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A Inteligência Artificial — da sigla IA — vem conquistando seu espaço no mundo real dia após dia. Os processos de logística, estatística, probabilidade e ciência da computação evoluem continuadamente a fim de proporcionar um novo estilo de vida aos seres humanos.
A partir dessa premissa, surgem os conceitos de deep learning, supply chain e machine learning, que trazem uma evolução muito além do esperado pela IA. O desenvolvimento de cada um desses processos vem criando uma mudança de paradigma em todos os setores da indústria da tecnologia.
O objetivo deste artigo é explicar e exemplificar como o deep learning e o supply chain estão sendo utilizados para otimizar a vida do homem e a magnitude da revolução que tem acontecido no setor tecnológico.
O que é deep learning?
Antes de mais nada, é importante conhecer cada um dos conceitos desenvolvidos pela Inteligência Artificial. O nome deep learning é de origem da língua inglesa e tem como tradução livre “aprendizagem profunda”.
É uma subcategoria de aprendizado de máquina — machine learning — que engloba a aprendizagem profunda por meio de redes neurais, isto é, o estudo busca reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural para otimizar a vida do ser humano. É por meio desse mecanismo que as máquinas já podem reconhecer objetos e traduzir vozes em tempo real.
Qual a diferença entre deep learning e machine learning?
Como mencionamos, o deep learning é uma “aprendizagem profunda” por meio de redes neurais. Já o machine learning consiste em um “aprendizado de máquina”, ou seja, é um mecanismo que utiliza os conceitos da Inteligência Artificial por meio de algoritmos para que as máquinas consigam coletar e organizar dados, definir padrões de procura e demanda e estabelecer processos a partir disso.
O deep learning é uma subcategoria que está inserida no machine learning, pois é através de algoritmos de alto nível que as máquinas começam a agir de forma semelhante à rede neural do cérebro humano. Por isso, é correto afirmar que o machine learning é o que torna a IA um conceito real e o deep learning transforma a IA em um conceito aplicável.
O que é supply chain?
O termo supply chain pode ser entendido na língua portuguesa como “cadeia de suprimentos”. Como o próprio nome diz, o conceito é responsável por simbolizar o conjunto de métodos, conceitos e maneiras de conduzir operações e fluxo de mercadorias, abrangendo desde o início do processo, com o produtor, até o final, nas mãos do consumidor.
Esse é um termo comumente confundido com logística, porém, é importante ressaltar que são conceitos diferentes. Saiba por quê!
Qual a diferença entre logística e supply chain?
A logística, de um modo geral, está relacionada com a operação de movimentação de cargas. Suas funções consistem em alocação no armazém, separação e expedição do produto, gestão de estoque e movimentação de transporte de entrega. Em suma, a logística é responsável pelos processos operacionais que garantem que a carga seja entregue ao destinatário.
O supply chain, por sua vez, está relacionado às instituições que compõem a cadeia de suprimentos, como consumidores, varejistas, fabricantes e produtores, transportadoras e centros de distribuição dos produtos. Sendo assim, é correto afirmar que a logística é um processo que está inserido no supply chain.
Como o deep learning pode ser utilizado no supply chain?
É imprescindível saber como todos esses conceitos da Inteligência Artificial funcionam e atuam entre si. Todos os processos estão correlacionados e utilizam do funcionamento de cada um para transformar as ideias da IA em conceitos aplicáveis.
Muito se fala sobre como o supply chain e o machine learning atuam em conjunto, mas neste artigo, o objetivo é mostrar como essa cadeia de suprimentos se encaixa no deep learning e como a união desses processos são fundamentais na gestão do mercado atual. Confira alguns exemplos!
Análise de dados sobre o mercado
A coleta de dados realizada pelo deep learning pode auxiliar no estudo sobre o mercado atual e como os processos de compra, produção, venda e distribuição — enquadrados no supply chain — podem atuar.
Análise de dados sobre os consumidores
A utilização da coleta de dados, por meio do deep learning, também é eficiente no sentido de analisar e investigar o comportamento dos consumidores diante do mercado atual. Com isso, a marca ou fabricante saberá quais produtos têm agradado os clientes, como melhorar a mercadoria e os procedimentos de entrega.
Esse mecanismo é, além de tudo, responsável por estreitar laços entre marca e consumidor.
Otimização do estoque
A coleta e análise de dados é fundamental para a otimização do estoque, visto que, por meio dos dados obtidos, o fabricante tem ciência do comportamento de demandas e como isso influenciará em sua produção e armazenamento.
Pesquisa de mercado
O deep learning também é aplicado em pesquisas de mercado, pois é através de dados dos consumidores que o profissional da área consegue definir como o produto está sendo recebido pelos clientes e o que deve fazer para melhorar. Isso implica diretamente no supply chain, na otimização do estoque e no comportamento de demandas.
Ações de marketing
O marketing também não fica de fora desses processos! Uma vez realizadas as análises do deep learning e, por conseguinte, do supply chain, os profissionais de publicidade e propaganda podem definir as estratégias de marketing que serão utilizadas para aumentar o número de vendas dos produtos.
A Inteligência Artificial tem por objetivo gerar melhorias e avanços na vida dos seres humanos. Com processos como machine learning e deep learning, a IA se torna um conceito concreto na vida real.
Por meio do deep learning e do supply chain, o mercado é visto com maior clareza por fabricantes e profissionais da área de mercado e marketing, desde a produção e estoque ao recebimento do produto pelos clientes. A utilização desses processos é responsável pela melhoria e evolução do mercado — seja na produção, seja nas possíveis oportunidades de venda.
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