A escalabilidade é a característica que permite que um sistema, um setor ou uma empresa absorva um crescimento de demanda sem perder qualidade ou aumentar os custos de forma proporcional. Diante da possibilidade do uso de tecnologia e automação, escalabilidade e machine learning estão intimamente relacionados.

O uso inteligente dos recursos de tecnologia já faz parte da realidade dos empreendimentos e pode, enfim, ser utilizado para garantir um crescimento diferenciado. Então, é fundamental entender como unir os dois elementos. Quer descobrir como aliar escalabilidade e machine learning? Veja, a seguir, o que considerar!

O que é e por que adotar machine learning?

O machine learning tem como base o conceito de inteligência artificial (IA). Basicamente, ele é a capacidade que uma máquina tem de aprender com as ações que executa. Para isso, são usados algoritmos, programações e técnicas específicas que permitem que o sistema use sua própria experiência para decidir como agir.

Esse conceito já é aplicado em vários momentos do cotidiano. Uma lista de músicas sugeridas em um serviço de streaming ou os produtos semelhantes oferecidos pelo e-commerce usam essa abordagem. Nos negócios, podem ser apontamentos sobre clientes específicos ou definições de parâmetros para a execução de tarefas.

Entre os benefícios principais, estão:

• aumento da eficiência e da produtividade;
• diferenciação e personalização das atividades;
• ampliação da segurança com a execução de rotinas inteligentes;
• melhoria na comunicação;
• antecipação de necessidades, cenários e problemas.

Qual a relação entre escalabilidade e machine learning?

Quando o assunto são os benefícios de adotar esse tipo de tecnologia, é impossível não citar a escalabilidade. Esse conceito, cada vez mais necessário para que as empresas consigam atender a mais pessoas, ajuda na lucratividade e na diferenciação.

A relação entre escalabilidade e machine learning vem da capacidade de entendimento do sistema. Quando a empresa tem um chatbot que usa esse recurso, por exemplo, ela pode atender a muito mais pessoas e de forma simultânea.

Como o aprendizado da máquina acontece a cada interação, os usuários são atendidos de modo progressivamente eficiente. Ao mesmo tempo, a companhia não precisa fazer nenhum esforço extra, já que todo o processo é autônomo.

Outro ponto é, justamente, a automação. Como não é preciso fazer interferências para garantir o aprendizado, não há a necessidade de ampliar o capital humano para dar conta da demanda. Ou seja, mesmo que a organização tenha um volume elevado de solicitações, não é preciso aumentar a equipe proporcionalmente.

Com o uso estruturado da ferramenta, pode-se aumentar a independência até da troca de informações entre áreas e sistemas. Isso agiliza a comunicação, diminui a necessidade de retrabalhos e garante uma atuação capaz de comportar o crescimento.

Como aplicar o machine learning em um negócio?

Utilizar os recursos corretos é fundamental para aproveitar o relacionamento entre escalabilidade e machine learning. Há diversos serviços, plataformas e sistemas capazes de auxiliar nessa tarefa. Uma das opções é a solução oferecida pelo Google, que tem funcionamento baseado em computação em nuvem e permite o desenvolvimento de elementos variados, com experiências inovadoras para os usuários.

Para implementá-la e dar os primeiros passos, é interessante ter o suporte de uma empresa especializada, como a Santo Digital, que é parceira do Google e tem uma equipe capacitada na ferramenta. Escalabilidade e machine learning têm tudo a ver e podem levar um empreendimento a um novo nível. Quando são usados os recursos certos é possível obter os efeitos desejados.

Quer ter o apoio de quem entende do assunto? Entre em contato com a gente e saiba como nossos profissionais podem ajudá-lo.

[rock-convert-cta id=”6732″]