FAQs

Machine Leaning é um subcampo da Inteligência Artificial, que estuda os algoritmos de aprendizado. Através do processo de utilização de dados de qualidade, bem tratados e estruturados, são construídos modelos de algoritmos estatísticos/computacionais.

Os algoritmos são determinados pelo tipo de dados que se tem disponível e pelo tipo de tarefa a ser automatizada. Esses modelos criados são automatizados e melhoram o processo de aprendizagem com base em suas experiências, sem a necessidade de serem reprogramados, ou seja, sem qualquer assistência humana.

É uma área que possibilita a transformação de dados brutos, aqueles não explorados, não tratados e não estruturados em algo compreensível, insights e conhecimento.

A ciência exige conhecimentos sólidos em Matemática, Estatística, Computação e conhecimento de negócios. Através de duas engrenagens principais, visualização e modelagem, é possível obter a extração de conhecimento sobre os dados.

Com a digitalização, os dados estão presentes em praticamente todos os setores e atividades. De forma geral, a Inteligência Artificial pode gerar resultados positivos nos aspectos técnico e financeiro, através de possíveis aplicações, como apresentado a seguir:

• Otimização da cadeia de suprimentos
• Recrutamento de funcionários
• Aumento da retenção de funcionários
• Experiência do cliente
• Compreensão das necessidades dos clientes e consequente entrega de valor
• Monitoramento e aprimoramento no design e desempenho de produtos
• Precisão nas estimativas de métricas corporativas
• Manutenção preventiva com sensores em equipamentos
• Detecção de discrepâncias em faturamentos financeiros
• Atendimento ao cliente

Apesar do caráter tecnológico das soluções de Inteligência Artificial, é importante que negócios estejam maduros o suficiente para recebê-las. Além da qualidade da base de dados, os gestores e suas equipes precisam estar preparados para aderir à cultura data driven, de forma a garantir que os métodos, práticas e processos necessários para a estratégia sejam seguidos.

Apesar de não ser um pré-requisito para a atuação data driven, gestores podem optar por utilizar o apoio de profissionais especializados para o dimensionamento e construção de infraestrutura proprietária.

No geral, as companhias apenas fornecem acesso a seus dados, e utilizamos nossa infraestrutura para processá-los.

Assim como no caso da infraestrutura, é possível contratar engenheiros e cientistas de dados para atuar internamente, contudo, há outros profissionais essenciais para garantir o andamento dos projetos.

O cenário mais comum é a utilização dos times HartB para a realização dos projetos, porém com nossos squads ágeis, também é possível ter a estrutura de profissionais atuando diretamente no seu negócio.