ALICE.AI amplia força da Scala em IA

Solução facilita uso de dados em todos os setores das empresas,
otimiza processos e gera resultados em toda a operação

Soluções de analytics e inteligência artificial estão no radar estratégico do Grupo Stefanini há vários anos. Uma das iniciativas mais recentes nesse sentido foi a aquisição de 100% da Tatic pela Scala, empresa que, desde 2016, integra a divisão de Ventures do Grupo.

Com a aquisição, a Scala acelera seus planos de internacionalização com operações na Colômbia e Equador, além de ampliar seu portfólio de analytics.

Com quatro soluções em seu portfólio (ALICE.AI, DORA, LORE e IMPROVE), a Scala oferece aceleradores, ferramentas e know how de sua equipe de engenheiros e cientistas de dados para impulsionar seus clientes em tudo o que se refere à coleta, análise e gestão de informações.

Dessa forma, as empresas passam a ter mais insights para que possam se planejar, tomar decisões, acompanhar o mercado e alcançar suas metas.

Dados para resolver desafios

Nesse mix de soluções, a ALICE é uma plataforma de Inteligência Artificial voltada ao gerenciamento do ciclo de vida  de modelos Preditivos e Prescritivos, impulsionando sua adoção.

Com modelos pré-construídos e provados para a geração de insights visando a resolução de problemas reais  e a construção de modelos baseados em hipóteses de negócios, além da análise prescritiva “out-of-the-box”, a ALICE se posiciona como uma ferramenta de ModelOps, onde a  jornada é tratada desde a  criação dos modelos, implantação, monitoria até a  melhoria contínua.

A solução pode ser implementada na estrutura da organização ou em soluções de nuvem, como Microsoft Azure, Amazon AWS, Google Cloud e outros. Recomendada para empresas que buscam melhorar sua capacidade de tomar decisões baseadas em dados, acelerar o desenvolvimento de seus projetos de ciência de dados e utilizar insights preditivos e prescritivos para resolver problemas de negócios, a ALICE propõe ações de acordo com a realidade de cada negócio.

Com isso, desenvolve soluções 100% personalizadas, aumenta receitas, diminui custos e melhora a experiência dos clientes. Com a ALICE, o portfólio da Scala fica ainda mais robusto, uma vez que a plataforma se integra às demais soluções da empresa:

DORA

A DORA é uma plataforma inovadora que transforma o modo como empresas lidam com grandes volumes de dados. Por meio de sua tecnologia de compressão de última geração, a DORA permite o armazenamento de mais dados gastando menos, além de acesso a dados históricos com agilidade, transformando-os em ativos valiosos para impulsionar seu negócio.

LORE

A LORE é um produto revolucionário que entrega dados prontos para uso, eliminando a complexidade da sua aquisição, permitindo que a empresa impulsione suas estratégias de negócio.

IMPROVE

Solução Software as a Service (SaaS) de análise de dados que permite implementar modelos de remuneração variável de forma flexível, alinhando os objetivos da empresa à motivação da área comercial e gerando ganhos de produtividade.

“Com esse leque de soluções, ampliamos nossa presença no mercado em um modelo pay per use, em que o cliente utiliza créditos de consumo e paga apenas pelo que usa. Assim, aliamos conveniência e resultados”, afirma Filipe Cotait, COO da Scala.

O quarteto de soluções ALICE.AI, DORA, LORE e IMPROVE é ideal para empresas que buscam expandir seus negócios, lançar novos produtos ou serviços e atender às demandas do mercado a partir de um atendimento mais humano e personalizado, a partir das informações capturadas e analisadas pelas plataformas.

Um grupo em crescimento

O Grupo Stefanini finalizou 2023 com um faturamento de R$ 7 bilhões. Boa parte do resultado veio do ecossistema de inovação representado pela divisão Stefanini Ventures, composta por mais de 30 empresas de diferentes tamanhos e especialidades, reunidas em seis plataformas: Analytics e IA, Banking & Payments, Cibersegurança, Indústria 4.0, Marketing Digital e Tecnologia. A expectativa é fechar este ano com um faturamento global acima de R$ 8,4 bilhões.

A multinacional brasileira, com 36 anos de mercado, tem um modelo de negócios vitorioso pautado no crescimento orgânico e em aquisições que trazem novas habilidades, competências e produtos para o ecossistema de inovação.

Com o propósito de “Cocriar soluções para um futuro melhor”, o Grupo Stefanini vem sendo reconhecido pelo seu DNA inovador e impacto em resultados. Está presente em 41 países e com mais de 38 mil funcionários, sendo apontada como a empresa brasileira que mais cria valor internacional, segundo a 16ª edição da Pesquisa Trajetórias FDC de Internacionalização das Empresas Brasileiras.

 

Caso tenha interesse em saber mais sobre nossas ofertas de analytics e IA, entre em contato conosco!


AI TRISM: Construindo o Futuro da Inteligência Artificial Confiável, Ética e Segura

Conforme a corrida pela adoção da IA avança em diversos setores, surgem novos questionamentos sobre o futuro da inteligência artificial. As preocupações em torno da privacidade, segurança e governança quanto ao uso dessa ferramenta favoreceram o surgimento de recursos como o AI TRISM.

Essa abordagem foi desenvolvida a fim de lembrar os desenvolvedores e usuários de modelos da IA que é necessário olhar para medidas de segurança na hora de utilizar ferramentas baseadas nesse tipo de tecnologia. Se você quer saber como o AI TRISM contribui para a criação de um ambiente mais confiável, continue a leitura e confira os detalhes por trás desse recurso!

O que é AI TRISM?

A AI TRISM, também conhecido como Artificial Intelligence for Trust, Responsability, and Sustainability by Multidisciplinary Integration, nada mais é do que um framework cuja intenção é proporcionar um uso seguro da IA no ambiente de negócios.

Nesse sentido, tal conceito supera os aspectos relacionados à eficiência operacional na hora de usar essa inovação. Para isso, incluir elementos de confiança, responsabilidade e sustentabilidade na evolução da IA.

Com isso, a AI TRISM é considerada uma tendência para os próximos anos, sendo o futuro da inteligência artificial. Segundo o Gartner, empresas que considerem os aspectos relacionados a esse conceito tendem a usufruir de um aumento de 50% na adoção da IA até 2026.

Quais os pilares da AI TRISM?

Além dessa tendência, o Gartner também define os pilares relacionados à AI TRISM que podem ser utilizados na hora de desenvolver projetos eficientes de inteligência artificial, sendo eles:

  • explicabilidade;
  • ModelOps;
  • detecção de anomalias de dados;
  • resistência ao ataque adversário;
  • proteção de dados.

Por isso, na hora de elaborar novos projetos e incorporar soluções na empresa, é válido considerar esses fatores. Tal cuidado é fundamental para incorporar as soluções de modo mais eficiente, ético e seguro.

Qual o futuro da inteligência artificial?

Entender o que esperar para o futuro da inteligência artificial também é uma boa maneira de preparar a empresa e incorporar inovações constantes na hora de alcançar melhora nos resultados. Por isso, citamos algumas tendências. Confira!

Maturidade da inteligência artificial

Um dos aspectos que é preciso ter atenção é com a maturidade da IA ao longo do tempo. Com a sua evolução tecnológica, é natural que ela seja cada vez mais aplicada em diferentes setores.

Além disso, a maturação dessa solução tende a generalizar o seu uso na empresa e apresentar um aprimoramento contínuo dos algoritmos, gerando mais inteligência nos negócios.

Porém, é preciso ter atenção na integração ética e segura dessa ferramenta, a fim de evitar o uso inadequado. Para isso, fazer investimentos em treinamentos e educação, além de conhecer os desafios a serem enfrentados é fundamental.

Inteligência artificial explicável

Outra tendência que deve ser esperada para o futuro é a Inteligência Artificial Explicável. Ela representa a capacidade dos sistemas de IA de comunicar de forma compreensível e transparente, apresentando o raciocínio por trás de suas decisões.

Por meio dessa abordagem, é possível ter maior conhecimento sobre como as conclusões foram alcançadas e garantir que as decisões tomadas sejam éticas, justas e compreendidas pelos especialistas.

