Soul TradeA transformação digital continua impactando diversas áreas do mercado, e o “machine learning”, um braço avançado da inteligência artificial, tem se tornado uma peça central nesse processo. Empresas de vários setores estão incorporando essa tecnologia para melhorar tanto operações rotineiras quanto processos criativos. O que antes era visto com ceticismo, hoje já faz parte da realidade cotidiana de marcas que utilizam o aprendizado de máquinas para aumentar a eficiência, entender melhor seus consumidores e até otimizar suas estratégias criativas.
A criatividade pode ser delegada às máquinas?
Uma das perguntas mais frequentes quando se fala em machine learning é se é possível delegar a criatividade a robôs. Esse questionamento reflete uma certa polêmica sobre o potencial criativo das máquinas, uma área historicamente associada exclusivamente à mente humana. Entretanto, apesar das reservas, a realidade já mostra que “machine learning” está integrando o ambiente criativo de forma eficiente e colaborativa com humanos.
Segundo Michel Sciama, head de produtos do Google, a ideia de que a inteligência artificial possa substituir a criatividade humana é um equívoco. Em vez disso, ele defende que as máquinas podem assumir tarefas repetitivas e operacionais, abrindo espaço para que profissionais se concentrem em atividades mais inovadoras. Ou seja, a IA está longe de substituir a intuição e o insight humano; ao contrário, ela é vista como uma ferramenta poderosa que ajuda a “agilizar processos e liberar tempo” para atividades criativas mais elaboradas.
Machine Learning no varejo: casos de sucesso
Um dos setores onde o método de análise mais tem se destacado é o varejo. Grandes marcas estão aplicando essa tecnologia de maneira estratégica para entender melhor seus consumidores e otimizar operações. Vamos examinar agora alguns casos práticos:
– Walmart: ofertas personalizadas
Com mais de 11 mil lojas espalhadas por 28 países e uma base de 140 milhões de clientes, o Walmart é um gigante do varejo que está utilizando machine learning de maneira inovadora. A empresa tem aplicado essa tecnologia em seu e-commerce para analisar o comportamento de seus consumidores e, com base nessas informações, oferecer promoções e recomendações personalizadas.
Não só melhorando a experiência do cliente, mas também aumentando as vendas, oferecendo o produto certo na hora certa. Assim, ao identificar padrões de compra, o Walmart consegue antecipar as necessidades de seus consumidores e ajustar seu estoque e campanhas de marketing de forma precisa. O que resulta em uma operação mais eficiente com redução de desperdícios e maior satisfação dos clientes.
– Itaú: comando de voz com machine learning
O Itaú também tem utilizado o machine learning para melhorar a experiência do usuário, especialmente no seu aplicativo de transações bancárias. O banco lançou recentemente um sistema de comando de voz, que permite aos usuários acessarem funções e realizar transações com comandos simples. Apesar da simplicidade da interface, o sistema utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina para garantir que os comandos sejam precisos e eficazes.
Esse sistema de comando de voz é apenas uma das várias formas pelas quais o machine learning está sendo usado para tornar os serviços bancários mais acessíveis e convenientes. Além disso, a tecnologia permite que o Itaú otimize a operação, reduzindo o tempo de execução de certas tarefas e melhorando a usabilidade do aplicativo.
– Visa: atendimento ao cliente inteligente
A Visa, gigante do setor de pagamentos, também está aproveitando o machine learning para oferecer um serviço mais eficiente. A empresa implementou um sistema que combina chatbot e aprendizado de máquina para responder até 90% das perguntas comuns dos clientes. Esse sistema aprende continuamente com as interações, tornando-se mais inteligente e eficaz a cada nova consulta.
Além de responder perguntas, o chatbot da Visa também é capaz de oferecer serviços personalizados com base no histórico do cliente. Isso permite que a Visa entenda melhor o perfil de seus consumidores e ofereça soluções específicas para suas necessidades, criando uma experiência de atendimento ao cliente que é ao mesmo tempo rápida, eficiente e personalizada.
Machine Learning e o processo criativo
Outro campo interessante onde o machine learning tem se inserido é o processo criativo, desafiando a ideia de que máquinas não podem contribuir em áreas como “publicidade e produção de conteúdo”. A seguir, vamos observar alguns exemplos de como a IA tem sido usada nesse sentido:
– Clorets: comercial criado por machine learning
Em 2016, a marca de gomas de mascar Clorets, junto com a agência McCann, fez um experimento interessante: eles colocaram uma equipe criativa para competir com uma máquina equipada com algoritmos de machine learning na criação de um comercial. O objetivo era ver se o público conseguia identificar qual dos vídeos havia sido feito por humanos e qual havia sido criado pelo sistema de aprendizado de máquina.
Esse experimento destacou a capacidade do machine learning de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões de sucesso e criar algo com base nessas informações. Embora a criação humana ainda tenha predominado, a máquina se mostrou surpreendentemente competente, levantando discussões sobre o futuro da IA no campo criativo.
– IBM e o trailer do filme “Morgan”
No campo do entretenimento, o machine learning também começou a ganhar espaço. O trailer do filme “Morgan”, lançado pela 20th Century Fox, foi editado por um sistema de IA desenvolvido pela IBM. Embora a edição final tenha sido feita por humanos, o machine learning foi responsável por selecionar as cenas e organizá-las em uma sequência coesa, com base em análises de dados de outros trailers de sucesso.
Esse exemplo mostra como a IA pode ser usada para acelerar processos criativos que demandam muito tempo e esforço humano, como a edição de vídeos. Além disso, essa aplicação do machine learning também oferece insights valiosos sobre as preferências do público, ajudando a personalizar conteúdos que terão maior impacto no espectador.
O futuro do machine learning no varejo e além
É evidente que o machine learning já não é mais uma promessa distante, mas uma realidade transformadora em vários setores, especialmente no varejo. Ele não apenas melhora a eficiência operacional e o atendimento ao cliente, como também começa a mostrar seu potencial criativo em campanhas publicitárias e na produção de conteúdo.
Assim, à medida que mais marcas adotam essa tecnologia, veremos uma evolução contínua no modo como as empresas interagem com seus consumidores. Desde a personalização de ofertas até a criação de conteúdo, o machine learning se tornará uma ferramenta indispensável para otimizar o desempenho e gerar valor. O importante é que as empresas compreendam que essa tecnologia não vem para substituir o olhar humano, mas para complementar e aprimorar processos que já existem, liberando o potencial criativo dos profissionais e aumentando a eficiência dos negócios.
Perspectivas finais
O machine learning está revolucionando a forma como as marcas se conectam com seus consumidores e otimizam suas operações. De tarefas operacionais à criação de conteúdo, essa tecnologia já é parte integrante de muitas estratégias de sucesso. O desafio para as empresas é entender como integrar essa ferramenta da melhor forma, explorando seu potencial sem perder de vista o valor insubstituível do insight humano.
Com o avanço contínuo da tecnologia, o machine learning promete redefinir ainda mais o futuro do marketing e do varejo, estabelecendo novas oportunidades para as marcas se destacarem em um mercado cada vez mais competitivo.
Fonte: Meio & Mensagem e Exame – Edição: 27.04.23
