O Uso de Inteligência Artificial para Automação de Processos
Nos últimos anos, o conceito de hiperautomação tem ganhado destaque no cenário empresarial. Essa tendência, que combina diversas tecnologias, notadamente a inteligência artificial (IA), para automatizar processos de maneira profunda e eficiente, está revolucionando o modo como as empresas operam.
Entretanto, a hiperautomação vai além da simples automação: trata-se de uma abordagem abrangente para identificar, automatizar e otimizar todos os processos passíveis de replicação por máquinas. Confira!
Afinal, o Que é Hiperautomação?
A hiperautomação é um conceito que vai além da automação tradicional de processos de negócios. Diferentemente da automação convencional, que geralmente se concentra em tarefas repetitivas e isoladas, a hiperautomação combina IA, aprendizado de máquina (machine learning), automação de processos robóticos (RPA) e outras tecnologias avançadas para criar um fluxo de trabalho mais fluido, no qual a máquina é capaz de aprender, adaptar-se e tomar decisões.
Para ser mais preciso, a hiperautomação une ferramentas digitais que trabalham juntas para descobrir, analisar, projetar e até monitorar processos, visando uma automação mais sofisticada e completa.
Consequentemente, ao permitir uma automação que não depende unicamente de programações pré-definidas, a hiperautomação proporciona uma nova camada de inteligência e adaptabilidade.
Como a Inteligência Artificial Potencializa a Hiperautomação
A IA é um pilar essencial da hiperautomação. Sua capacidade de entender e processar grandes volumes de dados permite que as empresas otimizem processos complexos.
Enquanto a RPA cuida de tarefas mecânicas e repetitivas, a IA amplia a capacidade de automação, trazendo inteligência aos fluxos de trabalho. Especificamente, a IA contribui em áreas como:
Análise de Dados e Tomada de Decisões: A IA consegue processar uma quantidade massiva de dados em segundos, algo que seria inviável para uma equipe humana. Com técnicas de machine learning, é possível identificar padrões que permitem melhorar processos, prever falhas e até recomendar ações que aumentem a eficiência.
Automação com Reconhecimento de Padrões: Em vez de depender de regras rígidas, a IA é capaz de aprender com os dados e adaptar-se a diferentes cenários. Isso é essencial em processos que envolvem interação com clientes, análise de documentos ou qualquer tarefa que exija interpretação contextual.
Processamento de Linguagem Natural (NLP): Ferramentas de NLP permitem que a IA compreenda e interaja em linguagem natural, facilitando a automação de processos que envolvem o entendimento de textos ou diálogos. Um exemplo disso é o atendimento ao cliente automatizado, onde bots conseguem resolver questões básicas e interpretar perguntas complexas.
Benefícios da Hiperautomação com IA para Empresas
A hiperautomação, quando implementada de maneira estratégica, oferece benefícios que vão muito além da redução de custos operacionais. Abaixo, estão alguns dos principais:
- Aumento da Produtividade: A IA permite que as tarefas sejam realizadas a uma velocidade muito superior à dos humanos, mantendo a consistência e minimizando os erros. Processos que levavam horas agora podem ser finalizados em segundos, o que permite que as equipes se concentrem em tarefas de maior valor agregado.
- Escalabilidade: A automação de processos por IA permite que empresas escalem suas operações sem que isso signifique um aumento proporcional nos custos. Por exemplo, uma empresa pode aumentar seu atendimento ao cliente utilizando assistentes virtuais para lidar com perguntas frequentes.
- Melhoria da Experiência do Cliente: Com a ajuda da IA, as empresas conseguem oferecer um atendimento mais rápido e preciso, além de personalizado. A análise de dados permite que empresas entendam as preferências dos clientes, antecipando suas necessidades e promovendo um relacionamento mais forte.
- Decisões Baseadas em Dados: A IA fornece uma análise detalhada de KPIs (indicadores-chave de desempenho), facilitando uma tomada de decisão mais assertiva e estratégica. Isso ajuda as empresas a corrigirem rapidamente qualquer desvio e a se adaptarem a novas demandas de mercado.
