Machine learning: o que é e quais as vantagens para os negócios

Os termos Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) estão cada vez mais conhecidos, principalmente devido à popularização do Chat GPT, Gemini, Claude entre outras AI. Embora atualmente sejam assuntos tanto no meio corporativo quanto em colégios, não se restringindo mais a conversas entre profissionais de tecnologia, o ML e a IA vão muito além da relação com robôs para conversação.

Por isso, preparamos este conteúdo para você saber exatamente do que se tratam e como essas tecnologias impactam o dia a dia de empresas e consumidores. Continue a leitura e confira!

O que significa Machine Learning?

O Machine Learning (traduzido como aprendizado de máquina ou aprendizagem de máquina) se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos matemáticos que permitem que um sistema aprenda com dados a realizar tarefas de maneira parcial ou totalmente autônoma, sem intervenção humana constante, ou seja, sem ser continuamente programado para isso.

A máquina aprende sozinha com dados históricos que são fornecidos a ela pelo usuário e gera um modelo treinado que pode receber novas informações para realizar previsões mais precisas. Além disso, melhora seu desempenho a partir da sua própria experiência.

A expressão Machine Learning foi citada pela primeira vez na década de 1950 pelo cientista da computação Arthur Lee Samuel, que se baseou nos estudos do cientista britânico Alan Turing, conhecido como o pai da computação e que, durante a Segunda Guerra Mundial (1939 a 1945), criou uma máquina que conseguiu revelar segredos de guerra após decifrar o código Enigma, que utilizava criptografia na comunicação.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é a capacidade de sistemas computacionais compreenderem e analisarem grandes volumes de dados com certa autonomia. Trata-se de um conceito de que os sistemas de computador podem tomar decisões sem um direcionamento humano após os algoritmos complexos de Machine Learning processarem uma grande massa de dados e interpretá-los, identificando seus padrões. Existem dois métodos de aprendizado: o não supervisionado e o supervisionado.

O aprendizado não supervisionado é aquele em que a máquina fica tentando aprender sozinha a partir da apresentação dos dados e sem resultados pré-definidos como parâmetro. Nesse modelo, não se tem um objetivo definido para alcançar.

A meta é encontrar estrutura, padrões e relações nos dados sem qualquer orientação prévia. O aprendizado supervisionado é o algoritmo treinado a partir de exemplos já classificados, no qual ele entende o padrão daquela variável exposta.

O primeiro ponto para começar a trabalhar com essa tecnologia é entender sobre esse recurso. Para o uso do total potencial dessa tecnologia, é necessário ter dados qualificados para apresentar à máquina e contar com capacidade analítica de quem vai direcioná-la para se obter resultados mais assertivos e melhor desempenho.

Aprendizado por reforço: a lógica de tentativa, erro e recompensa

O aprendizado por reforço representa uma abordagem dinâmica em que a máquina aprende por meio da interação direta com um ambiente. Ao contrário dos modelos supervisionados clássicos, esse algoritmo funciona sob um sistema de incentivos e punições: ele recebe uma recompensa clara quando toma uma decisão correta e uma penalidade quando comete um erro.

O objetivo central do modelo é maximizar a pontuação positiva acumulada ao longo do tempo. Na prática corporativa, essa metodologia avançada é aplicada na definição automatizada de preços dinâmicos em e-commerce, na otimização de robôs autônomos em centros de distribuição e na navegação de veículos inteligentes.

É a tecnologia ideal para enfrentar cenários de mercado altamente mutáveis, em que o sistema precisa se adaptar às novas regras operacionais em tempo real, sem depender unicamente de um histórico estático de dados.

Aprendizado semi-supervisionado: o meio-termo estratégico para os negócios

No cenário empresarial cotidiano, um dos maiores obstáculos práticos para o avanço rápido da inteligência artificial é o alto custo financeiro e o tempo demandado para rotular imensas massas de informações. É exatamente aqui que o aprendizado semi-supervisionado se destaca como uma alternativa extremamente inteligente.

Esse modelo atua diretamente como um meio-termo estratégico: ele utiliza uma quantidade reduzida de dados previamente estruturados e rotulados por especialistas humanos, combinada com um volume massivo de dados brutos não classificados.

O algoritmo inteligente aproveita a pequena base conhecida para identificar padrões estruturais e, em seguida, passa a classificar de forma autônoma o restante das informações recebidas. Essa abordagem inovadora equilibra a alta precisão exigida pelo mercado atual com a viabilidade econômica corporativa.

Diferença entre IA e Machine Learning

O ML (Machine Learning) é uma área da IA (Inteligência Artificial), um campo da ciência referente à capacidade de simulação e réplica que uma máquina pode fazer de uma inteligência humana. A IA aprende, analisa, categoriza e identifica padrões para tomada de decisão baseada em dados.

