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.
A transformação digital já é uma realidade em nossas vidas. E cada vez mais as corporações devem se preocupar em avançar neste sentido para conquistar os futuros consumidores, os millennials.
A alocação de profissionais de tecnologia da informação surge como um facilitador para os processos de melhoria nas empresas no que diz respeito ao setor de TI. Desta forma, o gestor pode preocupar-se com o core business da empresa e deixar toda a parte de gestão de TI com a Pasquali.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Nossa empresa está há quase duas décadas implementando soluções de TI no mercado.
E ao longo desses anos, aprimoramos o nosso know-how, o que nos deu a possibilidade de abraçar todos os segmentos do mercado.
Não somos uma empresa de RH, somos uma empresa de TI. Isso nos dá muita segurança e capacidade de encontrar as melhores soluções de Tecnologia para nossos clientes.
Acompanhamento in loco e contínuo de nossos profissionais alocados, garantindo que estão atendendo nossos clientes com excelência.
Possuímos processos bem definidos, mapeados e automatizados para toda nossa solução de Alocação de Profissionais de TI, o que garante agilidade, qualidade e valores extremamente atraentes.
Por padrão, cedemos ferramentas de software para planejamento e acompanhamento de todos os projetos e atividades. Toda documentação do trabalho é transparente e de fácil acesso a todos.
Atuamos e somos experientes em todos os segmentos de mercado, atendemos no Brasil todo e, inclusive, internacionalmente.
SERVIÇOS
O uso de softwares e tecnologia em geral é o maior apoio que os profissionais das empresas de serviços possuem.
O segmento de serviços é um segmento que demanda muito à Pasquali Solution. Embora as empresas de serviços dependam principalmente da força humana para entregar seus projetos, o uso de softwares e tecnologia em geral é o maior apoio que os profissionais das empresas de serviços possuem.
Seja para o desenvolvimento e manutenção de softwares, sistemas e aplicativos mobile, para uso interno ou mesmo para seus clientes, seja para o suporte e manutenção recorrentes a bancos de dados ou infraestrutura de redes, as empresas que oferecem Serviços Prediais, Serviços Contábeis, Serviços Jurídicos, entre outros Serviços, contam com a Pasquali para a alocação e fornecimento de Profissionais especializados de TI, com experiência e vivência com o negócio de serviços específicos.
Como também somos uma empresa de serviços, compreendemos profundamente os desafios e oportunidades que existem neste segmento e, ao longo dos anos, formamos uma simbiose importante e de sucesso com nossos parceiros que atuam neste segmento.
Nosso leitor ou cliente potencial pode imaginar: “Não, nenhuma empresa de serviços de TI vai conseguir atuar bem para todos os segmentos de mercado!”. Em partes, isto é verdade, afinal, são realmente raríssimas as empresas de TI que conseguiriam tal façanha.
Mas a verdade é que é exatamente isto que a Pasquali aprendeu ao longo dos anos e faz com muita excelência! Durante nossos 18 anos de existência, acumulamos diversas experiências em praticamente todos os segmentos de mercado, de modo que isto fez com que criássemos uma base de conhecimento muito rica.
Embora as soluções de TI se pareçam, independente do mercado de atuação, existem particularidades e desafios que cada segmento oferece.
Foi vencendo um desafio atrás do outro, propondo uma solução atrás da outra, que a Pasquali se especializou e entendeu que, por exemplo, as necessidades e dinâmicas das empresas de Serviços são bastante distintas das empresas do Varejo, bem como o dia a dia de empresas do Mercado Financeiro, que possuem pouca ou nenhuma relação com o segmento da Saúde.
ALOCAÇÃO E OUTSOURCING PASQUALI SOLUTION – COMO FUNCIONA
1° passo – Entre em contato conosco e solicite o tipo de especialista em TI com experiência em Serviços
11 4551-6660 atendimento@pasqualisolution.com.br
2 ° Enviaremos opções de profissionais de acordo com perfil técnico desejado
3° Vocês aprovam um profissional e decidem se ele irá atuar dentro da Fábrica da Pasquali ou diretamente com vocês
4° Nossa parceria começa!
Para saber como podemos te auxiliar nos seus projetos, entre em contato conosco.
Fique por dentro de todas as vantagens e benefícios que só a Pasquali Solution pode te oferecer no segmento de alocação de profissionais de TI.
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.
Confira esse top 10 e se prepare para galgar melhores resultados em sua carreira profissional.
A concorrência na área de TI é acirrada, disso nós sabemos. Portanto, viemos pontuar esses 10 requisitos que podem fazer você se tornar um melhor profissional e se destacar em meio a tantos outros.
Vamos à lista?
