Destaque Destaque Homepage Homepage Newsletter Opinião

Machine Learning: capacidade de prever comportamentos e muito mais, por Carlos Carvalheira (SAS)

Por a 21 de Março de 2017 as 11:06
Carlos_SAS

Por Carlos Carvalheira, Account Executive do SAS

Os retalhistas têm nas suas bases cada vez mais dados estruturados sobre os clientes. Dados estes oriundos de fontes diversas e que, graças às ferramentas de analítica, podem ser trabalhados até resultarem em informação útil para tomadas de decisão.

As soluções analíticas ajudam a tratar grandes quantidades de informação, no entanto esse trabalho pode também ser feito através de uma outra área cada vez mais falada: o machine learning.

Se recuarmos alguns anos, vemos que a tecnologia tem vindo desde então a registar uma crescente sofisticação. Nunca antes se falou tanto em robótica aliada à inteligência artificial. O presente e o futuro passam por aqui, e robôs a executarem tarefas cada vez mais complicadas e aprimoradas vai passar a ser algo natural. O progresso na área do conhecimento, do processamento de informações e da computação cognitiva vai estar cada vez mais relacionado com a melhoria do desempenho de máquinas e sensores. Temos, hoje em dia, máquinas inteligentes capazes de processar enormíssimas quantidades de informação e, a partir dos dados analisados, chegar a conclusões e elaborar relatórios, tudo isto em segundos. É inegável que a tecnologia está a mudar a forma de trabalharmos e a facilitar a gestão do nosso tempo e a produtividade.

Há, no entanto, que estar preparado para esta realidade e ter já um determinado nível de maturidade para se adotar este tipo de tecnologia. Um dos grandes desafios ainda é a contratação de cientistas de dados, profissionais de Tecnologias de Informação aptos para analisar grandes quantidades de dados cujo papel é inestimável na atual era digital. Nos vários setores industriais, vemos as empresas a retirar valor dos dados que possuem para ganhar mais eficiência e competitividade, criar novas fontes de receita, fidelizar os seus clientes e angariar outros, agilizar processos, melhorar as suas campanhas de marketing e publicidade, desenvolver novos produtos e serviços e, aqui, torna-se imprescindível a figura dos cientistas de dados, uma nova geração de especialistas analíticos com habilidades técnicas para analisar informações e problemas complexos.

Machine learning é uma área da inteligência artificial baseada em algoritmos matemáticos e automação, que permite a uma máquina aprender e/ou aperfeiçoar o seu desempenho numa determinada tarefa. E é, basicamente, o processo pelo qual se fazem previsões de comportamentos futuros através da análise de grandes volumes de dados. Havendo já grandes retalhistas e empresas de bens de consumo a recorrer a esta área para reforçar a sua relação e envolvimento com os consumidores. Prever os seus comportamentos, conseguir determinar o que para si é ou não significativo, perceber o timing exato para lhes apresentar um produto/serviço específico, tirando o máximo proveito dos dados e correlações ilimitadas, é isto que o machine learning permite. A manipulação manual ou outro tipo de restrições deixam de existir, para dar lugar a uma abordagem digamos que mais sofisticada, mais imparcial e mais fidedigna no reconhecimento de padrões e previsões consistentes.

O mercado português está já preparado para isto? Diria que estamos no bom caminho mas que ainda faltam limar arestas. A segurança e a privacidade por exemplo são ainda fatores críticos a ter em conta. Este é, aliás, um tema que tem vindo a ser bastante debatido nos últimos tempos. Vivemos na era da informação, muitos dos nossos dados estão disponíveis online, logo há a preocupação da sua confidencialidade e segurança. No entanto, a meu ver, com o tempo e de forma gradual, vamos passar a encarar esta “monitorização” como algo natural e em conformidade com o novo regulamento de proteção de dados que entrará em vigor a partir de maio de 2018.

Espero que os retalhistas continuem o seu caminho e cresçam através destes novos conceitos e novas abordagens. O segredo está em compreender os consumidores, decifrando o que está por trás dos dados, sendo que este é um processo complexo que requer planeamento, recursos e muita dedicação.

Deixe aqui o seu comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *