No mundo do comércio, as empresas estão sempre à procura de uma vantagem, e a aprendizagem por reforço, um subcampo da inteligência artificial (IA) em rápido crescimento, pode ser a arma secreta que procuram.
Esta abordagem inovadora à aprendizagem automática, que permite que os sistemas de IA aprendam através de tentativa e erro, está a ser aplicada numa variedade de indústrias com potencial para aumentar a eficiência, reduzir custos e gerar lucros.
Uma das aplicações mais promissoras da aprendizagem por reforço está na área financeira.
Gigantes de Wall Street, como JPMorgan e Goldman Sachs, estão experimentando aprendizado por reforço para desenvolver algoritmos de negociação avançados. Ao analisar grandes quantidades de dados de mercado e aprender com a atividade em tempo real, estes algoritmos podem identificar padrões e tomar decisões instantâneas para maximizar os lucros.
Por exemplo, o sistema de negociação baseado em IA do JPMorgan utiliza aprendizagem por reforço para executar negociações e ajustar estratégias com base nas condições de mercado e dados históricos. Segundo relatos, este sistema produz lucros consistentes e supera os métodos de negociação tradicionais.
Maior eficiência
A aprendizagem por reforço também está agitando a indústria manufatureira, onde é usada para otimizar processos de produção e agilizar cadeias de abastecimento.
Por exemplo, a Intel utiliza aprendizagem por reforço para melhorar a eficiência do seu processo de fabricação de chips. Ao treinar agentes de IA para tomar decisões em tempo real com base em dados de sensores e máquinas, a empresa conseguiu reduzir o tempo de produção e minimizar o desperdício.
Da mesma forma, empresas de logística como a DHL podem utilizar a aprendizagem por reforço para otimizar as rotas de entrega, melhorar a eficiência da última milha, poupar potencialmente milhões de dólares em custos de combustível e reduzir as emissões de carbono existentes.
O aprendizado por reforço é usado no comércio eletrônico para personalizar a experiência de compra e aumentar as vendas.
A gigante do varejo online Amazon está na vanguarda dessa tendência, usando algoritmos de aprendizado por reforço para potencializar seus sistemas de recomendação de produtos. Esses algoritmos analisam os dados do cliente e aprendem com o histórico de navegação e compra para fazer recomendações de produtos direcionadas e aumentar a probabilidade de uma venda. Outras empresas de comércio eletrónico, como a Alibaba e o eBay, também estão a investir fortemente em melhorias de aprendizagem para melhorar as suas plataformas e impulsionar o crescimento das receitas.
Ferramentas de treinamento de robôs?
O ChatGPT da OpenAI e outras ferramentas de IA estão transformando nossas interações digitais e em breve a IA estenderá sua influência ao mundo físico.
Robôs humanóides equipados com aprendizado por reforço que lhes permite sentir e reagir ao ambiente ao seu redor poderão em breve ser usados para ajudar em fábricas, estações espaciais e lares de idosos.
Um estudo recente publicado na Science Robotics mostra como o aprendizado por reforço pode capacitar esses robôs avançados.
Software de ponta agora orienta o movimento de robôs bípedes por meio de controle preditivo baseado em modelo, resultando em sistemas altamente sofisticados como o robô Atlas da Boston Dynamics. No entanto, estes sistemas requerem elevados níveis de conhecimento humano para serem programados e lutarem para se adaptarem a novas situações. A aprendizagem por reforço, onde a IA aprende através de tentativa e erro, poderia fornecer uma solução mais eficaz.
As aplicações potenciais para aprendizagem por reforço no comércio vão desde a otimização de estratégias de preços até a melhoria dos chatbots de atendimento ao cliente. A aprendizagem por reforço pode ajudar as empresas a manterem-se à frente num cenário cada vez mais competitivo, permitindo que os sistemas de IA aprendam com as suas próprias experiências e se adaptem às condições em mudança.
No entanto, a implementação da aprendizagem por reforço num ambiente comercial apresenta desafios. Um grande obstáculo é que esses algoritmos exigem grandes quantidades de dados de alta qualidade para serem treinados com eficácia. As empresas precisam investir em uma infraestrutura robusta de coleta e processamento de dados para aproveitar ao máximo o potencial desta técnica. Além disso, existem preocupações sobre a interpretabilidade e a responsabilização dos algoritmos de aprendizagem por reforço, especialmente em setores como o financeiro, onde os riscos são elevados e as consequências de decisões erradas podem ser graves.
Apesar destes desafios, o potencial comercial da aprendizagem por reforço é demasiado significativo para ser ignorado. À medida que as empresas continuam a adotar a IA e a aprendizagem automática, aquelas que conseguirem aproveitar eficazmente o seu poder ganharão uma vantagem competitiva significativa. De Wall Street às ruas principais, a corrida para desbloquear os benefícios potenciais desta tecnologia revolucionária continua.
