nas companhias aéreas, essa tecnologia é usada para ajustar o preço das passagens de forma dinâmica, planejar rotas mais eficientes, prever quando uma aeronave vai precisar de manutenção e até calcular com mais precisão o consumo de combustível. Tudo isso gera economia e melhora a experiência do cliente. 

No varejo, o ML apoia decisões como quais produtos devem estar em cada loja. A análise considera o comportamento do consumidor local, tendências de compra e sazonalidade, garantindo que o estoque faça mais sentido para cada região. 

Não pense que quando falamos de automação por meio do ML, ele siga a mesma regra do RPA tradicional.  Por exemplo, na área financeira, o ML é utilizado para processar faturas, notas fiscais e documentos contábeis em diversos formatos. Mesmo quando os arquivos não seguem um padrão, o sistema consegue extrair os dados certos. 

Já na área de recursos humanos, o ML ajuda a lidar com grandes volumes de currículos. Em vez de apenas buscar palavras-chave, os sistemas analisam padrões de experiência, habilidades e histórico profissional que, ao longo do tempo, se mostraram mais alinhados ao sucesso em determinadas funções. Isso torna o recrutamento mais rápido e aumenta a qualidade das contratações. 

No jurídico, a tecnologia apoia a análise de contratos e documentos legais, conseguindo identificar cláusulas de risco, destacar pontos importantes e organizar grandes quantidades de informação.  

Aqui a tecnologia de ML entra como uma camada inteligente de defesa, capaz de identificar comportamentos fora do padrão. 

No setor financeiro, por exemplo, não se trata apenas de barrar uma compra suspeita no cartão. Os sistemas de ML aprendem como cada cliente costuma agir: horários em que movimenta dinheiro, valores médios, locais mais frequentes e até a forma como usa o aplicativo. Um exemplo incomum, mas real: um cliente faz uma transferência pequena, fora do seu padrão, apenas para “testar” a conta antes de um golpe maior. O ML identifica esse desvio sutil e bloqueia a sequência de transações antes que o prejuízo aconteça. 

No e-commerce, a fraude nem sempre vem de compras altas e óbvias. Há casos em que o mesmo fraudador realiza várias compras pequenas, em horários diferentes, usando dispositivos e navegadores levemente alterados para parecerem usuários distintos. Algoritmos de ML conseguem cruzar sinais como comportamento de navegação, localização, tipo de dispositivo e histórico de tentativas para detectar esse padrão invisível e bloquear a transação sem impactar o cliente. 

Já no mercado de seguros, o ML vai além de identificar documentos inconsistentes. Um cenário menos comum, mas que é possível, é quando um mesmo tipo de sinistro começa a se repetir em regiões diferentes, com narrativas muito semelhantes e pequenos detalhes alterados. O sistema identifica esse padrão ao longo do tempo e sinaliza possíveis fraudes organizadas, ajudando a empresa a agir antes que o problema se espalhe. 

Quando falamos em controle de qualidade, muita gente ainda imagina uma pessoa olhando produto por produto na linha de produção. Esse modelo funciona, mas tem limites claros: cansaço, distrações e variações de critério ao longo do dia.  

Na prática, sistemas treinados com ML conseguem analisar milhares de imagens por minuto, mantendo o nível de atenção e precisão do início ao fim do turno. Eles “aprendem” o que é um produto dentro do padrão e passam a identificar qualquer desvio, mesmo quando é quase invisível ao olho humano. 

Na indústria farmacêutica, por exemplo, esses sistemas inspecionam comprimidos, frascos e embalagens em alta velocidade. Um detalhe incomum, mas crítico: pequenas fissuras em um comprimido ou micro variações na vedação de uma ampola, que poderiam passar despercebidas em uma inspeção manual, são detectadas automaticamente antes que o lote chegue ao consumidor. 

Já na produção de eletrônicos, o ML analisa placas de circuito em busca de componentes levemente desalinhados ou soldas imperfeitas. Às vezes o defeito não causa falha imediata, mas pode gerar problemas meses depois, quando o produto já está com o cliente. Identificar isso ainda na fábrica reduz recalls, custos de garantia e danos à reputação da marca. 

