O aprendizado de máquina vem se apresentando como a solução ideal para uma série de gargalos no desenvolvimento de produtos e serviços, antes considerados pelo mercado impossíveis de serem colocados em prática. Há menos de dez anos, praticamente não existiam casos de sucesso de aplicativos baseados em aprendizado de máquina; hoje, em contrapartida, é difícil encontrar um aplicativo que não utilize esse recurso.

Até 2018, segundo o IDC, mais de 50% das equipes de desenvolvimento vão incorporar serviços cognitivos em seus aplicativos, gerando uma economia de mais de US$ 60 bilhões até 2020. Segundo a consultoria, a adoção de sistemas cognitivos e inteligência artificial em diversas indústrias deverá gerar receita anual de US$ 47 bilhões em 2020.

Junto com uma estratégia de big data, machine learning é responsável por otimizar ações, interagir com os clientes e, claro, impulsionar vendas. Os modelos preditivos de hoje são capazes de compreender o lado crítico de cada operação por meio do software e fazer com que as organizações tenham insights significativos para a tomada de decisão.

Roteirizando as entregas com o machine learning

As empresas de e-commerce estão cada vez mais investindo em serviços diferenciados de entrega. É comum que o próprio consumidor determine o prazo de recebimento de sua compra, mediante um pagamento menor ou maior, dependendo do tempo que está disposto a esperar para receber o produto. Da mesma forma, uma rota inteligente pode reduzir os prazos e os preços do frete, fazendo com que o consumidor desfrute de uma experiência surpreendente.

Com base na experiência de informações disponibilizadas pelos demais sistemas da empresa, o recurso do machine learning é capaz de planejar e roteirizar suas entregas com mais exatidão, rapidez e custo reduzido, respeitando as restrições de circulação e levando em conta outras variáveis.

As entregas podem, por exemplo, se valer de machine learning para consolidar pedidos de diversas lojas nos centros de distribuição, para reduzir distâncias, concluir as entregas mais rápido ou otimizar quantidade de veículo e comprimir os custos. Além disso, o tempo todo o sistema está aprendendo com as próprias decisões, sugerindo cada vez melhores escolhas.

Além disso, é possível monitorar a performance dos motoristas que realizam diariamente as entregas, em tempo real, permitindo que eles tenham em mãos informações detalhadas sobre seu plano diário de entregas e que eles recebam as entregas emergenciais a tempo de se adaptarem a novas rotas. Outra vantagem é contar com estatísticas e indicadores sobre as entregas e a performance da equipe de motoristas e seus ajudantes.

Esse é o caminho direto para a inovação, porque proporciona aos negócios a vantagem de descobrir padrões e tendências de conjuntos de dados e automatizar análises realizadas tradicionalmente por pessoas, para aprender com as interações relacionadas a negócios e fornecer respostas baseadas em evidências.

Roteirização inteligente na prática

Há sete anos, a empresa de logística UPS começou a testar o projeto ORION (On-Road Integration Optimization and Navigation), tecnologia cujo objetivo era otimizar as rotas de entrega. A iniciativa ocorreu porque os motoristas da empresa faziam, em média, 120 entregas por dia.

Ao cruzar os dados dos sensores nos veículos, requisitos das encomendas dos clientes e dados de mapas e geolocalização, a UPS reduziu em 85 milhões o número de milhas percorridas por ano. Além do aumento de qualidade de vida para os funcionários, a medida proporcionou uma economia expressiva de combustível.

Tais resultados só foram possíveis graças à estratégia de Big Data, aliada ao machine learning.

Principais benefícios do machine learning na roteirização

Além de sequenciar as visitas de modo mais inteligente, a roteirização otimiza o carregamento dos veículos levando em consideração suas limitações de peso, cubagem e qualquer outra restrição. Reduz horas extras dos funcionários e o tempo investido no atendimento aos clientes.

Entre os principais benefícios, podemos citar a melhor eficiência nas entregas, mapeamento e localização de todos os motoristas em rota, comparativo entre rota definida e rota realizada, padronização dos processos, controle de riscos, acompanhamento dos roteiros diários e suas entregas, entre outros.

As empresas que não conseguirem adotar o machine learning para o desenvolvimento de produtos ou para as operações comerciais correm o risco de ficar para trás na próxima década.

Basta lembrar que, segundo o McKinsey Global Institute, a Inteligência Artificial, que inclui qualquer tecnologia em que uma máquina pode imitar o comportamento da mente humana, como o machine learning, atraiu três vezes mais investimentos em 2016 – entre US$ 26 bilhões e US $ 39 bilhões – do que nos três anos anteriores. Vale a pena ficar atento para não perder essa carona!