Você já deve ter ouvido falar de Machine Learning (aprendizado de máquinas em tradução literal) como uma das mais fortes tendências do mundo da tecnologia. Mas como isso vai impactar o dia a dia das empresas e das pessoas físicas?
Machine Learning é uma área da Inteligência Artificial, ou seja, da inteligência das máquinas, que podem desempenhar tarefas atribuídas pelo homem (nós as programamos para fazer). E isso já é uma realidade, embora seja um processo inicial, em desenvolvimento.
Não é apenas ligar-desligar. A ideia é que computadores recebam dados de alta complexidade de uma atividade realizada, os analisem, criem padrões e os apliquem em situações futuras. Isso cria um aperfeiçoamento contínuo, sem fim, mas em velocidades muito maiores do que as possíveis para um ser humano. Esse é um ganho importante, principalmente quando se trata de bater a concorrência, atender melhor o cliente ou ter menos fraudes.
Com o Machine Learning, homens e máquinas colaboram uns com os outros e obtêm muito mais e melhores resultados do que se estivessem trabalhando separados. Entre os principais ganhos dessa cooperação estão o aumento da eficiência, da produtividade e da segurança: palavras de ordem no mundo dos negócios.
O Machine Learning implica, por exemplo, em um ajuste constante e automático dos modelos estatísticos especialmente para cada empresa. Assim, avaliam-se as necessidades e os riscos de cada negócio e de todos os milhões de transações feitas em cada uma delastodos os dias, cruzando os dados, os hábitos de consumo dos clientes, além dos fatores de risco para que o desempenho seja cada vez melhor.
Os modelos estatísticos constantemente atualizados via Machine Learning conseguem identificar, por exemplo, as constantes mudanças no modo de operar dos fraudadores, permitindo uma atualização constante de suas estratégias e definindo a melhor maneira de barrar essas tentativas de burlar a empresa. Mas nem tudo é feito pela máquina/tecnologia: a calibragem humana é indispensável, inclusive para evitar que as máquinas tirem conclusões erradas em alguma situação.
