5 erros comuns em Machine learning aplicado a negócios (e como evitar)

Nem todo projeto envolvendo Machine learning aplicado a negócios dá errado por falta de conhecimento técnico — na maioria das vezes, é por repetir os mesmos erros básicos.

A maior parte do valor de machine learning em empresas não vem de modelos sofisticados, mas de dados bem organizados e de um problema de negócio bem definido antes de qualquer linha de código.

Os tropeços mais comuns

1. Ignorar que definir a métrica de sucesso do negócio antes de escolher o algoritmo evita otimizar a coisa errada.
2. Ignorar que a qualidade dos dados de treino importa mais do que a escolha do algoritmo na maioria dos projetos.
3. Ignorar que modelos precisam de monitoramento contínuo — o desempenho degrada com o tempo (data drift) conforme o comportamento real muda.
4. Ignorar que projetos de ML that nunca saem do ambiente de teste não geram nenhum retorno, por melhor que seja a acurácia.
5. Ignorar que explicabilidade (saber por que o modelo decidiu algo) é essencial em setores regulados como crédito e saúde.