Tecnologias que Combinam com a Hiperautomação
Para alcançar a hiperautomação, as empresas utilizam uma combinação de ferramentas tecnológicas. Veja a seguir algumas das principais:
RPA (Automação Robótica de Processos): Ferramenta de automação de tarefas repetitivas que não exigem muita inteligência. A RPA é uma excelente base para iniciar a jornada rumo à hiperautomação, pois reduz erros humanos e libera colaboradores para tarefas mais estratégicas.
IA e Machine Learning: A IA traz a capacidade de aprendizado automático para a hiperautomação, permitindo que as máquinas compreendam padrões de dados, detectem anomalias e façam previsões para otimizar processos em tempo real. Dessa forma, complementa a RPA, adicionando inteligência à automação.
Process Mining: Ferramenta que identifica e analisa processos em detalhes, fornecendo uma visão clara do fluxo de trabalho e destacando áreas que necessitam de automação. Portanto, é uma etapa inicial essencial para entender onde a automação será mais impactante.
Plataformas de Integração: Com várias ferramentas sendo utilizadas simultaneamente, plataformas que integram sistemas e dados são indispensáveis. Essas plataformas facilitam a conexão entre IA, RPA e outras tecnologias, tornando o fluxo de trabalho mais coeso e fluido, o que é crucial para a eficácia da hiperautomação.
Desafios da Implementação de Hiperautomação
Implementar a hiperautomação não é um processo simples, pois envolve a integração de diversas tecnologias e a transformação de processos corporativos em larga escala.
Um dos desafios mais comuns é a complexidade da integração entre as ferramentas, que exige um planejamento técnico detalhado e o suporte contínuo de especialistas.
Além disso, a mudança cultural dentro da organização é fundamental para o sucesso da hiperautomação. Muitos colaboradores podem se sentir ameaçados ou céticos em relação à automação avançada, tornando o gerenciamento de mudança um fator essencial.
Para que a hiperautomação seja bem aceita, é importante educar a equipe sobre os benefícios da tecnologia, demonstrando como ela pode facilitar e potencializar suas atividades.
Outro desafio relevante diz respeito às questões de segurança e conformidade. A hiperautomação lida com grandes volumes de dados sensíveis, aumentando a responsabilidade da empresa em termos de proteção de dados e conformidade com regulamentações.
Por isso, a segurança deve ser priorizada durante todo o processo de implementação, garantindo que a automação seja realizada de forma ética e segura.
Exemplos de Uso da Hiperautomação no Mercado
No setor financeiro, a hiperautomação é utilizada para validar documentos e realizar análises de crédito de forma eficiente e segura, reduzindo o tempo de aprovação e diminuindo as chances de erros.
O setor de saúde também se beneficia, com hospitais automatizando o gerenciamento de prontuários e utilizando IA para analisar exames e apoiar diagnósticos.
No varejo, a hiperautomação contribui para uma gestão de estoques mais precisa e um atendimento mais personalizado, ao permitir a análise dos comportamentos de consumo dos clientes. Isso ajuda a criar campanhas de marketing direcionadas e experiências de compra customizadas.
Já na indústria, a hiperautomação facilita o monitoramento de maquinários e o controle de processos produtivos, reduzindo o desperdício de recursos e melhorando a eficiência das operações.
Maximize Sua Produtividade com Soluções de Hiperautomação da Scala
A hiperautomação, com o suporte da inteligência artificial, é um diferencial estratégico para empresas que buscam transformar seus processos com eficiência, escalabilidade e foco no futuro.
Na Scala, nossos especialistas desenvolvem soluções de hiperautomação personalizadas, projetadas para otimizar operações, melhorar a experiência do cliente e impulsionar resultados com segurança e inovação.
Entre em contato com a equipe da Scala e saiba como podemos ajudar sua empresa a alcançar novos patamares de produtividade e competitividade.
Hiperautomação e IA: Como Convergir para Melhorar a Eficiência de Seus Processos?
A transformação digital já está moldando o futuro das organizações em diversas indústrias, e dois conceitos têm se destacado como catalisadores dessa revolução: a hiperautomação e a inteligência artificial (IA).
Enquanto as empresas buscam maneiras de aumentar sua eficiência operacional e criar novos modelos de negócios, a convergência dessas tecnologias surge como uma solução poderosa.
