Devemos dizer que a transformação digital não deve ser encarada como uma estratégia de apenas cunho técnico. As preferências dos clientes, o poder de compra e a lealdade precisam ser o catalisador que impulsiona qualquer estratégia de transformação digital. A inteligência artificial entra fornecendo insights significativos que motivam as empresas a mudarem.
Louis Columbus, Diretor da empresa de software IQMS, do grupo Dassault Systèmes, afirma em sua coluna na Forbes que as histórias e os dados do cliente são essenciais para que as estratégias de transformação digital sejam bem-sucedidas, pois uma boa história de cliente mostra como essa reformulação pode aproximar o negócio de seu público-alvo.
Segundo Columbus, os projetos de transformação digital mais bem-sucedidos são conhecidos pelas centenas, senão milhares, de histórias de clientes bem-sucedidos que eles geram.
Com a disseminação da pandemia, surgiram alguns problemas totalmente novos para os clientes que a transformação digital precisa se destravar para solucionar. Para resolvê-los, Columbus sugere que o líder se baseie em dados sólidos e insights orientados por IA. Quanto melhores os dados e insights, mais poderosos os resultados do cliente.
Segundo artigo de Columbus, seguem as dez maneiras pelas quais a IA pode melhorar a taxa de sucesso da transformação digital:
Algoritmos certeiros
A IA está ajudando a definir com mais precisão as preferências e necessidades dos clientes, levando a personas mais precisas que orientam os projetos de transformação digital desde o início. As organizações mais bem-sucedidas nas iniciativas de transformação digital podem ver rapidamente melhorias nas taxas de fidelidade e satisfação do cliente, com base em uma personalidade mais bem definida.
Usando a IA para entender melhor o cliente, as personas precisam ser a base de qualquer iniciativa de transformação digital. Os usos mais avançados da IA para o desenvolvimento de personas combinam preferências de marca, evento e produto, dados de localização, conteúdo visualizado, histórico de transações e, acima de tudo, preferências de canal e comunicação.
Os algoritmos baseados em IA estão possibilitando a criação de modelos de propensão por persona e são inestimáveis para prever quais clientes agirão em uma oferta de pacote ou preço. Por definição, os modelos de propensão dependem de análises preditivas, incluindo machine learning (ML), para prever a probabilidade de um determinado cliente agir com uma oferta de pacote ou preço, campanha por e-mail ou outra frase de chamariz que leve a uma compra, upsell ou venda cruzada. Os modelos de propensão provaram ser muito eficazes para aumentar a retenção de clientes e reduzir a rotatividade.
Estruturas de transformação digital centradas no cliente e baseadas na IA são essenciais para que uma empresa se reinvente hoje. A necessidade de abordagens mais ágeis e centradas no cliente para transformação digital nunca foi tão grande.
A Empresa Digital Autônoma (BME) da BMC, caracterizada pelos três traços de agilidade, centralidade no cliente e insights acionáveis gerados pela IA e ML, é presciente de como ele integra todos os aspectos de uma organização ao redor do cliente enquanto fornece insights de IA orientados.
Renovando as estruturas
Aproveitando as ideias obtidas com a IA, as organizações estão redesenhando a infraestrutura e a integração de TI para que possam dimensionar melhor as experiências dos clientes. A infraestrutura de TI precisa flexibilizar-se rapidamente em resposta à mudança nas preferências dos clientes, enquanto fornece escala para crescer.
Todas as áreas de uma marca, varejista ou cadeia de suprimentos de fabricantes, desde a integração do fornecedor, gerenciamento da qualidade e sourcing estratégico até a fabricação, precisam ser organizadas em torno dos clientes. Estruturas como a Autonomous Digital Enterprise da BMC é um exemplo de estrutura que permite esse nível de mudança na infraestrutura de TI.
As iniciativas de transformação digital geralmente incluem a digitalização de cadeias de suprimentos, permitindo o desempenho dentro do prazo com base nas informações obtidas com a IA. Para que qualquer estratégia de transformação digital seja bem-sucedida, as cadeias de suprimentos precisam ser projetadas para se destacar no tempo de colocação no mercado e no desempenho do tempo para o cliente em escala.
A IA está revolucionando a maneira como as organizações transformam digitalmente suas estratégias de segurança uma vez que ameaças à identidade dos clientes e aos dados pessoais continuam a proliferar. É raro ouvir qualquer estratégia de transformação digital priorizar a segurança.
A estrutura ADE da BMC é uma exceção, pois reconhece como a proteção integral da identidade dos clientes é uma parte essencial da entrega de uma experiência positiva ao cliente. As organizações estão recorrendo à estrutura Zero Trust Security (ZTS) para proteger todas as redes, nuvens e plataformas, sistemas operacionais e aplicativos locais em toda a cadeia de suprimentos e redes de produção.
Mais dados, maior proximidade
O Gartner prevê que até 2025, as organizações de atendimento ao cliente que incorporarem a IA em suas plataformas de centro de engajamento com clientes aumentarão a eficiência operacional em 25%, revolucionando o atendimento ao cliente no processo. Muitas vezes, o atendimento ao cliente é onde as estratégias de transformação digital falham devido à falta de dados e informações contextuais em tempo real.
Os estudos de caso são abundantes no atendimento ao cliente, onde a IA pode melhorar as experiências do cliente e o desempenho do canal. A Amazon assumiu a liderança no uso de IA e machine learning para decidir quando uma determinada persona do cliente precisa falar com um agente ativo.
Estratégias comparáveis também podem ser criadas para melhorar o desempenho de Intelligent Agents, Virtual Personal Assistants, Chatbot e Linguagem Natural (PNL). Há também a oportunidade de melhorar o gerenciamento de conhecimento, a descoberta de conteúdo e o roteamento e suporte de serviços de campo.
A IA está melhorando a taxa de sucesso da transformação digital nas áreas de marketing e na eficácia de vendas, conseguindo rastrear as decisões de compra de volta às campanhas por canal e entender por que personas específicas compraram, enquanto outras não.
O marketing já é orientado analiticamente e, com os rápidos avanços na IA, os profissionais de marketing poderão, pela primeira vez, isolar o porquê e onde suas estratégias de marketing e vendas estão tendo sucesso ou falhando. Ao usar a IA para qualificar outras listas de clientes e possíveis novos clientes usando dados relevantes dos sistemas de CRM, os modelos preditivos, incluindo a IA, podem prever melhor os perfis ideais de clientes.
O rastreamento e a rastreabilidade aprimorados com algoritmos preditivos baseados em IA são agora essenciais no mundo pós-COVID-19, em que experiência do cliente é cada vez mais definida pela transparência que fornece.
O rastreamento de pedidos em cada fornecedor, ponto de distribuição e canal de comércio eletrônico, combinado com previsões de condições de alocação e falta de estoque, com a IA, está reduzindo a falta de estoque e as posições de escassez, desde a corrida inicial às lojas com o alarme do Covid-19.
O rastreamento e a rastreabilidade orientados pela IA são inestimáveis para descobrir onde existem ineficiências do processo, que diminuem o tempo de colocação no mercado e o tempo de atendimento ao cliente, levando a excelentes experiências do cliente.
A IA também está causando impacto nos esforços de transformação digital para melhorar a fabricação, reduzindo os custos de conversão do produtor em até 20%, com até 70% da redução de custos resultante da maior produtividade da força de trabalho.
O BCG constatou que os produtores poderão gerar vendas adicionais usando a IA para desenvolver e produzir produtos inovadores personalizados para clientes específicos e entregá-los em um prazo de entrega muito menor.
Se você está com dúvidas de como implementar em seus projetos de transformação digital ou soluções de Inteligência Artificial, entre em contato conosco.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Para saber como podemos de auxiliar em seus projetos, entre em contato. Seguimos trabalhando home office para dar continuidade a seus projetos, alcançar suas metas e fazer com que sua empresa cresça de forma exponencial.
Separamos um top 6 dos tópicos que definem essa facilitação. É extremamente importante manter-se por dentro do que está para acontecer no futuro.