1. Confiança
Quando os profissionais de TI têm um certo nível de confiança, isso traz não apenas um ar de conforto de que o problema será resolvido, mas também ameniza preocupações que, de outra forma, piorariam uma situação ruim. À medida que nos sentimos mais à vontade com nosso trabalho e alguns objetivos começam a ser alcançados, nosso nível de confiança aumenta naturalmente. Com o tempo, isso progredirá e você descobrirá que mesmo um pouco de confiança ao lidar com problemas ou abordar as preocupações dos clientes terá um efeito agradavelmente positivo em suas interações com eles.
2. Bom ouvinte
Como seres humanos, gostamos de falar. Gostamos de compartilhar demais e nos explicar – é parte de como nossas mentes funcionam. Não há nada inerentemente errado nisso, mas, como o personagem de Sylvester Stallone, Rocky Balboa, colocou de forma tão sucinta: “Enquanto você está falando, não está ouvindo”. E grande parte do nosso trabalho é resolver problemas que geralmente exigem que alguém ouça alguém para chegar à raiz da causa antes que ela possa ser resolvida.
3. Comunicação eficaz
Gerenciar a comunicação e seu fluxo é o cerne do que a TI faz. Ser capaz de se comunicar efetivamente com todas as partes interessadas é fundamental; caso contrário, rapidamente nos vemos envolvidos em perguntas repetitivas e enterrados em minúcias por não gerenciar melhor as expectativas.
4. Tranquilidade apesar das críticas
Os departamentos de TI às vezes têm dificuldades. Quando há problemas de tecnologia, o consenso é que a TI não está fazendo seu trabalho; quando as coisas estão indo bem, as pessoas dizem que a TI está sendo paga para não fazer nada. Felizmente, isso não é toda loja de TI e nem todos os usuários dessa mentalidade. Mas quando são, é uma virtude ser capaz de passar por cima de toda a negatividade destinada a você e simplesmente fazer o trabalho o mais rápido possível, sem adicionar combustível ao fogo com comentários de vitríolo ou retaliação.
5. Empatia e compaixão
Somos seres emocionais e, por isso, às vezes nos perdemos nesses sentimentos e fazemos ou dizemos coisas que normalmente não diríamos ou não faríamos. É fácil se deixar levar pelas emoções, mas, no final do dia, isso resolverá o problema? Tente não levar as coisas para o lado pessoal, e talvez considere que a pessoa que o prejudicou está passando por algo que é a causa de suas emoções mal direcionadas.
6. Bom solucionador de problemas
Eu sempre penso no provérbio da carpintaria “Meça duas vezes, corte uma vez” quando um problema atravessa minha mesa com a “solução” já incluída na ordem de serviço. Não sou pessimista ou não tenho fé em meus colegas de trabalho, mas entendo que todos nós cometemos erros de vez em quando e consideramos muito mais fácil levar alguns minutos para confirmar um problema e implementar uma solução apenas para descobrir que a causa era outra coisa e gastar mais tempo do que o necessário, desfazendo e refazendo as coisas.
7. Esteja aberto a aprender novas habilidades e tecnologia
Nunca pare de aprender. Mesmo que você tenha desempenhado o mesmo cargo durante toda a carreira, garanto que muitas coisas mudaram à medida que a tecnologia avançou. No momento em que você para de aprender no campo da tecnologia, é o começo da obsolescência. Desafie-se a aprender uma nova habilidade ou especialize-se em uma tecnologia promissora para ficar à frente da curva ou simplesmente para melhorar a execução de tarefas para facilitar o gerenciamento da sua vida diária.
8. Mentor
“Pass on what you have learned,” ou “Passe o que aprendeu”, disse o mestre Yoda. Dentro de cada profissional de TI, deve ter uma riqueza enorme de educação formal, trabalho prático e experiência – realizações e falhas. Sempre há alguém em algum lugar que pode se beneficiar dessa base de conhecimento, de veteranos a novatos. A troca de sabedoria pode trazer nada além de bom para todos os envolvidos.
9. Peça ajuda
Mostre-me uma pessoa que nunca se beneficiou com ajuda de uma mão amiga e mostrarei alguém que poderia ter resolvido o problema de forma rápida em apenas uma fração de segundos. Todos nós precisamos de uma ajudinha de vez em quando, e é infinitamente melhor obter (ou dar uma mão) e completar uma tarefa do que deixá-la atrasar o cronograma do projeto. Essa é uma lição muito importante para qualquer profissional de TI aprender e os ajuda a tomar melhores decisões quando projetos futuros aparecerem no horizonte.
10. Nossos erros
Provavelmente, a habilidade mais difícil de aprender é a de reconhecer nossos próprios erros. É algo difícil de lidar e esse problema se torna ainda maior quando você tem que resolver uma situação que foi causada pelo erro de outra pessoa e que cabe a você resolver. Mas, se você realmente quer fazer a diferença e se tornar um profissional melhor, tem que conseguir lidar com seus próprios erros e seguir em frente.
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Para se manter em uma disputa acirrada no mercado, as corporações devem oferecer serviços ótimos e uma experiência memorável de forma positiva.