Para contar com ferramentas que consideram tais fatores, vale a pena conhecer as soluções da Scala. Assim, sua empresa consegue trabalhar com alta performance, considerando o que há de mais novo no mercado.

Uso de dados estratégicos

Utilizar os dados disponíveis na empresa de maneira estratégica é fundamental. Porém, é preciso ter atenção às informações sensíveis e considerar as leis de proteção de dados no intuito de garantir ética e segurança nessa tarefa.

Esse pode ser um desafio e tanto para empresas, pois é preciso coletá-los e mantê-los seguro, mas saber como usá-los de forma estratégica para potencializar os resultados do negócio. Contar com uma ferramenta de IA pode ser a solução para isso.

Nesse sentido, nossa plataforma Alice pode ser fundamental a fim de superar essa questão e garantir bom uso do que há disponível na empresa. Ela oferece melhoria na tomada de decisão, otimização de processos e muito mais.

Modelos com deep learning

O deep learning é uma abordagem que aproveita as redes neurais profundas a fim de desenvolver tarefas complexas de aprendizado e reconhecimento de padrões. Essa solução pode auxiliar as empresas a identificar oportunidades de diferenciação e se destacar dos concorrentes.

Combinado com o conceito de AI TRISM, desenvolver esse tipo de modelo garante uma atuação eficaz em diferentes tarefas da empresa, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natura e outros.

Assim, torna-se possível alcançar um desempenho superior em comparação com métodos tradicionais de aprendizado de máquina. No entanto, é preciso ter entendimento dos desafios associados, como a necessidade de grandes conjuntos de dados.

O que é necessário para o futuro da inteligência artificial confiável, ética e segura?

Quando se trata do que esperar para o futuro da inteligência artificial, a expectativa é que haja um processo de amadurecimento desse mercado em diversas vertentes, mas especialmente em termos de regulamentações, normas e padrões éticos.

Debates envolvendo questões éticas, valores morais e respeito à privacidade, também tendem a ganhar escala e uma estrutura de boas práticas alinhada a esses objetivos. Tais cuidados devem contribuir para que essa tecnologia seja utilizada de forma responsável, justa, transparente e capaz de respeitar a privacidade de todos.

O aumento nos padrões de regras para desenvolvedores também contribui na hora de aumentar a privacidade e a segurança de dados, permitindo que informações pessoais ou sensíveis sejam protegidas da exposição, ou até mesmo da exploração por criminosos virtuais.

Portanto, ao considerar o futuro da inteligência artificial, é importante contar com o suporte de empresas especializadas a fim de desenvolver e treinar esse tipo de ferramenta. Isso traz ainda mais segurança para sua empresa, além de garantir um uso nos padrões regulatórios atuais e também aqueles que devem surgir nos próximos anos.

Quer ter acesso à tecnologia de ponta na sua organização? Então conheça a estrutura de serviços Scala e descubra como ela pode ser aplicada em favor dos seus objetivos!


Inteligência artificial e hiperautomação: confira sobre o futuro do trabalho

Inteligência artificial e hiperautomação: confira sobre o futuro do trabalho

Compreender a interconexão entre hiperautomação e inteligência artificial e implementar soluções adequadas para impulsionar a transformação digital, elevando assim a competitividade e a eficiência operacional do seu negócio, torna-se cada vez mais vital para o crescimento empresarial.

Nesse contexto, antecipar as tendências futuras na área de hiperautomação baseada em IA é uma ação crucial para não ficar para trás dos concorrentes no cenário do trabalho em constante evolução.

Se você está interessado em explorar mais sobre o que o futuro reserva em termos de IA e hiperautomação, continue lendo e confira este artigo especial que elaboramos para fornecer informações valiosas.

Qual a diferença entre hiperautomação e inteligência artificial?

A hiperautomação nada mais é do que uma estrutura que utiliza tecnologias avançadas para potencializar a capacidade de automação da empresa. Por meio dela, é possível combinar diversas soluções para aumentar a produtividade da empresa.

A inteligência artificial, por outro lado, é um termo que engloba o desenvolvimento de sistemas que podem fazer atividades mais inteligentes, muitas vezes imitando habilidades humanas.

Ao combinar os dois conceitos na empresa, é possível ter uma automação inteligente, capaz de criar um diferencial competitivo para o negócio. Isso porque esse recurso ajuda no processamento de ações complexas e possibilitam tomadas de decisão mais eficientes.

Entender quais são as tendências para o futuro de IA e hiperautomação ajudará a sua empresa a incorporar tais tecnologias antes do que os concorrentes. Assim, as chances de aumentar a lucratividade são elevadas.

Quais são as principais tendências da hiperautomação baseada em IA?

Após entender a relação entre inteligência artificial e hiperautomação, o próximo passo é conhecer o que há de inovador nesse cenário para implementar no seu empreendimento. Por isso, listamos algumas das tendências, a seguir.

Automação cognitiva

A utilização inteligente de dados nas operações empresariais é essencial para tomar decisões precisas e se destacar no mercado. Nesse contexto, a adoção da automação cognitiva emerge como uma solução valiosa.

Ao incorporar a hiperautomação baseada em IA, essa abordagem permite a escolha estratégica de direções de negócios mais eficientes. A automação cognitiva utiliza a combinação sinérgica de IA, hiperautomação e aprendizado de máquina.

Assim, tal ferramenta consegue lidar não apenas com tarefas repetitivas, mas também com atividades mais complexas, contribuindo assim para a otimização global das operações.

Edge Computing

Mais uma tendência que envolve a hiperautomação baseada em IA é o Edge Computing. Esse recurso permite descentralizar o processamento de dados do negócio e se integra de maneira estratégica aos objetivos de um negócio.

Ao posicionar o processamento mais próximo das fontes de dados, usando dispositivos IoT, em vez de depender de uma infraestrutura centralizada, o Edge Computing permite uma execução mais rápida e eficiente de algoritmos de IA.

Assim, é possível incorporar a hiperautomação em tempo real na empresa. Tal recurso pode ser ainda mais importante para setores que precisam tomar decisões com agilidade para aumentar a lucratividade.

Segurança da automação

Com a crescente importância da LGPD e de outras legislações de proteção de dados, é fundamental encontrar maneiras de aumentar a segurança do negócio. Esse cenário é ainda mais relevante se considerar a complexidade dos sistemas e o volume de informações utilizados pelas empresas.

Nesse sentido, a segurança da automação combina inteligência artificial e hiperautomação para proteger o negócio contra ataques cibernéticos e manter os dados sensíveis salvaguardados.

Essa solução é, portanto, uma parte integrante da implementação bem-sucedida da hiperautomação baseada em IA, assegurando a robustez e a confiabilidade dos processos automatizados em um ambiente tecnológico em constante evolução.

Integração das tecnologias emergentes

A hiperautomação costuma envolver diversas soluções tecnológicas que podem impactar diretamente os resultados do seu negócio. Nesse sentido, é preciso que elas estejam integradas para gerar impactos positivos.

Por exemplo, incorporar e integrar soluções como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, automação robótica de processos (RPA), e blockchain permite aumentar a produtividade.

Assim, torna-se possível automatizar processos inteiros de ponta a ponta, garantindo que os fluxos de trabalhos, desde os simples até os mais complexos, atravessem diferentes departamentos sem comprometer a eficiência da empresa.

Qual a jornada para implementar essas tendências?

Além de conhecer quais são as principais tendências relacionadas à hiperautomação e inteligência artificial, também é necessário entender o que a sua empresa precisa. Por isso, listamos algumas dicas que vão ajudar nessa etapa.

Identifique as necessidades do negócio

A primeira fase para implementar as tendências na empresa é entender a estrutura já existente. Nesse sentido, é válido fazer um diagnóstico para compreender se as tecnologias já aplicadas são adequadas e identificar oportunidades para incorporar as tendências na empresa.

Além disso, é preciso avaliar o orçamento disponível e elaborar um projeto para fazer as adequações sem comprometer as finanças do negócio. Assim, é possível implementar a hiperautomação e colher todas as vantagens que ela oferece.

Escolha ferramentas adequadas

A partir do diagnóstico inicial, já é possível ter uma visão mais clara das tendências que podem ser implementadas para aumentar a eficiência operacional e garantir maior produtividade na empresa.