1) A IA passará da identificação de tendências à tomada de decisões inteligentes
À medida que a tão esperada promessa de IA e aprendizado de máquina for cumprida, veremos mais dessas ações “inteligentes”. Isso permitirá que as empresas criem fluxos de trabalho habilitados para essa tecnologia que levam a maiores ganhos de produtividade. Por exemplo, no momento a IA pode prever quando uma impressora precisa de um novo cartucho de toner, mas, dando um passo adiante, ela pode solicitar o toner antes que ele acabe, criando uma experiência perfeita.
2) O trabalho ficará mais rápido
A IA depende do poder de processamento e dos dados – e, à medida que ambos aumentam, a evolução da IA cresce exponencialmente.
Os avanços na IA levarão a fluxos de trabalho que oferecem resultados mais focados, mais eficientes, mais rápidos e mais controlados. Embora seja impossível prever exatamente qual será o estado da IA em 10 anos, essas tendências devem influenciar diretamente as áreas relacionadas à manufatura, saúde e segurança.
3) Chatbots serão seus novos assistentes
Do HAL ao Wall-E, os robôs fazem parte da nossa psique coletiva desde que o termo foi cunhado em 1920. E em breve os funcionários terão seus próprios chatbots com inteligência artificial para atuar como assistentes pessoais, agendar viagens de negócios, agendar reuniões e gerenciar listas.
Departamentos inteiros contarão com chatbots como parte de suas maiores estratégias de transformação digital. Ao mesmo tempo, o avanço do entendimento da linguagem natural (NLU) tornará a comunicação bot-to-bot tão eficaz que os humanos podem se libertar de vários processos de negócios.
A perspectiva de comunicações bot-to-bot formando a próxima geração de tecnologia API é uma evolução óbvia na tecnologia corporativa. Os bots de nível corporativo podem automatizar tarefas demoradas, como solicitar suprimentos, pagar fornecedores e faturar clientes usando uma plataforma de mensagens para gerenciar essas atividades.
4) A IA será vista menos como uma ameaça e mais como um facilitador
O impacto da IA nos empregos e na força de trabalho não pode ser evitado ou esquecido. A boa notícia é que estamos ouvindo muito menos conversas sobre pessoas sendo substituídas por ela. E com a adoção de fluxos de trabalho focados no usuário que permitem que o trabalho flua naturalmente pela empresa, os funcionários estão começando a entender o poder das grandes experiências no trabalho.
Os líderes e funcionários de negócios estão percebendo o potencial da IA, não apenas para substituir tarefas servis e redundantes, mas para aumentar novas habilidades para os funcionários. E as organizações com visão de futuro apressarão os programas para qualificar e redirecionar os funcionários para aprimorar a agilidade organizacional, a produtividade e as experiências.
5) A realidade aumentada será realmente a realidade da próxima década no trabalho
O mundo da realidade aumentada, virtual e mista deu trancos e barrancos no estilo Tron recentemente. Dos serviços de campo às aplicações médicas, os usos da realidade aumentada surgem regularmente.
Nos próximos anos, os hápticos e a robótica nos aproximam do uso da realidade mista em uma escala mais ampla – não apenas visualizando um ambiente virtual, mas interagindo com ele. O aumento do 5G permitirá o processamento baseado em borda, reduzindo drasticamente a necessidade de hardware localizado e reduzindo significativamente os efeitos do intervalo de tempo para torná-lo uma experiência muito mais realista.
6) Previsões mais perspicazes serão possíveis nos próximos anos
A IA nos permitirá não apenas entender as tendências, mas usar modelagem matemática para prever eventos antes que eles aconteçam. Ao analisar os problemas anteriores e suas eventuais soluções, a IA poderá fazer recomendações para evitar cenários de crise e manter as operações normais dentro de uma organização e sua rede. A IA preditiva beneficiará muito áreas críticas de negócios, incluindo segurança cibernética e atendimento ao cliente. Isso já está acontecendo em muitos casos.
A IA mudará duas coisas muito importantes: ganhará a capacidade de realmente entender o que as informações de seu processamento significam. O uso da NLU para realmente vincular informações e entender dados surgirá nos próximos 2 a 5 anos. Isso significa que, em vez de ser direcionado para onde a resposta está, você receberá a resposta, em alguns casos, tendo essa resposta construída a partir de várias fontes
A outra coisa é a capacidade de recomendar uma resposta para evitar uma situação. A capacidade de analisar ações passadas e suas resoluções e, em seguida, passar para um modelo prescritivo com recomendações e ações automatizadas baseadas em eventos históricos aparecerá em breve.
Uma coisa que os líderes e visionários da tecnologia podem concordar é que a taxa atual de mudança na tecnologia torna quase impossível prever o futuro daqui a 10 anos, quando se trata de tecnologias dinâmicas que mudam o setor, como a IA.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Para saber como podemos te ajudar, entre em contato conosco. Tiraremos todas as suas dúvidas.
Já falamos em outros posts que o avanço da tecnologia só aumenta. Assim como em muitos outros setores, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão mudando a engenharia. Embora essas tecnologias estejam agora aparentemente “em toda parte”, não devemos ignorar o quão verdadeiramente incríveis elas são e as coisas notáveis que elas nos permitem fazer hoje e nos permitirão fazer amanhã. Para os engenheiros, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem fazer com que as tarefas que eles desenvolvam evoluam, mas também podem ajudá-los a fazer coisas que não eram capazes antes.
O que é inteligência artificial e aprendizado de máquina?
Primeiro vamos esclarecer nossas definições de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
O campo da inteligência artificial (IA) foi iniciado em 1956, mas foi apenas na última década que foram feitos progressos significativos para permitir que a tecnologia seja amplamente usada e experimentada por muitos círculos externos da tecnologia. Hoje, a inteligência artificial é uma das tecnologias emergentes de mais rápido crescimento e descreve máquinas que podem executar tarefas que antes exigiam inteligência humana.
O aprendizado de máquina leva um passo adiante. É uma das mais recentes tecnologias de inteligência artificial, nas quais as máquinas podem aprender recolhendo dados, analisando-os, realizando ações e aprendendo com os resultados dessa ação.
Como a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são usados na engenharia?
A inteligência artificial usada no setor de engenharia usa componentes de software e hardware. À medida que as máquinas se tornam mais sofisticadas, elas serão capazes de suportar não apenas linhas de produção inteligentes e tarefas complexas de fabricação, mas também poderão projetar e melhorar tarefas ao longo do tempo – com pouca ou nenhuma intervenção humana – por meio do aprendizado de máquina. Os robôs têm sido usados pelos fabricantes de automóveis na linha de produção há algum tempo e passaram de tarefas simples de engenharia para agora lidar com muitos movimentos de precisão necessários para algumas das partes mais complexas do processo.
Muitas das tarefas responsáveis pelos engenheiros, como design e simulação, podem ser aprimoradas com o suporte de ferramentas de inteligência artificial. Considere como o CAD (Computer Aided Design) já foi apenas uma ferramenta complementar à engenharia e hoje é uma parte fundamental do fluxo de trabalho diário. Essas ferramentas ajudarão a melhorar os recursos dos engenheiros e tornarão possível explorar as opções de design e economia de peso que nunca foram possíveis antes.
Outra maneira pela qual a inteligência artificial pode dar suporte às tarefas de engenharia é dividir os silos entre os departamentos e ajudar a gerenciar efetivamente os dados, a fim de obter informações a partir dele. Os programas de IA podem fornecer automação para tarefas de baixo valor, liberando os engenheiros para executar tarefas de maior valor. Ao usar o aprendizado de máquina para descobrir padrões nos dados, as máquinas serão incrivelmente importantes para ajudar no julgamento da engenharia.
O que acontece com o papel de um engenheiro?
Embora existam muitos benefícios de inteligência artificial e aprendizado de máquina em engenharia, alguns engenheiros estão preocupados com o fato de seus trabalhos serem assumidos por máquinas. A automação assumiu e continuará assumindo os trabalhos que os humanos fizeram historicamente; no entanto, isso pode liberar humanos para realizar tarefas de nível superior e assumir empregos que exigem habilidades únicas de humanos que ainda não existem. Em um estudo da Universidade de Stanford, “Estudo de Cem Anos de Inteligência Artificial”, não há nada iminente sobre a ameaça ao emprego, e mesmo quando ou se chegarmos lá, ela será equilibrada pelos impactos positivos na sociedade e pelo aumento das capacidades Um relatório da Universidade de Oxford afirma que as profissões de ciência e engenharia são as menos ameaçadas e terão grandes benefícios com as ferramentas de inteligência artificial.