Quão bem o seu bot gerencia a experiência do seu cliente?
Segundo o Gartner, os chatbots são uma das principais tecnologias emergentes que devem ter o maior impacto nos projetos de CX nos próximos três anos, enquanto os CIOs identificaram os chatbots como o principal aplicativo baseado em IA usado em suas empresas.
O uso de assistentes baseados em IA disparou para mais de um terço dos consumidores dos EUA desde que a Siri foi lançada pela primeira vez em 2012. Os consumidores tendem a usar essas ferramentas para tarefas simples, como verificar o clima, enviar mensagens ou ouvir sua lista de reprodução favorita do Spotify.
No entanto, esses bots estão prestes a ficar muito sofisticados muito rapidamente. Em 2018, o CEO do Google, Sundar Pichai, demonstrou como o Google Assistant será usado em breve para agendar compromissos, ligando para empresas locais e conversando com um humano do outro lado. Esse é o futuro.
A pergunta que as empresas precisam fazer é: Deseja que os bots de IA de terceiros atuem como intermediários entre você e seus clientes?
Bots precisam ser dimensionados com eficiência com um toque pessoal
Eficiência não é uma coisa ruim. O desafio é que, se for o ponto focal, pode ser altamente problemático e, na verdade, criar uma experiência ruim para o cliente.
Veja o cenário clássico de central de atendimento que todos conhecemos, em que os usuários são solicitados a responder uma série de perguntas pressionando os botões ou dizendo “sim” ou “não”.
Essas experiências podem ser um exercício circular de frustração. No final do dia, elas são impulsionadas pela eficiência: a organização pode querer reduzir o número de pessoas em um call center ou automatizar os estágios iniciais de uma chamada.
Essas abordagens podem cair bastante. O exemplo acima não oferece um toque pessoal, nem uma ótima experiência do cliente.
Ele pode facilmente enviar clientes correndo em alta velocidade em direção a um concorrente que ofereça melhor CX, ou seus clientes podem simplesmente optar por usar assistentes de IA de terceiros para interagir com você – e, no processo, automatizar você em segundo plano.
A estratégia certa para as empresas que avaliam bots é projetar experiências surpreendentes do cliente que possam ser escaladas com eficiência com a tecnologia.
Aqui estão três maneiras principais de garantir que o CX permaneça central em sua estratégia de bot:
Projete a experiência do cliente primeiro. De cima para baixo, a equipe executiva e de liderança precisa perguntar: “Como podemos criar uma experiência melhor que se concentre diretamente no cliente?” Se você pelo menos não priorizar o CX da mesma forma que a eficiência, isso prejudicará a organização a longo prazo. A experiência do bot deve fornecer algo de valor ao consumidor, não apenas à sua organização. O que seu cliente recebe em troca quando você pede que ele use um bot?
Automatize interações sem sentido. Com muita freqüência, as empresas simplesmente usam bots para reduzir custos dentro de um processo existente. Isso é incrivelmente preguiçoso. É melhor reservar um tempo para repensar os processos à luz da experiência desejada do cliente. Encontre maneiras de automatizar interações mundanas ou sem sentido de clientes.
A tecnologia bot está longe de ser perfeita e longe de ser perfeitamente compreendida. Seja um chatbot ou um robô ativado por voz, existem limitações sobre o que essas ferramentas podem fazer. As interfaces áudio-verbais são fundamentalmente diferentes dos sistemas de computação tátil visual de hoje, que mudarão a maneira como as experiências do usuário precisam ser projetadas.
Uma mudança fundamental em direção à criação de experiências convincentes
Houve uma mudança fundamental no sentido de priorizar o CX. Um estudo recente de Walker, por exemplo, descobriu que, até 2020, a experiência do cliente ultrapassará preço e produto como o principal diferencial.
No entanto, muitas vezes ainda pensamos em usar tecnologias orientadas por IA, como bots, de uma maneira privilegiada, voltada para a empresa, focada em tornar as coisas mais eficientes. Ainda damos menos atenção a como os clientes realmente usarão a tecnologia.
Em breve, os bots se tornarão mais sofisticados. Os assistentes ativados por voz farão muito mais do que verificar o clima e enviar mensagens, agendar compromissos, pedir mantimentos e muito, muito mais.
Se as empresas continuarem priorizando a eficiência e não a CX, correm o risco de serem levadas a segundo plano, à medida que os consumidores adotam intermediários altamente sofisticados e orientados por IA (como Google e Amazon). Portanto, certifique-se de colocar o CX na frente e no centro, independentemente do tipo de bot que você usa. Em breve, sua empresa dependerá disso.
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Os mundos da inteligência artificial e da segurança cibernética tornaram-se profundamente entrelaçados nos últimos anos, à medida que as organizações trabalham para acompanhar – e idealmente bloquear – hackers maliciosos cada vez mais sofisticados. Hoje, uma startup que construiu uma solução de aprendizado profundo que alega poder identificar e impedir até vírus que ainda não foram identificados gerou uma grande rodada de financiamento de alguns grandes parceiros estratégicos.
