Machine Learning

Descubra como um dos 10 maiores produtores de papel do mundo reduziu custos e tempo de inatividade por meio da manutenção preditiva de máquinas com a ajuda da Orbit AI O desafio Um dos 10 maiores produtores de papel do mundo não estava aproveitando completamente seu potencial de produção devido aos altos custos e à imprevisibilidade da manutenção de máquinas . A cada seis anos, a empresa costumava realizar manutenção leve, com um custo aproximado de $3,4 milhões. A manutenção mais significativa, que custava cerca de $7 milhões, ocorria a cada 12 anos. Além disso, o cliente precisava interromper as operações por 10 dias a cada ano devido a requisitos regulatórios.  Como não podiam prever antecipadamente qual máquina precisaria de manutenção, o cliente precisava solicitar serviços de manutenção urgentes (e consequentemente mais caros), levando a um tempo de inatividade inesperado e comprometendo a eficiência operacional. Eles já haviam tentado resolver o problema adotando uma solução gerenciada por terceiros para algumas de suas máquinas, mas os altos custos impediam sua escalabilidade em toda a fábrica. Com a Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) ganhando destaque na agenda dos CIOs da indústria de manufatura ( Gartner, 2023 ), fazia sentido buscar uma consultoria e serviços de TI confiável e experiente para ajudá-los a enfrentar esse grande desafio com novas tecnologias. Eles se associaram à e-Core com o objetivo de identificar anomalias menores nos equipamentos e realizar uma manutenção mais precisa durante o fechamento anual obrigatório de 10 dias, estendendo assim o intervalo para manutenções mais significativas.

No cenário empresarial atual, as organizações enfrentam um paradoxo: acumulam volumes crescentes de dados, mas lutam para transformá-los em valor real para o negócio. A capacidade de usar dados de forma inteligente para transformar processos, produtos e serviços tornou-se um imperativo, visto que “os dados são o novo ouro”.  Nesse contexto, a Inteligência Artificial emerge como tecnologia fundamental para extrair insights e criar soluções valiosas, permitindo que as empresas tomem decisões mais assertivas. Segundo um estudo recente , empresas que ampliaram significativamente sua equipe de IA tiveram um crescimento de cerca de 20% em vendas, empregos e valor de mercado – ganhos atribuídos, em parte, à inovação em produtos por meio do uso estratégico da IA. Ainda assim, mesmo diante desses ganhos expressivos, muitas organizações se questionam se estão verdadeiramente preparadas para adotar a IA, quais seriam os primeiros passos e como integrar de maneira eficaz dados, cultura e tecnologia. Este artigo busca responder essas questões, oferecendo um guia prático para identificar e implementar casos de uso de IA em sua empresa. → Saiba a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI Compreendendo a IA no Contexto dos Negócios Diante dos desafios apresentados na transformação de dados em valor real, é fundamental compreender como a IA se integra ao contexto empresarial atual. As empresas que obtêm sucesso na aplicação de IA combinam três pilares fundamentais: Mindset: Cultura organizacional que valoriza a inovação e está aberta à transformação digital. A liderança e as equipes devem estar alinhadas na visão de como a IA pode impulsionar o negócio. Skillset: Competências necessárias para implementar e gerenciar soluções de IA, incluindo ciência de dados, engenharia de dados e especialistas em domínios específicos. Toolset: Ferramentas e tecnologias apropriadas para desenvolver e implementar soluções de IA. Quando esses três pilares estão alinhados, a empresa pode criar o chamado Efeito de Rede de Dados (Data Network Effect). Esse efeito se manifesta em um ciclo virtuoso no qual a coleta de mais dados leva a modelos mais precisos, o que resulta em clientes mais satisfeitos e ainda mais dados para aprimorar as soluções. → Saiba como os Agentes de IA estão moldando o futuro dos negócios Benefícios da IA para os Negócios Com os três pilares fundamentais – mindset, skillset e toolset – alinhados, as organizações podem explorar o potencial transformador da IA. Esta tecnologia é capaz de gerar valor em múltiplas frentes do negócio, como os apresentados a seguir: Automação e