O que é machine learning e por que é importante?

O que é machine learning? Uma área da inteligência artificial (IA) que, junto da ciência da computação, tem o objetivo de criar algoritmos para ensinar máquinas a desempenhar tarefas da mesma maneira que humanos fariam.

A evolução tecnológica é uma constante na vida de todos nós. Enquanto algumas das novas tecnologias fazem um estrondo e mudam a rotina bruscamente, outras são mais silenciosas – ainda que igualmente revolucionárias. Este é o caso do machine learning ou, em bom português, aprendizado de máquina. 

Quer você tenha percebido ou não, a verdade é uma só: muitos dos elementos da nossa rotina já contam com soluções de automação proporcionadas pelo uso da inteligência artificial. E isso inclui, é claro, o Ecommerce. 

Por isso, neste artigo, vamos te dar um panorama sobre o que é machine learning, como ela funciona e, ainda mais importante, quais as suas aplicações para lojas virtuais. 

Se esse assunto te interessa, vamos começar! 

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O que é machine learning?

O machine learning é um segmento de um ramo mais amplo, o de inteligência artificial (IA). Ele reúne conceitos da ciência da computação para criar sistemas que usam dados e algoritmos para imitar a maneira como humanos aprendem. 

A ideia é criar sistemas capazes de aprender de forma autônoma, com base em suas próprias experiências. O objetivo, portanto, é produzir máquinas capazes de emular o comportamento humano, sobretudo no que diz respeito à tomada de decisões. 

Existem várias maneiras de ensinar uma máquina a pensar como um humano. Enquanto algumas das abordagens requerem a interferência direta de pessoas, outras confiam na identificação de padrões entre os dados coletados para produção de regras comportamentais mais precisas. 

Falaremos sobre os métodos de aplicação do machine learning em breve… 

Por enquanto, o que você precisa entender é que este é um recurso presente em muitos aspectos do nosso cotidiano. Um bom exemplo da aplicação do machine learning na prática é a busca do Google. 

Sempre que um termo é digitado na caixa de pesquisa, o serviço usa uma série de parâmetros para determinar os melhores resultados, ou seja, as páginas que mais têm chance de oferecer conteúdo relevante para a busca. 

Esse é um exemplo simples, mas que ilustra a importância desse recurso em nosso dia a dia. Logo mais falaremos sobre as aplicações do machine learning para o mercado de Ecommerce. Vamos continuar com o conteúdo… 

Como o machine learning funciona?

O sistema de aprendizado de um algoritmo de machine learning pode ser dividido em 3 principais pilares: 

Processo de decisão

Os algoritmos de machine learning são usados para prever ou classificar informações, com base em determinados dados que são coletados ou fornecidos à máquina. A ideia aqui é que o algoritmo seja capaz de identificar padrões com base no que ele já sabe. 

Função de erro

A função de erro é usada para medir a precisão das decisões tomadas pela máquina. Nesse caso, são usados exemplos conhecidos – se eles existirem – para determinar se a previsão do algoritmo foi boa ou ruim. Neste último caso, é importante determinar o quão ruim a precisão se mostrou. 

Otimização de modelo

Esse é um método que faz o algoritmo analisar as situações de erro e, então, atualizar o seu processo de tomada de decisão. O objetivo é diminuir as chances de erros e controlar a sua proporção, colocando a máquina cada vez mais perto do acerto completo. 

Esse é um processo repetitivo, ou seja, que acontece continuamente até que o algoritmo atinja o limite de precisão que lhe é exigido. 

Vamos exemplificar… 

Digamos, por exemplo, que uma empresa está construindo um sistema de recomendação de produtos para uma loja virtual. Nesse caso, é possível dar à máquina informações sobre clientes e seus comportamentos de compra dentro do site de vendas. 

O algoritmo vai pegar aquelas informações e aprender os padrões de comportamento, de forma a indicar os produtos com maior probabilidade de venda para determinados tipos de clientes. 

Alguns dos dados que podem ser usados são: 

• Produtos que foram colocados no mesmo carrinho de compras;
• Quantas vezes um produto foi favoritado; 
• Quantas vezes um produto foi visualizado; 
• Quais páginas tiveram a maior taxa de rejeição; 
• E mais. 

Se o algoritmo passa a recomendar produtos que realmente são colocados no carrinho e comprados por clientes, então ele passará a reforçar esses padrões, entendendo que estão corretos. 

Se o contrário acontecer, seu papel será entender qual parâmetro levou à decisão equivocada e diminuir o seu peso. 