Assim, torna-se possível escolher as melhores ferramentas do mercado para incorporar a hiperautomação baseada em IA na empresa. Porém, é preciso ter cuidado na hora de fazer a escolha para evitar a inclusão de soluções com um custo-benefício ruim.

Conte com suporte

Por fim, vale mencionar a importância de contar com um time de especialistas para concretizar as etapas anteriores. Com o suporte adequado, é viável encontrar as soluções capazes de impactar de verdade o seu negócio.

Assim, o uso de inteligência artificial e hiperautomação tendem a aumentar a produtividade por meio de melhora na tomada de decisão, automatização de tarefas repetitivas e outros benefícios, potencializando o ecossistema do negócio.

Ao entender as principais inovações que estão surgindo no mercado, fica mais fácil implementar recursos de hiperautomação e inteligência artificial para diferenciar a empresa dos outros concorrentes. Além disso, tais recursos tendem a tornar o trabalho mais eficiente em termos operacionais e estratégicos. Por isso, não deixe de seguir as dicas que viu ao longo do texto e aplicar tais soluções.

Quer saber mais sobre esse assunto? Então, confira este texto sobre a digitalização das empresas através da Hiperautomação agora mesmo!


Com a plataforma Crystal Ball, Americanet+Vero fortalece estratégia de expansão para novas cidades

Apoiada pela Scala, empresa de Dados e Analytics do Grupo Stefanini, uma das principais provedoras do país passa a utilizar indicadores de inteligência artificial para mapear e identificar oportunidades de crescimento.

A Americanet+Vero, uma das principais empresas de telecomunicações do país, juntou-se com a Scala, empresa brasileira que desde 2016 integra a divisão de Ventures do Grupo Stefanini, para desenvolver o projeto Crystal Ball, plataforma que potencializa o processo de expansão dos serviços digitais e de banda larga para novas cidades.

Desenvolvido em um processo colaborativo entre a Americanet+Vero e a Scala, o Crystal Ball é uma plataforma guiada por inteligência artificial e análise de dados para gerar insights e resolver problemas relacionados à expansão orgânica do negócio para novas áreas.

A plataforma Crystal Ball tem potencial para revolucionar a área de telecomunicações, utilizando inteligência artificial embarcada para mapear e identificar oportunidades de crescimento em novas cidades, a partir do uso de machine learning. A cidade de Cachoeirinha (RS) foi a primeira selecionada pela plataforma e passou a integrar as cidades atendidas pela Americanet+Vero no Rio Grande do Sul a partir de junho de 2023       .  

A expansão inteligente da companhia, que já está presente em 425 municípios brasileiros com mais de 1,5 mil assinantes, é conduzida pela solução Crystal Ball a partir da aplicação de indicadores técnicos e aprendizados de projetos anteriores. Assim, a plataforma correlaciona dados e identifica oportunidades de crescimento em áreas semelhantes às que a empresa já teve resultados comprovadamente bem-sucedidos.

Com critérios e indicadores pré-estabelecidos, a plataforma segmenta as oportunidades em grupos com diferentes probabilidades de avaliação para reverter em operação em campo. Além de automatizar e acelerar o processo de expansão, o objetivo é impulsionar o crescimento orgânico da operadora.

“Estamos muito satisfeitos e motivados de ampliar ainda mais esse projeto que, certamente, provoca redução no tempo operacional de adquirir, organizar e comparar dados; maior assertividade na projeção de comportamento dos dados, dentre tantos outros benefícios para a empresa e para o mercado de telecom”, destaca Everaldo Biselli, diretor Comercial da Scala.

“A plataforma Crystal Ball traz um modelo estatístico com inteligência de dados que amplia nossa capacidade de expandir a implementação de forma ágil, eficaz e estruturada. Com isso, o processo de expansão da companhia, com a entrada em cada cidade brasileira, foi enriquecido com o volume de informações unificadas de cada uma delas”, afirma André Spina, diretor de Transformação Digital da Americanet + Vero Internet. 

“Por meio de toda essa automatização, foi possível entendermos o comportamento de regiões, ajustarmos os parâmetros e calibrar a ferramenta à medida em que temos realizado a expansão orgânica para novos municípios e a operacionalização dos nossos serviços, tudo isso com um ganho extraordinário e com resultados relevantes para o negócio. Sem dúvida, com esse sistema, somos capazes de avaliar cidades com potencial agregador para a empresa, que possuam sinergia com a nossa proposta e possam trazer retorno estratégico”, complementa José Carlos Rocha, Diretor de Vendas e Marketing da Americanet + Vero Internet.

 

https://youtu.be/yh337bFwjOY

Faço o doawload do ESTUDO DE CASO completo pelo link:

https://stefanini.com/pt-br/applied-ai/expandindo-o-acesso-a-internet-com-a-ajudada-da-inteligencia-artificial


Inteligência Artificial Explicável: uma nova moldagem no futuro da IA

Um dos grandes atrativos da implementação das soluções de Inteligência Artificial é o fato de que o sistema entrega algo pronto para o ser humano. No entanto, isso também pode ser um problema, já que nem sempre é possível saber como o sistema chegou a tal resultado. É por isso que a Inteligência Artificial Explicável vem ganhando cada vez mais espaço.

É importante que o modelo de IA seja transparente para que os usuários entendam de que maneira as decisões foram tomadas. É justamente essa a proposta da Inteligência Artificial Explicável. Ela tende a aumentar a confiabilidade nos modelos adotados por explicar como eles funcionam.

Como esse é um assunto de grande relevância, preparamos este conteúdo para você aprender um pouco mais sobre o tema. Continue lendo para entender o que é Inteligência Artificial Explicável, suas aplicações, benefícios e mais.

O que é a Inteligência Artificial Explicável?

Um modelo de Inteligência Artificial pode utilizar diferentes caminhos para tomar uma determinada decisão. Ou seja, aquilo que ele entrega para o usuário final é o resultado de diferentes análises e comparações realizadas pelo algoritmo.

Isso é complexo de entender, e até mesmo os responsáveis pelo desenvolvimento daquele modelo não conseguem explicar com exatidão o que está acontecendo no processo de cálculo da IA. Mas esse desafio pode ser superado por meio da implementação da Inteligência Artificial Explicável, ou XAI.

Ela consiste em um conjunto de métodos e processos que permitem aos humanos entenderem os resultados entregues pelo algoritmo da Inteligência Artificial. Ao compreender o raciocínio da máquina, digamos assim, fica mais fácil confiar nos resultados que ela entrega.

O processo de cálculo de um modelo de IA é comumente chamado de caixa preta, e o seu conteúdo é praticamente impossível de ser interpretado. Isso porque é criado de forma direta a partir dos dados que a IA utilizou.

É por isso que para o ser humano pode ser muito complicado entender o que acontece na caixa preta, mas a Inteligência Artificial Explicável desvenda esse conteúdo para que exista essa compreensão e, assim, os usuários possam confiar naquilo que a inteligência artificial está entregando.

Qual é a relação entre a XAI e a transparência e ética em sistemas de IA?

O modelo de Inteligência Artificial é desenvolvido por pessoas. São elas que determinam de que maneira a IA vai raciocinar, as regras e padrões que ela deve seguir para entregar os resultados. Contudo, é muito importante que uma organização, por exemplo, tenha o completo entendimento de como acontecem os processos de tomada de decisão.

Esse modelo precisa ser monitorado para garantir que a tecnologia está sendo aplicada de uma forma responsável. Por isso a Inteligência Artificial Explicável tem uma relação direta com a transparência e a ética do sistema de IA.

A XAI permite entender como acontece a pesquisa daquele modelo, em que ele se baseou, quais caminhos tomou para entregar o resultado. Assim, o usuário tem mais transparência de como processo está acontecendo e pode monitorar e funcionamento do modelo para garantir que ele está operando dentro de um padrão ético.

Não é necessário confiar cegamente naquilo que a inteligência artificial entrega. Assim, as empresas que desejam investir em modelos de IA podem aplicar em larga escala com a certeza de que o seu sistema é confiável e tem incorporado os princípios éticos que norteiam o trabalho da organização, inclusive, respeitando normas e legislações.