Produtividade: A IA pode automatizar tarefas repetitivas, liberando as equipes para atividades de maior valor estratégico. Exemplo: Na e-Core, automatizamos a análise de qualidade das ligações de vendas, reduzindo o tempo de análise de 200 áudios para 2 minutos e aumentando a efetividade das ligações em 20%. Leia o case completo aqui . Manutenção Preditiva e Eficiência Operacional: A IA permite prever e prevenir falhas, otimizando processos e reduzindo custos operacionais. Exemplo: Desenvolvemos um modelo de machine learning baseado em Deep Learning para previsão de falhas de equipamentos, alcançando 80% de precisão e economia anual de $850 mil, com ROI em 6-8 meses. Veja o case completo aqui . Experiência do Cliente: Recursos de IA permitem oferecer recomendações personalizadas e atendimento 24/7. Exemplo: Implementamos uma solução de IA generativa para uma fintech de importação, automatizando a análise de ligações e fornecendo feedback imediato aos SDRs. Isso reduziu o tempo de avaliação, melhorou a qualidade das interações e aumentou em 20% a efetividade das chamadas, elevando a experiência do cliente. Saiba mais sobre o case aqui . Além dos exemplos acima, a IA tem demonstrado valor significativo em outras áreas críticas para diversos negócios, como otimização de preços e receita, gestão automatizada de estoques, análise preditiva de comportamento do consumidor e detecção de fraudes em transações. → Veja também como a EEmovel utiliza inteligência artificial para acelerar seu processo de web scraping Identificando Casos de Uso de IA em sua Empresa Após compreender os benefícios potenciais da IA e seus casos de sucesso em diferentes setores, o próximo passo crucial é identificar as oportunidades específicas em sua organização. Antes de iniciar qualquer projeto, é fundamental realizar uma análise completa considerando três aspectos principais: Mapeamento de Processos O mapeamento detalhado dos principais processos da empresa é um caminho natural para descobrir gargalos que possam ser resolvidos com IA. Em muitas situações, tarefas repetitivas são candidatas à automação, mas é importante avaliar se o uso de IA é realmente necessário ou se uma automação mais simples seria suficiente. Alinhamento Estratégico e Viabilidade Uma vez que os processos já estão mapeados, é necessário estimar ganhos em termos de KPIs que seriam obtidos com o uso de IA nessas tarefas. Em cenários onde há dúvidas sobre a maturidade digital da organização ou a real necessidade de IA, a e-Core utiliza a metodologia Data Driven Everything (D2E) . Esta abordagem envolve uma imersão no ambiente do cliente para entender não apenas os processos declarados, mas também as necessidades reais da organização. Um dos artefatos gerados durante esse processo é a matriz de priorização, que mapeia as iniciativas identificadas como o benefício potencial para o negócio ao nível de complexidade de implementação.

A Inteligência Artificial (IA) tem sido algo transformador no cenário atual, mas termos como Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e IA Generativa (GenAI) são frequentemente usados de forma intercambiável, o que leva a confusões. Este artigo tem como objetivo desmistificar esses conceitos, destacando suas diferenças e significância na indústria atual. Os investimentos em IA estão se tornando cada vez mais substanciais (“ Relatório Stanford AI Index ” publicado no Fórum Econômico Mundial, KPMG , Unite.AI , All About AI ). No entanto, muitas pessoas ainda não têm uma compreensão clara das diferenças entre IA, ML, DL e GenAI. Essa lacuna muitas vezes leva a expectativas irreais e investimentos mal direcionados. Então, como essas tecnologias se diferem e como podemos aplicá-las de maneira eficaz? Nosso objetivo é fornecer uma compreensão clara desses conceitos, apresentando a perspectiva dos autores Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton e Andrew Ng. Eles abordaram amplamente esses conceitos e sua aplicabilidade na resolução de problemas específicos, os quais serão discutidos ao longo deste artigo. O que é Inteligência Artificial (IA)? A IA é um campo amplo dentro da ciência da computação que visa criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Ela abrange várias tecnologias, desde sistemas baseados em regras até algoritmos