Inteligência Artificial , TI

Conheça 8 exemplos do uso de Machine Learning que deram certo

30/07/2019

Tempo estimado de leitura: 3 minutos

Empresas começaram a adotar soluções baseadas em Inteligência Artificial para prever fraudes, reter colaboradores e melhorar experiência do cliente.

Principais destaques:

  • Soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning têm sido cada vez mais adotadas nas empresas;
  • Consultoria Gartner afirma que, até 2022, empresas devem ter 35 projetos envolvendo essas tecnologias;
  • Conheça 8 histórias de sucesso de empresas que desenvolveram soluções com base em IA e ML.

A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) têm se tornado soluções populares nas empresas. Parte disso é porque as companhias conseguem extrair insights a partir dos dados da base de clientes para reter o consumidor, atrair novos e melhorar os processos operacionais.

Um artigo do Mundo + Tech já abordou as tecnologias por trás da Inteligência Artificial.

Recentemente, 59% de 106 profissionais de TI e negócios disseram, a uma pesquisa da consultoria Gartner, que trabalham em ao menos quatro projetos envolvendo Inteligência Artificial ou Machine Learning. Até 2022 cada empresa deve ter ao menos 35 projetos envolvendo IA e ML.

Com a adoção mais frequente de soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Leaning, o site CIO (em inglês) separou oito exemplos de empresas que começaram a testar e implementar essas tecnologias. Veja a lista a seguir:

1. Guardian Life Insurance

A seguradora americana começou a testar IA e ML para melhorar a experiência do cliente e a produtividade dos colaboradores.

Um projeto envolve o uso de uma assistente virtual que responde perguntas sobre os produtos e serviços da seguradora, deixando os funcionários livres para focar em casos mais complexos.

Internamente, a empresa utiliza o IBM Watson para entender melhor como os consumidores estão interagindo e se relacionando com os negócios da Guardian Life.

2. Zulily

A empresa varejista utiliza Machine Learning com algoritmos personalizados e de código aberto para personalizar as ofertas aos seus clientes.

A plataforma analisa histórico de compras, tempo gasto navegando em uma seção do site ou aplicativo e comportamento nas redes sociais para enviar uma notificação via push ou por e-mail.

3. JLL

A empresa global de serviços imobiliários criou a JiLL, uma assistente virtual com foco na produtividade do colaborador.

Com a assistente, os funcionários da JLL conseguem marcar reuniões, reservar as salas disponíveis para essas reuniões e solicitar outros serviços no prédio em que eles trabalham.

4. Wawa

A rede de conveniência quer usar Machine Learning para criar preços dinâmicos dos produtos com base em fatores competitivos.

A ideia é impulsionar a Wawa a personalizar as ofertas para os clientes que fazem parte do programa de fidelidade da empresa.

5. Experian

A Experian desenvolveu o Ascend Analytics On Demand, uma plataforma de análise de autoatendimento para empresas que utilizam a base de dados da companhia.

O projeto permite essas empresas criarem um modelo preditivo para determinar se os consumidores são qualificáveis para conseguir crédito.

6. Mastercard

A operadora de cartão de crédito utiliza Inteligência Artificial e Machine Learning como camadas de segurança contra fraudes.

Com análise preditiva, a empresa consegue eliminar consumidores com comportamento suspeito. A solução conseguiu salvar a Mastercard de um prejuízo de US$ 1 bilhão em 2016.

7. Mercedes

A Mercedes utiliza Machine Learning para visualizar como está o desempenho de sua equipe na Fórmula 1. A empresa analisa diversas variáveis como clima, temperatura dos pneus, quantidade de combustível para entender como o desgaste das engrenagens de um veículo pode impactar no resultado.

“Você pode descobrir que, se você colocar a caixa de engrenagens em um modo específico, o carro pode ficar 50 milissegundos mais rápido por volta. Em um treino de classificação, os carros podem ser separados por milésimos de segundo, então esses 50 milissegundos são importantes”, diz Matt Harris, responsável pelo setor de TI da equipe de Fórmula 1.

8. Caliber Collision

A empresa de reparo automotivo percebeu a grande rotatividade de mecânicos, pintores e suporte ao cliente em suas 600 lojas.

Para mudar esse cenário, a Caliber utilizou Inteligência Artificial e Machine Learning para prever se o funcionário pretende largar o emprego em função, por exemplo, da diminuição no pagamento devido à falta de carros para consertar.

Com modelo preditivo, a empresa consegue direcionar mais carros a um colaborador que viu seus rendimentos reduzir justamente por ter pouco serviço para executar ou realocar parte de uma demanda de um funcionário sobrecarregado para outro.

Tecnologias agregam valor às empresas

O uso de Inteligência Artificial e Machine Learning pode trazer sucesso aos projetos quando a empresa consegue definir as estratégias de adoção dessas tecnologias e a quem elas são destinadas.

Estabelecer metas de eficiência ao desenvolver soluções com IA e ML é uma forma de mostrar valor aos clientes e melhorar também o relacionamento com eles.

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