Machine learning: entenda mais sobre essa tendência!

O machine learning, um ramo essencial da inteligência artificial, está cada vez mais presente em nosso dia a dia, moldando desde as recomendações que você vê online até decisões complexas de negócios que impulsionam a inovação. 

Essa tecnologia permite que sistemas aprendam e melhorem seu desempenho a partir de dados, sem a necessidade de serem explicitamente programados para cada nova situação. 

Aqui na Branddi, compreendemos profundamente o poder e as nuances dessa ferramenta, pois ela é um pilar fundamental em nossas soluções de proteção inteligente de marca, permitindo identificar padrões e anomalias em grande escala com precisão. Mas o que exatamente define essa área e como ela realmente funciona na prática? 

Convidamos você a continuar a leitura para desvendar os conceitos por trás dessa tecnologia transformadora. Vamos lá?

O que é machine learning?

Essencialmente, Machine Learning é um campo da inteligência artificial focado em desenvolver sistemas que podem aprender e melhorar a partir de dados, sem serem explicitamente programados para cada tarefa.

Para isso, eles analisam informações, reconhecem padrões e usam esse aprendizado para fazer previsões ou tomar decisões. 

Essa capacidade tem impulsionado sua adoção em larga escala. Tanto que pesquisas globais recentes, como um estudo da McKinsey divulgado pela CNN Brasil, indicam que mais de 70% das empresas já utilizam IA baseada em aprendizado de máquina para otimizar resultados. 

Na Branddi, por exemplo, aplicamos os princípios de Machine Learning para treinar nossos sistemas a reconhecerem com agilidade e precisão desde práticas de concorrência desleal até tentativas de fraude e pirataria online. 

É essa capacidade de aprendizado contínuo que nos permite oferecer uma proteção de marca dinâmica e eficaz em um ambiente digital que está sempre mudando.

Machine learning e deep learning: quais as diferenças?

Dentro do vasto campo do Machine Learning, existe uma subárea ainda mais especializada e poderosa: o Deep Learning (Aprendizado Profundo). 

Embora ambos busquem fazer com que máquinas aprendam com dados, a principal diferença reside na forma como aprendem e na complexidade dos problemas que podem resolver, especialmente com dados não estruturados como imagens, áudio e texto.

O Machine Learning tradicional geralmente depende de uma etapa prévia onde especialistas definem e extraem manualmente as características (features) mais relevantes dos dados para que o algoritmo possa aprender. 

Já o Deep Learning utiliza estruturas chamadas redes neurais artificiais com múltiplas camadas (daí o "deep", profundo), que são capazes de aprender essas características diretamente dos dados brutos, de forma hierárquica e muito mais autônoma.

O rápido crescimento do investimento em IA Generativa, que frequentemente usa Deep Learning e movimentou US$ 33,9 bilhões globalmente em 2024 segundo o AI Index Report de Stanford, destaca sua importância.

Como funciona o machine learning?

O funcionamento do Machine learning baseia-se em algoritmos que analisam vastos conjuntos de dados para identificar padrões e aprender com eles, sem necessidade de programação explícita para cada tarefa específica. 

A partir dessa análise, o sistema constrói um modelo capaz de fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados. Logo, esse modelo se aprimora continuamente à medida que processa mais informações. 

Um exemplo notável de seu impacto é no e-commerce: estima-se que sistemas de recomendação que utilizam machine learning, como os da Amazon, sejam responsáveis por gerar cerca de 35% das vendas totais da plataforma, demonstrando como o aprendizado a partir de dados se traduz diretamente em resultados concretos.

Tipos de machine learning

O Machine Learning não opera de uma única maneira: ele abrange diferentes abordagens de aprendizado, cada uma adequada a tipos específicos de problemas e dados. 

A escolha do método correto depende fundamentalmente do objetivo que se busca alcançar e da natureza das informações disponíveis. Inclusive, essa versatilidade é um dos motivos pelos quais a tecnologia tem se disseminado tão rapidamente. 

Um relatório recente da IDC (International Data Corporation) projeta que os gastos mundiais com sistemas de IA, onde o Machine Learning é central, ultrapassarão os US$ 600 bilhões nos próximos anos, refletindo seu impacto crescente em diversas indústrias. 

Compreender as principais categorias de aprendizado de máquina é fundamental para aproveitar seu potencial, seja para criar recomendações personalizadas ou para identificar padrões complexos em atividades online, uma capacidade que refinamos continuamente para proteger marcas no ambiente digital. 

Vamos explorar as abordagens mais comuns a seguir.

Aprendizado supervisionado (Supervised Learning)

Nesta abordagem, o algoritmo de machine learning é treinado com um conjunto de dados previamente rotulados, onde cada exemplo de entrada possui uma "resposta" correta conhecida. 

O objetivo é aprender a mapear entradas para saídas, permitindo que o modelo faça previsões precisas sobre novos dados não vistos. É como aprender com um professor. 

Exemplos comuns incluem a classificação de e-mails como spam ou não-spam, reconhecimento de imagens (identificar um gato em uma foto) e previsão de preços de imóveis com base em suas características.

