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5 oportunidades criadas pelo uso de Machine Learning

Publicado em 25/jan/2018 5:00:00

Descubra como o Machine Learning, tecnologia derivada da Inteligência Artificial, oferece vantagens competitivas e de prestação de serviços para sua revenda de TI.

 

5 oportunidades criadas pelo uso de Machine Learning

Com a inserção cada vez mais intensa de tecnologias nas empresas, conceitos conhecidos a muito tempo, mas pouco aplicados, começam a ganhar espaço. Este é o caso do Machine Learning - ou aprendizado de máquinas - que tem sido reconhecido por seus benefícios associados ao gerenciamento de serviços.

 

Utilizando a Inteligência Artificial (IA), da qual é parte integrante, o aprendizado de máquinas analisa dados de desempenho. Assim, este conceito oferece direcionamentos para garantir o aumento da eficiência das decisões tomadas para os negócios, utilizando o histórico da própria empresa para estabelecer previsões.

 

Conheça as 5 principais oportunidades que o Machine Learning pode oferecer para as empresas e descubra como instruir os clientes de sua revenda de TI no momento de oferecer essa solução.

 

1. Previsões de padrões de tráfego

 

Encaminhar os técnicos de maneira correta é essencial para que o negócio alcance maior eficiência. Assim, obter previsões pautadas em dados históricos concretos para o padrão de tráfego futuro pode ser um grande diferencial para as decisões tomadas.

 

Garantir o acesso ao conhecimento das áreas e momentos do ano em que o tráfego é mais ou menos intenso garante que os técnicos estejam disponíveis onde há mais necessidade. O direcionamento que é oferecido permite ampliar a produtividade, reduzir o tempo gasto e custos.

 

Além disso, a disponibilidade de atendimento em momentos de maior tráfego permite à empresa oferecer uma melhor experiência para os clientes. É possível desenvolver um planejamento e organização que garanta menos atrasos entre os técnicos e elimine janelas de espera.

 

No caso exclusivo da prestação de serviços a domicílio, é possível determinar com maior precisão, por meio das previsões do Machine Learning, o tempo necessário para que o trabalho seja feito, tornando o processo de agendamento mais eficiente.

 

2. Previsão do tempo

 

A observação de padrões climáticos, a análise de informações de meses anteriores referentes às mudanças climáticas e a consideração de fatores sazonais parecem ser conteúdos pouco úteis para muitas empresas. No entanto, com o uso do Machine Learning e de suas previsões mais assertivas, a previsão do tempo pode se tornar uma vantagem grande.

 

Empresas que prestam serviços ao ar livre ou em altitude podem se beneficiar de uma previsão mais correta no momento de planejar as ações, resguardando equipamentos, a saúde e segurança dos funcionários e reduzindo o downtime de serviços.

 

Além disso, a previsão do tempo pode ser de grande utilidade no momento de estabelecer um plano de recuperação de desastres para a empresa, oferecendo conhecimentos sobre possíveis alterações climáticas que possam comprometer a empresa, como furacõe e chuvas muito fortes, entre outros.

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3. Envio do profissional mais habilitado para solucionar o problema

 

A filtragem dos processos já realizados pelos profissionais, feita a partir da análise do histórico que o Machine Learning fornece, é possível identificar quais serviços os colaboradores realizam com mais frequencia.

 

Identificar essa recorrência de atividades permite saber com quais serviços os colaboradores estão mais familiarizados e direcionar novas ocorrências de uma mesma demanda para eles. Assim, as chances de falha ou de maior tempo gasto para a realização de uma tarefa podem ser minimizadas.

 

Desta maneira, o Machine Learning contribui para melhorar os resultados da empresa, direcionando os funcionários para executarem tarefas nas quais se destacam e para que a satisfação do cliente seja garantida.

 

4. Manutenção preventiva

 

Equipamentos possuem tempo de vida e novas atualizações estão, constantemente, surgindo no mercado. Por meio das informações fornecidas pela IoT, o Machine Learning consegue identificar quando é necessário atualizar um equipamento, fazer sua manutenção ou outros processos para garantir a continuidade dos serviços. Em alguns casos, é possível, inclusive, solucionar o problema sem intervenções humanas.

 

A possibilidade de prever problemas com base nos riscos aos quais os equipamentos são expostos e de prevení-los por meio de uma postura proativa é um grande benefício. Isso porque permite evitar downtimes, desaceleração na produtividade, perda de equipamentos, gastos com manutenções emergenciais e insatisfação dos clientes.

 

5. Controle de entrada e saída de produtos

 

Com um controle bem feito de vendas e aquisições passadas é possível construir um histórico e, a partir dele, utilizar o Machine Learning para desenvolver uma previsão de demanda.

 

Esta é uma das melhores formas de garantir que não ocorram excessos ou falta de produtos no momento de atender os clientes, garantindo maior controle do orçamento e um fluxo contínuo de atendimento de demandas.

 

Assim, vemos que o Machine Learning oferece a negócios de diferentes setores maior controle sobre os processos, formas de garantir a melhor aplicação do orçamento disponível e o direcionamento necessário para reduzir gastos, aumentar lucros e assegurar a produtividade contínua.

 

Revendas de TI que desejem trabalhar com vendas de produtos e serviços associados ao Machine Learning devem conhecer o negócio de seus clientes. Dessa forma, é possível garantir que todas as tecnologias necessárias para manter a eficiência do Machine Learning sejam usadas e garantam resultados mais positivos para todos os envolvidos.

 

 

Categorias: Revendas de TI, Inteligência Artificial, Machine Learning