O machine learning (ML) é uma das áreas da inteligência artificial com maior aplicabilidade em negócios e empresas. Essa tecnologia utiliza algoritmos que se aperfeiçoam de maneira autônoma, podendo aprender com diferentes tipos de dados, a fim de criar modelos que promovem eficiência e solucionam problemas. 

Por conta dessa versatilidade, o ML é utilizado em áreas bastante diversas. A seguir, apresentamos 8 exemplos de uso de machine learning em empresas.

1. Otimização de processos

A otimização de processos é um dos usos mais abrangentes do machine learning. Por meio de seus algoritmos, o ML pode analisar dados internos de operações de uma empresa, identificando gargalos e ineficiências, e sugerir soluções para aumentar a sua eficiência.

Por exemplo, uma empresa de logística pode utilizar ML para otimizar suas rotas de entrega, reduzindo custos de transporte e promovendo a satisfação dos clientes com entregas mais rápidas e precisas.

2. Transcrição automatizada

Uma das aplicações mais valiosas do machine learning são as plataformas de transcrição automatizada de áudios e vídeos. Soluções avançadas, como a plataforma de transcrição da Celeste, permitem que empresas transformem em minutos horas de gravações de áudio/vídeo em texto com precisão. Essa é uma tarefa que, em geral, consome horas do trabalho de profissionais, mas pode ser feita em minutos com IA. 

Esse recurso também possibilita a extração de dados importantes de arquivos de áudio e vídeo. Com os conteúdos transformados em texto, as empresas podem realizar análises e entender melhor o seu público-alvo.

3. Economia de energia

Por meio da análise de dados de consumo de energia, os algoritmos de ML podem identificar oportunidades de eficiência energética. Isso permite às empresas ajustar o uso de energia de forma inteligente, otimizando o funcionamento de sistemas de iluminação, climatização e equipamentos, de acordo com a demanda. 

Além disso, o ML pode prever picos de consumo e sugerir estratégias para evitá-los, contribuindo para reduzir o consumo total de energia e, consequentemente, a pegada de carbono da empresa. 

4. Precificação dinâmica

A precificação dinâmica permite que empresas ajustem os seus preços de forma automatizada e em tempo real, a partir de dados como histórico de vendas e sazonalidade. Com base nessa análise, os algoritmos de ML preveem a demanda futura e determinam os preços mais adequados para otimizar os lucros. 

A grande vantagem dessa abordagem é permitir que as empresas sejam ágeis na tomada de decisões, respondendo rapidamente às mudanças no mercado e ao comportamento do cliente.

5. Recomendações personalizadas

Empresas de diversos setores, como e-commerce e streaming, têm se beneficiado dos sistemas de recomendações personalizadas. Através da análise de dados comportamentais dos usuários, os algoritmos podem identificar padrões e preferências individuais para oferecer sugestões de produtos aos usuários.

É o famoso “Você também poderá gostar de…”. Com essa ferramenta, as empresas aprimoram a experiência do cliente, aumentam o ticket médio da compra e fidelizam os usuários, criando um diferencial competitivo.

6. Previsão de demanda

A previsão de demanda é um desafio para muitas empresas, especialmente aquelas com cadeias de suprimentos complexas. Com o machine learning, é possível analisar grandes volumes de dados históricos, além de variáveis externas, como clima e eventos, para prever com precisão a demanda futura de produtos. 

Essas previsões ajudam na tomada de decisões estratégicas, como otimização de estoque, planejamento de produção e gestão de recursos, garantindo que a empresa esteja preparada para atender à demanda do mercado.

7. Previsão de churn

Por meio da análise de dados comportamentais e históricos dos clientes, algoritmos de machine learning podem identificar padrões e sinais de alerta que indicam a possibilidade de um cliente deixar de utilizar os produtos ou serviços da empresa. 

Com essas informações em mãos, as empresas podem adotar estratégias proativas, como oferecer promoções personalizadas ou entrar em contato para resolver possíveis problemas, para evitar a perda do cliente e aumentar a sua fidelidade à marca. 

8. Atendimento ao cliente inteligente

Para empresas que lidam com uma grande base de clientes, o atendimento personalizado e em grande escala é fundamental. O machine learning tem sido aplicado para criar chatbots inteligentes que podem responder a perguntas dos clientes em tempo real, 24 horas por dia, 7 dias por semana. 

Esses chatbots são capazes de entender e responder a perguntas complexas, oferecendo um atendimento ágil e eficiente. Além disso, eles podem aprender com as interações dos clientes, melhorando continuamente suas respostas.

Conclusão

O machine learning está transformando a maneira como as empresas operam, oferecendo uma série de benefícios em diversas áreas. Para quem quer se destacar em um cenário competitivo, adotar essa tecnologia tornou-se uma estratégia indispensável. 

Seja na busca por insights valiosos, na personalização da experiência do cliente ou na otimização de processos, o machine learning abre novas possibilidades para o futuro dos negócios. E você, já está preparado para incorporar essa tecnologia em sua empresa?

Este conteúdo faz parte da missão da Celeste de usar inteligência artificial para extrair dados e informações de arquivos de áudio e vídeo. Ainda não conhece a Celeste? Descubra agora nossas soluções: www.celeste-ai.com