Quais são as aplicações práticas da XAI?

Imagine que um sistema autônomo de IA toma uma decisão que parecia um caminho improvável. Por que fez isso? Qual foi a sua base? O usuário pode confiar nessa decisão? Basta recorrer à Inteligência Artificial Explicável para ter as respostas.

Também podemos aplicar a XAI com o objetivo de monitorar o modelo de aprendizado profundo de um sistema de Inteligência Artificial. Ela possibilita a identificação de vieses e falhas que podem surgir ao longo do caminho.

Afinal, é possível que os resultados entregues pelo sistema de Inteligência Artificial sejam injustos ou discriminatórios. A XAI ajuda a identificar esses erros, a fim de garantir a adequação do modelo, ajustando e corrigindo eventuais problemas.

Mas a transparência e a ética conferidas pela Inteligência Artificial Explicável são significativamente importantes nos modelos utilizados na área da saúde e das ciências biológicas.

Nesses dois campos, é crucial que o usuário tenha total confiabilidade naquilo que o modelo de IA está entregando. A transparência e a compreensibilidade das decisões são críticas para as ações que serão realizadas com base nesses resultados. É o que acontece, por exemplo, quando a IA é utilizada no desenvolvimento de um novo medicamento ou para emissão de diagnósticos.

Quais são os benefícios da Inteligência Artificial Explicável?

Ao longo do artigo você já deve ter percebido vários dos benefícios que a Inteligência Artificial Explicável é capaz de proporcionar. No último exemplo, aa área de saúde e ciências biológicas, ela permite aos usuários decifrar o processo de raciocínio do algoritmo para ter certeza de que aquilo foi entregue é confiável.

Temos também uma precisão muito maior da previsão feita pelo modelo, já que podemos fazer a comparação das simulações com as saídas da XAI para ter a explicação das previsões do algoritmo.

Ainda, é possível aprimorar cada vez mais o modelo de Inteligência Artificial, fazendo adequações e correções para que os seus caminhos de tomada de decisão sejam cada vez mais eficientes, sempre com foco nos resultados que se pretende alcançar.

Não podemos esquecer, é claro, de uma tomada de decisão muito mais informada, da redução de riscos, da maior rapidez na melhoria do sistema e também do uso mais responsável dos modelos de Inteligência Artificial ao redor do mundo.

Tendências para a XAI em 2024

A Inteligência Artificial Explicável em si é uma forte tendência para o ano de 2024, principalmente, sua aplicação em setores de mercado mais críticos. Sendo assim, as áreas de saúde e de finanças são aquelas com maior potencial de utilização da XAI em função da necessidade de ter mais confiança na adoção da IA em áreas sensíveis.

De toda forma, muito se tem debatido a respeito dos riscos de uso de modelos de IA em função dos erros que eles podem cometer e dos possíveis vieses preconceituosos e discriminatórios. 

O uso da XAI tende a melhorar a imagem da Inteligência Artificial no mercado por delatar essas falhas. Com isso, a tendência é de que ela seja cada vez mais aceita na sociedade, contribuindo para que essa tecnologia se desenvolva de uma maneira responsável.

Dessa forma, a Inteligência Artificial Explicável está moldando o futuro da IA em diversos setores e possibilitando o aprimoramento de modelos e de algoritmos, para alcançar cada vez mais eficiência e confiabilidade. Desse modo, permite vencer os desafios que essa tecnologia ainda traz para que ela esteja ajustada às exigências da sociedade.

As soluções disponibilizadas pela Scala acompanham as novas tendências, como da Inteligência Artificial Explicável. Afinal, a Scala trabalha com alta performance, utilizando tecnologia de ponta em projetos desenvolvidos e orientados de acordo com a necessidade de cada negócio, para que você tenha total confiança e Transparência em seus processos.

Saiba mais sobre as soluções de IA da Scala. Entre em contato com nossos especialistas e confira as ferramentas e serviços que podem transformar o seu negócio.


Entenda a importância da Inteligência Artificial e Cloud Computing

A evolução tecnológica aplicada aos negócios têm exigido cada vez mais atenção das empresas que hoje passam pela transformação digital. Entre as novidades nas mais diversas áreas, a Cloud Computing e Inteligência Artificial têm sido, talvez, as principais delas.

O universo corporativo vem utilizando essas evoluções de maneira integrada, visando otimizar os processos internos, reduzindo custos e, ao mesmo tempo, aumentando a produtividade.

Neste artigo, abordaremos os aspectos mais importantes que unem essas duas áreas, ajudando você a entender quais são as contribuições nos ambientes empresariais, seus benefícios e alguns detalhes sobre as soluções em que são aplicadas. Boa leitura!

Qual o papel da Cloud Computing nas empresas?

Cloud Computing ou computação em nuvem, é um termo utilizado pela área de Tecnologia da Informação (TI) e designa qualquer forma de processamento de dados sendo realizada de maneira remota em relação ao local em que é utilizado. Estão em grandes infraestruturas mantidas por empresas especializadas no oferecimento desses serviços.

São muitas as vantagens que o Cloud Computing pode trazer para uma empresa. Talvez a principal delas é a redução de custo ao deixar o setor de TI mais enxuto. Isso porque não teremos mais que nos preocupar com nosso servidor, por exemplo, realizando a manutenção ou atualização dele.

Os serviços oferecidos por meio da tecnologia de Cloud Computing são também muito variados. A empresa pode contratar tanto serviços de armazenamentos de dados quanto serviços de processamento — é possível encontrar no mercado diversos softwares, como CRMs, ERPs ou plataformas de monitoramento que funcionam exclusivamente em nuvem.

No caso desses serviços, os benefícios que a tecnologia traz para as corporações ainda vão além da economia. Ela dá uma maior mobilidade e autonomia aos colaboradores, o que facilita, também, a execução de modelos de trabalho mais flexíveis, como o home office.

A estrutura necessária para que sua empresa possa processar e armazenar as informações internas de maneira segura será reduzida a apenas dispositivos com acesso à internet.

Qual o papel da Inteligência Artificial nas empresas?

A Inteligência Artificial (IA) está bastante próxima da Cloud Computing. Isso porque para o funcionamento adequado de um sistema artificialmente inteligente, é necessário o armazenamento e processamento de uma quantidade bastante significativa de dados — conhecida por Big Data.

Os sistemas cloud são capazes de trabalhar com conjuntos de dados dessa magnitude. Para isso, são elaborados complexos algoritmos que permitem processá-los de forma que se tornem legíveis e úteis do ponto de vista estratégico. Os algoritmos, por sua vez, são códigos de computação que descrevem um determinado raciocínio a ser executado por uma máquina e aplicados sobre os dados organizados.

Essa organização feita por uma inteligência artificial é capaz de ajudar aos gestores a encontrarem problemas internos, como falhas no sistema de produção ou possíveis pontos de otimização de processos.

As soluções que a Inteligência Artificial traz para nossas empresas podem ser, muitas vezes, não tão complexas. Com as vastas possibilidades de conexão entre os variados dispositivos no dia a dia, muitas empresas têm adotado sistemas de IA para realizar o atendimento ao consumidor de maneira autônoma, por exemplo — daremos mais detalhes adiante.

Muitas outras soluções são possíveis e diariamente o mercado testemunha a chegada de novas tecnologias que utilizam a IA para funcionarem.

Quais as principais soluções dessas tecnologias que podem ser adotadas nas empresas atualmente?

Agora que sabemos alguns detalhes sobre essas duas áreas é mais fácil entendermos sobre o funcionamento das soluções que adotam ambas as tecnologias. Essa união pode garantir às empresas uma abordagem mais dinâmica dos problemas, assim como um monitoramento mais efetivo — favorecendo otimizações necessárias para uma evolução contínua, em um mercado extremamente competitivo.

Acompanhe, a seguir, as principais novidades que a Inteligência Artificial e a Cloud Computing estão oferecendo e em que elas podem ajudar em sua empresa.