De fato, ao unir automação e IA, as organizações podem eliminar tarefas repetitivas, otimizar o uso de recursos e melhorar significativamente a tomada de decisões.
Neste artigo, exploraremos como a integração entre hiperautomação e IA pode maximizar a eficiência dos processos, os benefícios dessa convergência, e como aplicá-la em diferentes setores. Acompanhe!
O Papel da IA na Hiperautomação
A hiperautomação envolve a automação avançada de processos, indo além da automação tradicional. Para isso, utiliza IA e outras tecnologias como machine learning (ML), processamento de linguagem natural (NLP) e automação robótica de processos (RPA).
Em outras palavras, o objetivo é automatizar desde as tarefas mais simples até as mais complexas, com pouca ou nenhuma intervenção humana.
Nesse contexto, a IA desempenha um papel central, uma vez que permite que sistemas automatizados "aprendam" a partir de dados e melhorem com o tempo. Isso significa que, em vez de apenas seguir regras predefinidas, as máquinas podem tomar decisões autônomas e se adaptar a diferentes contextos, aumentando assim a precisão e a eficiência.
IA e a Eliminação de Tarefas Repetitivas e Complexas
A automação de tarefas repetitivas não é nova. De fato, sistemas tradicionais de automação são amplamente usados em indústrias para substituir trabalhos manuais.
No entanto, a IA leva essa automação a um novo nível ao permitir que as máquinas realizem tarefas que exigem raciocínio e adaptação.
Para ilustrar, em um centro de atendimento ao cliente, os chatbots habilitados por IA podem responder a perguntas simples, escalar problemas mais complexos para atendentes humanos e, com o passar do tempo, aprender a resolver questões mais sofisticadas.
Da mesma forma, no setor financeiro, a IA pode analisar grandes volumes de dados transacionais em tempo real, identificando padrões e alertando sobre anomalias que exigem atenção.
Além de automatizar tarefas repetitivas, a IA aplicada à hiperautomação pode otimizar processos de análise de dados, tornando a coleta e interpretação de informações mais rápida e precisa.
Essa capacidade é especialmente importante em indústrias que precisam lidar com um grande volume de informações, como, por exemplo, saúde e logística.
Benefícios da Convergência entre Hiperautomação e IA
Quando IA e hiperautomação convergem, o resultado é uma sinergia poderosa que proporciona uma série de benefícios, transformando a maneira como as empresas operam. A seguir, detalhamos alguns dos principais:
1. Automação de Tarefas Repetitivas e Complexas
A IA expande o escopo da automação justamente por permitir que as máquinas realizem tarefas que antes eram exclusivas dos humanos.
Desde funções administrativas, como o preenchimento de formulários e a triagem de e-mails, até tarefas mais complexas, como análise de dados e recomendações de negócios, essa integração torna os processos mais rápidos e menos suscetíveis a erros.
Consequentemente, libera o tempo dos colaboradores para que possam se concentrar em atividades de maior valor estratégico.
2. Eficiência Operacional e Redução de Custos
Com a implementação da hiperautomação, os processos se tornam mais rápidos e eficientes. Isso ocorre porque a IA pode detectar gargalos, identificar ineficiências e otimizar fluxos de trabalho.
Nesse sentido, a automação de processos baseados em IA não só melhora o tempo de resposta, mas também reduz os custos operacionais.
Como resultado, empresas que adotam essas tecnologias conseguem alocar seus recursos de forma mais inteligente, reduzindo despesas com mão de obra e eliminando a necessidade de realizar retrabalhos.
3. Escalabilidade dos Processos
Um dos maiores desafios enfrentados por organizações em crescimento é a escalabilidade de seus processos. Entretanto, com a hiperautomação e a IA, essa escalabilidade se torna mais acessível.
Isso porque as empresas podem automatizar processos inteiros, de modo que, ao aumentar a demanda, a operação possa expandir sem a necessidade de contratar proporcionalmente novos recursos humanos.
Tal benefício se aplica especialmente a indústrias que lidam com um grande volume de dados ou serviços, tais como o comércio eletrônico e a gestão da cadeia de suprimentos.
