Machine learning e a cadeia produtiva: qual o impacto?

Com uma sociedade cada vez mais adepta e imersa nas soluções tecnológicas, compreender o machine learning (aprendizado de máquina) e a cadeia produtiva e seus impactos no mercado se tornou cada vez mais importante.

Além das grandes empresas, as indústrias também já investem no machine learning como um elemento importante nos processos de produção. Ao contrário do que muitos imaginam, a inteligência artificial (IA) não se limita apenas a segmentos específicos.

Assim como nós adquirimos conhecimento ao decorrer da vida, por meio de estímulos, associações e exemplos, as máquinas também podem “aprender” com os dados e informações que lhes são dadas.

O aprendizado computacional funciona de forma eficaz na redução de custos, na otimização de processos e pode representar um grande avanço para as empresas de diversos segmentos no mercado.

Dessa forma, as tecnologias que utilizam a inteligência artificial são itens imprescindíveis na otimização das cadeias produtivas, com atuação no gerenciamento de dados e na gestão automática.

No conteúdo de hoje, falaremos sobre os impactos positivos do machine learning na cadeia produtiva e como essas tecnologias contribuem para a gestão dos negócios e do fluxo financeiro.

O que é Machine Learning?

O termo “Machine Learning” foi utilizado pela primeira vez em 1959 por Arthur Samuel, pioneiro da inteligência artificial e um dos primeiros engenheiros a investir na área.

Assim como acontece com os seres humanos, as máquinas também se desenvolvem por meio de estímulos fornecidos, neste caso, a análise de dados. Pensar na tecnologia como uma extensão da capacidade humana é compreender o potencial transformador do machine learning.

As máquinas irão analisar os dados e aprender com as informações fornecidas, identificando padrões e elaborando respostas sem a presença da intervenção humana.

O machine learning está presente na maioria das ferramentas que utilizamos com frequência no dia a dia, como:

• aplicativos de GPS e rotas, como o Google Maps;

• sistemas de segurança de senhas;

• filtros anti-spam;

• softwares de gestão corporativa e uma infinidade de funcionalidades que fazem parte da rotina das organizações.

A aplicação de Machine Learning e as tarefas relacionadas à cadeia produtiva representam um grande facilitador no avanço das empresas, pois permite que operações e processos sejam otimizados e melhorados por meio de aprendizado automatizado.

Muito mais do que utilizar programas com um conjunto de habilidades e tarefas já implantadas, as máquinas conseguem desenvolver resultados confiáveis de forma autônoma, por meio de algoritmos que empregam estatística e outras técnicas matemáticas.

Uma revolução na cadeia produtiva

Para as cadeias produtivas, tanto nas indústrias quanto nas demais empresas, o machine learning faz parte de uma nova fase de mercado, em que é possível unir o melhor dos dois mundos: tecnologia e eficiência nos processos.

A cadeia produtiva envolve uma série de processos que vão desde a extração de matéria-prima até a distribuição do produto final.

Em outras palavras, são uma série de estágios técnicos que de forma totalmente integrada irão refletir nos resultados da empresa, nos clientes, nos fornecedores e na distribuição dos produtos.

Hoje em dia, algumas soluções inteligentes são capazes de sincronizar manufaturas, distribuidores, varejos e até mesmo as instituições financeiras diante da demanda da empresa e dos consumidores, tudo isso por meio de máquinas inteligentes.

Com isso, o machine learning e a cadeia produtiva elevam seus níveis de funcionalidade e eficácia, além de fornecerem dados importantes na gestão de estoque e até mesmo fazerem previsões certeiras.

Assim como em vários campos do mercado onde a tecnologia traz um caráter revolucionário, o machine learning representa a grande transformação para redução de riscos na cadeia produtiva, visto que previne possíveis erros e acidentes humanos.