Sobre o atendimento automatizado dos clientes

Saiba que atualmente podemos oferecer um atendimento 100% automatizado para nossos clientes. Os sistemas de inteligência artificial têm um enorme potencial nesse setor. Isso porque eles são capazes, cada vez mais, de projetar análises e realizar previsões precisas, como satisfação com o atendimento ou problemas recorrentes em determinado setor, sem contar com as possibilidades de simular um atendimento humano.

Usando da alta capacidade de processamento de dados da Cloud Computing, o uso de IA consegue proporcionar soluções mais satisfatórias no atendimento dos clientes e na otimização dos processos internos para as empresas, prevenindo prejuízos.

Sobre a otimização dos processos internos

A área de logística é um exemplo daquelas áreas que mais se modificaram nos últimos tempos. Sem dúvida que a inteligência artificial e a Cloud Computing contribuíram para a aplicação de novos processos, de modo a otimizar a cadeia produtiva e o cotidiano da maioria dos setores empresariais.

As aplicações variam, como a automatização dos mais diversos tipos de tarefas, no armazenamento seguro de arquivos, monitoramento de entrada e saída de produtos ou necessidade de comunicação instantânea entre os colaboradores.

Adequar-se às necessidades do mercado é muito importante

A adoção, pelo mundo corporativo, de sistemas em nuvem e de soluções de inteligência artificial, é quase mandatória. Com o mundo dos consumidores já bastante conectado, ficar à parte dessas novas tendências pode ser prejudicial para a saúde dos negócios.

O compartilhamento avançado de informações é um dos principais motivos para essa necessidade. A utilização de recursos (como IA e Cloud Computing) de maneira integrada possibilita às empresas uma leitura mais aprofundada e precisa do funcionamento de seus negócios.

Por meio de análises de dados, os gestores terão maior segurança para tomadas de decisões mais vantajosas para os empreendimentos.

Saiba que, muitas vezes, a implementação de alguns desses sistemas e soluções que apontamos pode ser facilmente aplicado em seus negócios. Em alguns deles, é necessário apenas a disponibilização de um login e senha para serem utilizados por seus colaboradores — essa é uma vantagem que fez com que os sistemas em nuvem viessem para ficar.

Se você quer mais informações sobre Cloud Computing, inteligência artificial e ficar por dentro das últimas inovações que o mercado tecnológico traz para as empresas, acompanhe-nos em nossas redes sociais! Curta agora mesmo nossa página no Facebook, sempre trazemos informações novas, repletas de oportunidades de inovação para você e sua empresa!


Maturidade IA: conheça os níveis e seu impacto no sucesso empresarial

Cada vez mais pessoas e empresas percebem a presença da Inteligência Artificial na vida de todos nós. Ela pode ser empregada para os mais diferentes fins, inclusive dentro das organizações. O seu uso do mais básico ao mais complexo define os níveis de maturidade IA.

Afinal essa tecnologia tem uma série de aplicações, e as empresas podem explorar os diferentes níveis de maturidade de acordo com as ações que querem realizar e os resultados que pretendem alcançar.

As empresas “conquistadoras da IA” já conseguem explorar a Inteligência Artificial de uma forma intensa para uma série de estratégias. Isso garante uma grande vantagem competitiva no mercado, e o seu negócio não pode ficar para trás.

É fundamental conhecer esses níveis de maturidade para implementar soluções Inteligência Artificial que garantam uma maior presença de mercado. Quer saber mais sobre o assunto? Continue lendo!

Os cinco níveis de maturidade da IA

A sugestão de conteúdos em plataformas de streaming e em redes sociais tem como base a Inteligência Artificial. Mas ela também pode ser usada para obter diagnósticos complexos por meio da análise automatizada de exames de saúde.

Ao mesmo tempo, é capaz de fazer análises preditivas de mercado, a fim de auxiliar as empresas no direcionamento de investimentos e na tomada de decisão. Como você pode perceber, temos a possibilidade de aplicar a Inteligência Artificial desde o uso mais simples até a resolução de problemas muito complexos.

Como dito na introdução, isso acontece em decorrência dos diferentes níveis de maturidade IA. A seguir, falamos sobre os cinco para você conhecer melhor cada um deles.

Básico

Nesse primeiro nível a Inteligência Artificial é utilizada como um processo de separação e integração de dados, geralmente vindo de diferentes fontes, como CRM, e-mail, redes sociais e documentos. Eles são armazenados sem uma estratégia muito complexa de organização nem tanto planejamento. 

Pode acontecer uma categorização deles, e a solução de Inteligência Artificial básica faz a coleta dos dados de uma forma estruturada e organizada para aplicações simples, como otimizar o relacionamento com clientes com um perfil específico por meio de uma estratégia direcionada.

Descritivo

Nesse grau de maturidade, a Inteligência Artificial faz o tratamento dos dados a partir de regras pré-definidas e que já foram implementadas na IA para garantir a sua correta programação. 

Ou seja, nesse nível a solução consegue organizar os dados fornecendo um histórico que agiliza a tomada de decisão, inclusive em tempo real, fazendo a análise e o cruzamento de dados existentes em um banco. Está presente, por exemplo, na análise de crédito em instituições financeiras.

Preditivo

Nesse nível de maturidade IA ela já tem a capacidade de fazer análises que permitem prever o que pode acontecer em um cenário futuro. Para isso, é utilizado um grande volume de dados que ajuda a fazer essa previsão.

A Inteligência Artificial consegue fazer análises e comparações de modo a entender, por exemplo, que uma determinada solução, um produto ou serviço tem o potencial para se tornar tendência e cair no gosto do consumidor.

Assim, a empresa pode decidir se investe ou não nessas soluções, ou mesmo tecnologias e métodos, que tendem a fazer sucesso. No grau de maturidade IA preditivo, a Inteligência Artificial é capaz de fornecer probabilidades, análises de risco, estatísticas e oportunidades.

Prescritivo

No nível de maturidade IA anterior temos a análise de uma determinada solução ou aspecto que ajuda a tomar a decisão de fazer ou não novos investimentos. Nesse quarto nível temos uma evolução que vai muito além.

Isso porque quando a empresa utiliza um modelo prescritivo de Inteligência Artificial ela tem acesso a diferentes caminhos, assim como as variáveis possíveis dos resultados. O algoritmo faz análises que permitem compreender o histórico da empresa para apresentar para ela recomendações futuras, de modo que seja possível atingir as metas estabelecidas.

Uma análise prescritiva é muito mais completa e fornece insights sobre como você pode disponibilizar produtos ou serviços para o consumidor de uma forma atrativa com o objetivo de manter a fidelidade dele à marca. 

Com os algoritmos prescritivos você também encontra as análises em tempo real, a otimização de estratégias, o apoio às decisões e ainda as previsões estratégicas.

Cognitiva

Aqui temos o último nível de maturidade IA, em que as soluções podem superar as habilidades humanas em determinados casos. Utilizando machine learning, a Inteligência Artificial é capaz de deduzir situações possíveis dentro da empresa e entregar previsibilidade sobre problemas possíveis.

Isso porque a IA começa a aprender de forma constante com tudo aquilo que está integrado a ela, por exemplo, os equipamentos. Assim, pode identificar padrões que muitas vezes o ser humano não seria capaz de ver em pouco tempo.

É o caso de a Inteligência Artificial aprender sobre um determinado equipamento para notificar o usuário sobre quando aquela máquina precisará de manutenção, já que a tendência é de começar a apresentar falhas e erros a partir de certo ponto.

As vantagens das organizações líderes em IA

Você conseguiu perceber como ao longo dos níveis de maturidade IA os processos que essa tecnologia realiza vão se tornando cada vez mais complexos? É por isso que as empresas conquistadoras da IA obtêm vantagens competitivas significativas.

Essas organizações conseguiram implementar essa tecnologia em vários dos seus processos. Com isso, conseguem uma inteligência estratégica mais significativa, que ajuda a nortear as suas decisões, os investimentos e as soluções que serão lançadas no mercado.

Ao longo de todos os seus processos e fluxos de trabalho, as organizações líderes em IA utilizam essa tecnologia para otimizar suas tarefas e atividades. Elas exploram as funcionalidades da Inteligência Artificial desde os seus aspectos mais básicos até o cognitivo. Assim, desenvolvem diferenciais que fazem com que estejam à frente dos seus concorrentes.

