Escalando o machine learning: a evolução para os negócios

Diante da digitalização exponencial da sociedade, o número de dados coletados online aumenta e milhares de informações são geradas e registradas a cada segundo. Nesta dinâmica, o crescente volume de conteúdo requer análises cada vez mais profundas para a conversão desses dados em resultados reais. Os algoritmos de machine learning contribuem para decifrar, expor e prever relações e tendências a evolução desse processo é a evolução da própria inteligência artificial.

Machine learning é a ideia de dispositivos eletrônicos aprenderem sozinhos a partir de um grande volume de dados. Nesse fluxo, podem tanto tomar decisões de maneira autônoma como ajudar os seres humanos nessas escolhas diárias. A ideia pode parecer nova, mas já existe há um tempo no cotidiano das pessoas. O que falta é a escalabilidade, especialmente no universo corporativo.

Na indústria 4.0 a tecnologia já é utilizada há muito tempo em fábricas ao redor do mundo e, de maneira geral, já é aplicada na rotina das pessoas. O próprio buscador do Google utiliza o sistema e há anos o mercado financeiro agrega machine learning para trazer mais seguranças às transações bancárias, combatendo fraudes em sistemas de pagamento.

Para as empresas, o aprendizado de máquina não é popular, mas pode ser essencial para impactar ainda mais a persona dos negócios e, claro, aumentar a taxa de conversão de vendas. A tecnologia propicia direcionar de diversas formas os esforços e as estratégias para o sucesso do cliente, inclusive, e pode ser aplicada em sistemas de vendas e marketing para trazer insights valiosos e aprimorar processos dentro das organizações. Por isso, companhias que iniciarem agora uma estratégia mais inteligente de IA certamente vai sair na frente.

Para analisar uma grande quantidade de dados de forma apropriada, é preciso dar escala em rotinas e processos. Algoritmos rápidos que escalam automaticamente permitem gerar múltiplos resultados com grande velocidade, digerindo as informações e permitindo a extração dos insights provenientes dessa massa de informação. Com isso, os analistas e cientistas de dados podem gastar mais tempo com o que a tecnologia ainda não consegue fazer por eles.

Agora, para escalar os algoritmos de machine learning, é necessário contar com soluções compartimentalizadas, com fluxos bem definidos e rotas que se ajustam dependendo das necessidades dos dados. Em momentos de maior demanda, a infraestrutura entende a necessidade de multiplicar os recursos disponíveis para rodar tais soluções, já em ocasiões de menor demanda, reduz o uso, poupando os mesmos recursos.