Segundo a Confederação Nacional da Indústria (CNI) mais de 68% das empresas brasileiras já utilizam alguma tecnologia digital. Entre as tecnologias em destaque estão Machine Learning e Deep Learning.
Mas qual o papel que cada uma delas exerce na gestão dos negócios e como podem melhorar as atividades do dia a dia? É o que iremos abordar neste artigo.
Continue acompanhando e confira o que é, suas funções, objetivos e como essas tecnologias são integradas ao SAP S/4HANA para elevar a produtividade e contribuir para estratégias e decisões mais assertivas.
Machine Learning e Deep Learning: o que é e qual a diferença?
A Inteligência Artificial é uma tecnologia multifacetada, projetada para aprender e replicar habilidades humanas, possibilitando a automação de inúmeras tarefas.
Dentro desse campo, destacam-se duas abordagens: Machine Learning e Deep Learning, tecnologias focadas em aprendizado de máquina. Porém, vale ressaltar que cada uma possui características e finalidades específicas.
Machine Learning
Se antigamente as empresas já geravam um grande volume de dados, imagine agora que eles são a base para a maioria das decisões? Mensurar e traduzir esses registros sempre foi um trabalho complexo, mas que foi facilitado com a criação da IA.
Nesse contexto, machine learning ou aprendizado de máquina, é uma camada da inteligência artificial que permite que computadores aprendam com dados sem serem explicitamente programados para realizar tarefas específicas.
Em vez de depender de regras rígidas, o ML utiliza algoritmos para analisar e encontrar padrões em grandes volumes de dados, oferecendo análises preditivas e recomendações mais precisas baseadas em históricos anteriores.
Deep Learning
Deep Learning é um subconjunto mais avançado de Machine Learning, inspirado na estrutura do cérebro humano.
Ele utiliza redes neurais artificiais com várias camadas (deep, ou profundas), chamadas redes neurais profundas, que são capazes de extrair automaticamente características complexas dos dados.
As redes profundas são especialmente úteis para processar grandes volumes de dados não estruturados, como imagens, vídeos e áudios.
No reconhecimento de imagens, por exemplo, o DL consegue aprender a identificar automaticamente características, como linhas e cores, e até detalhes mais complexos, como objetos e rostos.
Como essas tecnologias podem impulsionar o crescimento dos negócios?
Provavelmente, ao navegar pela internet, você já recebeu uma recomendação de um produto ou serviço que estava precisando ou que lhe chamou a atenção.
Isso não acontece por acaso; é a tecnologia agindo para tornar a experiência mais personalizada e estimular as vendas. Essa é uma das funções do Machine Learning nas empresas: analisar dados e identificar padrões no comportamento dos usuários.
A partir dessas informações, a tecnologia é capaz de sugerir produtos e serviços que realmente possam interessar a cada consumidor, aumentando a chance de venda e elevando a experiência de compra a um novo nível.
Além de contribuir para oferecer produtos e experiências personalizadas, essas tecnologias podem beneficiar as empresas das mais variadas formas:
Automatização e eficiência operacional
Machine Learning e Deep Learning permitem automatizar tarefas repetitivas e complexas, otimizando processos que exigem análise de dados em tempo real.
Na manufatura, por exemplo, essas tecnologias desempenham o papel de monitorar máquinas e processos para maximizar a eficiência e reduzir desperdícios, elevando a produtividade no chão de fábrica e reduzindo custos operacionais.
Tomada de decisão orientada por dados
Com ML e DL, empresas conseguem analisar grandes volumes de dados rapidamente e identificar tendências, padrões e insights que antes passavam despercebidos.
Em setores como finanças e marketing, essa análise preditiva ajuda a entender melhor o mercado, prevendo demandas e ajustando estratégias com base em dados sólidos, o que reduz riscos e melhora os resultados.
Gestão de estoque e logística
No setor de logística e supply chain, machine learning ajuda a prever a demanda de produtos e otimizar o gerenciamento de estoque.
Com esses insights, empresas conseguem reduzir custos de armazenamento, evitar rupturas de estoque e melhorar a pontualidade das entregas, o que aumenta a satisfação dos clientes e fortalece a confiança na marca.
Aprimoramento do atendimento ao cliente
Chatbots e assistentes virtuais baseados em Machine Learning melhoram o atendimento ao cliente, oferecendo respostas rápidas e precisas.
Com o Deep Learning, esses bots evoluem para entender melhor a linguagem natural, oferecendo interações mais humanizadas e resolvendo questões mais complexas, o que reduz a carga sobre os atendentes e melhora a experiência do cliente.
Machine Learning na prática com SAP S/4HANA
A tecnologia tem revolucionado o gerenciamento das empresas, trazendo benefícios significativos para as operações de negócios.
Mas como o Machine Learning é integrado a essas operações na prática? Em soluções robustas como o SAP S/4HANA, o Machine Learning desempenha um papel essencial, trazendo inteligência e automação a processos complexos.
O SAP S/4HANA é um sistema de gestão empresarial avançado, projetado para simplificar e potencializar as operações de empresas e indústrias de diversos setores.
Adaptável e flexível, o ERP oferece funcionalidades específicas para atender às demandas de cada segmento, garantindo que as soluções estejam alinhadas com as necessidades exclusivas de cada organização.
Um dos grandes diferenciais do SAP S/4HANA é sua capacidade de incorporar tecnologias modernas, como o Machine Learning, que automatiza tarefas complexas e fornece insights precisos para um controle operacional aprimorado e decisões mais assertivas.
No SAP S/4HANA, o Machine Learning é oferecido em dois modelos principais, cada um ideal para diferentes tipos de aplicação:
Machine learning incorporado:
Esse recurso é ideal para cenários de aprendizado de máquina mais simples, em que são aplicados algoritmos clássicos, como regressão, clustering, classificação e séries temporais.
Executado na nuvem SAP Analytics, o machine learning incorporado utiliza apenas os recursos internos do sistema e não exige dados externos.
Isso o torna ideal para processos que demandam pouca capacidade de processamento, mas ainda se beneficiam de análises preditivas e insights rápidos.
Machine learning lado a lado:
Para cenários mais complexos, o machine learning lado a lado usa técnicas de deep learning, como processamento de imagem e de linguagem, que requerem alta capacidade de CPU, memória e dados externos.
Essa abordagem é executada na SAP Business Technology Platform, uma plataforma robusta que permite treinar modelos sofisticados para resolver problemas avançados, como interpretação de texto e análise de imagens.
Benefícios gerais do SAP S/4HANA & Machine Learning
O machine learning no SAP S/4HANA não só automatiza processos, mas agrega inteligência aos negócios.
Desde prever prazos de entrega até segmentar clientes com precisão, o machine learning ajuda empresas a evoluírem para uma operação mais estratégica, focada em decisões orientadas por dados.
Com ele, os negócios não apenas aumentam sua eficiência, mas também ganham uma vantagem competitiva, tornando o SAP S/4HANA um sistema verdadeiramente inteligente e essencial para o crescimento sustentável.
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Como implementar o SAP S/4HANA?
Algumas etapas são essenciais antes de implementar um novo sistema, a primeira delas é a escolha do parceiro ideal.
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