Isso acontece, por exemplo:

  • na melhor qualidade de atendimento;
  • no marketing direcionado;
  • nas soluções que atendem exatamente àquilo que o consumidor precisa;
  • no modo como se relacionam com o seu público;
  • no direcionamento estratégico de investimentos;
  • no desenvolvimento de novas soluções;
  • nas análises e previsões de mercado que permitem uma resposta rápida em diferentes cenários; e assim por diante.

Essas empresas sabem como utilizar os níveis de maturidade IA para se adequarem, otimizar os seus próprios processos, favorecer o fluxo de trabalho, agregar valor para suas soluções e ter um tempo de resposta muito hábil, que permite a adequação de tudo isso conforme o direcionamento do mercado.

Como alcançar competitividade com IA

O seu negócio também pode alcançar mais competitividade com a Inteligência Artificial. Para isso, é importante começar o processo de transformação digital para que a tecnologia se faça presente nas rotinas e nos processos da organização.

A adoção de estratégias de automação é indispensável para trabalhar com os dados e dar início à implementação da IA nos negócios. A antecipação e a personalização da tecnologia também são indispensáveis, uma vez que ela precisa ser adequada às demandas da sua empresa para atender de forma satisfatória a realidade dela.

O Sucesso empresarial também é alcançado com a Inteligência Artificial por meio da implementação de soluções adequadas aos diferentes níveis de maturidade. Ou seja, você precisa começar com a implementação de ferramentas de base para fazer a correta a coleta e o armazenamento de dados de uma forma estratégica, organizada e inteligente.

Assim começará uma base de dados sólida para ampliar os níveis de maturidade IA até alcançar o cognitivo, para que essa tecnologia ajude a sua empresa a aprimorar a si mesma e as suas soluções.

Terá mais produtividade, eficiência, qualidade e ainda agregará valor para as soluções que disponibiliza para o consumidor. Além de ser mais ágil e ter um tempo de resposta satisfatório para atender as demandas que surgem e se tornar mais competitiva no mercado.

A Scala tem as soluções ideais para você explorar os diferentes níveis de maturidade IA em sua empresa. Entre em contato com a nossa equipe e conheça as soluções disponíveis.

 

 


Similaridades e diferenças entre IBM WatsonX, Microsoft Copilot e Google Bard

As Inteligências Artificiais para uso corporativo alcançaram um nível de desempenho e sofisticação suficiente para que sua simples implementação se torne uma vantagem competitiva. Soluções como Microsoft Copilot, WatsonX e Bard estão transformando empresas no mundo inteiro.

Mas qual delas é mais impactante para o seu negócio? Neste artigo especial sobre o assunto, vamos apresentar as três IAs mais utilizadas no mercado, suas diferenças e semelhanças e conectar seu uso com o sucesso na era digital. Acompanhe.

Conheça as 3 IAs mais proeminentes para negócios hoje

Com a maturidade das tecnologias de Inteligência Artificial, o mercado foi inundado por ferramentas que auxiliam no processamento, análise e interpretação de dados para empresas.

Desde as mais generalistas até as especializadas, são soluções que utilizam essas informações para aprenderem por reforço de padrões e se adaptam a situações de negócio com uma abrangência e profundidade que está fora do escopo humano de atuação.

O papel dos profissionais passa a ser estratégico: diretores e empreendedores se unem a seus departamentos de TI — internos ou outsourcing — para implementar e desenvolver a utilização de IA em todos os aspectos administrativos e operacionais.

As Inteligências Artificiais são integradoras e potencializadoras. Seu papel é ampliar a visibilidade corporativa interna e de mercado para decisões rápidas e precisas, mesmo que o próprio público ainda não tenha consolidado expectativas e demandas de futuro.

É uma continuação do movimento de transformação digital, ampliando o controle da informação por profissionais C-Level e colocando o poder de tomar decisões inovadoras em quem tem visão de futuro.

Dentre tantas alternativas, 3 delas se destacam, vindas de algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo. Conheça as Inteligências Artificiais que estão moldando a nova gestão baseada em dados.

Microsoft Copilot

O Copilot é uma ferramenta de inteligência artificial que foi recentemente adicionada à suíte Office 365 da Microsoft, uma das mais utilizadas no mundo para gestão de negócios.

Como a própria empresa descreve, “o Copilot não é autopilot”. A ideia não é substituir o trabalho humano, mas potencializá-lo oferecendo ferramentas que vão desde a criação de esqueletos de conteúdos e planilhas até a análise profunda de indicadores de desempenho e dados de Businesss Intelligence.

Com o Copilot, é possível automatizar tarefas manuais e repetitivas com incidência zero de falhas, simplificando e otimizando processos produtivos.

Além disso, possui funcionalidades poderosas de suporte a times de colaboradores, como a transcrição de reuniões e síntese de informações e históricos de mudança.

Combinando essas possibilidades com análise de dados profunda e ferramentas que auxiliam na construção de conteúdo interno e externo, o Copilot é uma solução perfeita para quem já trabalha com o Office.

Google Bard

O Google Bard é uma Inteligência Artificial dentro do chamado LLM, ou grande modelo de linguagem. É uma solução de chat capaz de potencializar a interação humana com tecnologia em produção corporativa e comunicação com o público.

Além de ser uma ferramenta conversacional poderosa, o Bard pode ser inserido em sistemas de informação para facilitar acesso e análise de indicadores de desempenho, gerando insights confiáveis para decisões práticas entre diretores C-Level.

Além de poder ser incluído no fluxo de trabalho — principalmente ao se integrar à suíte Google —, o Bard tem suporte à integração em sistemas de atendimento, automatizando e simplificando sua comunicação com o cliente.

IBM WatsonX

Ao contrário das outras duas alternativas, o WatsonX não está atrelado a uma suíte de produtividade específica. A solução da IBM é uma plataforma de IA própria, criada para gestão baseada em dados de última geração.

O foco do WatsonX está na jornada da informação dentro de uma empresa, desde sua coleta, passando pela estruturação de armazenamento, segmentação, até a análise para relatórios inteligentes de mercado.

A ferramenta é capaz de criar padrões que aceleram e automatizam a análise para modelos confiáveis de negócio, simplificando a elaboração de estratégias inovadoras.

Com uma abordagem modular de funcionalidades, permite flexibilidade em sua interação com a informação. É uma solução poderosa para quem quer encontrar insights profundos de maneira rápida e sem riscos, levando a decisões mais rápidas e flexibilidade competitiva.

A melhor IA para cada situação de negócio

Todas as Inteligências Artificiais que citamos aqui entregam o potencial de transformação digital nas empresas com gestão baseada em dados.

Porém, o seu uso e a natureza do seu negócio podem influenciar na escolha da melhor alternativa. Veja algumas diferenças e semelhanças entre elas em situações rotineiras de operação corporativa.

Análise de dados

A análise inteligente de dados hoje é mais do que uma vantagem, é uma necessidade competitiva para empresas de alto rendimento. A partir dela, diretores e empreendedores conseguem se adaptar a demandas emergentes com estratégias fluidas e decisões rápidas de mercado.

Todas as soluções que apresentamos entregam análises profundas e ricas de insights a partir de indicadores. No caso do Copilot e do Bard, há uma camada de integração com a operação digital, o que pode facilitar o uso desses relatórios em projetos e times variados.

Já o WatsonX, que tem foco nesse aspecto administrativo, entrega estruturas de padrões e modelos em um contexto voltado para camadas mais altas de administração. Ou seja, a escolha certa depende do seu perfil de gestão e natureza produtiva.

Suporte a projetos

Um dos grandes desafios pós-transformação digital é o gerenciamento de times e projetos, com produtividade baseada em metas, busca por comunicação em tempo real e alinhamento de colaboradores mesmo à distância.

Nesse sentido, as IAs integradas como o Microsoft Copilot são o tipo de solução mais eficiente para empresas de todos os tamanhos. Por estar incluída em uma suíte de produtividade, é nativamente implementada nos fluxos de produção e comunicação de times.

Suporte a produção

As funções de estruturação e análise de dados são muito utilizadas em IAs por gestores, exatamente por sua capacidade estratégica para acompanhamento e aprimoramento de indicadores.