Já o Machine Learning é o sistema que consegue ensinar a máquina a aprender a partir da análise de conjunto de dados. As ferramentas de IA (Inteligência Artificial) e ML (Machine Learning) ajudam a dar sentido aos dados, automatizar processos e dimensionar a experiência digital para auxiliar no trabalho humano.

Machine learning nas empresas

O Machine Learning tem ajudado empresas de diferentes portes e segmentos, pois automatiza a tomada de decisão, prevendo riscos e identificando oportunidades. Não é uma novidade na computação, mas a evolução tecnológica nos últimos anos possibilitou o fim de obstáculos para que empresas implementassem o Machine Learning, pois atualmente há mais acesso à tecnologia e capacidade de processamento.

“Com tecnologia, temos muito mais dados e ferramentas para utilização de IA e, com mais dados disponíveis, mais eficazes elas se tornam. A tecnologia para processamento também cresceu em abundância. Empresas que ainda não a utilizam, rapidamente vão começar a usá-la, porque já é possível”, aponta Felipe Araujo, Gerente Executivo de Analytics da Serasa Experian.

O cenário atual de concessão de crédito, por exemplo, requer dados avançados e abordagens analíticas. Para atuar em um período de complexidade e transformações digitais com mais confiança, as empresas podem:

• Empregar conjuntos de dados alternativos para complementar os conjuntos de dados tradicionais e melhorar as capacidades analíticas em geral;

• Alavancar dados sintéticos por meio de soluções de Machine Learning para testar e treinar os modelos em vários cenários, destacar riscos potenciais e permitir decisões mais proativas;

• Reconhecer as limitações de dados e avaliar os modelos analíticos para identificar um possível viés e garantir acesso ao crédito para todos os clientes elegíveis.

Sendo assim, companhias inovadoras precisarão utilizar todas as fontes de dados relevantes, como as fontes tradicionais, buscar novos dados, além de avaliar as possibilidades de dados alternativos e sintéticos.

As soluções com Machine Learning possibilitam que as empresas usem esses conjuntos de dados tradicionais e não tradicionais rapidamente e construam processos mais eficientes, como modelos de previsão de risco de crédito.

O resultado é uma visão mais precisa e a identificação de novos indicadores de risco potencial. Organizações do mundo todo estão usando tecnologia para aprimorar vários aspectos da tomada de decisões em todo o ciclo de vida do cliente de crédito.

O Serasa Score, por exemplo, utiliza técnicas avançadas de Machine Learning nos processos e explica para todo consumidor brasileiro o porquê da sua nota, melhorando a experiência do usuário. Para adotar a segurança em camadas e criar experiências de ponta a ponta, as companhias precisam de tecnologias mais avançadas.

O uso de Machine Learning melhora também, por exemplo, a detecção de novos padrões de fraudes e diminui o falso positivo (reprovação de uma transação financeira de um usuário real e bom cliente por erro de um sistema antifraude que indica que aquela operação pode ser uma ação fraudulenta).

Com isso, obtém-se ganho de performance em cada parte do processo de autenticação e prevenção à fraude. Com o Machine Learning, a combinação de soluções consegue potencializar os resultados, reduzir golpes, aprovar mais clientes e diminuir custos com revisões manuais.

Marketing e Vendas: hiperpersonalização e previsão de churn

O impacto direto do Machine Learning na área comercial das corporações modernas redefine a maneira como as marcas interagem e se relacionam com seus consumidores finais. Por meio do uso de modelos preditivos eficientes, as empresas conseguem implementar estratégias robustas de hiperpersonalização, antecipando os desejos do cliente para sugerir ofertas sob medida.

Além disso, o ML desempenha um papel fundamental na retenção ativa de clientes por meio da previsão precisa de churn, ou taxa de cancelamento. Os algoritmos analisam criteriosamente o comportamento histórico de navegação, cliques e compras para identificar padrões sutis que indicam a intenção de abandono do serviço.

Com esse diagnóstico preventivo, as equipes de marketing agem rapidamente, oferecendo incentivos personalizados para garantir a fidelidade do cliente antes da perda definitiva.

Logística e Supply Chain: a precisão na previsão de demanda

A eficiência operacional de uma cadeia de suprimentos moderna depende de forma direta da capacidade de prever o futuro do mercado. No setor de logística, o Machine Learning transforma profundamente a gestão tradicional de estoques ao processar diversas variáveis complexas que vão além do histórico básico de vendas anteriores, incluindo fatores como sazonalidade, flutuações econômicas amplas e até previsões meteorológicas locais.

