Por Guilherme Barreiro

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 é 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.