4. Melhoria na Tomada de Decisões
A IA traz um diferencial importante à hiperautomação: a capacidade de interpretar dados em tempo real e tomar decisões baseadas em insights. Ao integrar IA em seus sistemas, as empresas podem analisar tendências e padrões ocultos que seriam imperceptíveis para humanos, fornecendo informações valiosas para apoiar decisões estratégicas.
Dessa forma, o uso de IA para prever demandas, recomendar soluções ou otimizar operações se torna um ativo crucial para empresas que desejam se manter competitivas em um ambiente de rápida mudança.
Como Aplicar Hiperautomação com IA em Sua Organização
Implementar a convergência entre hiperautomação e IA exige uma abordagem estratégica e cuidadosa. Para facilitar esse processo, apresentamos três passos fundamentais para aplicar essa tecnologia de forma eficaz:
1. Mapeamento de Processos
Antes de tudo, o primeiro passo para aplicar a hiperautomação com IA é mapear os processos existentes. Isso significa identificar quais tarefas podem ser automatizadas, onde há gargalos e quais etapas exigem mais tempo e recursos.
Nesse sentido, o mapeamento de processos também ajuda a descobrir pontos em que a IA pode ser mais eficaz, tais como na análise de dados ou na automação de interações com clientes.
2. Integração com Ferramentas Existentes
Após o mapeamento detalhado dos processos, o próximo passo é integrar a hiperautomação e IA às ferramentas já em uso na organização. Felizmente, em muitos casos, é possível usar RPA e sistemas de IA já existentes, incorporando-os aos sistemas legados.
Essa integração cuidadosa garante que a automação funcione de forma contínua, sem prejudicar os fluxos de trabalho já estabelecidos.
3. Monitoramento e Ajustes Contínuos
Por fim, uma vez que a hiperautomação e IA estão em funcionamento, é essencial realizar um monitoramento contínuo. Esse acompanhamento constante permite identificar áreas que precisam de ajustes e garantir que os sistemas automatizados estejam funcionando conforme o esperado.
Além disso, à medida que os dados se acumulam, a IA pode ser treinada para melhorar sua precisão e eficiência, ajustando-se às mudanças nos processos de negócio.
Onde Aplicar?
A convergência entre hiperautomação e IA oferece benefícios que podem ser aplicados em diversos setores, impulsionando a eficiência e a inovação. Dentre os setores que mais se beneficiam dessa união tecnológica, podemos destacar:
1. Setor Financeiro
No setor financeiro, a hiperautomação impulsionada pela IA se torna um ativo estratégico. As instituições podem utilizar essa tecnologia para analisar grandes volumes de transações, com o objetivo de detectar fraudes e monitorar o compliance em tempo real.
Além disso, a hiperautomação permite automatizar tarefas administrativas, como a verificação de documentos e a reconciliação bancária, o que, por sua vez, libera os profissionais financeiros para se concentrarem em análises estratégicas.
2. Gestão da Cadeia de Suprimentos
Na gestão de cadeias de suprimentos, a IA desempenha um papel crucial ao prever demandas, gerenciar estoques e otimizar rotas de entrega.
A partir da automação desses processos, as empresas podem alcançar melhorias na eficiência logística, redução de custos e minimização do risco de interrupções, garantindo assim que a cadeia funcione de maneira ágil e eficiente.
3. Atendimento ao Cliente
No atendimento ao cliente, chatbots e assistentes virtuais baseados em IA oferecem um novo patamar de experiência. Essas ferramentas inteligentes podem automatizar interações simples, responder a perguntas frequentes e escalar problemas mais complexos para humanos.
Como resultado, essa automação não só melhora a satisfação do cliente, como também reduz o tempo de resposta e os custos associados ao atendimento.
Descubra Como a Scala Pode Transformar Seus Processos com Hiperautomação e IA
Na Scala, entendemos que cada organização possui desafios únicos e, por isso, oferecemos soluções personalizadas para integrar hiperautomação e inteligência artificial aos seus processos de forma eficaz.
Nossas soluções ajudam empresas a automatizar tarefas repetitivas, otimizar a utilização de recursos e melhorar a tomada de decisões em tempo real.
Se você está buscando maneiras de aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e escalar suas operações de maneira inteligente, entre em contato com a Scala.