O Deep Instinct, que usa o aprendizado profundo para aprender a identificar e parar vírus conhecidos e outras técnicas de hackers, além de poder identificar abordagens completamente novas que não foram identificadas antes, arrecadou US$ 43 milhões em uma série C.
O financiamento está sendo liderado pela Millennium New Horizons, com a Unbound (uma empresa de investimentos com sede em Londres fundada por Shravin Mittal), LG e Nvidia. O investimento eleva o total arrecadado pela Deep Instinct para US$ 100 milhões, com HP e Samsung entre seus patrocinadores anteriores. As empresas de tecnologia são todas estratégicas, pois (como no caso da HP) agrupam e revendem as soluções do Deep Instinct ou as usam diretamente em seus próprios serviços.
A empresa com sede em Israel não está divulgando a avaliação, mas notavelmente, ela já é lucrativa.
A segmentação de vírus ainda desconhecidos está se tornando uma prioridade mais importante à medida que o cibercrime cresce. O CEO e fundador Guy Caspi observa que atualmente existem mais de 350.000 novos malwares gerados por máquinas criados todos os dias “com técnicas de evasão cada vez mais sofisticadas, como zero-days e APTs (Ameaças persistentes avançadas)”. Quase dois terços das empresas foram comprometidas no ano passado por ataques de malware novos e desconhecidos originados nos terminais, representando um aumento de 20% em relação ao ano anterior, acrescentou.
E os ataques de dia zero têm quatro vezes mais chances de comprometer as organizações. “A maioria das soluções cibernéticas no mercado não pode proteger contra esses novos tipos de ataques e, portanto, mudou para uma abordagem de detecção e resposta”, disse ele, “que por design significa que eles ‘assumem uma violação’ acontecerá.”
Embora já exista uma grande profusão de ferramentas de cibersegurança baseadas em IA no mercado hoje, Caspi observa que o Deep Instinct adota uma abordagem criticamente diferente por causa do uso de algoritmos de redes neurais profundas, que são essencialmente configurados para imitar a maneira como o cérebro humano pensa .
“O Deep Instinct é a primeira e atualmente a única empresa a aplicar aprendizado profundo de ponta a ponta à segurança cibernética”, disse ele em entrevista.
Para ele, isso fornece uma forma mais avançada de proteção contra ameaças do que as soluções tradicionais comuns de aprendizado de máquina disponíveis no mercado, que dependem de extrações de recursos determinadas por humanos, o que significa que elas são limitadas pelo conhecimento e pela experiência do especialista em segurança, e só pode analisar uma parte muito pequena dos dados disponíveis (menos de 2%, diz ele). “Portanto, as soluções tradicionais baseadas em aprendizado de máquina e outras formas de IA têm baixas taxas de detecção de novos malwares invisíveis e geram altas taxas de falsos positivos”. Há um crescente corpo de pesquisa que apóia essa idéia, embora ainda não tenhamos visto muitas soluções de segurança cibernética de aprendizado profundo (ainda não, de qualquer maneira).
Ele acrescenta que o aprendizado profundo é o único sistema autônomo baseado em IA que pode “aprender com dados brutos, pois não é limitado pelo conhecimento tecnológico de um especialista”. Em outras palavras, não se baseia apenas no que um humano insere no algoritmo, mas em enormes quantidades de big data, provenientes de servidores, dispositivos móveis e outros pontos de extremidade, que são inseridos e lidos automaticamente pelo sistema.
Isso também significa que o sistema pode ser usado alternadamente em vários pontos finais diferentes. Muitas soluções de segurança cibernética baseadas em aprendizado de máquina, ele observa, são voltadas para ambientes Windows. Isso é lógico, já que o Windows e o Android representam a grande maioria dos ataques hoje em dia, mas os ataques entre sistemas operacionais estão em ascensão.
Embora o Deep Instinct seja especializado em prevenir ataques cibernéticos desconhecidos pela primeira vez, como APTs e ataques de dia zero, Caspi observa que no ano passado houve um aumento tanto na quantidade quanto no impacto dos ataques cibernéticos em outras áreas. Em 2019, o Deep Instinct viu um aumento no spyware e ransomware, além de um aumento no nível de sofisticação dos ataques que estão sendo usados, especificamente com mais ataques sem arquivos usando scripts e powershell, ataques “vivendo fora da terra” e o uso de documentos armados, como arquivos e PDFs do Microsoft Office. Eles ficam ao lado de grandes ataques de malware como Emotet, Trickbot, New ServeHelper e Legion Loader.