Aprendizado não supervisionado (Unsupervised Learning)

Diferente do supervisionado, aqui o algoritmo trabalha com dados que não possuem rótulos pré-definidos. A meta é descobrir estruturas, padrões ou relações ocultas nos próprios dados, sem uma "resposta certa" como guia. Pense nisso como encontrar insights por conta própria. 

Aplicações típicas envolvem a segmentação de clientes em grupos com comportamentos semelhantes (clustering), detecção de anomalias (identificar transações falsas) e redução da dimensionalidade para simplificar dados complexos, revelando as características mais importantes de forma autônoma.

Aprendizado por reforço (Reinforcement Learning)

Este tipo de machine learning se assemelha ao aprendizado humano por tentativa e erro. Nele, um agente (o algoritmo) aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente. 

Para isso, ele recebe recompensas por ações desejáveis e penalidades por ações indesejadas, buscando maximizar a recompensa total ao longo do tempo. 

É amplamente utilizado em jogos (ensinar uma IA a jogar xadrez ou Go), robótica (treinar robôs para realizar tarefas), sistemas de recomendação dinâmica e no desenvolvimento de estratégias para veículos autônomos.

Benefícios do machine learning para empresas

A implementação de Machine Learning nas empresas transcende a mera adoção tecnológica. Isso porque ela trata-se de um investimento estratégico capaz de gerar valor real e vantagens competitivas duradouras. 

E o impacto é mensurável: um estudo da Accenture, amplamente divulgado em análises do setor como as da Intuition, revelou que 42% das empresas afirmaram que a lucratividade de suas iniciativas de ML e IA excedeu as expectativas. 

Isso demonstra o poder do aprendizado de máquina em transformar dados em insights acionáveis e otimizações significativas. 

Seja aprimorando a eficiência operacional ou garantindo a segurança de ativos digitais contra ameaças complexas, o Machine Learning oferece um leque de oportunidades. 

Vamos detalhar a seguir os principais ganhos que ele pode trazer para o seu negócio.

Aumento da eficiência operacional

A aplicação do Machine Learning vai muito além da simples automação; ela reengenharia processos para alcançar níveis superiores de eficiência. 

Algoritmos analisam fluxos de trabalho (process mining), identificam gargalos invisíveis e automatizam tarefas repetitivas e baseadas em regras com uma precisão e velocidade que superam as capacidades humanas, muitas vezes através de RPA (Robotic Process Automation) turbinado por IA. 

Pense na otimização de rotas logísticas em tempo real, chatbots que resolvem dúvidas de clientes instantaneamente ou sistemas que preveem falhas em maquinário antes que ocorram, agendando manutenções proativamente. 

Isso não apenas agiliza as operações, mas também libera as equipes humanas de tarefas tediosas, permitindo que se concentrem em atividades de maior valor agregado, como estratégia e inovação. 

O resultado tangível é uma expressiva redução média de custos operacionais, frequentemente na casa dos 30% em poucos anos, como indicam estudos referenciados por consultorias como a Deloitte, transformando a eficiência em um pilar de lucratividade.

Melhoria na tomada de decisão

Em um mundo inundado por dados, a capacidade humana de processar e extrair valor de toda essa informação é limitada. 

O Machine Learning supera essa barreira, analisando volumes massivos de dados estruturados e não estruturados em velocidades impossíveis para analistas humanos, descobrindo padrões sutis, correlações complexas e tendências emergentes. 

Isso equipa os gestores com insights muito mais profundos e acurados, fundamentando decisões estratégicas que vão desde a definição de preços dinâmicos e gestão de inventário até a avaliação de riscos de crédito e seleção de investimentos. 

Modelos de ML podem, ainda, rodar simulações complexas de cenários futuros ("what-if analysis"), permitindo avaliar o impacto potencial de diferentes escolhas antes de implementá-las. 

Essa abordagem orientada por dados reduz drasticamente a dependência da intuição e do "achismo", minimiza riscos e aumenta substancialmente a probabilidade de sucesso das decisões corporativas em ambientes de negócios cada vez mais voláteis.

Análise preditiva

A verdadeira força do Machine Learning muitas vezes reside em sua capacidade de olhar para o futuro, não com uma bola de cristal, mas através da análise rigorosa de dados históricos para identificar indicadores que antecedem eventos futuros. 

Isso porque modelos preditivos podem antecipar com notável precisão desde a probabilidade de um cliente abandonar a empresa (churn) até a demanda futura por um produto específico, passando pela previsão de falhas em equipamentos críticos ou flutuações em mercados financeiros. 

Essa capacidade de antecipação permite que as empresas passem de uma postura reativa para uma proativa, tomando ações preventivas, otimizando a alocação de recursos e se preparando para desafios e oportunidades antes que se materializem. 

No setor de varejo, por exemplo, a aplicação de IA e ML para refinar as previsões de demanda demonstrou poder aumentar a precisão em até 20%, impactando diretamente a gestão de estoques, reduzindo custos com excessos ou rupturas e melhorando a satisfação do cliente.