Para que os engenheiros se preparem para a Indústria 4.0, quando a automação de fábrica, big data, inteligência artificial e aprendizado de máquina transformam a maneira como trabalhamos, os engenheiros devem se preparar para se adaptar às ferramentas mais recentes disponíveis para eles e aprender a trabalhar ao lado de robôs e máquinas aconselhando-os. Os engenheiros devem otimizar o trabalho que precisa ser feito para que as interações entre humanos e robôs sejam as melhores possíveis.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina são a base da engenharia avançada. Embora ainda existam perguntas, principalmente sobre como o trabalho dos engenheiros mudará, é inútil resistir à transformação. Não há dúvida de que a IA ajudará a gerenciar dados de engenharia com mais eficiência e será um componente essencial do futuro da engenharia. Quanto mais cedo for adotado e adaptado; mais cedo a engenharia será capaz de capitalizar as vantagens da tecnologia.
A Pasquali Solution é uma empresa do ramo B2B que aloca profissionais de TI. Estamos nessa área há quase duas décadas. Entre em contato conosco e descubra como podemos te ajudar a fazer sua empresa crescer de forma exponencial.
Alocamos mão de obra especializada em ti para todos os segmentos de mercado. Contamos com especialistas com as mais altas habilidades do mercado. Oferecemos soluções em TI para impulsionar seus negócios.
Eles trazem conhecimento e experiência em tecnologia digital e habilidades comerciais comprovadas em empresas no Brasil e no mundo.
Também oferecemos uma gama de soluções para resolver seus problemas e gerar crescimento em sua empresa.
A comunicação é um processo que envolve a troca de informações entre dois ou mais interlocutores por meio de signos e regras semióticas mutuamente entendíveis.
Com o avanço das tecnologias de Inteligência Artificial, a comunicação entre o homem e a máquina foi se aprimorando e cada vez mais o processamento de linguagem natural, ou PLN, é utilizado em soluções presentes no dia a dia, como GPS, buscadores e muitos outros.
Processamento de linguagem natural
O que é PLN?
É uma subárea da ciência da computação, inteligência artificial e da linguística que estuda os problemas da geração e compreensão automática de línguas humanas naturais.
É, também, uma subárea da Inteligência Artificial que faz o estudo da comunicação humana por métodos computacionais com o foco em compreender as linguagens naturais e facilitar as tecnologias para o dia a dia.
Nada simplório, este estudo faz uso da linguagem humana não só para o entendimento das palavras como também para interpretar a fala quando a palavra tem duplo sentido e quando a organização de palavras em uma frase não está de acordo com a gramática, o tom de voz e outros.
Esse estudo faz com que os sistemas de geração de língua natural convertam informação de bancos de dados de computadores em linguagem compreensível ao ser humano e sistemas de compreensão de língua natural convertem ocorrências de linguagem humana em representações mais formais, mais facilmente manipuláveis, por programas de computador. Alguns desafios do PLN são compreensão de língua natural, fazer com que computadores extraiam sentido de linguagem humana ou natural e geração de língua natural.
Desafios
O primeiro desafio é que não existe uma solução específica de PLN de domínio universal. Uma solução que funcione para o setor financeiro não funcionará para uma indústria de móveis, por exemplo. Soluções de análise de texto precisam ser treinadas e personalizadas para cada caso específico.
O segundo desafio é que é difícil prever quanto tempo o treinamento levará, quão precisos serão os resultados e quão precisos eles serão para oferecer benefícios comerciais.
Níveis de processamento
Os níveis de processamento podem ser entendidos como os níveis da linguagem que qualquer idioma pode apresentar. A divisão é importante para ajudar os programadores a determinar quais partes de certa aplicação tecnológica precisam ser mais desenvolvidas. São eles:
fonológico: essa parte corresponde à interpretação dos sons da palavra;
morfológico: estudo sobre a natureza das palavras e sua composição;
lexical: processamento responsável por interpretar o significado de cada palavra;
sintático: estuda a composição da frase;
semântico: processamento que visa compreender o significado completo da frase;
discurso: estuda o texto como um todo;
pragmático: processamento utilizado para buscar significados além das palavras, as entrelinhas.
Tipos de abordagem
Os tipos de abordagem se referem ao tratamento que os softwares dão aos níveis de processo. São eles:
simbólica: essa abordagem tem como base as regras linguísticas estruturadas e sem ambiguidades;
estatística: a abordagem estatística utiliza modelos matemáticos para deduzir o uso correto dos níveis de processamento;
conexionista: essa é parecida com a abordagem estatística, pois também desenvolve modelos genéricos, entretanto, ela faz uma combinação entre o aprendizado estatístico e outras teorias de representação de conhecimento;
híbrida: ela é a combinação entre todas as abordagens acima, sendo mais flexível e ampla que as demais.
4 Aplicações de Processamento de Linguagem Natural importantes para sua empresa.
1. Extração de Informações
Extração de informação é a tarefa de extrair automaticamente dados estruturados de textos não estruturados ou semiestruturados, que são lidos por uma máquina.
Extração de conteúdo em textos completos da Internet geralmente inclui: extração de entidade (nomes, locais, somas de dinheiro, palavras-chave), categorização de texto (por sentimento, por setor, por finalidade ou por outras categorias necessárias), agrupamento (identificando tópicos principais e novos), extração de fatos (permite preencher bancos de dados com informações estruturadas para análise, visualização e alertas), extração de relacionamentos (é usado para preencher bancos de dados de gráficos para explorar relações do mundo real). Vamos ver o que isso significa em casos reais.
Muitas das decisões de negócios ou de produtos são influenciadas por informações encontradas na imprensa, nas mídias sociais e em várias plataformas da Internet. Obter informações valiosas e estruturadas dessas fontes não é fácil.
A maior parte desse conteúdo está presente na forma de textos, infográficos e imagens. A principal aplicação do processamento de linguagem natural é acessar esses textos, analisar e extrair as informações relacionadas em um dos formatos que podem ser usados em um processo de tomada de decisão. Por exemplo, as notícias de uma fusão entre empresas podem ter um grande impacto nas decisões da negociação. A velocidade em que a fusão, atores envolvidos, preços, pode ser incorporada em um algoritmo de negociação pode ter impacto de milhões de reais no lucro.
2. Análise de sentimentos
As soluções de análise de sentimento são usadas para extrair significado de milhões de mensagens. Elas identificam o sentimento entre uma ou várias sentenças de uma notícia veiculada para medir a opinião pública geral sobre uma determinada marca ou evento.
A emoção em tais postagens pode não ser explicitamente expressa ou pode ser difusa, e as soluções de análise de sentimento precisam lidar com esse problema. A análise de sentimento ajuda as empresas com as seguintes tarefas:
Análise de sentimento como vantagem competitiva
Conhecer o sentimento geral do público da sua empresa não lhe dá muita informação, mas as soluções modernas de análise de sentimento permitem comparar seus indicadores com os de seus concorrentes. Com a categorização de texto ajustada com precisão, as empresas obtêm informações valiosas sobre aspectos de seus negócios que precisam melhorar e o que exatamente não satisfaz seus clientes.
Análise de sentimento para melhorar a experiência do cliente
A análise de sentimentos fornece às empresas uma assistência muito necessária para se manterem responsivas aos clientes. As empresas dependem há muito tempo de dados de pesquisas com clientes, interações de call centers e grupos de foco. Esses dados normalmente são estruturados, mantidos em um único local e tratados por meio de aplicativos de BI, a fim de ajudar a melhorar o atendimento ao cliente e o aprimoramento de produtos. Essa abordagem é muito lenta e não permite agir de maneira proativa.
A situação mudou radicalmente com o surgimento das mídias sociais e de várias plataformas on-line, onde a maioria dos clientes das empresas, tanto satisfeitos quanto furiosos, está presente. A opinião deles é o que conta e molda a percepção e o sentimento das marcas. As soluções de análise de sentimento permitem analisar rapidamente grandes quantidades de dados e abordar os possíveis problemas.
Análise de sentimento para percepção adequada de marca
As marcas não são definidas por seus produtos e serviços. A fama que constrói uma marca depende principalmente de marketing on-line, campanhas sociais e serviços de atendimento ao cliente. Os gerentes de marca podem melhorar constantemente seu desempenho e desenvolver técnicas de branding mais atraentes, conhecendo o histórico de sentimentos.
