Machine Learning 6 empresas compartilham como geram insights com a tecnologia

Machine Learning: 6 empresas compartilham como geram insights com a tecnologia

Uso de Machine Learning e Inteligência Artificial deve atingir gastos de quase US$ 100 bilhões em 2023, com varejo e bancos liderando essa jornada.

Soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning (ML ou Aprendizado de Máquina, em português) já estão além do estágio de prototipagem. Agora, companhias que utilizam essas tecnologias se encontram na fase de implementação e execução.

Embora os líderes de todos os setores enfrentem o desafio de dar continuidade à jornada de adoção de IA e ML, a consultoria IDC prevê investimentos ainda maiores nessas tecnologias. Até 2023, a expectativa é que as companhias gastem até US$ 97,9 bilhões (R$ 496 bilhões).

Como espera a IDC, o varejo e o setor financeiro serão os líderes no investimento em tecnologias emergentes. Só em 2019, cada um desses setores investiu mais de US$ 5 bilhões (R$ 25 bilhões) em Inteligência Artificial e Machine Learning.

A prioridade de cada setor foi:

  • Varejo: atendimento ao cliente automatizado, sistemas inteligentes de recomendação de produtos e consultores especializados em compras (com decisões tomadas a partir de plataformas com IA e ML).
  • Bancos: sistemas automatizados de inteligência, prevenção de ameaças e investigação de fraudes.

Os principais casos de uso da IA e Machine Learning

Os investimentos em Inteligência Artificial e Machine Learning são destinados a uma variedade de casos de uso. No entanto, três se destacam, como aponta a IDC:

  • Agentes autônomos (chatbots, URA) de atendimento ao cliente.
  • Sistemas automatizados de inteligência e prevenção de ameaças.
  • Recomendação e automação de processos de vendas.

Porém, até 2023, a IDC calcula que outros dois casos de usos vão receber mais investimentos ao longo dos anos: automação de recursos humanos e pesquisa e desenvolvimento farmacêutico.

Como 6 líderes transformaram os negócios com ML

A adoção de IA e ML tem acontecido em diversas soluções e aplicativos: ERP, software de manufatura, gerenciamento de colaboração e produtividade do usuário. Contudo, o impacto será maior quando esses projetos contam com a participação das equipes de TI e negócios.

Mesmo assim, esse obstáculo não impede os líderes de desenvolverem pilotos de Inteligência Artificial e Machine Learning. O site CIO trouxe 6 exemplos de empresas que apostaram nas tecnologias emergentes e conseguiram gerar insights de negócios.

1. Assistente virtual auxilia no gerenciamento de vendas da Honeywell

A companhia americana Honeywell desenvolveu um assistente virtual para ajudar os times a priorizar reuniões críticas e outras tarefas, como: gerenciar leads e atrair compradores para adquirir os produtos disponíveis no portfólio da empresa.

Por meio do smartphone, uma equipe pode falar ou enviar uma mensagem de texto para o assistente virtual. Com isso, a solução poderá:

  • Verificar se os colaboradores estão perto de atingir as metas de vendas.
  • Exibir métricas sobre a interação dos clientes com as propostas de negócios.
  • Notificar a equipe sobre oportunidades com prazo de validade a expirar
  • Ajudar os colaboradores a determinar o próximo passo após uma reunião de venda com cliente.

Desde a adoção da ferramenta, a Honeywell conseguiu marcar mais reuniões de vendas, os colaboradores tiveram um aumento na comissão, assim como na conversão de vendas e na taxa de rendimentos e produtividade.

2. Machine Learning aumenta os serviços personalizados da Office Depot

A companhia de artigos de escritório Office Depot adotou Machine Learning para extrair insights sobre as preferências dos clientes. Assim, ela consegue segmentar a sua base para prever rotatividade (no site e loja física) e a afinidade de um cliente com um produto.