Hoje, a empresa vende serviços diretamente e via parceiros (como a HP), e está focada principalmente em usuários corporativos. Mas como há muito pouco na implementação técnica (“Nossa solução é quase autônoma e todos os processos são automatizados [e] o cérebro de aprendizado profundo está lidando com a maior parte da segurança”, disse Caspi)), o plano a longo prazo é criar uma versão do produto que os consumidores também podem adotar.
Com uma grande parte do software antivírus frequentemente se mostrando fútil na proteção dos usuários contra ataques nos dias de hoje, isso pode ser uma adição bem-vinda ao mercado, apesar de já estar lotado.
“Não faltam fornecedores de software de segurança cibernética, mas nenhuma empresa, além do Deep Instinct, descobriu como aplicar o aprendizado profundo para automatizar a análise de malware”, disse Ray Cheng, sócio da Millennium New Horizons, em comunicado. “O que mais nos empolga no Deep Instinct é sua capacidade comprovada de usar sua rede neural proprietária para detectar efetivamente vírus e malware que nenhum outro software pode capturar. Essa proteção genuína em uma era de ameaças crescentes, sem a necessidade de sistemas excessivamente caros ou complicados, é uma mudança de paradigma.”
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A Pasquali Solution é uma empresa com uma vasta experiência de quase duas décadas com core business no nicho de alocação de profissionais da área de TI.
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Aqui em nosso blog já fizemos várias matérias sobre IA é seus avanços. Isso porque fazemos questão de deixá-lo por dentro do que acontece no mundo dos negócios, principalmente no nicho da tecnologia.
A Pasquali Solution é uma empresa que está há quase duas décadas na área de alocação de profissionais de TI.
Dito isso, nós conseguimos, ao longo desses anos, galgar mais conhecimentos sobre as mais variadas vertentes.
Desta vez, trouxemos um pouco mais de conhecimento sobre o tema IA e separamos um TOP 5 de etapas para que você possa preparar sua empresa para a era digital e a inserção da IA.
A inteligência artificial é provavelmente a invenção mais importante da humanidade. É uma ideia de 60 anos que decolou cinco anos atrás, quando chips rápidos permitiam computação maciça e sensores, câmeras e robôs alimentavam algoritmos com fome de dados.
Passamos em alguns anos para uma nova era em que o aprendizado de máquina (um subconjunto funcional de IA), big data e tecnologias capacitadoras estão transformando todas as áreas. Em todos os setores há um grande conjunto de dados por trás de cada pergunta. Cada campo é computacional: saúde, manufatura, direito, finanças e contabilidade, varejo e imóveis. Todos trabalhamos com máquinas inteligentes – e elas estão ficando inteligentes rapidamente.
Um relatório do Fórum Econômico Mundial indicou que 89% das empresas americanas planejam adotar análises de big data de usuários e entidades até 2022, enquanto mais de 70% desejam integrar a Internet das Coisas, explorar mercados habilitados para web e aplicativos e tomar vantagem do aprendizado de máquina e da computação em nuvem.
Dadas essas mudanças importantes e rápidas, é um bom momento para considerar o que os jovens precisam saber sobre IA e tecnologia da informação. Primeiro, todos precisam ser capazes de reconhecer a IA e sua influência nas pessoas e sistemas e ser proativos como usuário e cidadão. Segundo, todos devem ter a oportunidade de usar IA e big data para resolver problemas. E terceiro, os jovens interessados em ciência da computação como carreira devem ter um caminho para a construção da IA.
Os computadores percebem o mundo usando sensores. Os exemplos incluem reconhecimento de fala e visão computacional; questões emergentes incluem a natureza da inteligência e as limitações da percepção humana e do computador.
Os agentes mantêm representações do mundo e as usam para raciocinar. Os exemplos incluem tipos de algoritmos, o trabalho que eles fazem e suas limitações.
Os computadores podem aprender com os dados. Os exemplos incluem tipos de aprendizado de máquina – no entanto, existem preocupações sobre questões como viés nos dados de treinamento.
Agentes inteligentes exigem muitos tipos de conhecimento para interagir naturalmente com os seres humanos. Os exemplos incluem a interação com assistentes digitais, chatbots e robôs. Questões emergentes envolvem a natureza da consciência e as limitações da interação da IA.
As aplicações de IA podem impactar a sociedade de maneiras positivas e negativas. Questões emergentes incluem o uso, justiça e transparência de algoritmos e prováveis impactos sociais.
Empresas
As empresas adeptas da tecnologia tem o potencial de aprimorar as operações com a implementação correta das tecnologias de inteligência artificial.
De fato, uma ampla implementação comercial da IA tem o potencial de fazer mais mal do que bem. Sem um plano adequado para adoção, as empresas podem sofrer as conseqüências prejudiciais da má alocação de recursos e financiamento. O resultado? O reverso da otimização, perda de tempo e, em última análise, ROI negativo – fatores que uma empresa em ritmo acelerado não pode arriscar. Portanto, é importante estabelecer um roteiro estratégico para a adoção acelerada da IA, da qual as empresas digitalmente maduras possam seguir, implementar e posteriormente se beneficiar.