3. Pesquisa semântica
A forma como as pessoas consomem informações mudou drasticamente nas últimas duas décadas. Não passou muito tempo quando recorremos a bibliotecas, dicionários, enciclopédias, listas telefônicas e jornais em papel para obter informações.
Agora, simplesmente procuramos respostas na web. Responder a perguntas mais complexas podia levar dias, mas agora recebemos as respostas em poucos segundos. A precisão de tais respostas depende principalmente de quão “inteligente” é a busca. É por isso que os melhores mecanismos de busca agora são equipados com tecnologia de processamento de linguagem natural. Ela permite fornecer diretamente as informações solicitadas por um usuário, em vez de fazê-lo passar por todos os resultados apresentados com base em palavras-chave relacionadas.
Mecanismos de busca semântica já podem ser encontrados em navegadores web, smartphones, plataformas de e-commerce, programas corporativos como CRM, ERP, aplicativos móveis, etc.
O número de solicitações de pesquisa de cauda longa (muitas palavras ou expressões) na Internet está aumentando a cada ano. Isso significa que os consumidores estão se acostumando a utilizar maciçamente os mecanismos de pesquisa semântica, e os aplicativos e plataformas que ainda usam os mecanismos de pesquisa de palavras-chave antiquados continuarão perdendo suas fatias de mercado.
4. Respostas a perguntas
Os mecanismos modernos de busca podem nos fornecer muitas informações úteis, mas quando se trata de responder a perguntas realmente específicas feitas por humanos, as respostas ainda são bastante primitivas. É aqui que os chatbots estão ganhando confiança e popularidade. Os analistas preveem que eles assumirão certas funções de atendimento ao cliente em menos de cinco anos. Os chatbots são capazes de fornecer respostas automatizadas e em tempo real a problemas e questões simples de atendimento ao cliente.
A pesquisa em torno de soluções para respostas a perguntas baseia-se em lidar com uma ampla variedade de tipos de perguntas, incluindo fatuais, listagens, definições, como, por quê, hipóteses e outros tipos.
As soluções para perguntas e respostas podem ser divididas em: perguntas com resposta de domínio fechado e questões de domínio aberto. As respostas a perguntas de domínio fechado lidam com questões sob um domínio específico e podem ser vistas como uma tarefa mais fácil, porque os sistemas de processamento de linguagem natural podem explorar o conhecimento específico de domínio frequentemente formalizado na literatura.
Alternativamente, o domínio fechado pode se referir a uma situação em que apenas um tipo limitado de perguntas é aceito, por exemplo, perguntas que solicitam informações descritivas em vez de processuais.
A resposta a questões de domínio aberto lida com perguntas sobre quase tudo e só pode confiar em informações e conhecimento geralmente aceitos. Por outro lado, esses sistemas normalmente têm muito mais dados disponíveis para extrair respostas.
Para quaisquer dúvidas, nos deixamos à disposição para tirá-las. Entre em contato conosco.
Nossa empresa está há quase duas décadas alocando profissionais de TI pelo mundo. Nossa equipe de especialistas segue trabalhando Home Office para dar continuidade aos seus projetos.
Já falamos aqui sobre os avanços da Inteligência Artificialem vários setores do mercado. Dessa vez, vamos explicar aqui no blog o quanto a tecnologia avançou e conseguiu classificar imagens a ponto de identificar, por exemplo, doenças como tumores em tomografias, composições mineralógicas em rochas ou patologias em análises de microscopia óptica. Essa área da Inteligência Artificial é conhecida como aprendizado de máquina e vem ganhando novas aplicações nos últimos anos.
Vamos explicar melhor como funciona esse aprendizado. O treinamento da máquina é feito por meio da repetição de imagens usadas como exemplos de um determinado contexto ou situação e a preparação adequada desse material requer um esforço de especialistas das mais diversas áreas.
De acordo com Alexandre Xavier Falcão, do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), em palestra apresentada no mês passado (21/11), na FAPESP Week France: “O humano é que coordena. Sem o controle do especialista sobre o processo de treinamento a máquina pode aprender a tomar decisões com base nas características da imagem que não estão relacionadas ao problema-alvo. Isso gera um resultado ruim ou restrito àquela base de dados em que a máquina foi treinada. Quando muda a base de dados, o erro aumenta consideravelmente, tornando a análise da máquina pouco confiável”
Falcão tem unido a ciência da computação com diferentes áreas do conhecimento a partir de projetos em machine learning, desenvolvidos com o apoio da FAPESP, linha de pesquisa que investiga a interação humano-máquina na tomada de decisões.
Detectando parasitas por automatização
O Falcão lidera um projeto na FAPESP Week France que tem como objetivo automatizar a detecção de parasitas em exames de fezes. Tal pesquisa foi conduzida por meio de uma parceria entre a Immunocamp e pesquisadores dos Institutos de Computação e de Química da Unicamp, além da Faculdade de Ciências Médicas da mesma universidade.
Com uma equipe interdisciplinar fora desenvolvida uma máquina – patenteada e em breve disponível no mercado – capaz de identificar as 15 espécies mais prevalentes de parasitas que infectam humanos no Brasil.
Tal técnica de aprendizado de máquina demonstrou eficiência superior a 90%, bem maior que as análises convencionais realizadas por humanos com o trabalho visual em lâminas de microscopia óptica, cujos índices variam de 48% a, no máximo, 76%. A máquina também é capaz de processar 2 mil imagens em quatro minutos.
“A ideia não é substituir o trabalho de humanos, até porque eles precisam treinar as máquinas para a identificação de mais espécies de parasitas e confirmar o diagnóstico dos patógenos detectados pela máquina, mas evitar a fadiga dos humanos e aumentar a precisão dos resultados”, disse.
A tecnologia inédita contou também com apoio da FAPESP por meio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE).
Interatividade no aprendizado da máquina
De acordo com Falcão, a primeira dificuldade do projeto foi ensinar a máquina a distinguir nas imagens o que era impureza e o que era, de fato, parasita. “Só conseguimos contornar esse obstáculo por meio da combinação entre técnicas de processamento de imagens, aprendizado interativo de máquina e visualização. O especialista e a máquina participam de forma colaborativa no ciclo do aprendizado da máquina. Outro ponto importante é que áreas da saúde e da química têm criado técnicas para gerar lâminas de microscopia óptica mais ricas em parasitas e com menos impurezas fecais”, disse.
Uma das inovações criadas pela equipe da Unicamp foi um sistema para separação de parasitas e impurezas baseado no princípio de flotação por ar dissolvido.
A máquina é capaz de fazer a varredura automatizada da lâmina e detectar os parasitas que aparecem em imagens na tela do computador. Isso foi possível por meio de técnicas computacionais que separam os componentes da imagem para verificar e decidir se são impurezas ou uma das 15 espécies parasitárias.
“A interação humano-máquina tem potencial para reduzir o esforço humano e aumentar a confiança na decisão algorítmica. Nossa abordagem tem mostrado que a inclusão do especialista no ciclo de treinamento gera sistemas confiáveis de tomada de decisão baseada em análise de imagem.”
O intuito da metodologia é minimizar o esforço do especialista na anotação de imagem em larga escala, visando a construção de sistemas de tomada de decisão com alto índice de acerto.
“A abordagem clássica, que usa exemplos pré-anotados e sem interação humana durante o treinamento, deixa várias perguntas sem resposta. São questões essenciais, como quantos exemplos são necessários para que as máquinas aprendam ou como explicar as decisões tomadas pela máquina. A nossa metodologia consiste em incluir o especialista no ciclo do aprendizado de máquina para que perguntas como essas sejam respondidas”, disse.
A estratégia da equipe de Falcão para construir sistemas de tomada de decisão confiáveis tem sido explorar habilidades complementares. “Os humanos são superiores na abstração de conhecimento. Já as máquinas não se cansam e são melhores no processamento de grandes quantidades de dados. Desse modo, o esforço do especialista é minimizado ao controlar o ciclo de aprendizado e as decisões das máquinas passam a ser explicáveis”, disse.