avançados que podem aprender e se adaptar. Implementar IA pode ser complexo e caro, exigindo dados de alta qualidade e algoritmos sofisticados. A IA é classificada em duas categorias: IA Restrita, projetada para executar tarefas específicas, e IA Geral, que pode realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa. Dentro da IA, o Machine Learning (ML), o Deep Learning (DL) e a IA Generativa (GenAI) são subconjuntos, cada um projetado para diferentes objetivos e variando em complexidade. Essas tecnologias, embora interconectadas, desempenham papéis distintos no avanço das capacidades da IA. O que é Machine Learning (ML)? Machine Learning é um subcampo da IA que utiliza algoritmos para analisar dados, aprender com eles e fazer previsões ou tomar decisões sem programação explícita. Amplamente utilizado em aplicações como filtragem de spam, recomendações de produtos e detecção de fraudes, o ML requer grandes volumes de dados e pode ser suscetível a vieses se os dados de treinamento não forem representativos. O ML é dividido em três categorias: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado de reforço. Aprendizado Supervisionado : Esse método treina o modelo com dados rotulados, aprendendo a mapear entradas para saídas, como na classificação de e-mails ou no reconhecimento de voz. Algoritmos comuns incluem regressão linear, regressão logística, Support Vector Machine (SVM) e Redes Neurais. Aprendizado Não Supervisionado : Dados não rotulados são usados para identificar padrões ocultos, como na análise de clusters e segmentação de clientes. Também é usado para redução de dimensionalidade, o que ajuda a simplificar os dados, mantendo informações importantes. Algoritmos comuns incluem K-means, Análise de Componentes Principais (PCA) e Clusterização Hierárquica. Aprendizado de Reforço : Aprende a tomar decisões sequenciais interagindo com um ambiente, maximizando recompensas cumulativas. As aplicações incluem jogos, robótica e otimização de sistemas dinâmicos, usando algoritmos como Q-Learning, Redes Q Profundas (DQN) e Algoritmos de Gradiente de Políticas. O que é Deep Learning (DL)? Deep Learning, um subconjunto de ML, utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para modelar e entender padrões complexos nos dados. Ele revolucionou o reconhecimento de imagens e o processamento de linguagem natural (NLP). O DL requer computação de alto desempenho e hardware especializado, como GPUs. No entanto, interpretar os modelos de DL pode ser desafiador. O que é IA Generativa (GenAI)? GenAI é um subconjunto de DL que foca em criar novos conteúdos (texto, imagens, música, etc.) a partir de dados existentes, usando modelos como Generative Adversarial Networks (GANs) e transformers (ex: GPT-4). As aplicações incluem criação de conteúdo, design de produtos, arte e entretenimento. Abordar questões éticas, como deepfakes e vieses no conteúdo gerado, tem sido um grande desafio para as empresas. Diferenças entre as aplicações de AI, ML, DL e GenAI Vamos analisar alguns exemplos de aplicações para entender melhor as diferenças entre AI, ML e DL. AI : Siri e Alexa são exemplos de aplicações de AI. Elas conseguem entender linguagem natural e usam conceitos como ML, DL e GenAI nos bastidores para executar tarefas como configurar alarmes, fazer chamadas telefônicas e tocar música. ML : A Netflix usa ML para recomendar filmes aos usuários. O algoritmo aprende com o histórico de visualização do usuário e recomenda filmes com base em padrões semelhantes . Embora este seja o exemplo mais comum de aplicação de Machine Learning, ele também pode ser usado para resolver problemas em qualquer setor, como apresentado em nossos casos de uso de gerenciamento de ativos florestais e manutenção preditiva de máquinas industriais. DL : O Facebook usa DL para reconhecer rostos em fotos. O algoritmo aprende a partir de um grande conjunto de dados e cria uma rede neural que consegue reconhecer rostos em novas fotos, nunca vistas antes. Outro exemplo de DL são os carros autônomos. Esses carros usam DL para reconhecer objetos, como pedestres e outros carros, e tomar decisões com base nesse reconhecimento. O algoritmo aprende com um grande conjunto de imagens e cria uma rede neural profunda que pode fazer previsões precisas em tempo real. GenAI : O GPT-4 da OpenAI pode gerar textos coerentes e contextualmente relevantes com base em um determinado comando, permitindo aplicações como criação automatizada de conteúdo, assistentes virtuais e ferramentas de escrita criativa. Além disso, Generative Adversarial Networks (GANs) são usados para criar imagens realistas, como gerar novas obras de arte ou produzir imagens fotorrealistas de pessoas que não existem. Para resumir, AI, ML, DL e GenAI são tecnologias relacionadas, mas diferentes. Inteligência Artificial refere-se a máquinas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como entender a linguagem natural e tomar decisões. Machine Learning é um subconjunto da AI que foca em permitir que as máquinas aprendam com os dados. Deep Learning é um subconjunto de ML que se concentra na construção de redes neurais que podem aprender com grandes quantidades de dados. GenAI, um subconjunto de AI, gera novos conteúdos (texto, imagens, música, etc.) a partir de dados existentes, usando modelos como GANs e transformers. Entender as distinções entre AI, ML, DL e GenAI é crucial para que as empresas aproveitem essas tecnologias da melhor, otimizem recursos e alcancem melhores resultados, usando a melhor ferramenta de acordo com o contexto do seu trabalho. Ao alinhar os investimentos em tecnologia com os objetivos de negócios, as empresas podem impulsionar a inovação e obter uma vantagem competitiva. A e-Core oferece expertise e soluções personalizadas para auxiliar você nessa jornada. Saiba mais sobre nossas soluções em Machine Learning , Data & Analytics e IA Generativa ou fale com um de nossos especialistas .

Em um mundo onde os consumidores se tornam cada vez mais exigentes e recebem uma verdadeira enxurrada de informações e ofertas, o segredo para se destacar frente à concorrência e manter uma base sólida de clientes está na entrega da melhor e mais personalizada experiência. Nesse contexto, a hiper personalização, guiada por machine learning e data analytics é crucial para proporcionar as melhores jornadas aos usuários. Em setores de serviços, apesar das verbas robustas destinadas a escolhas importantes como a adoção da IA, muitas empresas negligenciam a importância de estratégias de dados efetivas para a implementação e sucesso da tecnologia. Para se ter uma ideia, no segmento de viagens e hospitalidade, 86% dos executivos afirmam destinar verbas significativas para adoção e implementação da IA , mas estatísticas da AWS apontam que, hoje, somente 15% das empresas do setor estão utilizando a tecnologia no modo avançado . Esta disparidade enfatiza a necessidade das empresas priorizarem e implementarem estratégias de dados a fim de explorar todos os potenciais benefícios da IA. A hiper personalização é uma tendência crescente em estratégias centradas no cliente e adapta experiências com base nas preferências e comportamentos individuais . Embora seja um termo da moda, a verdade é que as empresas subestimam a base crítica necessária para seu sucesso: justamente uma estratégia abrangente de análise de dados . Elaborando uma estratégia robusta de análise de dados Para trilhar um caminho bem-sucedido na hiper personalização, uma estratégia robusta de análise de dados é essencial. Segundo a Forrester , a maioria das empresas (66%) foca fortemente na personalização quando os clientes estão avaliando produtos ou serviços , indicando uma fase crítica para o engajamento. Isso envolve a integração perfeita de várias etapas-chave no framework tecnológico. 1. Estabelecer metas claras alinhadas aos objetivos de negócio Iniciar uma estratégia de análise de dados requer a definição de metas precisas e alinhadas que ressoem com os objetivos gerais do negócio. De acordo com insights da mesma pesquisa da Forrester, 62% das empresas priorizam a personalização durante a fase de compra , o que indica que elas podem estar negligenciando a igualmente importante etapa pós-venda. Nesse estágio decisivo, é necessário articular o propósito de uma estratégia de dados, seja para melhorar a experiência do cliente, otimizar a eficiência operacional ou alcançar marcos específicos do negócio. 