No entanto, as Inteligências Artificiais também podem fazer parte da rotina produtiva, auxiliando e automatizando tarefas em diversos estágios operacionais.

Por se integrarem a suítes de trabalho, tanto o Microsoft Copilot quanto o Google Bard fazem essa integração com mais naturalidade. Oferecem funcionalidades como transcrição, sumarização, além de desenvolverem esqueletos para conteúdo, apresentações, pautas e até planilhas administrativas.

São ferramentas capazes de acelerar processos mais burocráticos da produtividade, permitindo que profissionais foquem em questões estratégicas e criativas na hora de inovar.

Atendimento ao cliente

As IAs encontraram o seu primeiro uso comercial em massa nos chatbots: robôs capazes de engajar em conversas com usuários, interpretar intenções e responder de maneira natural para resolver questões comuns de interação cliente-marca.

Boa parte das opções no mercado hoje oferecem funcionalidades de chatbot, integrando-se ao seu sistema e oferecendo soluções rápidas para questionamentos, demandas e reclamações.

Por ser um LLM especializado, o Google Bard é o mais capaz nesse sentido. A ferramenta utiliza uma base ampla de informação para desenvolver conversas e resolver inputs com naturalidade e eficiência.

Por que usar a tecnologia como base do seu negócio

Depois que a transformação digital se consolidou como uma necessidade para empresas do futuro, muitas delas passaram a buscar as tecnologias que permitirão esse próximo passo competitivo.

A prova disso está em uma pesquisa global feita pela E&Y, apontando que 72% dos executivos entrevistados já planejam transformações profundas em suas operações até 2024. Em 2022, a quantidade de negócios investindo em IoT, Cloud Computing e IA subiu 54%, um aumento considerável em um período de 2 anos.

Esses números mostram que não estamos diante de uma tendência passageira. A tecnologia será, daqui para frente, o principal motor de crescimento para organizações corporativas:

  • para as pequenas, será a competitividade por meio de eficiência, abordagem de nichos e flexibilidade;
  • para as médias, será a porta de entrada para escalabilidade produtiva e consolidação de marca;
  • para as grandes, será a garantia de inovação e simplificação de processos para não perder a velocidade de adaptação a novas demandas.

As Inteligências Artificiais são o próximo passo nessa jornada. Cada vez mais competentes, permitem não só gerar insights mais relevantes de mercado, como automatizar e potencializar a operação.

Por enquanto, investir em IA é investir em vantagens. É chegar antes, se adaptar primeiro, enxergar mais longe. Porém, em poucos anos, ela se tornará uma necessidade.

Ferramentas como o Microsoft Copilot, o Google Bard e o IBM WatsonX são as chaves para o novo estágio da transformação digital.

Um momento em que a própria digitalização não é mais o foco, já deve está solucionada. Gestores se voltam agora para a potencialização desses novos sistemas e das maneiras inovadoras com que uma marca pode se posicionar daqui em diante.

Que tal saber mais sobre o poder da digitalização? Veja o que é automação de processos e por que investir!


Conheça a Alice: plataforma de inteligência artificial que vai otimizar o seu negócio

O uso de ferramentas de Inteligência Artificial, como a Alice, é fundamental para preencher o abismo que existe entre os dados e o uso estratégico deles. Afinal, nem todas as empresas aproveitam o máximo potencial desse tesouro que elas têm em mãos.

A Alice é uma plataforma que vai muito além da análise básica de dados. Ela faz a integração de tecnologia, serviços e metodologia para solucionar os mais diferentes desafios a partir da utilização dos dados.

A ferramenta é capaz de fazer o alinhamento da estratégia de dados à estratégia das organizações, combinando Inteligência Artificial e analytics avançado. Neste artigo você vai conhecer a Alice Scala, a maneira como ela utiliza os dados e os benefícios que pode trazer para o seu negócio. Continue lendo!

O que é a Alice?

A Alice é uma plataforma de Inteligência Artificial desenvolvida com uma abordagem totalmente data driven que, como dito, alia Inteligência Artificial, analytics avançado e ainda aprofunda experiência nos mais diferentes setores de mercado.

Ela utiliza dados com o objetivo de solucionar desafios, otimizar o negócio e aumentar a performance dele, a fim de alcançar resultados mais expressivos. Aplica uma metodologia robusta que permite integrar a solução de Inteligência Artificial à realidade de cada negócio, considerando aspectos operacionais, tecnológicos e estratégicos.

Assim, a Alice possibilita utilizar os dados em todos os setores da empresa para otimizar processos, ou então para trazer resultados em áreas específicas ou determinados produtos e soluções do negócio.

A plataforma pode ser implementada utilizando a estrutura da organização ou então por meio de provedores como Microsoft Azure, Amazon AWS, IBM Watson, Google Cloud, Databricks e outros.

Como os dados são utilizados na Alice Scala?

A Alice utiliza dados das mais diferentes fontes, como CRM, ERP call center e fontes externas. São aplicadas tecnologias de gerenciamento, análise e Inteligência Artificial para coletar os dados, avaliar a qualidade deles, modelar objetivos, estabelecer modelos preditivos, definir e executar ações, entre outros.

Com a Alice, a empresa tem acesso à Inteligência Artificial voltada para os negócios, machine learning, análises prescritivas e preditivas. A seguir, apresentamos como acontece a jornada dos dados da empresa junto com a Alice:

  1. a Alice identifica as demandas e perguntas do seu negócio, fazendo a conexão com os desafios mais importantes;
  2. ela faz análise histórica de aspectos da empresa, como os hábitos do cliente, seu perfil, o consumo, as ações que já foram realizadas e os resultados alcançados;
  3. depois, são aplicadas variáveis, feitos cruzamentos e comparações entre dados;
  4. a Alice faz uma avaliação de impacto dos diferentes fatores na performance do negócio, verificando de que maneira eles operam de forma combinada e ainda analisando custos e emprego de tempo;
  5. em seguida, ela desenvolve, constrói, aplica e opera modelos analíticos avançados. Eles fazem a previsão da efetividade e do potencial de novas ações e estratégias, analisando a viabilidade financeira e o resultado possível.

Ou seja, a Alice vai muito além da análise de dados para gerar relatórios e fazer cruzamentos. Ela verifica variáveis e levanta a probabilidade de resultados em diferentes cenários, com foco no objetivo do negócio.

Tudo isso ainda conta com o machine learning da Alice Scala, que faz com que ela se aprimore de forma constante. Assim o uso das informações é cada vez mais potencializado.

Quais são os benefícios de utilizar a Alice?

A plataforma de Inteligência Artificial Alice se adapta à realidade de qualquer empresa. Isso porque é possível desenvolver modelos analíticos sob medida para o seu negócio. Ao mesmo tempo, a plataforma disponibiliza modelos pré-construídos.

Eles são baseados no profundo conhecimento de especialistas em cada um dos segmentos de mercado, e também em casos de uso recorrentes. Assim, podem ser adequados à realidade da sua organização.

Seja com os modelos sob medida ou os pré-construídos, sua empresa conta com tecnologia de ponta e expertise técnica para superar desafios e alcançar resultados cada vez melhores. A seguir, veja alguns dos benefícios que a Alice Scala pode trazer para o seu negócio.

Integração com a estratégia

A plataforma Alice foi desenvolvida com o objetivo de se integrar à estratégia das empresas. Ela faz o acompanhamento da identificação das perguntas de negócio corretas para que possam ser identificados os aspectos que devem ser trabalhados para alcançar os resultados desejados.

Assim, é possível ter uma visão clara daquilo que é prioridade e do que trará mais impacto. A Alice vai além do óbvio para você entender o que realmente a sua empresa precisa.

Melhoria da tomada de decisão

Você vai descobrir quais são as perguntas mais relevantes para a sua empresa. Com isso, poderá priorizar estratégias e ações que trarão os resultados desejados, identificando caminhos para gerar conhecimento. As tomadas de decisão e as ações são diretas, e os esforços e investimentos são destinados para os aspectos mais favoráveis.

