Machine learning (ML) pode parecer papo de cientista, mas já faz parte do seu dia. Mesmo que você nem perceba.
É essa tecnologia que ajuda apps de delivery a prever o tempo de entrega, plataformas de streaming a sugerirem aquele filme certeiro e bancos a identificarem possíveis fraudes antes que virem dor de cabeça.
No iFood, o ML também está por trás de várias decisões inteligentes que tornam a experiência mais rápida, personalizada e eficiente.
Mas afinal, o que é machine learning? Como funciona essa inteligência que aprende com os dados? E por que ela virou prioridade nas empresas que querem crescer de forma mais ágil e estratégica?
Neste conteúdo, você vai entender tudo isso com explicações diretas e insights de quem vive inovação todos os dias.
Bora nessa?
O que é machine learning?
Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma das áreas mais importantes da inteligência artificial.
Na prática, trata-se da capacidade que uma máquina tem de aprender com dados — ou seja, de identificar padrões, fazer previsões e melhorar suas respostas com o tempo, sem que alguém precise programar cada detalhe.
Parece complexo, mas o conceito é simples: quanto mais dados o sistema analisa, mais inteligente ele fica. E isso transforma a forma como as empresas tomam decisões, otimizam processos e entregam valor para clientes.
Como explica Thiago Viana, diretor de Inovação do iFood:
“Machine learning é uma forma de construção de modelos de inteligência artificial através de dados e resultados passados que geram predições futuras. Isso foi inventado há muitos anos. A grande diferença que a gente vive hoje é a acessibilidade. Antigamente era extremamente custoso e hoje é cada vez mais barato.”
Como funciona o modelo de machine learning na prática?
Na prática, o machine learning funciona como um sistema de aprendizado contínuo. Em vez de programar uma regra fixa para cada situação, os modelos aprendem padrões com base em dados — muitos dados.
Eles são treinados com exemplos do passado e, a partir disso, conseguem fazer previsões ou tomar decisões futuras com mais precisão.
Funciona assim: primeiro, a empresa alimenta o sistema com um grande volume de dados históricos (por exemplo, pedidos realizados no app, tempo de entrega, preferências dos usuários).
Cada dado vem com um “rótulo”, que ajuda o modelo a entender se a resposta dele está certa ou errada. Isso é o que chamamos de feedback loop.
“Quando você ensina e mostra para a criança uma vez um gato, ela vai achar que todo gato tem a mesma forma e o mesmo tipo de pelo. Conforme você mostra para ela que existem mais formatos, ela entende quais são as características que definem que um gato é um gato. A mesma coisa acontece com o aprendizado de máquina”, explica Thiago Viana.
No caso do iFood, por exemplo, o machine learning ajuda a prever o tempo estimado de entrega com base em múltiplos fatores, e isso só é possível porque o sistema aprendeu com milhares de entregas anteriores.
Além disso, o ML em empresas como o iFood permite escalar soluções com eficiência, usando a inteligência dos dados para automatizar processos e entregar mais valor aos usuários, sem abrir mão da personalização.
Quais são os principais tipos de machine learning?
Existem três grandes tipos de machine learning, e cada um é aplicado conforme o tipo de problema que a empresa deseja resolver. Vamos entender como eles funcionam na prática:
1. Aprendizado supervisionado
Esse é o modelo mais comum. Aqui, o sistema aprende a partir de dados que já vêm rotulados — ou seja, com as respostas certas.
Por exemplo, um modelo pode ser treinado com milhares de pedidos que foram entregues com atraso ou dentro do prazo.
A partir disso, ele aprende a prever, com base em novas variáveis (como clima ou trânsito), se um novo pedido tem chance de atrasar. É amplamente usado em classificação, previsão de vendas, detecção de fraudes e muito mais.
2. Aprendizado não supervisionado
Nesse caso, os dados não têm rótulos. O modelo precisa identificar padrões ou agrupar informações por conta própria.
