Com o Deep Learning, ou “Aprendizado Profundo”, os sistemas corporativos estão mais inteligentes. Soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning possibilitam que empresas resolvam questões complexas em tempo recorde, ampliando assim a cultura Data Driven.
Na gestão de frotas, por exemplo, o Deep Learning é inteligente ao ponto de sozinho, sem intervenções humanas, enviar alternativas de trajetos para não atrasar entregas. Esse representa apenas um exemplo do que os recursos baseados em Data Science são capazes.
O que é Deep Learning?
Em suma, o Deep Learning se resume em um conjunto de aplicações tecnológicas baseadas em machine learning para computadores aprenderem sozinhos a desempenharem tarefas repetitivas como — ou melhor — que os seres humanos.
Deep Learning aplicado às operações
Em termos corporativos, Deep Learning ajuda a tornar os computadores mais inteligentes na realização das funções operacionais. Diariamente, as técnicas de aprendizado profundo evoluem a perícia das máquinas em classificar, descrever, detectar e reconhecer ações.
Ou seja, esse é o campo do aprendizado de máquina que faz os computadores compreenderem melhor os dados que recebem e as funções que executam no dia a dia.
Modelos de negócios e estratégias comerciais recebem um constante aprimoramento por insights enviados pelo Deep Learning de programas que analisam milhões de informações simultaneamente dentro de poucos segundos, e enviam visões gerais em relatórios administrativos.
Os avanços de armazenamento e distribuição das informações na jornada para a nuvem e o superpoder no processamento gráfico, disponibilizam um incrível poder de tecnologia para qualquer empresa inovar.
Pelo aprendizado profundo, as máquinas trocam teclados e mouses por gestos, linguagem natural e automatização de tarefas repetitivas e onerosas.
Como funciona o Deep Learning?
Conforme recebe mais informações, um sistema configurado aprende e torna a máquina inteligente para desenvolver soluções das mais simples às complexas. Para funcionar, o Deep Learning requer a configuração de parâmetros com base nos dados disponíveis, que permitem a realização das atividades a serem automatizadas.
Tais parâmetros são chamados de redes neurais, sistemas que interconectam dados com “nós”, semelhantes aos neurônios do cérebro humano.
As redes neurais usam algoritmos que reconhecem padrões e correlações de dados brutos, na finalidade de agrupar, classificar, executar e aprender de modo contínuo.
Aplicações práticas de Deep Learning
A pesquisa Enterprise Trends in Machine Learning 2021, veiculada na Forbes, mostra que mais de 402 líderes corporativos pretendem reservar 76% do orçamento da infraestrutura de TI em Machine Learning e IA.
A consciência corporativa para melhorar os processos operacionais tem aumentado com a transformação digital, aprendizado profundo e migração de dados para bases mais avançadas.
Abaixo vamos exemplificar, essas melhorias práticas operacionais em 3 tópicos:
1. Reconhecimento de identidade
Globalmente, a área do reconhecimento facial deve movimentar mais de U$$ 9,5 bilhões, até 2022, segundo pesquisa da consultoria Allied Market Research.
O reconhecimento facial é útil para confirmar identidades com maior precisão em um menor intervalo de tempo. Assim, é possível identificar a face em frente a um monitor, antes de entrarmos na garagem da empresa, por exemplo.
Reconhecimento da fala não é impopular como padrão de segurança. Atualmente, já existem sistemas bancários que possibilitam a movimentação de grandes quantias em dinheiro apenas após a identificação da voz do proprietário da conta.
Não podemos, ainda, esquecer do reconhecimento por imagem. É o caso da construção civil, o qual sistemas computacionais analisam milhares de fotos com terrenos e mostram quais as melhores áreas para construir, conforme dados captados dos projetos.
2. Atendimento com linguagem natural
Emular melhor a comunicação humana. Essa é uma meta fundamental da aprendizagem profunda. As secretárias eletrônicas são exemplos históricos. Sabemos que funcionam como uma máquina, mas elas geram um pouco de humanidade no atendimento e facilitam o contato.
Atualmente, os chatbots estão em ascensão. Esses robôs de sites simulam atendentes humanos no chat, disponíveis 24h para tirar dúvidas e responsáveis por evoluir médias de NPS (Net Promoter Score). Alguns chegam a ter respostas para a incrível marca de mais de 20 mil perguntas!
3. Descobrimento de padrões para recomendar
Redes neurais do Deep Learning analisam e processam muitos textos rapidamente, para identificarem padrões produtivos. Alguns exemplos:
- consumo de combustível para frotas;
- disponibilidade de produtos em estoque;
- governança de custos;
- reclamação de consumidores;
- relatórios administrativos.
Quando entramos em um site de vendas, somos informados sobre as recomendações de compra com base em nossos comportamentos ou pesquisas anteriores na internet.
As soluções baseadas em aprendizado profundo são capazes de gerar recomendações que aprimoram a gestão de negócios com insights que pouco provavelmente seriam extraídos com análises manuais. Ele leva à uma administração efetiva, unindo a eficiência da rapidez gerencial com a eficácia nos resultados, fornecendo alta previsibilidade em tempo real na base dos dados preditivos.
Gostou do assunto e quer saber como gerir melhor com tecnologias inovadoras e eficientes? Então, confira este outro artigo sobre métodos populares de machine learning e descubra tudo que essas aplicações podem fazer pelo seu negócio!