Aprimoramento da qualidade de produtos e serviços

Entender verdadeiramente a experiência do cliente e a performance de produtos no mundo real é fundamental para a melhoria contínua. 

E o Machine Learning possibilita essa compreensão em uma escala e profundidade sem precedentes, analisando fontes diversas de feedback como avaliações online, menções em redes sociais, tickets de suporte e dados de uso. 

Algoritmos podem identificar rapidamente pontos de atrito, funcionalidades desejadas e bugs, direcionando os esforços de desenvolvimento e suporte. Isto é, para empresas que enfrentam o desafio de golpes e falsificações que prejudicam a experiência do consumidor, o ML é vital. 

Na Branddi, por exemplo, utilizamos intensivamente Machine Learning para detectar e remover sites, anúncios e perfis falsos que tentam enganar os clientes. 

Ao eliminar essas fontes de experiências negativas, ajudamos nossos clientes a proteger a integridade de sua marca e a garantir que os consumidores tenham contato com a experiência genuína, o que, como observado em nossos resultados na área de combate a Golpes Online, pode levar a uma redução de até 80% nas reclamações e riscos legais associados a essas práticas fraudulentas.

Otimização de marketing

A era do marketing de massa está dando lugar à hiperpersonalização, e o Machine Learning é o motor dessa transformação.

Utilizando técnicas como clustering para segmentar audiências com base em comportamentos e preferências reais, sistemas de recomendação (como filtragem colaborativa) para sugerir produtos relevantes individualmente, e modelos preditivos para estimar o valor do tempo de vida do cliente (LTV), as empresas podem criar campanhas muito mais direcionadas e eficazes. 

Além disso, algoritmos otimizam em tempo real os lances em leilões de publicidade digital (programmatic advertising) e ajustam dinamicamente os preços com base na demanda e no perfil do consumidor. 

Essa abordagem data-driven garante que o investimento em marketing seja alocado de forma mais inteligente, maximizando o alcance das pessoas certas com a mensagem certa no momento ideal, o que se traduz em taxas de conversão mais altas, maior engajamento e um Retorno sobre Investimento (ROI) significativamente superior.

Vantagem competitiva

No cenário empresarial atual, a capacidade de adaptar-se e inovar rapidamente é mais do que um diferencial – é essencial para a sobrevivência. 

O Machine Learning atua como um catalisador fundamental para essa agilidade, conferindo uma vantagem competitiva decisiva. 

A análise do Gartner Hype Cycle™ 2023 para Inteligência Artificial reforça essa visão, destacando que inovações em IA (incluindo a IA Generativa que domina as discussões atuais) oferecem 'benefícios significativos e até mesmo transformadores'. 

O Gartner aponta que 'A adoção antecipada dessas inovações levará a uma vantagem competitiva significativa'. 

Ou seja, empresas que integram ML efetivamente não apenas otimizam operações e tomam decisões mais inteligentes com base em dados; elas estão 'repensando seus processos de negócios' e o valor entregue aos clientes, como mencionado na análise.

Investir estrategicamente e de forma planejada em capacidades de IA e ML, considerando as inovações mais promissoras identificadas pelo Gartner, não é mais opcional, mas sim um imperativo para se manter relevante e à frente da concorrência em um mercado em constante e acelerada evolução tecnológica.

Detecção de fraudes e ameaças

A sofisticação e o volume de golpes e ataques digitais modernos exigem defesas igualmente avançadas. Sistemas tradicionais baseados em regras fixas são facilmente contornados por fraudadores que adaptam suas táticas constantemente. 

O Machine Learning, por outro lado, aprende continuamente com novos dados, identificando padrões anômalos e comportamentos suspeitos que fogem do normal, mesmo que nunca tenham sido vistos antes. 

Isso é aplicado com sucesso na detecção de fraudes, análise de sinistros de seguros, identificação de transações de lavagem de dinheiro, detecção de intrusões em redes (cybersecurity) e identificação de contas falsas ou bots em plataformas online. 

A velocidade e a escala com que o ML opera são essenciais para intervir em tempo real e prevenir perdas financeiras e danos à reputação. 

Branddi: alta tecnologia e expertise humana combinadas 

Compreender e aplicar Machine Learning não é apenas teoria para a Branddi: é o coração de nossa solução de proteção inteligente de marca. 

Para isso, utilizamos o poder da IA para monitorar incansavelmente o ambiente digital global, identificando ameaças como concorrência desleal, fraudes e pirataria em escala e velocidade inigualáveis. 

No entanto, a tecnologia sozinha não basta. A precisão da nossa IA é potencializada pela expertise de especialistas dedicados, que analisam, validam e direcionam as ações, garantindo uma atuação estratégica e eficaz do monitoramento ao takedown. 

É essa combinação que nos permite blindar sua marca com resultados reais.

Quer ver como essa abordagem protege o seu negócio? Acesse o site da Branddi e entenda mais sobre o nosso marketing de blindagem!