É muito útil para análises de comportamento do cliente, por exemplo, como segmentar usuários com base em hábitos de consumo, sem que se diga ao sistema quem são esses perfis. É uma ferramenta poderosa para estratégias de personalização e marketing inteligente.
3. Aprendizado por reforço
Aqui, o sistema aprende por tentativa e erro. Ele recebe recompensas (ou penalidades) conforme se aproxima do objetivo.
É um modelo comum em jogos, sistemas de recomendação e robótica, mas também tem sido explorado em rotas de entrega e otimização de processos.
No iFood, pode ser útil para ajustar a melhor rota para entregadores, maximizando tempo e eficiência com base em aprendizados anteriores.
Qual a diferença entre machine learning e deep learning?
É comum confundir machine learning com Deep learning, mas os dois têm diferenças importantes e entender isso ajuda a decidir qual abordagem faz mais sentido para cada aplicação.
Como vimos, o ML é um campo da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam com dados para fazer previsões ou tomar decisões sem serem programados diretamente para isso.
Já o deep learning é uma subárea dele. A grande diferença está na estrutura: ele utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas (daí o nome “profundo”) para aprender padrões mais complexos. É como se fosse “turbinado”.
Na prática, enquanto o machine learning tradicional precisa que humanos escolham quais características analisar (ex: tempo de entrega, clima, tipo de restaurante), o Deep learning aprende essas relações sozinho.
Onde o Machine learning é aplicado no dia a dia?
Você talvez nem perceba, mas o machine learning já faz parte da sua rotina. A tecnologia está presente em diversas situações, tanto para consumidores quanto para empresas.
Veja alguns exemplos práticos de onde ele aparece no dia a dia:
- Plataformas de streaming: quando você recebe uma sugestão de série ou filme que combina com seu gosto, é porque um modelo de machine learning analisou seu histórico e encontrou padrões no seu comportamento.
- E-commerce: recomendações de produtos, previsão de demanda, segmentação de clientes e até precificação dinâmica são impulsionadas por algoritmos inteligentes que aprendem com os dados.
- Bancos e fintechs: detecção de fraudes em tempo real, análise de risco de crédito e atendimento automatizado por chatbots usam machine learning para tomar decisões mais rápidas e seguras.
- Aplicativos de mobilidade e delivery: prever o tempo de entrega, traçar rotas mais eficientes e recomendar restaurantes com base nos seus pedidos anteriores são tarefas feitas por modelos de aprendizado de máquina — como é o caso do iFood.
Esses são apenas alguns exemplos de como funciona o machine learning na prática.
Quais são os benefícios do machine learning para as empresas?
Implementar o ML é uma necessidade para quem busca escalar resultados com eficiência, inteligência e personalização. O tamanho do mercado é um bom indicativo de como é uma área valorizada: foi avaliada em US$ 35,32 bilhões em 2024.
E espera-se que o mercado cresça de US$ 47,99 bilhões em 2025 para US$ 309,68 bilhões até 2032, apresentando um CAGR de 30,5% durante o período previsto. Os dados são da Fortune Business Insights.
A seguir, listamos as principais vantagens do machine learning:
1. Decisões mais rápidas e precisas
Com grandes volumes de dados sendo gerados o tempo todo, os algoritmos ajudam a processar essas informações e encontrar padrões que seriam invisíveis a olho nu. Isso acelera e qualifica a tomada de decisões.
2. Personalização em escala
Empresas que trabalham com recomendação, como e-commerces e apps de delivery, conseguem oferecer experiências personalizadas para milhões de usuários ao mesmo tempo.
No iFood, por exemplo, modelos de machine learning sugerem restaurantes e pratos de forma personalizada — e essa inteligência evolui com cada pedido feito.
3. Eficiência operacional
Ao prever demandas, otimizar rotas, automatizar tarefas e detectar gargalos antes que virem problemas, o aprendizado de máquina melhora a produtividade e reduz desperdícios.