Aprendizado autônomo
Outra técnica de machine learningque tem sido empregada cada vez mais para desenvolver novas tecnologias baseadas em análise de imagens é a de deep learning, que visa treinar as máquinas a aprenderem sozinhas por meio de reconhecimento de padrões e, dessa forma, agirem e interpretarem dados de modo mais natural.
Os avanços nessa área têm possibilitado inovações importantes baseadas na análise de imagens, como reconhecimento facial, identificação de corpos celestes ou sistemas capazes de descrever o conteúdo de uma foto, destacou Nina Hirata, pesquisadora do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), em palestra apresentada também no dia 21/11 durante a programação da FAPESP Week France.
“Tarefas comuns em problemas de análise de imagens, como classificação, reconhecimento de objetos, segmentação (delineação precisa do contorno de objetos) e interpretação do conteúdo, podem ser abordadas com técnicas de machine learning e, nos últimos anos, sobretudo, com técnicas de deep learning”, disse Hirata.
Sabemos que a deep learning envolve técnicas que permitem processar uma imagem diretamente, sem que um humano precise descrever as características da da mesma durante o treinamento da máquina, como explicou a pesquisadora.
“Antes era preciso escrever algoritmos muito específicos para extrair informações de características da imagem. Cada caso era um caso. O processo era muito manual. Hoje, com o deep learning, essa tarefa ficou muito mais fácil, o que nos permite focar em tarefas de nível mais elevado. Por exemplo, no caso de imagens biomédicas, em vez de empenhar nosso esforço em segmentar e extrair características de células individuais em um tecido, podemos canalizar o esforço na comparação de tecidos”, disse Hirata.
No entanto, acrescentou, apesar dos vários aspectos positivos desta tecnologia, existem também vários desafios a serem vencidos. “Deep learning é uma espécie de caixa-preta: é muito difícil explicar por que ele está funcionando ou por que, às vezes, deixa de funcionar”, comentou Hirata.
Para Hirata, é preciso que pesquisadores de outras áreas entendam como formular problemas computacionais e, ao mesmo tempo, os estudantes da área de computação sejam treinados a lidar mais diretamente com problemas reais.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de Tecnologia da Informação. Temos as melhores soluções para seu negócio, independente do nicho e do tamanho de sua empresa. Entre em contato conosco via email ou chat. Estamos a postos para sanar todas as suas dúvidas.
Com o avanço da tecnologia a cada dia, indagações fundamentais para a humanidade, como: a máquina substituirá o homem? – são constantemente levadas a discussão em palestras e eventos pelo mundo a fora.
A Inteligência Artificial (AI) é, de fato, um tema cada vez mais recorrente em pautas e discussões acaloradas que levam a questionamentos sérios em nossa área de tecnologia e de forma geral. Então, outros questionamentos como: o que acontecerá com o futuro de alguns setores? Quais são as principais mudanças e impactos que irão acontecer? Como ficam as pequenas empresas? Serão as mais afetadas?
Nós aqui da Pasquali Solution estamos alinhados com tudo o que está acontecendo nesse setor de AI e trouxemos esse assunto como pauta em nosso blog para mostrar o quanto o mundo está mudando de forma rápida e as atualizações referentes a tecnologia são não só de nosso interesse, como também de nosso know-how, e estão inseridas em nossa plataforma de oferta de serviços.
Vamos começar essa pauta de hoje lembrando que o interesse pelo domínio da Inteligência Artificial (AI) faz parte da lista de planos estratégicos de vários gestores ao redor do mundo. Podemos citar um país como a China, que tem a intenção de construir uma indústria local avaliada em US$ 150 bilhões para elevar o país ao topo no ranking do nicho até 2030.
E podemos citar um dos últimos eventos mais importantes da área, que foi uma palestra sobre Inteligência Artificial que aconteceu em um evento promovido pelo Facebook chamado Impulsione com o Facebook, em São Paulo, que trouxe como uma das principais palestrantes a Mikaeri Ohana, cientista de dados especialista em AI e learning machine, que teceu alguns comentários sobre os impactos que a Inteligência Artificial trará nos próximos anos.
Ela falou sobre algumas áreas que serão beneficiadas, como o setor automotivo, que aumentará a venda de carros autônomos. De acordo com a cientista, até 2035 isso trará impactos consideráveis para pequenos negócios ligados a este mercado.
Podemos citar o exemplo de pequenas empresas, como oficinas mecânicas, que serão afetadas com essas atualizações, já que se tornarão obsoletas, pois os próprios automóveis, por meio de “updates de software”, poderão se consertar sozinhos.
Podemos citar o uso da AI no caso do Waze, que faz o cruzamento de dados e fornece diariamente aos usuários uma experiencia diferenciada, customizada e com mais facilidades. Por exemplo, será possível que os usuários possam escolher caminhos “mais bonitos” ao invés de trajetos mais rápidos.
No
caso do setor financeiro, ou seja, bancos, as mudanças serão mais
significativas, segundo Ohana. Será fundamental que eles se tornem cada vez
mais digitais, oferecendo soluções cada vez mais personalizadas que possam
atuar com excelência, tanto nos ambientes físicos quanto nos digitais. Por
exemplo: apostar no open banking, algo de extrema importância, já que é
um formato em que os dados dos clientes são mais facilmente compartilhados com
os bancos.
Na área da educação, temos o case da Squirrel AI Learning, uma startup chinesa que atua com aulas ministradas por inteligência artificial e que conta com apenas alguns monitores auxiliando em problemas pontuais. Acredita-se que a evolução na educação estará cada vez mais conectada com a inteligência artificial e que, em um futuro muito próximo, poderá ajudar os alunos a escolher os conteúdos que desejam aprender.
Na área médica, a interação entre homem e máquina, ou seja, a inteligência artificial, estará com foco na ajuda na tomada de decisões e não na substituição do profissional. No nicho da medicina, assuntos delicados, como a relação entre paciente e médico, considerada distante, o que é prejudicial para o sistema de saúde, será modificado, pois nossa saúde passará a ser monitorada em tempo real e não só quando estivermos doentes. Desta forma, quando o paciente for às consultas, o profissional já terá os dados sobre aquela pessoa.
Outras atualizações que estão por vir em breve no mercado é o uso dos chatbots, que facilitará a escolha do profissional ideal para o cliente, assim como ajudarão os profissionais da saúde a detectar doenças, como é o caso dos tumores em exames.
Mas é importante mencionar
que os especialistas acreditam que jamais haverá a substituição do ser humano
em todos os trabalhos pela Inteligência Artificial, já que a criatividade
humana é impossível de ser substituída.
Entre em contato conosco por e-mail ou chat e entenda como podemos te ajudar em sua empresa.
A nossa postagem de hoje é sobre uma das tendências tecnológicas mais comentadas para o ano de 2020. A tecnologia não para de avançar e, com isso, novas tendências seguem surgindo. Hoje, resolvemos dar destaque aos motores de inteligência e redes neurais.
O que são as redes neurais e os motores de inteligência?
Especialistas apontam outra tendência: motores de inteligência estendida e redes neurais acopladas a tecnologias de relacionamento do futuro. O que isso significa na prática? Daniel Domeneghetti, CEO da Dom Strategy Partners, explica: “As redes neurais são sistemas tecnológicos inspirados no cérebro humano. Sua transmissão de informações é semelhante ao trânsito percorrido por um neurônio em nosso cérebro. Em tese, esse tipo de tecnologia permite que o machine learning se desenvolva consideravelmente mais rápido”, diz Domeneghetti. Essa característica, segundo ele, é essencial, uma vez que aumenta a automatização e a personalização do atendimento, tornando os processos mais rápidos, já que se entende o que o cliente busca desde o primeiro contato com o SAC.
Frisamos que as marcas que desejam se manter competitivas no mercado estão implementando a inovação no seu dia a dia. O deep learning, um tipo de aprendizado da máquina, treina computadores para realizar atividades como seres humanos, como o reconhecimento da fala e identificação de imagens. Podemos citar o exemplo do iPhone X da Apple com o seu motor de inteligência.
No caso do iPhone, o deep learning permite o reconhecimento de face para o desbloqueio do aparelho, aplicações relacionadas à segurança e na transferência de expressões faciais para emojis. Outro projeto que podemos citar é que a marca tem projetos na área da saúde, como a capacidade de analisar dados coletados pelo Apple Watch, aplicativo que está sendo desenvolvido em parceria com pesquisadores da Stanford, a fim de detectar anomalias cardíacas.