Como o algoritmo de machine learning funciona de maneira autônoma, sua precisão melhora com o tempo. A cada nova compra, visita ou visualização de página de venda, a máquina terá mais informações para analisar e pode melhorar o seu processo de decisão. 

Diferença entre machine learning e inteligência artificial

A inteligência é um conceito mais amplo que inclui, dentre outros campos, os estudos de machine learning. É comum que esses segmentos sejam confundidos, afinal, eles têm similaridades claras. No entanto, eles não são a mesma coisa. 

A inteligência artificial é popularmente conhecida pelos seus mecanismos computacionais, que se baseiam nos padrões do comportamento humano para resolver problemas e encontrar soluções. 

Nesse caso, é possível dizer – ainda que de uma forma simplista – que a inteligência artificial tem como objetivo fazer máquinas pensarem como seres humanos, na busca pelo aperfeiçoamento de tarefas e resolução de problemas. 

E, para isso, é preciso que a máquina aprenda os padrões de comportamento. Ao contrário das pessoas, elas não têm anos de experiência e dados de uma vida inteira para tomar decisões. Existem muitas formas de concretizar esse aprendizado, sendo o machine learning uma das mais populares. 

3 métodos de machine learning

Nós falamos anteriormente que existem muitas maneiras de aplicar o machine learning, certo? Agora, vamos explicar cada uma delas em maiores detalhes. Veja… 

1. Machine learning supervisionado

Essa modalidade também é conhecida como aprendizado supervisionado. Ela é definida pelo uso de conjunto de dados rotulados, especialmente criados para treinar algoritmos. Esse tipo de modelo depende, portanto, da constante alimentação com dados e novas informações para aperfeiçoar o seu aprendizado.

Toda vez que dados entram no sistema, acontece um processo de calibração, no qual os pesos são ajustados até que todo o sistema entre em equilíbrio novamente. 

Um bom exemplo de aprendizado supervisionado está em uma ferramenta que usamos todos os dias: o e-mail. As plataformas de e-mail têm recursos para, por exemplo, priorizar mensagens e enviar conteúdos para a pasta de spam. Este é um processo mais ou menos autônomo, mas que pode ser melhorado com a influência do usuário, indicando quais e-mails realmente são relevantes. 

Leia também: E-mail Marketing: o que é, como fazer e melhorar suas vendas.

2. Machine learning não supervisionado

O aprendizado não supervisionado acontece quando algoritmos coletam e analisam dados não rotulados. O objetivo desse tipo de machine learning é identificar padrões ocultos e agrupamentos de dados sem que seja necessária a intervenção humana. 

Para esses algoritmos, a capacidade de descobrir semelhanças e diferenças entre grupos de dados é enorme. Por isso, eles são muito usados em estratégias de venda que envolvem a venda cruzada, segmentação de clientes e leads, reconhecimento de imagem e mais. 

3. Aprendizado semissupervisionado

O aprendizado semissupervisionado é um meio termo entre as duas opções mostradas nos tópicos anteriores. Nesse caso, são usados dois conjuntos de dados. O primeiro deles é o conjunto rotulado, que é usado para orientar a classificação de informações e extração de recursos. 

Em seguida, a máquina é oferecida um conjunto de dados não rotulados, que ela deve agrupar e manipular com base nos padrões que aprendeu com o primeiro grupo. Esse é um método bastante utilizado quando não se tem um grupo de dados rotulados grande o suficiente para treinar um algoritmo de forma supervisionada. 

Como o machine learning é aplicado no mundo do Ecommerce? 

Agora que você já sabe o que é machine learning e como o conceito funciona, vamos mostrar algumas das aplicações práticas que ele tem no Ecommerce. Podemos apostar que a sua empresa já usa uma dessas soluções, em algum nível. Confira… 

1. Reconhecimento de fala 

O machine learning para reconhecimento de fala é conhecido como ASR, ou Automatic Speech Recognition – ou reconhecimento automático de fala, em tradução livre para o português. 

Seu objetivo é reconhecer a fala humana e processar essas informações em um formato escrito. Se você já usou o Google Assistente, Alexa ou Siri, então já teve contato com esse tipo de tecnologia. 

Para Ecommerces, este é um ponto muito importante, visto que cada vez mais compras na internet são feitas por meio de dispositivos como esses. Essa realidade demanda a adaptação de sites de venda, de maneiras que influenciam desde a descrição dos produtos até o layout do Ecommerce. 

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2. Combate a fraudes em sistemas de pagamento

Um dos recursos mais importantes para o funcionamento de lojas virtuais é o sistema antifraudes para Ecommerce. Eles têm o objetivo de proteger o lojista e outros consumidores de compras mal-intencionadas, com cartões clonados ou roubados. 

