Machine Learning (ML)
Machine Learning é a área da Inteligência Artificial que ensina sistemas a aprender a partir de exemplos. Em vez de seguir regras programadas manualmente, modelos analisam dados, identificam padrões, testam hipóteses e melhoram suas previsões com o tempo.
É o que permite que plataformas recomendem produtos, filtros anti-fraude detectem transações suspeitas, sistemas priorizem tickets automaticamente e modelos classifiquem imagens, textos e comportamentos em grande escala.
Como aplicar Machine Learning na prática
ML funciona bem quando existe um problema claro, dados históricos suficientes e uma métrica objetiva de sucesso. Alguns usos comuns:
Retenção de clientes
Previsão de churn a partir do comportamento do usuário, frequência de uso, reclamações e interações anteriores.
Pricing baseado em demanda
Modelos que ajustam preços de forma dinâmica, considerando sazonalidade, concorrência e padrões históricos.
Classificação de tickets
Triagem automática por tema, urgência e sentimento, reduzindo tempo operacional.
Detecção de anomalias
Identificação de transações, comportamentos ou logs fora do padrão — útil em segurança, operações e finanças.
Requisitos mínimos para trabalhar com ML
Um problema bem definido
Dataset consistente (idealmente a partir de 1.000 registros)
Métrica de sucesso clara (precisão, recall, ROI, redução de tempo etc.)
Dados limpos e estruturados
Contexto operacional para validar resultados
Quando NÃO usar Machine Learning
Algumas situações não justificam o uso:
Poucos dados (menos de ~500 exemplos)
Problemas resolvidos com regras simples
Cenários que exigem transparência total
Ambientes onde erros têm impacto crítico
Machine Learning é poderoso, mas não é solução universal. Ele funciona quando há dados, contexto e objetivo mensurável.