O smartphone conta com um hardware que permite que os algoritmos de deep learning analisem dados de forma mais rápida, o que contribuiu para a economia de bateria. Dessa forma, o processamento de redes neurais podem ser feitas por meio do próprio dispositivo, com mais rapidez e segurança.
Em outubro de 2019, durante o evento Made by Google 2019, o Google anunciou o Pixel 4. O modelo é o primeiro smartphone a contar com um radar integrado para detectar movimentos e permitir novas formas de interação com o aparelho, como mudar a música apenas passando a mão sobre ele.Outra inovação implementada no Pixel 4 é a astrofotografia, que permite longa exposição à luz, permitindo a captura do céu estrelado com alta qualidade. Além disso, o smartphone possui um modo HDR+ em tempo real, permitindo que você veja como a imagem ficará antes mesmo da captura.
Pixel 4
Facebook: Novo algoritmo de redes neurais para tradução
Os especialistas de Inteligência Artificial do Facebook desenvolveram um algoritmo de tradução automática, podendo ser executado nove vezes mais rápido do que o sistema do Google.
Para isso, o Facebook utiliza redes neurais convolucionais, que capturam frases complexas como um todo. Já os mecanismos de tradução automática convencionais traduzem palavra por palavra. No entanto, a nova técnica da rede social oferece alternativas inteligentes aos mecanismos de “atenção”, como a leitura simultânea de várias partes de um parágrafo. A principal vantagem desse sistema é a solução dos significados múltiplos para uma palavra, uma vez que o sentido da tradução depende do contexto.
Sistemas de Recomendação (SR)
A crescente variedade de informações disponíveis na web nem sempre é sinônimo de conteúdo de qualidade. Para filtrar a quantidade de opções disponíveis para o usuário, os SR automatizam a geração de recomendações baseadas na análise de dados.
Esse mecanismo é muito utilizado pela Amazon, Netflix, YouTube, Spotify, Facebook, Instagram etc. Com isso, esses sistemas geram recomendações válidas de itens que possam interessar aos consumidores.
No entanto, a filtragem pode ser colaborativa ou baseada em conteúdo. Os algoritmos de recomendação de filtragem colaborativa são utilizadas em redes sociais e no e-commerce. Nesse caso, a pessoa recebe recomendações de acordo com as avaliações de todos os usuários.
A filtragem baseada em conteúdo é feita por meio da sugestão de itens que sejam semelhantes aos que o usuário demonstrou interesse ou sobre as configurações de suas preferências. Isso possibilita que as recomendações sejam personalizadas para cada usuário. Os anúncios patrocinados nas redes sociais são um bom exemplo deste tipo de filtragem, uma vez que são analisadas as características do perfil, como histórico de postagens e amigos/seguidores.
Um dos mais personalizados SR é o caso da Netflix. A empresa adaptou como algoritmo de recomendação a diversidade de conteúdo. Isso é possível devido a combinação de métricas com foco nos dados do perfil do usuário, para a recomendação de itens relevantes que não sejam similares ao conteúdo já consumido pelo usuário. A marca também utiliza as redes sociais para personalizar essas recomendações.
Como vimos, a Inteligência Artificial está presente no nosso dia a dia, pelo menos para quem tem acesso à internet e aos dispositivos digitais. A recomendação de filmes da Netflix, os algoritmos de busca do Google e o aumento da segurança nos smartphones são apenas alguns dos benefícios que, efetivamente, têm potencial de facilitar a nossa vida.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com o core business em alocação de profissionais de TI. Estamos há quase duas décadas no mercado de tecnologia da informação. Nossos especialistas seguem trabalhando home office, para dar continuidade aos seus projetos.
Com o avanço da tecnologia nas últimas décadas, houveram várias mudanças das quais tivemos que dos adaptar. Uma delas é a inteligência de negócios, que realmente revolucionou o mundo dos negócios. A quantidade de armazenamento e troca de dados aumentaram de forma estratosférica. Outro acontecimento interessante foi que todos nós ganhamos acesso à nuvem.
O ano de 2019 foi particularmente importante para o setor de business intelligence. As tendências que se tornaram fortes desde o ano passado continuarão se desenvolvendo até 2020. Mas o cenário de BI está evoluindo ainda mais e o futuro da inteligência de negócios está com tendências emergentes para acompanhar. Em 2020, as ferramentas e estratégias de BI serão cada vez mais personalizadas. Dito isso, vamos conferir agora a lista dessas tendências:
1) Gerenciamento de qualidade de dados (DQM)
As tendências de análise na qualidade dos dados cresceram bastante no ano passado. O desenvolvimento de inteligência de negócios para analisar e extrair valor das inúmeras fontes de dados que reunimos em alta escala, juntamente com vários erros e relatórios de baixa qualidade: a disparidade de fontes e tipos de dados agregou um pouco mais de complexidade ao processo de integração de dados.
Uma pesquisa realizada pelo Business Application Research Center afirmou que o gerenciamento da qualidade dos dados é a tendência mais importante em 2020. Não é apenas importante reunir o máximo de informações possível, mas também a qualidade e o contexto em que os dados estão sendo usados e interpretados, foco principal para o futuro da inteligência de negócios.
Consequentemente, o aumento do gerenciamento de dados mestre está se tornando uma prioridade fundamental na estratégia de business intelligence de uma empresa.
O gerenciamento da qualidade dos dados não é apenas uma revolução nas tendências de BI 2020, mas também cresce como uma prática crucial a ser adotada pelas empresas em prol de seus investimentos iniciais. O atendimento a níveis rigorosos de qualidade de dados também atende aos padrões das recentes normas e exigências de conformidade. Ao implementar processos de qualidade de dados em toda a empresa, as organizações aprimoram sua capacidade de alavancar a inteligência de negócios e, assim, obter uma vantagem competitiva que lhes permite maximizar o retorno do investimento em BI.
2) Descoberta / visualização de dados
A descoberta de dados aumentou seu impacto no ano passado. A pesquisa já mencionada, conduzida pelo Business Application Research Center, listou a descoberta de dados nas três principais tendências de inteligência de negócios pela hierarquia de importância. Os profissionais de BI mostram constantemente que o empoderamento dos usuários de negócios é uma tendência forte e consistente.
Um elemento essencial a considerar é que as ferramentas de descoberta de dados dependem de um processo e, em seguida, as descobertas geradas trarão valor comercial. Requer a compreensão do relacionamento entre os dados na forma de preparação dos dados, análise visual e análise avançada guiada. “A alta demanda por ferramentas de descoberta de dados reflete uma enorme mudança no mundo do BI em direção ao aumento do uso de dados e à extração de insights”, enfatiza o Centro de Pesquisa. O uso de ferramentas de visualização de dados on-line para executar essas ações está se tornando um recurso inestimável para produzir insights relevantes e criar um processo de tomada de decisão sustentável. Dito isto, os usuários corporativos exigem software que seja:
Fácil de usar
Ágil e flexível
Reduz o tempo de percepção
Permite o manuseio fácil de um grande volume e variedade de dados
Descobrir tendências nas operações comerciais que você nem sabia que existiam ou permitir ações imediatas quando ocorre uma anomalia nos negócios tornaram-se ferramentas valiosas no gerenciamento eficaz de empresas de todos os tamanhos.
Como os humanos processam melhor os dados visuais, a tendência de descoberta de dados será incrementada como uma das tendências de BI mais importantes em 2020.
3) Inteligência Artificial
Essa é uma das principais tendências escolhidas pelo Gartner em seu relatório 2020 Strategic Technology Trends, combinando IA com coisas autônomas e hiperautomatização e concentrando-se no nível de segurança em que a AI corre o risco de desenvolver pontos vulneráveis de ataques. Inteligência artificial (IA) é a ciência que visa fazer com que as máquinas executem o que geralmente é feito por inteligência humana complexa. Freqüentemente vista como a maior inimiga da raça humana nos filmes (Skynet em Terminator, The Machines of Matrix ou Master Control Program of Tron), a IA ainda não está prestes a nos destruir, apesar dos avisos legítimos de alguns cientistas de renome e empresários de tecnologia.