2. Identificar e aproveitar as fontes de dados disponíveis Uma estratégia de dados abrangente envolve a identificação e o aproveitamento de fontes de dados internas e externas . É crucial mapear todos os pontos de coleta de dados, desde interações com clientes até informações transacionais e dados comportamentais, integrando essas fontes de maneira coesa. Desse modo, as empresas podem efetivamente explorar a riqueza de informações provenientes de bancos de dados, além de obter insights sobre dinâmicas externas, como as tendências de mercado em evolução e os movimentos dos concorrentes . Essa abordagem vai além dos dados e aproveita a inteligência para criar uma vantagem estratégica decisiva no cenário de negócios. 3. Coleta e preparação de dados para Machine Learning (ML) Preparar dados para aplicações de Machine Learning é um passo crítico na jornada da estratégia de dados. É necessário garantir que os dados coletados não sejam apenas volumosos, mas também refinados para uma análise otimizada. Isso requer uma limpeza, transformação e organização meticulosa dos dados brutos, assegurando que estejam prontos para as aplicações sofisticadas de machine learning. Implementação de modelos de Machine Learning Esta etapa crucial envolve a implementação de modelos de Machine Learning. Possuir um amplo espectro de capacidades torna essa transição tranquila e eficaz. A abordagem começa com a definição clara do problema, seguida pela coleta e preparação dos dados. A análise exploratória e a seleção de características ajudam a refinar os dados antes do treinamento do modelo. Após escolher o modelo adequado e treiná-lo, é essencial avaliar seu desempenho e realizar ajustes contínuos. Finalmente, a implementação em produção e a manutenção garantem que o modelo permaneça relevante e eficaz. Domínio da análise de dados Você pode otimizar dados para modelagem de AI/ML empregando técnicas especializadas em limpeza, transformação e criação de features; isso assegura que os dados se tornem uma base robusta para algoritmos preditivos. Excelência na criação de modelos A arte de moldar algoritmos para atender a necessidades específicas é essencial para alcançar a excelência na criação de modelos. Isso orienta todo o ciclo de vida dos modelos de Machine Learning – desde a seleção e treinamento até o ajuste fino . O resultado é um conjunto de modelos que não apenas performam de maneira ótima, mas são adaptados às necessidades únicas de cada negócio . Implantação e supervisão simplificadas Implementar modelos de Machine Learning não é o fim , mas o começo de um processo contínuo. Praticar MLOps (operações de machine learning) para colocar a AI Generativa em ação de maneira contínua é fundamental. Dessa forma, não apenas implantamos um modelo, como também monitoramos ativamente seu desempenho ao longo do tempo, garantindo a resolução rápida de problemas e permitindo que as empresas se concentrem no que realmente importa. Defendendo a AI Generativa responsável Ética é fundamental, por isso garantir que as soluções de AI Generativa sejam não apenas inteligentes, mas também eticamente sólidas e centradas na privacidade é primordial. Tal abordagem deve incorporar intrinsecamente privacidade e residência de dados, alinhando-se com rigorosos padrões de governança. Esse compromisso mitiga riscos por meio de políticas e práticas vigorosas, protegendo contra armadilhas inesperadas e garantindo conformidade com as regulamentações de dados regionais e globais. Com isso, fomentamos um ambiente de confiança e confiabilidade, essencial para a implementação sustentável e responsável da AI. Parceria inovadora para a transformação A implementação de soluções de Machine Learning não é apenas um processo técnico, mas uma jornada transformadora. É importante não somente implementar, mas liderar a mudança, facilitando a integração perfeita, a comunicação com stakeholders e as transições que fazem a inovação parecer natural. É assim que as soluções de ML se tornam uma parte intrínseca da cultura do negócio. Integrando o Machine Learning à estratégia de hiper personalização Já entendemos que machine learning e AI são muito importantes na construção de uma estratégia de hiper personalização. Utilizar essas tecnologias é estar pronto para desbloquear novas possibilidades e redefinir o futuro dos negócios e o sucesso do cliente. A AWS oferece alguns serviços que podem apoiar nessa jornada. São eles: Amazon SageMaker