4. Detecção de fraudes e riscos
No setor financeiro, de seguros e marketplaces, ele é amplamente usado para identificar atividades suspeitas em tempo real, proteger transações e reduzir prejuízos com fraudes.
5. Inovação em produtos e serviços
Empresas que utilizam ML têm maior capacidade de inovar com base em dados. Isso vale tanto para a criação de novos produtos quanto para a adaptação de ofertas a diferentes perfis e contextos de mercado.
O que é preciso fazer para criar um modelo de machine learning?
Criar um modelo de machine learning não começa com tecnologia. Começa com dados. Mais especificamente, com dados em volume, qualidade e contexto suficientes para alimentar o aprendizado da máquina.
Esse processo de aprendizado exige testes, ajustes constantes e supervisão. Por isso, o iFood conta com um comitê de Inteligência Artificial dedicado à revisão de todos os modelos antes que sejam lançados.
“Hoje, dentro do iFood, a gente tem um comitê de IA que analisa todos esses modelos e garante que o nosso nível de viés seja o menor possível. Temos pessoas especializadas que revisam cada modelo criado, testam, analisam os resultados e só então definem se aquele modelo está pronto para ir para o usuário final.
E por que isso é relevante? “Porque a gente quer garantir que esse modelo trata todos os usuários da melhor forma, da forma mais justa possível, com o mínimo de viés”, responde Thiago.
Esse cuidado é essencial para evitar distorções e garantir que os algoritmos representem a diversidade e a equidade que o iFood busca em sua atuação.
Quais os principais desafios e limitações do machine learning?
Apesar de todo o potencial, aplicar machine learning em empresas traz uma série de desafios práticos, técnicos e éticos que precisam ser considerados com seriedade.
Um dos principais obstáculos está na qualidade e diversidade dos dados. O modelo só aprende aquilo que é alimentado nele. Se os dados estiverem enviesados, incompletos ou mal rotulados, os resultados também serão.
Outro ponto crítico é o viés algorítmico, como falamos. Mesmo que de forma não intencional, um modelo pode tomar decisões injustas se for treinado com dados que refletem desigualdades históricas.
Além disso, há limitações técnicas. Modelos de aprendizado de máquina têm dificuldade para interpretar nuances complexas, entender contexto ou responder a situações inéditas. Isso exige monitoramento constante, atualizações frequentes e, muitas vezes, suporte humano.
Outro desafio é a transparência. Explicar como um modelo chegou a determinada decisão nem sempre é fácil (o chamado problema da “caixa preta”). É algo que pode gerar desconfiança, tanto por parte dos usuários quanto de órgãos reguladores
Como o iFood usa machine learning para melhorar sua operação e a experiência dos usuários?
O iFood aplica o ML em diversas frentes para tornar o app mais inteligente e eficiente. São elas:
Previsão de entrega precisa
Modelos analisam dados de pedidos, trânsito, clima e tempo de preparo para estimar o tempo de entrega de forma confiável, reduzindo surpresas e melhorando a experiência do cliente.
Recomendações personalizadas
A empresa faz 120 milhões de pedidos por mês.
“Toda vez que você clica em um restaurante, entendemos seu padrão de comportamento. Usamos isso para prever que tipo de restaurante mostrar. A ideia é garantir que você veja opções que combinam com o seu gosto, com base em padrões parecidos ao seu”, explica Thiago Viana.
Rotas otimizadas e menos fraudes
A tecnologia também é usada para melhorar a rota dos entregadores e detectar comportamentos suspeitos. Isso ajuda na logística e fortalece a segurança da plataforma.
Essas aplicações mostram como o iFood transforma dados em decisões mais inteligentes, colocando a experiência do usuário no centro.
Aproveite para conhecer o trabalho de engenharia na ciência de dados do iFood!