A aplicação dos algoritmos acontece nas transações feitas pelos clientes no site da companhia, nos pontos de venda, em sensores e etiquetas RFID, além de fontes externas de dados. Isso trouxe alguns benefícios para a Office Depot, como:

  • Possibilidade de fornecer recomendações de produtos em tempo real.
  • Desenvolver modelos de venda cruzada e venda direta.
  • Criar produtos e serviços personalizados de acordo com a preferência do cliente.

No entanto, o uso de ML vai além da personalização de ofertas ao consumidor. A Office Depot utiliza a tecnologia para detectar possíveis fraudes no e-commerce da companhia. Os algoritmos foram desenvolvidos de forma ativa, aprendendo conforme as ameaças cibernéticas evoluem.

3. Ivy League aproveita Wi-Fi que soluciona interferências automaticamente

O conjunto de universidades Ivy League, nos Estados Unidos, substituiu a rede local por uma LAN sem fio baseada em Inteligência Artificial e Machine Learning. O investimento resultou em conexões mais rápidas e menos queda de serviço para os 22 mil alunos e professores.

A rede Wi-Fi atual está alocada em uma plataforma na nuvem. A solução utiliza ML para automatizar a administração da rede, possibilitando a resolução de problemas e outras tarefas capazes de reduzir o tempo de inatividade e interrupções da conexão.

Isso é possível porque a rede Wi-Fi coleta mais de 150 informações a cada dois segundos sobre possíveis problemas. Assim, a solução analisa os dados usando algoritmos de ML para verificar onde ocorre o problema de conectividade e o que o causa, diminuindo a interrupção do serviço.

4. Seguradora Guardian aprimorou experiência do cliente com chatbots

A seguradora Guardian passou a testar soluções de IA e Aprendizado de Máquina para melhorar a experiência do cliente e a produtividade dos funcionários. Para isso, a companhia desenvolveu a assistente virtual Amelia.

Assim, a assistente virtual ajuda a automatizar o processo de integração, além de responder as perguntas feitas pelos clientes da seguradora. A proposta da Guardian é que os colaboradores se concentrem em casos mais complexos dos beneficiários.

Outro uso das tecnologias emergentes é para entender como os clientes interagem com os negócios da Guardian. A companhia utiliza um software de computação cognitiva para analisar e priorizar os milhões de e-mails recebidos diariamente.

5. Na Zulily, IA recomenta os produtos aos consumidores

A empresa varejista de roupas femininas passou a utilizar Inteligência Artificial para personalizar as ofertas de produtos para as clientes. A solução adotada pela companha utiliza inúmeros dados para garantir uma recomendação personalizada:

  • Histórico de compras.
  • Tempo gasto navegando em uma seção (mobile).
  • Cliques em um produto visto no aplicativo móvel.
  • Comportamento da cliente nas mídias sociais.

Esses insights permitem que a empresa determine se vai enviar uma oferta via notificação push no smartphone ou por e-mail. Tudo isso com algoritmos criados pela própria Zulily e na utilização de tecnologias de código aberto para complementá-los no aprendizado.

6. Mastercard usa Machine Learning para combater fraudes

Empresas de cartão de crédito sempre estão em guerra contra fraudadores. No entanto, a Mastercard tem utilizado Machine Learning para deixar os serviços e transações ainda mais seguros para os clientes.

A companhia desenvolveu um software baseado em ML que conta com mais de 200 atributos para antecipar e evitar fraudes. O resultado é que, desde 2016, a Mastercard já evitou perdas de US$ 1 bilhão (R$ 5 bilhões) por golpes.

Principais destaques desta matéria

  • Companhias devem investir quase R$ 500 bilhões em Inteligência Artificial e Machine Learning até 2023.
  • Varejo e bancos serão os setores que mais irão gastar em soluções baseadas nessas tecnologias.
  • Confira 6 exemplos de empresas que geraram insights de negócios ao adotar IA e ML.

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