Ao cruzar esse grande volume de dados, os modelos geram previsões de demanda altamente assertivas, reduzindo os prejuízos financeiros causados pelo excesso de mercadorias paradas ou pela falta de produtos nas prateleiras. Adicionalmente, os algoritmos otimizam frotas e calculam rotas de entrega mais rápidas e econômicas.

Dados globais sobre uso do Machine Learning e Inteligência Artificial

As empresas reconheceram a importância da jornada digital, principalmente com a pandemia de Covid-19, em que se passou a ter uma maior presença das pessoas no ambiente online. A maioria das instituições impulsionou a sua transformação digital nesse período para expandir negócios e oferecer uma experiência positiva ao consumidor, priorizando recursos tecnológicos.

O Relatório Global de Tomada de Decisão da Experian apontou que, no topo das 5 principais prioridades de negócios em 2021, estava implementar novos modelos de Machine Learning para tomada de decisão. As empresas já se preparavam para atuar em um novo mundo, por isso estavam priorizando investimentos no digital.

De acordo com a Pesquisa Global Insights da Experian, dois terços das empresas em todo o mundo já haviam adotado Inteligência Artificial e/ou Machine Learning em 2021. Brasil, Índia e Cingapura estavam liderando o caminho naquele momento. Outro dado relevante é que 41% das empresas pretendiam usar Inteligência Artificial para aquisição e integração de novos clientes.

Esse número era maior no Brasil (61%) e menor no Reino Unido (31%). Segundo o Relatório Global de Identidade e Fraude 2022 da Experian, empresas do mundo todo estavam aprimorando a jornada digital do consumidor da seguinte maneira:

• 44% melhorando o desempenho dos modelos existentes de IA (Inteligência Artificial) com o objetivo de melhorar as decisões do cliente;

• 42% implementando novos métodos e construindo novos modelos de IA para melhorar as decisões do cliente;

• 40% reforçando a segurança dos canais móveis/digitais.

Abaixo, os resultados entre empresas brasileiras que participaram desta pesquisa sobre como elas estavam aprimorando a jornada digital do consumidor:

• 52% melhorando o desempenho dos modelos existentes de IA com o objetivo de melhorar as decisões do cliente;

• 50% implementando novos métodos e construindo novos modelos de IA para melhorar as decisões do cliente;

• 48% aprimorando a análise de risco de crédito.

O Relatório Global de Identidade e Fraude da Experian ainda mostrou que as empresas lutam para focar seus esforços digitais, já que todos parecem importantes, e isso cria desafios organizacionais. Prevenir novos tipos de ataques de fraude, avaliar a acessibilidade do cliente e reduzir o custo dos modelos analíticos representam os principais problemas que tiram o sono de líderes de serviços financeiros e de fintechs.

Por isso, empresas recorrem à terceirização para reforçar seus recursos digitais, como serviços em nuvem, IA, detecção de fraudes, segurança de canais móveis e muito mais. Um número cada vez maior de organizações não possui recursos técnicos para atender às crescentes demandas de TI (Tecnologia de Informação), sem falar no desenvolvimento de soluções que as mantenham à frente de fraudadores, ou na implantação de tecnologias avançadas, como Machine Learning.

É por isso que 7 em cada 10 empresas que participaram dessa pesquisa confiam na terceirização de fornecedores para ajudá-las a buscar múltiplas iniciativas digitais. As empresas precisam priorizar a tecnologia que permite uma abordagem responsiva, flexível, eficiente e confiável.

Isso representa integrar ferramentas de Machine Learning e novas fontes de dados para garantir que os modelos possam se adaptar e mudar com o mercado.

Machine Learning e Deep Learning

O Deep Learning (aprendizagem profunda, em português) também é conhecido como redes neurais profundas e é uma subárea da Inteligência Artificial. O algoritmo de Machine Learning chega a um determinado patamar, mas com o Deep Learning ele consegue ir além, pois há mais parâmetros e camadas mais profundas para descer os níveis de variáveis.

Esse recurso deve ser analisado e utilizado quando necessário, porque, para se aprofundar, é preciso uma massa de dados muito grande. Geralmente, os algoritmos de Deep Learning são capazes de resolver problemas mais complexos que os algoritmos tradicionais de Machine Learning.

Por outro lado, requerem mais poder computacional e grande conjunto de dados para treinarem modelos, especialmente em problemas de reconhecimento de imagens, voz e textos.

Machine Learning e ChatGPT

O ChatGPT (sigla para “Generative Pre-Trained Transformer” - “Transformador pré-treinado generativo”) é uma ferramenta de Inteligência Artificial criada por meio de Machine Learning. Lançada em novembro de 2022 pela empresa OpenAI, é uma evolução da assistente virtual e estabelece conversas reais com usuários a partir de dados que alimentam o algoritmo.

