Prever o futuro pode gerar bons negócios
Depois do Big Data e do Analytics, outra área da computação tem chamado a atenção do mundo corporativo: o Machine Learning, dedicada ao estudo e reconhecimento de padrões e de aprendizagem computacional
A quantidade de dados coletados e armazenados não para de crescer em um ritmo alucinante. A cada dia, mais dispositivos estão monitorando equipamentos, condições ambientais e atividades humanas, aumentando o volume de dados em quase 50% ao ano. Do ponto de vista de negócios, está claro que não basta acumular uma quantidade enorme de dados, mas que é preciso saber o que fazer com toda essa informação. Se depender das previsões de alguns especialistas de TI, chegou a hora das “profecias digitais” ganharem espaço no mundo nos negócios.
Há algum tempo, empresas estão usando recursos de Big Data e Analytics para identificar relações complexas e anteriormente indetectáveis entre grandes aglomerados de informações. Recentemente, outra área da computação tem chamado a atenção do mundo corporativo: trata-se do Machine Learning, dedicada ao estudo e reconhecimento de padrões e de aprendizagem computacional. Ao combinar esses dois recursos é possível criar algoritmos inteligentes capazes de realizar previsões ou tomar decisões a partir de inputs de dados, ao invés de seguir instruções estáticas previamente estabelecidas.
Bastam alguns exemplos para termos uma ideia do impacto dessas tecnologias em termos de negócios. A capacidade de reconhecer cenários de anomalias em transações financeiras pode facilitar a identificação de fraudes antes mesmo de a transação ser concluída, por exemplo. Mapear o perfil de usuários de e-commerce e prever padrões de comportamento possibilita a oferta de produtos e serviços a partir do interesse e da real disposição de compra de um possível cliente em um dado momento.
Algumas áreas de perfil mais conservador também estão fazendo uso da tecnologia. Empresas de seguros, por exemplo, começam a identificar com maior precisão as pessoas que oferecem risco em potencial, facilitando a análise de perfil de futuros assegurados. O setor de investimentos financeiros é outro que vai sofrer influência do Machine Learning. De fato, várias iniciativas já estão conseguindo predizer o comportamento de ações a partir de variáveis econômicas.
Até mesmo o setor produtivo deve ser impactado. Hoje em dia, já é possível prever o momento aproximado em que um equipamento específico vai deixar de operar com eficiência ou até mesmo deixar de funcionar. Uma empresa pode, desta forma, planejar a substituição de peças com antecedência, tomando como base a performance do equipamento e não a sua expectativa de vida média.
Previsões de resultados em eleições a partir de pesquisas feitas pelas redes sociais estão antecipando, de forma surpreendente, resultados de eleições. A área de saúde também deve passar por grandes mudanças. Já é possível, por exemplo, antecipar a probabilidade de eclosão de epidemias a partir de análise dos fatores de risco. Em breve, também será possível prever, através da análise de sinapses nervosas, os riscos relativos ao desenvolvimento de distúrbios de memória e demência, como, por exemplo, Alzheimer, em populações assintomáticas.
Essas tecnologias estão muito mais interconectadas do que pode parecer em um primeiro momento. É preciso saber combinar os recursos e aplicá-los a cada problema e objetivo, possibilitando a ação de forma preventiva ao invés de reativa. Desta forma, pode-se evitar o surgimento de problemas que possam comprometer a integridade de processos administrativos de uma empresa.
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