Você já ouviu falar de machine learning?
O aprendizado automático, ou aprendizado de máquina (do inglês: “machine learning”) é um subcampo dos estudos da Ciência da Computação. Ele tem suas origens nos estudos de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em Inteligência Artificial. Em síntese, é o estudo que concede a computadores a habilidade de “aprender” sem serem diretamente programados. Esse aprendizado automático aborda o estudo e a construção de algoritmos que podem aprender com os erros que acontecem na utilização de sistemas computacionais e fazer previsões sobre dados coletados na realização de tarefas.
Trata-se de uma série de regras que permite que computadores tenham ações e tomem decisões sem depender de interferência humana. No contexto da transformação digital, investir em tecnologias como essa pode ser vital para a competitividade da sua empresa.
Graças ao desenvolvimento da análise de dados e da inteligência artificial, os CIOs podem contar com o machine learning, por exemplo, para otimizar o cotidiano da empresa. Além de melhorar a experiência dos colaboradores e contribuir para o aumento de sua produtividade. Neste artigo, mostraremos como isso é possível.
Machine learning: otimização do cotidiano e aumento da produtividade
As ações e as decisões dos computadores que contam com programas de machine learning são feitas através da análise de dados. Esses programas ainda permitem que as máquinas continuem aprendendo e se aprimorando ao longo do tempo, conforme novas informações e dados são coletados pelos algoritmos e bancos de dados de sistemas inteligentes.
Existem vários tipos de programas de machine learning. As duas modalidades principais são as de aprendizagem supervisionada e não-supervisionada. Na primeira, o computador é “treinado” para reconhecer algum padrão. Enquanto, na segunda, ele realiza a identificação de padrões de maneira autônoma.
Machine learning x experiência do usuário
Para as empresas de tecnologia, a utilização de programas de machine learning, bem como outros aparatos cujas possibilidades foram ampliadas com a transformação digital, permite que novas opções de serviços sejam criadas com o foco na experiência do usuário.
No contexto de democratização do acesso à internet e outras tecnologias da informação, os usuários são cada vez mais empoderados e informados no que se refere à digitalização. Por isso, a experiência do usuário é um dos pilares da transformação digital e deve ser uma prioridade para empresas.
Na interação dos usuários com machine learning, dados são coletados sobre a utilização em serviços, consumo de dados e funcionalidades. O objetivo é que a experiência oferecida pode ser cada vez mais aprimorada. Seja para maior eficiência, conforto e satisfação dos usuários. E, principalmente, para o aumento da produtividade na execução de ações e tarefas.
Machine learning x produtividade
A ideia de focar na experiência do usuário não é nova. Mas, muitas vezes, é entendida apenas em partes. Muitas empresas focam no oferecimento da melhor experiência para o cliente. E se esquecem de oferecer uma excelente experiência também para seus colaboradores.
Ambientes de trabalho que focam na experiência do colaborador são mais produtivos. Segundo uma pesquisa da Gartner, o ambiente de trabalho tem um grande impacto na produtividade e no engajamento dos colaboradores. Mas, atualmente, apenas 34% dos trabalhadores dizem que gostam do ambiente de trabalho.
O ambiente de trabalho envolve também a infraestrutura de TI disponível, o help desk e outros fatores que impactam na produtividade do colaborador. Por isso, quanto melhores forem esses serviços, maior tende a ser o engajamento e a produtividade dos times.
No Intuitive Service Desk (ISD), o primeiro Service Desk intuitivo do Brasil, o machine learning é utilizado para reconhecer padrões de comportamento dos usuários de infraestrutura de TI das grandes corporações. Após esse reconhecimento, a solução consegue prever erros e problemas possíveis e antecipar-se a eles, impedindo que aconteçam ou oferecendo soluções rápidas e eficazes para solucioná-los.
Assim, os colaboradores perdem menos tempo tentando resolver essas questões, o número de chamados na TI é reduzido e os usuários passam a ter possibilidade de solucionar sozinhos seus problemas, utilizando uma interface intuitiva e simples.
Além de machine learning, o ISD conta com outras funcionalidades e diferenciais que podem trazer benefícios para sua empresa. Confira mais aqui.