Enquanto trabalhamos em programas para evitar esses inconvenientes, a IA e o aprendizado de máquina estão revolucionando a maneira como interagimos com nossas análises e gerenciamento de dados, enquanto o incremento nas medidas de segurança deve ser levado em consideração. O fato é que afetará nossas vidas, gostemos ou não.
As empresas estão evoluindo a partir de relatórios estáticos e passivos de coisas que já aconteceram com análises proativas com painéis ao vivo que ajudam as empresas a ver o que está acontecendo a cada segundo e a alertar quando algo não está como deveria ser. Soluções como um algoritmo de IA baseado nas redes neurais mais avançadas, oferecem alta precisão na detecção de anomalias à medida que aprendem com tendências e padrões históricos. Dessa forma, qualquer evento inesperado será registrado imediatamente e o sistema notificará o usuário.
Outro recurso que a IA oferece nas soluções de BI é o recurso de insights aprimorados. Basicamente, analisa completamente seu conjunto de dados automaticamente, sem a necessidade de um esforço do seu lado. Você simplesmente escolhe a fonte de dados que deseja analisar e a coluna / variável (por exemplo, receita) na qual o algoritmo deve se concentrar. Em seguida, os cálculos serão executados e retornarão a você com crescimento / tendências / previsão, direcionador de valor, correlações de segmentos-chave, anomalias e análise de variações hipotéticas. Esse é um ganho incrível de tempo, pois o que geralmente é tratado por um cientista de dados será executado por uma ferramenta, fornecendo aos usuários de negócios acesso a insights de alta qualidade e uma melhor compreensão de suas informações, mesmo sem uma sólida formação em TI.
O ganho de tempo também está presente na forma de assistentes de IA. As ferramentas começaram a desenvolver recursos de inteligência artificial que permitem que os usuários se comuniquem com o software em linguagem simples – o usuário digita uma pergunta ou solicitação e a IA gera a melhor resposta possível.
A demanda por ferramentas de análise de dados on-line em tempo real está aumentando e a chegada da Internet das Coisas (Internet of Things) também está trazendo uma quantidade incontável de dados, o que promoverá a análise e o gerenciamento estatísticos no topo da lista de prioridades. No entanto, hoje as empresas querem ir além e a análise preditiva é outra tendência a ser monitorada de perto.
Outro fator crescente no futuro da inteligência de negócios está testando a IA em um duelo. Para ilustrar, uma IA criará uma imagem realista e a outra tentará determinar se a imagem é artificial ou não. Esse conceito é chamado de redes adversárias generativas (GANs) e pode ser usado em processos de verificação online, como a tecnologia CAPTCHA. Quando o duelo acontece várias vezes, a IA pode se tornar mais inteligente para avaliar e quebrar esse tipo de sistema de segurança on-line. Os gigantes da tecnologia usam a IA de muitas maneiras diferentes que alternarão o processo de aprendizado de máquina e devemos ficar de olho nesse processo em 2020.
4) Ferramentas de análise preditiva e prescritiva
A análise de negócios de amanhã está focada no futuro e tenta responder às perguntas: o que acontecerá? Como podemos fazer isso acontecer? Assim, as análises preditivas e prescritivas são, de longe, as tendências de análise de negócios mais discutidas entre os profissionais de BI, especialmente porque o big data está se tornando o foco principal dos processos de análise que estão sendo alavancados não apenas pelas grandes empresas, mas também pelas pequenas e médias empresas.
Análise preditiva: é a prática de extrair informações de conjuntos de dados existentes para prever probabilidades futuras. É uma extensão da mineração de dados que se refere apenas a dados passados. A análise preditiva inclui dados futuros estimados e, portanto, sempre inclui a possibilidade de erros de sua definição, embora esses erros diminuam constantemente à medida que o software que gerencia grandes volumes de dados hoje se torna mais inteligente e eficiente. A análise preditiva indica o que pode acontecer no futuro com um nível aceitável de confiabilidade, incluindo alguns cenários alternativos e avaliação de riscos. Aplicada aos negócios, a análise preditiva é usada para analisar dados atuais e fatos históricos, a fim de entender melhor os clientes, produtos e parceiros e identificar possíveis riscos e oportunidades para uma empresa.
Análise prescritiva: vai um passo além no futuro. Ele examina dados ou conteúdo para determinar quais decisões devem ser tomadas e quais medidas devem ser tomadas para alcançar um objetivo pretendido. É caracterizado por técnicas como análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais, mecanismos de recomendação, heurísticas e aprendizado de máquina. A análise prescritiva tenta ver qual será o efeito de decisões futuras para ajustar as decisões antes que elas sejam realmente tomadas. Isso melhora muito a tomada de decisões, pois os resultados futuros são levados em consideração na previsão. A análise prescritiva pode ajudá-lo a otimizar o planejamento, a produção, o estoque e o design da cadeia de suprimentos para oferecer o que seus clientes desejam da maneira mais otimizada.
5) Inteligência de negócios colaborativa
Hoje, gerentes e trabalhadores precisam interagir de maneira diferente, pois enfrentam um ambiente sempre mais competitivo. Cada vez mais, vemos um novo tipo de inteligência de negócios surgindo: o BI colaborativo. É uma combinação de ferramentas de colaboração, incluindo mídias sociais e outras tecnologias 2.0, com ferramentas de BI online. Isso é desenvolvido em um contexto de colaboração aprimorada, abordando os novos desafios que o negócio acelerado oferece, onde mais análises são feitas e relatórios editados. Ao falar sobre BI colaborativo, o termo “BI de autoatendimento” aparece rapidamente no sentido de que essas ferramentas de autoatendimento não exigem que uma equipe de TI acesse, interprete e compreenda todos os dados.
Essas ferramentas de BI facilitam o compartilhamento na geração de relatórios automatizados que podem ser agendados em horários específicos e para pessoas específicas. Por exemplo: eles permitem que você configure alertas de inteligência de negócios, compartilhe painéis públicos ou incorporados com um nível flexível de interatividade. Todas essas possibilidades são acessíveis em todos os dispositivos, o que aprimora os processos de tomada de decisão e solução de problemas.
Informações colaborativas, aprimoramento de informações e tomada de decisão colaborativa são o foco principal das novas ferramentas de BI. Mas o BI colaborativo não permanece apenas em torno das trocas ou atualizações de alguns documentos. Ele deve acompanhar os vários progressos das reuniões, chamadas, trocas de e-mails e coleta de idéias. Informações mais recentes preveem que a inteligência comercial colaborativa se tornará mais conectada a sistemas maiores e a conjuntos maiores de usuários. O desempenho da equipe será afetado e o processo de tomada de decisão prosperará nesse novo conceito. Vamos ver como ele será desenvolvido nos tópicos de tendências de inteligência de negócios de 2020.
6) Cultura orientada a dados
Mencionamos a importância da tomada de decisão orientada a dados nos negócios, mas, no próximo ano, a criação de uma cultura orientada a dados em toda a organização será uma das principais prioridades para profissionais de BI e gerentes de negócios – uma das tendências em análise de dados que certamente será o mais discutido. Tomar uma decisão sem depender dos dados pode levar a possíveis danos que serão difíceis de recuperar, mas, implementar a cultura de dados nos departamentos pode ser benéfico em todos os aspectos: a mentalidade dos funcionários mudará, os dados serão armazenados na nuvem onde é facilmente acessível, a segmentação precisa do mercado se tornará um padrão e os custos diminuirão significativamente.
A agilidade que uma cultura orientada a dados fornecerá a uma empresa é incomensurável – a resposta às mudanças do mercado será fácil de detectar e mais rápida de implementar. Atualmente, existem muitos dados disponíveis e as empresas precisam encontrar soluções que garantam sua vantagem competitiva. Ao capacitar todos e cada funcionário a trabalhar com dados e a basear suas decisões em quais informações eles podem derivar desses dados, cada empresa tem a chance de prosperar em nosso ambiente digital cruel, independentemente do setor. Construir modelos de análise avançados que podem otimizar resultados é uma das tendências mais recentes de BI que moldarão o futuro do BI.
