Vinicius Siqueira (*)
O cenário de Data Analytics e Inteligência Artificial (IA) evoluem rapidamente, moldando a maneira como as empresas operam e tomam decisões e buscam se modernizar ao adotar as tecnologias mais impactantes.
O termo IA generativa vem sendo aplicada com bastante profusão no Brasil, mas ainda precisamos resgatar alguns conceitos para que os líderes sejam instruídos e incorporem a cultura de dados internamente.
A inteligência artificial tem capacidade de revolucionar o dia a dia, fazendo com que os dados, respostas e análises sejam gerados com naturalidade, na velocidade, na forma e no nível de sofisticação que cada pessoal demanda dentro da organização. Afinal, tudo que consumimos de software e tecnologia vai ter I.A. e hoje é o software ou a tela de ontem.
Acho que a grande mudança que vamos perceber é que o mundo de dados até agora era orientado pelo “desenvolvimento ou pela construção de software e das análises”. No final do dia, para ter uma resposta a pessoa ou precisava saber tratar seus dados e criar um dashboard ou ela precisa de alguém para isso. A I.A acredito que tenha conduções de mudar isso, desde que orientando o este mundo a boas perguntas.
O diferencial está em quem vai saber fazer boas perguntas que geram boas ideias. O trabalho de “moer” os dados fica com a I.A e o trabalho intelectual com as pessoas. As tendências sinalizam um futuro emocionante e desafiador para as empresas. Aqueles que conseguirem se adaptar e adotar essas tecnologias emergentes terão uma vantagem significativa no mercado cada vez mais orientado por dados.
Agora é o momento de planejar e se preparar para incorporar estas novidades. A primeira delas, sem dúvida, é a democratização do acesso a dados e IA. Refere-se à disponibilização de ferramentas de análise e IA para todos os níveis de uma organização, não apenas para especialistas.
O impacto nos negócios: permite que diferentes departamentos da empresa, de marketing a finanças, utilizem dados para tomar decisões mais informadas. Investir em plataformas de análise de dados amigáveis e em treinamento para funcionários de diversas áreas.
IA Explicável e Ética – Com o aumento do uso da IA, surge a necessidade de transparência e compreensão sobre como essas decisões são feitas. A importância para as empresas em adotar IA explicável ajuda a construir confiança com clientes e reguladores, além de garantir a conformidade com as regulamentações de privacidade de dados. Foco em desenvolver modelos de IA que sejam transparentes e cujas decisões possam ser facilmente explicadas e justificadas.
Análise de Dados em Tempo Real – A capacidade de analisar dados em tempo real está se tornando cada vez mais crucial para a tomada de decisões ágeis. Permite às empresas responder rapidamente a mudanças de mercado e comportamento do consumidor. Investir em tecnologias que permitam a coleta e análise de dados instantânea, como sistemas de streaming de dados.
Automação e Machine Learning Avançado – A automação impulsionada por machine learning está se tornando mais sofisticada, capaz de realizar tarefas complexas e tomar decisões inteligentes. Reduz a necessidade de intervenção humana em processos rotineiros, aumentando a eficiência e reduzindo custos. As empresas devem se adaptar para integrar essas tecnologias em seus processos, garantindo que a equipe esteja preparada para trabalhar ao lado de soluções automatizadas.
Convergência de IA e IoT – A combinação da IA com a Internet das Coisas (IoT) está criando possibilidades ilimitadas para coleta e análise de dados. Oferece uma visão mais abrangente e detalhada do comportamento do consumidor e da eficiência operacional. Investir em sensores inteligentes e dispositivos conectados que podem coletar dados para análise de IA.
(*) – Tendo atuado em empresas como o Grupo Telefônica e a P&G, é sócio fundador da inQuesti, consultoria de inteligência de dados (https://inquesti.com.br).