Com o impressionante volume de compras que acontecem em lojas virtuais todos os dias, seria impossível que a verificação desses dados fossem feitas por seres humanos. Por isso, algoritmos de machine learning são usados por todos os sistemas de pagamento mais populares do mercado – e com uma taxa de sucesso muito satisfatória. 

Leia também: ChatGPT: o que é e como funciona esse robô de inteligência artificial

3. Banco de dados autônomo

Os bancos de dados autônomos são capazes de automatizar tarefas que, em outros tempos, precisavam ser feitas por pessoas de verdade. Na prática, o uso de machine learning nesse setor deu aos profissionais um caráter muito mais estratégico e menos robótico. 

Além de liberar o profissional para tratar de outras tarefas, o uso da automação nos bancos de dados também diminui o risco de falhas pela intervenção humana, garantindo um serviço mais confiável. 

4. Atendimento ao cliente

Se você já tem uma loja online, as chances de usar um chatbot para vendas são grandes. Esse é um recurso muito popular e, com um bom motivo… ele torna o atendimento ao cliente muito mais ágil. 

Eles são capazes de não só responder às dúvidas mais frequentes dos clientes e oferecer informações sobre os pedidos, como também aplicar técnicas de venda, como a indicação de produtos. 

Os chatbots podem ser aplicados não só no canal de vendas, mas também em outros canais de comunicação, como o direct do Instagram, mensagens do WhatsApp, Facebook e mais. 

5. Mecanismos de recomendação

Nós já exploramos este exemplo em tópicos anteriores, mas vale reforçar que os mecanismos de recomendação que lojas virtuais e marketplaces usam são, quase todos, baseados em machine learning.

Esses são ativos muito importantes para um site, já que incentivam a compra de itens relacionados e podem ajudar a aumentar a taxa de conversão e o ticket médio. Além disso, esses recursos podem realmente melhorar a experiência do cliente durante a compra e ajudar a reter compradores. 

Os desafios que o machine learning propões à empresas

Como você já percebeu, o machine learning é um recurso que está cada vez mais presente em nossas vidas e se tornou essencial para varejistas online. 

No entanto, a implementação da inteligência artificial em empresas trouxe consigo mais do que apenas facilidades… trouxe também dilemas éticos e profissionais. 

Alguns dos que mais impactam empresas do segmento de Ecommerce são: 

1. Privacidade 

A privacidade de dados é um assunto cada vez mais latente para lojas virtuais. É importante que os consumidores estejam seguros durante suas compras, afinal, informações sensíveis permeiam todo o processo de pagamento. 

Nos últimos anos, muitos avanços foram feitos neste sentido. No Brasil, a criação da Lei Geral de Proteção de Dados criou parâmetros muito específicos para coleta e processamento de informações. 

Por isso quaisquer soluções de machine learning aplicadas neste sentido precisam trabalhar em prol da segurança dos dados coletados, eliminando vulnerabilidades que tornam ataques cibernéticos mais comuns. 

2. Impacto de IA em tarefas 

Boa parte da discussão em torno do uso de inteligência artificial na execução de tarefas gira em torno da perda de postos de trabalho. No entanto, é importante notarmos que, a cada inovação tecnológica, surgem novas demandas e funções que antes não existiam. Nós vemos isso acontecendo na indústria, no marketing e, claro, também no Ecommerce. 

Vão ser necessárias pessoas que saibam gerenciar esses sistemas, assim como profissionais focados nas soluções para novos problemas. O processo de aperfeiçoamento do mercado é constante. 

3. Responsabilidade

Até o momento, ainda não há legislações específicas para regular as práticas de inteligência artificial, incluindo o machine learning. Isso quer dizer que não existem mecanismos reais que garantam a aplicação dessas tecnologias de forma ética e responsável. 

Por isso, é importante estar em contato com outras empresas do mercado, entendendo quais são os padrões para aplicação desses recursos, usando sempre o bom-senso e se colocando no lugar do cliente. 

Temos certeza de que, depois deste artigo, você tem uma noção maior do que é o machine learning e como ele se aplica ao seu Ecommerce. Como você pode perceber, muitos desses avanços já fazem parte da rotina dos lojistas e, se você ainda não os implementou em sua empresa, não é possível perder mais tempo.

Ter auxílio para essas implementações, no entanto, é essencial. Como mostramos no artigo, existem diversos cuidados que a sua empresa deve tomar para garantir um uso ético das tecnologias de inteligência artificial. 

E onde você pode conseguir orientação especializada sobre o assunto? Na consultoria do Ecommerce na Prática. 

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