Não apenas modelos preditivos afetarão o gerenciamento de dados de várias empresas, mas também a conexão de dados com um único ponto de verdade com a ajuda de vários conectores de dados. Várias fontes não estão mais congeladas em um departamento, mas são facilmente acessíveis a todos em uma empresa, e essas tendências emergentes em inteligência de negócios não serão apenas um “experimento científico” interessante, mas primeiro um exercício para tomar melhores decisões e, posteriormente, nos negócios. padrão.
7) Análise Aumentada
Continuamos nossa lista de tendências em análise de negócios com as propriedades aumentadas que entraram no mundo da análise nos últimos anos e no próximo ano estaremos ainda mais focados nas alterações na análise. Conectada à nossa tendência de criar uma cultura orientada a dados para poder tomar melhores decisões, a análise aumentada está, de acordo com o Gartner, no primeiro lugar das tendências de análise de dados em 2020. Automatizar descobertas e otimizar a tomada de decisões certamente afetará os negócios de todos os tamanhos.
A noção central da análise aumentada é que usa automação de aprendizado de máquina e técnicas de IA para “aumentar a inteligência humana e a consciência contextual”. Ele gera decisões menos tendenciosas e mais conscientização em toda a empresa e causará uma nova onda de interrupção da análise em 2020. Isso não significa que as habilidades de um cientista de dados ou recursos analíticos avançados desaparecerão completamente. Eles serão aumentados a ponto de a analítica poder ser usada por todos em uma empresa sem a necessidade de estudar matemática complexa ou ciência da computação, mas utilizá-los com a ajuda do software moderno. Isso trará a possibilidade de que mesmo usuários médios de negócios possam criar modelos de análise e tirar proveito de fórmulas complexas de maneira mais simples e acessível.
Estima-se que o mercado de análise aumentada atinja US $ 13 bilhões até 2023, com o CAGR de surpreendentes 24%. Esses dados certamente dão à indústria mais espaço para se desenvolver com tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial. Vamos pegar a indústria de transformação, por exemplo. A análise aumentada pode identificar relacionamentos significativos entre determinadas métricas e várias outras variáveis de negócios, gerar um painel e apresentar a história dos dados de maneira simples e não técnica. Outra utilização útil seria na forma de assistentes digitais capazes de ouvir e responder aos comandos de voz dos trabalhadores da produção. A análise de manufatura é apenas uma parte dos setores afetados por essas mudanças e ainda vamos ver como ela se desenvolverá no futuro.
8) BI móvel
A inteligência comercial móvel está se tornando mais incorporada às soluções de BI e no próximo ano a tendência certamente não perderá sua importância. De fato, é uma das tendências emergentes mais proeminentes em business intelligence identificadas por quase 3000 profissionais do setor pela pesquisa mencionada no início do artigo.
Alguns anos atrás, o BI móvel era considerado um grande turbilhão na comunidade de BI e análises. A penetração no mercado ainda está crescendo, embora lentamente, mas no próximo ano veremos ainda mais fornecedores e soluções de BI que terão essa opção em seus softwares, como os modernos painéis móveis. Mas não apenas os fornecedores, as empresas também implementam soluções móveis e as usam ativamente, uma vez que lhes proporcionará inúmeros benefícios: acessar suas informações a qualquer momento e em qualquer lugar – enquanto andam de trem ou relaxam na praia. A presença física em um escritório é menos necessária a cada ano e isso certamente afeta o setor de BI também. O Mobile BI permite que as empresas tenham acesso a seus dados também em tempo real, garantindo reações mais rápidas a quaisquer ocorrências de negócios e dando mais liberdade aos usuários que atualmente não estão no escritório, mas precisam acessar seus dados.
Essa é uma das tendências do mercado de inteligência de negócios que não desaparecerá tão cedo. Como foi avaliado em US $ 6,18 bilhões em 2018, também é esperado que cresça com uma taxa CAGR de 22,43% até 2024. Embora existam desafios que afetam as decisões das empresas de implementar BI móvel, como tamanho e design de tela limitados da interface para garantir a melhor usabilidade possível, os dispositivos móveis permanecerão, sem dúvida, como uma das tendências que serão consideradas pelas empresas em 2020.
9) Automação de dados
Os tópicos de inteligência de negócios não estariam completos sem a automação de dados (análise). Na última década, vimos tantos dados produzidos, armazenados e prontos para processar que empresas e organizações procuravam seriamente soluções modernas de automação de dados para lidar com grandes volumes de informações coletadas. O Gartner prevê que no próximo ano mais de 40% das tarefas de ciência de dados serão automatizadas, portanto, essa é uma das tendências em inteligência de negócios que precisamos observar.
Dezenas de ferramentas e fontes diferentes ainda fazem parte do gargalo que as empresas enfrentam atualmente. O BI chegou à solução para permitir que os usuários consolidem todos os dados que uma empresa gerencia e fornece métodos para descobrir, analisar, medir, monitorar e avaliar dados em grande escala. Mencionamos hiperautomação em nosso artigo para as 10 principais palavras-chave de TI para 2020, que o Gartner prevê que explodirá no próximo ano, e certamente concordamos.
A inteligência de negócios trouxe muitas possibilidades de automação e, em 2020, veremos ainda mais. As barreiras de longa data entre cientistas de dados e usuários de negócios estão sendo lentamente misturadas em um balcão único para qualquer requisito de dados que uma empresa possa ter – desde coletar, analisar, monitorar e relatar descobertas. Um cenário pode incluir relatórios inteligentes – análises preditivas e relatórios automatizados aumentam os recursos dos usuários de negócios para automatizar os dados por conta própria, sem a ajuda do departamento de TI. Por outro lado, os cientistas de dados ainda gerenciarão análises complexas, onde são necessários scripts e codificações manuais.
10) Análise incorporada
Quando a análise de dados ocorre no fluxo de trabalho natural de um usuário, análise incorporada é o nome do jogo. As empresas reconheceram o potencial de incorporar várias soluções de BI, como painéis ou relatórios de KPI, em seu próprio aplicativo, melhorando assim seus processos de tomada de decisão e aumentando a produtividade. Antigamente estranguladas pelas planilhas, as empresas perceberam como a utilização do BI incorporado lhes permite fornecer maior valor em seus próprios aplicativos. De fato, de acordo com a pesquisa da Allied Market, o mercado de análise embarcada deve atingir US $ 60,28 bilhões até 2023, com um CAGR de 13,6% a partir de 2017, e este é um dos tópicos de análise de negócios que ouviremos ainda mais em 2020.
Se você precisa criar um relatório de vendas ou enviar vários painéis para os clientes, a análise incorporada está se tornando um padrão nas operações comerciais e, em 2020, veremos ainda mais empresas adotando-o. Departamentos e proprietários de empresas estão procurando soluções profissionais para apresentar seus dados sem a necessidade de criar seu próprio software. Simplesmente rotulando em branco o aplicativo escolhido, as organizações podem obter uma apresentação e um relatório aprimorados que podem oferecer aos consumidores. Essa é uma das tendências em análises que podem ser implementadas imediatamente, já que muitos fornecedores já oferecem essa oportunidade e garantem que o aplicativo funcione perfeitamente e sem muitas complexidades.
A Pasquali Solution é uma empresa do nicho B2B com core busines em alocação de profissionais de TI. Fique por dentro do que acontece no mundo dos negócios. Assine já nossa newsletter. Entre em contato conosco por email ou chat.
A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) têm transformado o modo como as empresas e a sociedade funcionam. Essas tecnologias permitem que sistemas aprendam com dados e ajustem seu desempenho automaticamente. Isso resulta em maior eficiência e precisão em áreas como saúde, finanças e logística. A automação de tarefas complexas tem tornado processos mais rápidos e eficazes.
O Machine Learning é uma área específica da IA que se baseia no uso de algoritmos para analisar grandes volumes de dados. Com isso, é possível identificar padrões e fazer previsões ou recomendações sem necessidade de programação manual para cada tarefa. Ele é amplamente aplicado em reconhecimento de imagens, diagnóstico médico e sistemas de recomendação, como em plataformas de streaming e e-commerce.
A evolução dessas tecnologias traz muitas oportunidades, mas também desafios. Embora a IA e o Machine Learning tragam inúmeros benefícios, é essencial discutir as questões éticas envolvidas. Privacidade, segurança de dados e o impacto no mercado de trabalho são temas que devem ser considerados para garantir que essas inovações sejam utilizadas de forma responsável e inclusiva.