A ferramenta é um modelo de linguagem treinado que consegue responder perguntas tendo como base padrões e a combinação de informações disponíveis na web. O grande diferencial é que as respostas são criativas e contextualizadas.

Uma curiosidade é que a Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquina (ICML), evento mais importante sobre Machine Learning, que ocorreu em janeiro de 2023, proibiu que seus artigos acadêmicos fossem totalmente gerados por ferramentas de IA, como o ChatGPT, por questões éticas relacionadas à propriedade intelectual.

A IA, contudo, poderia ser usada para o aprimoramento e edição de artigos. A decisão foi polêmica e chegou a ser questionada por alguns autores.

Os bastidores da implementação: desafios éticos e práticos do ML

Apesar dos excelentes benefícios evidentes que o Machine Learning traz para o aumento da competitividade corporativa, a jornada de implementação prática nas empresas exige uma liderança atenta aos desafios complexos que surgem nos bastidores. Adotar a inteligência artificial de maneira madura envolve compreender que essas ferramentas automatizadas não operam de forma isolada.

À medida que as organizações transferem decisões corporativas críticas — como os processos de concessão de crédito, recrutamento de pessoal e detecção de fraudes — para a responsabilidade dos algoritmos, novos riscos de natureza operacional e reputacional passam a existir.

Por essa razão, a governança corporativa precisa evoluir com rapidez, estabelecendo diretrizes claras que assegurem controle rigoroso.

O desafio da "caixa-preta" e a importância da explicabilidade

Um dos maiores dilemas técnicos na adoção corporativa de modelos avançados de IA, especialmente em redes neurais profundas de Deep Learning, é o chamado efeito caixa-preta. Esse fenômeno ocorre porque certos algoritmos complexos processam milhões de variáveis por meio de camadas ocultas, entregando previsões extremamente precisas, mas sem revelar o caminho lógico exato utilizado para chegar àquela conclusão específica.

No ambiente corporativo, a falta de transparência representa um risco elevado, sobretudo em mercados altamente regulados, em que cada decisão interna precisa ser justificada. Diante disso, o conceito de Inteligência Artificial Explicável (XAI) ganhou força, garantindo que analistas humanos compreendam os fatores reais que determinaram a negação de um crédito.

Viés algorítmico e responsabilidade social na análise de dados

Os algoritmos modernos de aprendizado de máquina não possuem consciência humana própria; eles apenas refletem fielmente os dados históricos que foram utilizados para o seu treinamento inicial. Se uma base de informações contiver preconceitos estruturais ou assimetrias de mercado passadas, a máquina irá absorver, perpetuar e potencializar esses mesmos vieses em suas decisões futuras automatizadas.

Esse grave fenômeno, conhecido como viés algorítmico, pode gerar exclusões injustas em análises e avaliações de perfis. Para mitigar esse risco relevante e atuar em total conformidade com legislações como a LGPD, as companhias precisam realizar auditorias frequentes em seus modelos, mantendo processos de curadoria humana contínua para assegurar decisões justas.

Como preparar sua empresa para a era do Machine Learning?

O sucesso real na integração estratégica do Machine Learning em um negócio não depende unicamente da aquisição de softwares caros ou de infraestrutura computacional de última geração. Trata-se, essencialmente, de um profundo processo de transformação cultural e organizacional que demanda planejamento estratégico de longo prazo.

Antes de iniciar o desenvolvimento de modelos matemáticos complexos, os líderes empresariais necessitam avaliar detalhadamente o nível real de maturidade analítica de suas próprias organizações. Isso envolve o mapeamento detalhado da origem das informações, a forma de armazenamento seguro e a garantia de que existe qualidade qualificada o bastante para alimentar os novos sistemas inteligentes.

Da cultura Data-Driven ao MLOps: garantindo a sustentabilidade dos modelos

A consolidação definitiva de uma cultura corporativa fortemente orientada a dados pavimenta o caminho seguro para a última fronteira da inteligência artificial aplicada: o MLOps (Operações de Machine Learning). Muitas empresas falham gravemente ao acreditar que todo o trabalho técnico termina quando o modelo é finalmente colocado em produção.

Na realidade de mercado, o comportamento prático dos dados muda constantemente devido a transformações sociais e econômicas, gerando o fenômeno do data drift. O MLOps surge justamente para integrar cientistas de dados, engenheiros de software e equipes operacionais, garantindo um ciclo sustentável de monitoramento contínuo, auditoria e atualização frequente dos algoritmos em funcionamento.

Laboratório de Inovação

O DataLab da Serasa Experian conta com equipes de desenvolvedores de negócios, engenheiros e cientistas de dados que identificam padrões ocultos em grandes volumes de dados via técnicas de Inteligência Artificial e Machine Learning para solucionar problemas complexos e transformar em produtos escaláveis, seguros e inovadores. Saiba mais!