Estamos prontos para ajudá-lo a implementar a convergência entre IA e automação, levando sua empresa para o próximo nível de inovação.
IDP: Como Automatizar e Padronizar Todo o Ciclo de Desenvolvimento
Entenda como gerar escalabilidade e maior agilidade nos processos de desenvolvimento
de software da sua empresa.
Desafios que impedem o avanço no desenvolvimento de software
Gerenciar processos de desenvolvimento de software pode ser um grande desafio para muitas empresas, especialmente aquelas que buscam crescer e escalar suas operações.
Afinal, lidar com a falta de padronização nos processos, a dificuldade em integrar diferentes equipes e a dependência de processos manuais que acabam retardando o ciclo de desenvolvimento é um obstáculo e tanto.
Esses problemas, além de afetarem a produtividade, também comprometem a qualidade e a agilidade das entregas, resultando em um atraso constante na inovação.
Se você se identificou com esse cenário, saiba que não está sozinho. Muitas empresas enfrentam desafios semelhantes, dentre os quais podemos destacar:
- Desafio X: Falta de padronização nos processos de desenvolvimento. Sua equipe de desenvolvimento adota práticas diferentes, gerando inconsistências no código e problemas que poderiam ser evitados com processos mais uniformes? Infelizmente, essa é uma realidade para muitas empresas.
- Desafio Y: Ciclos de desenvolvimento lentos e ineficientes. Se você já se viu preso a ciclos de desenvolvimento longos, dependentes de revisões manuais e processos demorados, sabe como isso impacta a agilidade da sua empresa no mercado. Nesse contexto, a falta de automação nas etapas de desenvolvimento, testes e deploy torna-se um obstáculo sério para empresas que buscam inovação e competitividade.
Esses problemas soam familiares? Se sim, é hora de considerar uma nova abordagem para otimizar e automatizar o ciclo de desenvolvimento da sua empresa.
Neste artigo, vamos apresentar como uma IDP (Integrated Development Platform) pode ser a solução para superar esses desafios e levar sua equipe de desenvolvimento a um novo nível de eficiência, escalabilidade e qualidade.
Como a IDP Funciona?
A IDP atua como uma plataforma unificada para automatizar e padronizar todo o ciclo de desenvolvimento, conduzindo sua equipe desde a concepção até a entrega do software de forma eficiente e organizada. Mas como isso é possível? Vamos explorar algumas das suas funcionalidades principais.
Automação dos Processos de Desenvolvimento
A automação é um dos pilares da IDP. Imagine: todas as etapas manuais que tradicionalmente exigem tempo e esforço dos desenvolvedores, como criação de ambiente, execução de testes, validação de código e deploy, realizadas de forma automática. Com a IDP, essa realidade se torna possível.
Com isso, a necessidade de intervenção manual em atividades repetitivas e de baixo valor agregado é eliminada, permitindo que os desenvolvedores concentrem seus esforços em tarefas mais estratégicas, como inovação e design de novas funcionalidades.
Integração com DevOps e CI/CD
Além da automação, a IDP integra-se perfeitamente com pipelines de DevOps e práticas de CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment).
Em outras palavras, ao utilizar a plataforma, é possível implementar um fluxo contínuo e automatizado de construção, testes e deploy de código, o que reduz drasticamente os tempos de espera entre uma etapa e outra.
Essa automação completa das práticas de CI/CD garante que o código gerado passe por um ciclo ágil, seguro e eficiente, minimizando retrabalho e falhas durante as entregas.
Autonomia para os Desenvolvedores
Ao eliminar as barreiras criadas por processos manuais e complexos, a IDP oferece algo ainda mais valioso: autonomia para os desenvolvedores. Com a plataforma, eles podem criar, testar e lançar novas versões do software com mais agilidade, sem depender de aprovações ou intervenções contínuas de outras áreas da empresa, como operações ou segurança.
O resultado? Maior empoderamento da equipe de desenvolvimento, que consegue produzir com mais liberdade e responsabilidade, sempre dentro de um padrão estabelecido.
Vantagens em Adotar uma IDP
A implementação de uma IDP em sua empresa pode gerar uma série de benefícios significativos, transformando não apenas a maneira como o desenvolvimento é feito, mas também o impacto nos resultados do negócio. Vamos detalhar algumas das principais vantagens.