Uma plataforma para desenvolvimento de AI/ML versátil: ele simplifica o processo de construção, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning. Sua escalabilidade e facilidade de uso o tornam um ativo valioso para empresas que buscam implementar a hiper personalização. Por exemplo, a Amazon utiliza o SageMaker para personalizar recomendações de produtos em tempo real, analisando milhões de interações de clientes para sugerir produtos que cada usuário está mais propenso a comprar. Além disso, o SageMaker permite automatizar a detecção de fraudes em transações financeiras, utilizando modelos de Machine Learning que identificam padrões anômalos com alta precisão. Amazon Rekognition Análise de imagem e vídeo impulsionada por Machine Learning. Este serviço pode aprimorar a hiper personalização ao reconhecer e analisar conteúdo visual, permitindo recomendações personalizadas com base nas preferências do usuário. Por exemplo, empresas de varejo online podem usar o Rekognition para permitir que os clientes façam buscas visuais de produtos, encontrando itens semelhantes com base em imagens enviadas, aprimorando assim a experiência de compra. Amazon Forecast Um serviço de previsão totalmente gerenciado. Quando integrado a uma estratégia de hiper personalização, pode prever comportamentos dos consumidores, otimizar a alocação de recursos e melhorar a experiência geral do cliente. Amazon QuickSight É um serviço de Business Intelligence (BI) que permite criar e publicar Dashboards interativos e visualizações de dados. Ele pode ser usado para criar visualizações de dados, sendo uma solução totalmente gerenciada e integrada com outros serviços da AWS. Revelando histórias de sucesso com as soluções de Machine Learning da e-Core Para converter teoria em prática, é essencial mostrar exemplos reais onde as soluções de machine learning da e-Core entregaram benefícios tangíveis. 1. Capacitando a manutenção preditiva na indústria de papel Utilizando o Amazon SageMaker, a e-Core colaborou com um dos principais produtores de papel do Brasil. Implementamos um modelo de Deep Learning para manutenção preditiva, com os seguintes resultados: Aumento da eficiência operacional. Redução do tempo de inatividade. Economias substanciais de custos. 2. Otimizando avaliações de veículos com Amazon Rekognition Em uma plataforma digital para veículos usados, a e-Core aproveitou o poder do Amazon Rekognition. A implementação de um modelo de Deep Learning focado na detecção de danos em carros agilizou o processo de avaliação, proporcionando estimativas mais rápidas e precisas, melhorando assim a satisfação do cliente. 3. Otimizando operações de call center com Amazon Forecast Em colaboração com uma empresa de call center, a e-Core implantou um modelo de Deep Learning usando Amazon Forecast. Ao prever com precisão os volumes de chamadas, o negócio alcançou: Alocação ótima de funcionários. Redução dos tempos de espera dos clientes. Melhorias significativas no atendimento ao cliente. 4. Melhorando a segurança na logística marítima com Amazon SageMaker Em uma grande organização de logística portuária e marítima, a e-Core utilizou o Amazon SageMaker para treinar um modelo de Deep Learning para detecção de objetos por equipamentos de segurança. Melhorar a segurança no trabalho com tecnologia resulta em: Melhoria nos protocolos de segurança. Redução de acidentes de trabalho e conformidade com regulamentos de segurança. Redução nos custos de seguro e melhoria no moral dos funcionários. Navegando no horizonte da hiper personalização com a e-Core A hiper personalização se destaca como um farol de inovação centrada no cliente para empresas de diferentes setores. É evidente que uma estratégia de dados robusta, entrelaçada com as capacidades de Machine Learning, é a bússola que guia as empresas rumo a um sucesso sem precedentes. Essa jornada exige um parceiro estratégico como a e-Core que, com seu legado de excelência, emerge como catalisador para empresas que buscam desbloquear todo o potencial das experiências hiper personalizadas. Fale com nossos especialistas e entenda como nossa expertise pode transformar seu negócio, convertendo dados em insights acionáveis e experiências excepcionais para os clientes. Entre no futuro da hiper personalização com a e-Core.