O Machine Learning continua evoluindo em ritmo acelerado e algumas tendências já começam a ganhar forma, mesmo que ainda estejam em fase experimental ou de amadurecimento. Entender esses movimentos ajuda as empresas e profissionais a se prepararem melhor para o futuro. 

Computação quântica é uma das apostas mais comentadas quando o assunto é o futuro do ML, pois a grande promessa está na capacidade de processar múltiplas possibilidades ao mesmo tempo, algo que pode acelerar drasticamente cálculos complexos. 

Na prática, isso poderia reduzir tempos de treinamento que hoje levam dias ou semanas para minutos. Mas é importante ser realista: ainda não existem modelos de ML quânticos prontos para uso comercial. As grandes empresas de tecnologia estão investindo pesado, mas ainda estamos em uma fase de pesquisa e testes. Ou seja, o potencial é enorme, mas o impacto real ainda é uma incógnita. 

Outra tendência forte é o surgimento de modelos mais “multiuso”. Em vez de criar um algoritmo específico para cada tarefa, a ideia é treinar um único modelo capaz de atuar em diferentes domínios, aprendendo e se adaptando conforme o contexto. 

Imagine um sistema que consiga apoiar desde diagnósticos médicos até a classificação de imagens ou análise de textos, sem precisar ser recriado do zero a cada novo uso. Esse tipo de abordagem reduz custos, acelera projetos e torna o ML mais acessível para empresas que não têm grandes times de dados.  

Com dados cada vez mais espalhados entre nuvem, ambientes híbridos e sistemas legados, cresce a demanda por modelos de ML que sejam portáveis. Ou seja, que possam ser executados em diferentes plataformas sem a necessidade de reescrever tudo do zero. 

A tendência é que o ML distribuído evolua para permitir que cientistas de dados e equipes de TI integrem seus modelos diretamente a novos ambientes, levando junto dados, pipelines e regras de negócio. Nos próximos anos, devemos ver ferramentas que rodem de forma nativa em múltiplos ecossistemas, simplificando a adoção e reduzindo o retrabalho técnico. 

Por fim, o ML está deixando de ser exclusivo de especialistas. Atualmente no mercado, existem plataformas e frameworks como TensorFlow, scikit-learn, Power Apps, Caffe e Torch continuam evoluindo para tornar o desenvolvimento mais simples e acessível. 

Com ambientes no-code e low-code, profissionais de negócio, analistas e gestores passam a experimentar modelos de ML sem precisar dominar programação avançada. Somado a isso, a automação do próprio ML (AutoML) ajuda a melhorar a qualidade dos modelos e acelerar resultados, permitindo que mais pessoas usem dados de forma estratégica no dia a dia. 

Quando o assunto envolve investir em tecnologias para os negócios, o questionamento que vem na mente dos gestores é o ROI (Retorno sobre o investimento). Toda e qualquer tecnologia implementada dentro de uma empresa precisa haver planejamento estratégico. 

Investir em ML envolve alguns pilares essenciais: infraestrutura tecnológica (capacidade de computação e armazenamento de dados), licenças de softwares ou uso de plataformas de ML, desenvolvimento ou adaptação de modelos alinhados à realidade do negócio, integração com sistemas já existentes e a capacitação das equipes envolvidas.  

De acordo com o escopo e o nível de complexidade, esses projetos podem variar desde dezenas de milhares até milhões de reais. Apesar desse custo inicial, o retorno tende a justificar o investimento, pois além da redução direta de custos operacionais por meio da automação e do ganho de eficiência, as empresas colhem benefícios estratégicos, como aumento de receita com personalização e melhores taxas de conversão, mitigação de riscos graças à identificação precoce de falhas ou fraudes e melhoria significativa na experiência do cliente. 

Se você precisa de suporte ou apoio no planejamento estratégico de melhorias no operacional da sua empresa com uso de soluções de Machine Learning, converse com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mindtek.com.br ou pelo WhatsApp (21) 99146-6537.