Uma breve visão geral dos principais modelos de maturidade da IA
Os modelos de maturidade ajudam as empresas a se concentrarem em suas iniciativas de Inteligência Artificial. Esses modelos devem fornecer uma estrutura útil para identificar seu potencial impacto estratégico nos negócios, avaliar os atuais recursos de IA da organização e priorizar investimentos em tecnologias, habilidades e processos necessários para aumentar a prontidão e alcançar os resultados desejados.
Os modelos de maturidade permitem que os profissionais determinem se as ambições de IA de uma empresa são ou não exageradas ou realistas. Além disso, os modelos de maturidade devem ser úteis o suficiente para capturar o núcleo do que a IA oferece sem criar a falsa implicação de que existe um corpo estático das melhores práticas de implementação.
Abaixo estão alguns modelos e metodologias que foram observados como parte do Modelo de Maturidade dos Pioneiros da IA:
A estrutura “IA pragmática” dos “blocos de construção”: proposta por Mike Gualtieri, da Forrester Research, essa estrutura defende a aceleração da evolução da tecnologia corporativa através da adaptação passo a passo das tecnologias de IA de “blocos de construção”, como aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
Modelo de maturidade da IA do Gartner: propõe indicadores de maturidade para medir o progresso da adoção da IA e ajustar as metas da empresa, bem como a utilização da estrutura de “blocos de construção” acima.
Modelo de Maturidade Adrian Bowles: essa estrutura descrita por Adrian Bowles, da Aragon Research, tem como objetivo avaliar o alcance de uma empresa na IA com base em sua tecnologia e habilidades atuais.
Modelo de abordagem da fase de maturidade da organização empresarial: um roteiro de maturidade passo a passo que começa com a automação, seguido pela centralização e digitalização dos dados e termina com a reformulação do ambiente de trabalho para se alinhar totalmente às ambições da IA.
As quatro ondas do negócio inteligente por dia de trabalho: a Workday, divide a maturidade da IA em quatro estágios simples: automação, informação, descoberta e transformação.
Curva de maturidade da IA da Microsoft: semelhante ao Workday, a Microsoft também decompõe a maturidade da IA em quatro etapas, começando com o entendimento de como aplicar a IA, a digitalização, a experimentação e a preparação do modelo de negócios com a prontidão da IA.
Escada de inteligência artificial da IBM: a estrutura da IBM concentra-se nas etapas iniciais que uma empresa deve tomar para se preparar para a adoção da IA, como reconhecer recursos de dados e aumentar a análise por meio de métodos de aprendizado de máquina.
O Modelo de Maturidade dos Pioneiros da IA utiliza todas as estruturas acima para apresentar uma abordagem coesa e implementável.
A.I. Modelo de Maturidade de IA dos Pioneiros (Mark Minevich / AI Pioneers 2019)
O modelo de maturidade dos pioneiros da IA fornece uma estrutura para cada nível de maturidade da IA e descreve seu relacionamento com uma empresa em cada estágio. O avanço nessas etapas não é linear nem esperado a uma determinada velocidade de adoção. As empresas que implantam a IA devem abordar o roteiro com vontade de mudar a velocidade e a estratégia ao longo da progressão e manter o modelo em mente como uma ferramenta de medição e benchmarking, com o objetivo de ajudá-las a avançar nas etapas subsequentes da maturidade.
Exemplos relevantes dessa estrutura em ação incluem a NBA utilizando a IA para exibir momentos importantes dos jogos de basquete ou o TikTok acionando seu algoritmo de recomendação do usuário com tecnologias de aprendizado de máquina. Ambas as empresas implementaram uma abordagem em fases para a adoção da inteligência artificial, conforme sugerido pelo modelo dos pioneiros da IA. Além disso, já tendo defendido uma mentalidade centrada em dados, a NBA e o TikTok já estavam tecnologicamente preparados e maduros desde o início para prosseguir corretamente com suas respectivas ambições de IA e, mais importante, com adoção acelerada. A NBA e o TikTok são exemplos perfeitos do que as empresas com o mais alto nível de maturidade de hoje se assemelham, um assunto que será discutido posteriormente.
Observando as empresas com o mais alto nível de maturidade de hoje
Em 2019, a Dataiku (uma empresa que desenvolve IA para soluções empresariais) realizou uma pesquisa intitulada “Pesquisa de maturidade da IA: onde estamos no caminho da IA corporativa?” Os resultados de mais de 350 participantes da pesquisa permitiram à Dataiku estabelecer insights concretos sobre o nível de maturidade das empresas digitais. Entre vários fatores, os dados da pesquisa, da Dataiku descobriu que as organizações de adoção de IA mais bem equipadas têm o seguinte em comum:
As empresas já estão usando alguma forma de tecnologia de aprendizado de máquina para aumentar os processos;
As empresas possuem unidades de dados dedicadas;
As empresas instituem alguma forma de educação dos funcionários para se preparar para a adoção.
