Não é de hoje que Machine Learning (ML) tem tido destaque como uma das tecnologias mais transformadoras do ambiente corporativo. A capacidade de aprendizado e de adaptação das máquinas, com base em novos dados, vem revolucionando a previsibilidade dos negócios. Com isso, empresas conseguem ajustar suas operações e estratégias em tempo real, reduzindo riscos. O impacto desse avanço vai além da simples automação; ele está redefinindo como as organizações interagem com consumidores, otimizam processos e identificam novas oportunidades de crescimento.
Uma das principais
vantagens do aprendizado de máquina é a capacidade de analisar grandes volumes
de dados e identificar padrões com precisão. No cenário atual, no qual a alta
competitividade e as tendências de mercado mudam rapidamente, manter insights
atualizados sobre o comportamento do consumidor, a dinâmica competitiva e as
tendências globais é fator essencial. Empresas que dominam o uso desses dados
saem na frente da concorrência, pois conseguem prever demandas, identificar
gargalos operacionais e responder de forma ágil às oscilações do mercado. Isso
já era assim antes. Daqui para frente, será ainda mais.
A integração do
Machine Learning com a Inteligência Artificial (IA) proporciona diversas
oportunidades para personalização e inovação contínua. Isso é particularmente
importante em áreas críticas, como previsão de demanda e gestão da cadeia de
suprimentos, nas quais pequenos erros podem resultar em grandes prejuízos
financeiros. Os algoritmos estão mais sofisticados, tornando as máquinas mais
autônomas, eficientes e capazes de tomar decisões complexas com mínima
intervenção humana.
A mudança
significativa que o Machine Learning fomenta em diferentes setores da economia
também impacta diretamente o desempenho financeiro das empresas, que observam
uma diminuição dos riscos de fraudes e um aumento na capacidade de operar em
alta escala. Engana-se quem pensa que essa vantagem é exclusiva para
instituições financeiras. Com o apoio tecnológico, varejistas, indústrias e
serviços estão criando cada vez mais ativos de segurança e eficiência, deixando
concorrentes despreparados a muitos quilômetros de distância.
Um dos desafios
para a adoção massiva do aprendizado de máquina, no entanto, é a necessidade de
investimentos em infraestrutura e capacitação. Como já era de se imaginar, as
empresas precisam de pipelines de dados bem estruturados e de equipes
qualificadas para programar algoritmos e interpretar os resultados. Além disso,
é crucial garantir a qualidade dos dados e evitar vieses que possam comprometer
a precisão dos modelos.
Apesar da barreira
financeira, um relatório da Fortune Business Insights demonstra que o mercado
já vem se organizando para essa atualização tecnológica. Segundo o estudo,
globalmente, as receitas relativas a Machine Learning, que em 2022 giravam em
torno de US$ 19,20 bilhões, devem atingir US$ 225,91 bilhões até 2030, com taxa
anual de crescimento próxima a 36,2%. Ou seja, as empresas que não se
atualizarem terão muitas dificuldades em se manter competitivas.
O Machine Learning
é um fator decisivo para a sobrevivência de muitos negócios. Para estar na
vanguarda dessa transformação, as organizações precisam adotar uma abordagem
estratégica, focada na coleta e no tratamento de dados em tempo real e na
qualificação de talentos especializados. Aquelas que superarem esses desafios
estarão mais bem qualificadas para se manter à frente do mercado, automatizando
decisões complexas e impulsionando a inovação.
Guilherme Barreiro - diretor da BRLink e Serviços da Ingram Micro Brasil, é graduado em sistemas da informação e possui especialização em liderança e conselho digital, além de ser cofundador da Escola da Nuvem. Ao longo da carreira, passou por empresas como T-Systems, IBM, Locaweb e Nextios. O executivo tem mais de 20 anos de experiência no mercado de TI e grande expertise em cloud computing, cibersegurança e soluções tecnológicas para clientes dos mais diversos segmentos.
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