Otimização de processos

Com a Alice você transforma os dados em ativos de inteligência estratégica. Com os insights levantados por ela, é possível identificar as causas dos problemas e dos desafios que estão sendo enfrentados. Logo, permite otimizar os processos da empresa, definindo melhorias e ações corretivas.

Vale ressaltar que o repertório de modelos preditivos e prescritivos já construídos da Alice tem como base casos reais de diferentes segmentos de empresas da América Latina. Por isso, entrega para o seu negócio um patrimônio de conhecimento muito abrangente, e cujo valor já foi verificado em experiências de mercado bem-sucedidas.

Esse repertório é crescente e faz com que a Inteligência Artificial da Alice Scala seja cada vez mais precisa e eficiente nos resultados que entrega.

Redução de custos

Como você pode ver, com a Alice é possível tomar decisões muito mais precisas. Os processos serão otimizados e terão alto grau de eficiência. Ao mesmo tempo, as estratégias adotadas podem ter como base casos bem-sucedidos.

Esses e outros fatores permitem otimizar os investimentos. Com isso, há uma redução nos custos, o que aumenta a competitividade das soluções da sua empresa e favorece a saúde financeira dela.

A Alice torna a Inteligência Artificial e os modelos de análise de dados avançados muito mais acessíveis. Assim, essa tecnologia deixa de ser algo distante da sua empresa e passa a trabalhar para ela em favor de resultados exponenciais. É uma inovação que também pode fazer parte da rotina da sua organização, utilizando analytics de forma integrada ao seu negócio e com foco nas demandas específicas dele.

Essa é uma amostra de tudo que a Alice pode entregar para a sua empresa. Acesse o site e confira mais detalhes sobre essa ferramenta e o grande potencial que ela tem.


Inteligência Artificial Generativa: desvendando a jornada inovadora

inteligencia artificial generativa

 

A Inteligência Artificial Generativa é uma tecnologia que chamou a atenção do mundo inteiro ao criar conteúdo natural e multimídia a partir de comandos simples dos usuários.

Mas será que é possível ir além desse uso pessoal e aproveitar o potencial da IA nas empresas?

Neste artigo, vamos discutir como essa ferramenta pode ajudar nos resultados de negócios e alguns exemplos de soluções que você pode implementar ainda hoje. Confira.

O que é uma Inteligência Artificial Generativa

Como o nome sugere, uma Inteligência Artificial Generativa é um algoritmo não só capaz de reconhecer e analisar padrões, como também gerar conteúdo relacionado a eles a partir de instruções do usuário.

As duas técnicas mais comuns hoje são de grandes modelos de linguagem (LLM) para conteúdo escrito e modelos por difusão para conteúdo visual.

Ou seja, são ferramentas que funcionam de maneira análoga à criatividade humana, cruzando referências para a geração de novas ideias em busca de um objetivo.

No contexto corporativo, a IA Generativa tem o potencial de se tornar uma facilitadora, apoiado tanto a rotina produtiva quanto os processos gestores de análise de dados.

É uma ferramenta que não pretende substituir o talento humano, mas acelerar etapas manuais e mecânicas para que os colaboradores possam se focar em uma atuação mais estratégica de negócio, com priorização nas decisões que importam.

Como ela pode ser implementada em negócios inovadores

A utilização de Inteligência Artificial Generativa ainda está em sua infância dentro das empresas. Um momento de exploração e teste de limites, entendendo o que é viável e o que é apenas buzz de mercado.

Embora possamos ver novas iterações de IAs no futuro que tragam ainda mais possibilidades de uso, estas a seguir fazem parte do presente. Veja como você pode implementar esse tipo de ferramenta ainda hoje na empresa.

Suporte à análise de dados

Grande parte das plataformas de Big Data e integração de dados já contam com o apoio de IA para organizar, segmentar e analisar a informação.

Porém, a Inteligência Artificial Generativa pode ser implementada em outra parte fundamental da gestão baseada em dados: como eles são apresentados.

A tecnologia contribui na hora de compilar as análises processadas de forma acessível e clara a diretores e colaboradores de uma empresa.

Com resumos de relatórios, identificação de prioridades em bullet points e insights textuais, a IA ajuda em um momento crucial de estratégias de Business Intelligence: a transformação de números em ações práticas de negócio, com metas e os possíveis caminhos para alcançá-las.

Identificação de novas estratégias de negócio

Ampliando o assunto do item anterior, como uma IA Generativa pode apontar caminhos de negócio? A resposta já foi comentada neste texto.

Esse tipo de Inteligência usa o Machine Learning com um viés criativo, em que o objetivo é gerar novos conteúdos ao relacionar referências de múltiplas fontes.

Com uma ferramenta bem treinada pela TI, dentro da realidade e do pool de dados da empresa, a diretoria tem acesso rápido a possibilidades de ações de crescimento. Estas ainda podem ser divididas em projeções de curto a longo prazo, de risco alto a conservador.

Otimização produtiva

A geração de conteúdo inteligente e automatizada também entra como suporte na rotina produtiva de seus colaboradores. Em diversas funções, departamentos e com diversos objetivos.

Você pode implementar IA para auxílio na montagem de apresentações e pautas de reuniões, resumir discussões de equipes e até criar a base de código para desenvolvimento de soluções digitais.

Comunicação interna e externa

Sabia que Inteligência Artificial Generativa já é utilizada a bastante tempo em um processo corporativo em específico? Estamos falando dos chatbots, que utilizam essa tecnologia para acelerar o atendimento de clientes em todos setores de mercado.

Cada vez mais sofisticadas, as IAs não estão facilitando a comunicação apenas nesse ponto. Conteúdo de Marketing Digital e Endomarketing são acelerados para aproximar a relação da marca com a própria equipe e público externo.

É bom lembrar que, nesses casos, a IA Generativa deve ser usada como suporte de construção de conteúdo, não como a geradora final das peças: o que pode levar a mensagens com baixo poder de engajamento e que diminuam a autoridade da marca.

Quais soluções podem ajudar

Para ajudar você a implementar essas possibilidades, veja algumas opções de IA Generativa que auxiliam em diversos aspectos administrativos e operacionais.

ChatGPT

O ChatGPT se tornou a Inteligência Artificial Generativa mais popular do mundo por ser a primeira a unir a complexidade conversacional na geração de conteúdo com simplicidade de uso.

Ele pode ser incluído em etapas de construção de comunicação, mas também em apoio a resumo de relatórios, estruturação de argumentos baseados em números e até como auxílio a desenvolvedores internos.

Se você busca foco maior em alguma dessas possibilidades, existem ferramentas derivadas ou concorrentes do ChatGPT que são especializadas em cada uma de suas necessidades.

Power BI

O Power BI é a ferramenta da Microsoft para integração e análise de dados para negócios. Já consolidada como uma das melhores alternativas do mercado, recentemente contou com a inclusão de ferramentas de IA Generativa.

O Microsoft Fabric é uma nova abordagem de gestão de dados centrada nos usuários para centralizar o Analytics e facilitar o acesso a informação relevante.

Já o Microsoft Copilot é a IA baseada em grandes modelos de linguagem (LLM) para facilitar a interpretação humana desses dados, fornecendo insights baseados em comandos simples do usuário.

Microsoft Security Copilot

A mesma ferramenta do PowerBI está disponível também em uma versão especializada em cibersegurança. O Microsoft Security Copilot é uma solução generativa capaz de analisar e alertar anomalias no banco, além de simplificar ações durante um ataque e empoderar a equipe de proteção com ações rápidas e eficientes.

Soluções Scala

As soluções de transformação digital da Scala incluem ferramentas de IA para simplificar sua relação com dados e alcançar o potencial produtivo da equipe em uma abordagem de tecnologia como suporte global de crescimento no mercado.

Um exemplo disso é a ALICE, plataforma que utiliza IA para integrar processos, pessoas e metodologias em rotinas otimizadas que levam a resultados exponenciais de crescimento.

Seja na análise de dados, na comunicação ou na gestão de equipe, a Inteligência Artificial Generativa está se provando uma grande aliada de empresas modernas. Analise as opções, identifique as oportunidades e comece a implementar o quanto antes!

Quer saber mais sobre a relação da tecnologia com suas oportunidades de crescimento? Leia nosso artigo sobre o papel da análise de dados na IA Generativa!