Para entender melhor as empresas com o mais alto nível de maturidade atual, é aconselhável revisar as métricas envolvidas na preparação da adoção. Estatísticas da Forbes revelam que 37% dos líderes da indústria de IA investiram mais de US $ 5 milhões em tecnologias de inteligência artificial para otimizar processos. Com base nas implementações de IA, o The Enterprisers Project mostra que a instituição da empresa de tecnologias de inteligência artificial aumentou três vezes nos últimos 12 meses, e 2 em cada 3 grandes organizações adotarão a IA de alguma forma nos próximos 24 meses.
Cada empresa centrada na IA seguiu alguma forma de roteiro de implementação para cumprir seus objetivos de maturidade de inteligência artificial. As informações a seguir fornecem uma orientação de 5 pontos que as empresas com inclinação digital podem instituir para acelerar a adoção da IA.
1. Mas primeiro, dados
A primeira etapa da jornada de adoção da IA exige que as empresas já possuam fortes recursos de análise de dados e coleta de métricas. Tecnologias de inteligência artificial, como algoritmos de aprendizado de máquina, devem receber um fluxo substancial e consistente de dados para serem úteis. Se as empresas não são orientadas a dados, o poder da IA desaparece, pois carece de combustível e capacidade de fornecer idéias significativas para orientar as decisões das empresas.
Atualmente, existem maneiras de calcular o nível de maturidade da adoção da IA para empresas, o que pode ajudar a apontar as organizações na direção certa para a implementação. Uma dessas ferramentas é fornecida pela Microsoft, que usa um questionário baseado em pesquisa para avaliar a capacidade de adoção das empresas. O Worldlink também fornece um guia de aprendizado de máquina em oito etapas e maturidade em inteligência artificial para permitir a auto-avaliação da organização. Mais importante, a utilização das referidas avaliações de maturidade em conjunto para empresas já centradas em dados é uma maneira infalível de alinhar as organizações em direção à adoção acelerada da IA e ao progresso contínuo na maturação.
2. Como posso ajudá-lo?
Tendo identificado fortes recursos de análise de dados, as empresas devem determinar como a IA pode ajudar, estabelecendo uma pergunta de negócios rigorosamente formulada. Neste momento, a intenção específica da IA é esclarecida. Por exemplo, as empresas podem otimizar as operações com IA por meio da automação de recursos humanos ou implementar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar a satisfação e a produtividade dos funcionários. Qualquer que seja o objetivo, as empresas devem apresentar uma proposta de como a inteligência artificial pode ser útil para economizar tempo e acelerar o roteiro para a integração adequada da IA.
3. Testando as possibilidades
O próximo segmento do roteiro trata de testes e avaliações de aplicativos candidatos de IA. Antes da implantação oficial, as empresas devem avaliar os mecanismos de IA pretendidos em um nível micro, a fim de minimizar erros, aproveitar todo o potencial da IA e garantir uma transição suave na hora do lançamento. Isso significa projetar experimentos exclusivos e modificar os principais indicadores de desempenho (KPIs) para medir o progresso e a eficácia da iniciativa. Um exemplo de teste pode ser o teste A / B, no qual algoritmos e funcionários de aprendizado de máquina realizam processos idênticos em uma tentativa de determinar empiricamente a extensão da capacidade de manutenção da IA. Outros testes quantitativos incluem testes de exatidão, precisão e velocidade.
Em conjunto com a primeira rodada de experimentação, períodos de teste de várias semanas podem ser implementados para examinar e criticar mais a eficácia das metodologias deduzidas, como se as empresas já estivessem no ambiente pós-lançamento de curto prazo.
4. Teste decisivo da segunda rodada e estabelecimento de casos de uso concretos
Após a rodada inicial de testes, haveria uma fase experimental secundária definida por períodos de teste mais longos e o estabelecimento de casos de uso concretos. Durante a fase secundária os períodos de teste durariam mais tempo para emular melhor o ambiente pós-lançamento a longo prazo. O produto desse processo avaliativo final teria a forma de casos de uso definitivos de IA que poderiam aumentar positivamente as operações da empresa e, consequentemente, serem usados na próxima fase do roteiro de adoção: alterar o modelo de negócios.
5. Alterando o modelo de negócios para incluir a IA
Neste ponto da jornada de adoção da IA, as empresas precisam aumentar seus modelos de negócios para acomodar a inteligência artificial. Esta etapa do roteiro é crucial para retransmitir as implicações da IA para todas as partes interessadas envolvidas, de investidores a clientes e elaborar o impacto da instalação.
De olho no futuro
Depois que o modelo de negócios for alterado, as empresas terão atingido o nível adequado de maturidade para adotar corretamente a inteligência artificial, terminando assim a longa jornada para casa. Por fim, como a IA experimenta inovação persistente nos próximos anos após o lançamento, as empresas que implementaram um roteiro estratégico de adoção estarão bem equipadas para incluir os novos avanços tecnológicos.
De forma geral vimos que uma mentalidade centrada em dados é essencial para a conclusão bem-sucedida do processo como todo. A aceleração adequada da maturidade empresarial para adoção da IA significa que as empresas devem se concentrar em otimizar suas unidades de dados e preparar iniciativas educacionais antes de iniciar o processo de implementação. As organizações também devem ser dinâmicas em sua abordagem e estar dispostas a alterar sua estratégia de negócios para incorporar inteligência artificial a cada passo do caminho. Essa é a essência de uma empresa de IA digitalmente madura.
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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.
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Vamos conhecer o TOP 10 das melhores tendências de data analytics para o ano de 2020.
Vamos à lista:
1. Deep Learning
Para Frank J. Bernhard, diretor de dados da SHAPE-Digital Strategy, o Deep Learning já saiu do estágio de tendência para um status de consolidação. E o que isso significa? Não é mais algo novo, e sua implementação já é quase mandatória. A diferença está na forma como cada empresa emprega a prática em suas operações, e quais estratégias estão tomando para se destacarem em comparação à concorrência.
2. Automated Machine Learning
Automated Machine Learning, ou AutoML, é a aposta de Marcus Borba, fundador e consultor da Borba Consulting. Para ele, a rápida evolução dos serviços de aprendizado de máquina nos últimos anos possibilitou o surgimento de funções ainda mais ágeis e automatizadas neste setor, sendo de grande valia para marcas, principalmente pela sua fácil utilização e independência.
3. Gráficos Semânticos
Roxane Edjlali, diretora sênior de gerenciamento de produtos da MicroStrategy e ex-analista do Gartner, afirma que os gráficos semânticos são essenciais para agregar valor aos negócios: “o gráfico semântico vai se tornar a espinha dorsal que suporta Data e Analytics em um cenário de dados que muda constantemente. As organizações que não usam um gráfico semântico correm o risco de ver o ROI relacionado às análises cair devido à complexidade crescente e aos custos organizacionais resultantes.”, explica.
4. Visão humana
Dados são excelentes, mas, para Chandana Gopal, Diretora de Pesquisa do IDC, as pessoas que os aplicam precisam, também, estar familiarizadas com questões etnográficas e o contexto humano por trás de todas as situações coletadas.
Segundo Gopal, os dados, de forma crua, são incompletos caso não envolvam este valor.
5. Embeeded Analytics
Segundo Doug Henschen, VP e analista da Constellation Research, a nova geração de Embeeded Analytics vai acelerar o tempo e obtenção de insights. “A análise concisa fornecida no contexto de aplicativos e interfaces específicos acelera a tomada de decisões. Esse estilo de incorporação e a curadoria de análises concisas e contextuais podem levar mais tempo, e com os avanços, incluindo métodos de desenvolvimento no-code e low-code, estamos vendo uma adoção crescente da próxima geração de Embeeded Analytics.”
6. Data e Analytics
Da mesma forma que a visão humana é necessária para complementar a inteligência de dados, as empresas precisam se acostumar a diversificar estas bases de referências. David Menninger, vice-presidente e diretor da Ventana Research, explica que as grandes organizações dificilmente têm uma plataforma exclusiva e padronizada de Data e Analytics, e essa tendência de variar fontes será cada vez mais comum.
7. Habilidades orientadas a dados
O vice-presidente de educação da MicroStrategy, Hugh Owen, explica que as habilidades orientadas a dados vão se tornar um requisito nas companhias, que devem passar não apenas a recrutar mais pessoas com capacidades analíticas, mas a capacitar os funcionários atuais para estas habilidades.
8. Inteligência Artificial
Assim como o Deep e Machine Learning já se tornaram mandatórios em um mercado data-oriented, a inteligência artificial também é um braço que não pode ficar de fora nas estratégias de negócios. A equipe de pesquisadores da Forrester Research indica que, em 2020, as equipes de ciências de dados devem passar de 70% a 90% de seu tempo criando novos e melhores modelos de IA para serem implementados.
9. Inteligência Móvel
Mark Smith, CEO e diretor de pesquisa da Ventana Research, sugere que, neste ano, veremos metade das companhias reavaliando suas operações em dispositivos móveis e compreendendo que são insuficientes para atender às expectativas dos clientes. Após isso, uma grande remodelação destas funções digitais será observada.
10. Experience Management
R “Ray” Wang, fundador e analista principal da Constellation Research, comenta que a IA irá potencializar o Experience Management: “à medida que os aplicativos são decompostos pelo processo de negócios para headless microservices, a automação e a inteligência irão desempenhar um importante papel na criação de personalização e eficiência em massa e em escala. A Empresa Inteligente levará o contexto e o Data Analytics para impulsionar suas próximas ações.”
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.
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