Velocidade no Desenvolvimento
Com a automação de processos e integração com ferramentas de CI/CD, a velocidade dos ciclos de desenvolvimento aumenta consideravelmente. O tempo entre o início de uma tarefa e sua entrega final é reduzido, permitindo que novas funcionalidades, correções de bugs e melhorias cheguem ao cliente final de forma mais rápida e eficiente.
Padronização e Qualidade
A padronização dos fluxos de trabalho e das práticas de desenvolvimento garante que todas as equipes sigam as mesmas diretrizes e boas práticas. Isso resulta em um código mais uniforme, testável e menos suscetível a falhas.
Além disso, o uso de automações para testes e validações garante que o software entregue tenha qualidade elevada, sem depender exclusivamente da atenção humana para detectar erros ou inconformidades.
Escalabilidade
Uma IDP bem implementada permite que sua empresa escale as operações de desenvolvimento de forma previsível e controlada. Mesmo com o aumento do volume de trabalho ou a expansão de projetos, a plataforma mantém a consistência dos processos, permitindo uma gestão eficiente e ágil.
A escalabilidade não é apenas técnica, mas também de equipe, já que a automação reduz a necessidade de aumento de pessoal para gerenciar tarefas repetitivas.
Redução de Erros Humanos
A automação dos processos críticos reduz significativamente a chance de erros humanos. Em tarefas manuais e repetitivas, a probabilidade de falhas aumenta, especialmente em ambientes complexos e de alta pressão.
Com a IDP, atividades como a integração de código, execução de testes e lançamento de builds são feitas de maneira automatizada, minimizando os riscos de falhas não intencionais.
Mão na Massa: Aplicabilidade Prática da IDP
Implementar uma IDP não é apenas uma teoria de inovação, mas sim uma prática que já está transformando a realidade de diversas equipes de desenvolvimento. Quer ver na prática? Vamos explorar algumas situações reais de como a IDP pode ser aplicada no dia a dia.
Aceleração dos Ciclos de Desenvolvimento
Imagine uma equipe que precisa lançar atualizações frequentes em seu software para se manter competitiva no mercado. Sem uma IDP, cada ciclo de desenvolvimento pode demorar semanas, já que depende de aprovações manuais, testes feitos por equipes separadas e várias camadas de validação.
Mas com a IDP, tudo muda. O ciclo que antes levava semanas pode ser acelerado para dias ou até horas. Como? O pipeline de CI/CD automatiza a integração e os testes de código, enquanto o deploy pode ser feito com um clique, garantindo que as atualizações sejam entregues de forma ágil e sem interrupções.
Melhoria na Eficiência de Equipes de DevOps
As equipes de DevOps, que atuam na interface entre desenvolvimento e operações, também colhem frutos significativos com a IDP. Com a automação e padronização proporcionadas pela plataforma, elas passam a trabalhar com processos mais enxutos e previsíveis.
Tarefas manuais e demoradas, como configuração de ambientes e gerenciamento de builds, são automatizadas, liberando a equipe para focar em melhorias contínuas e na manutenção da infraestrutura de forma mais estratégica. O resultado? Aumento na eficiência e redução do estresse operacional.
Pronto para impulsionar o desenvolvimento da sua empresa?
A adoção de uma IDP pode transformar completamente a maneira como sua empresa desenvolve software. Imagine: automatizar processos críticos, padronizar fluxos de trabalho, reduzir erros e ainda impulsionar a agilidade e escalabilidade do seu negócio. Com a IDP, isso se torna realidade.
Ao investir nessa solução, sua empresa estará melhor posicionada para competir no mercado, entregando produtos de alta qualidade em tempo recorde. Mas a hora de agir é agora!
Dê o próximo passo rumo à eficiência e escalabilidade no desenvolvimento de software com a Scala! Entre em contato conosco e descubra como podemos implementar uma IDP sob medida para as necessidades da sua empresa.
IA Aplicada à Observabilidade: O Futuro da Gestão de Infraestruturas
Nos últimos anos, o conceito de observabilidade tem ganhado destaque no setor de TI, principalmente no que diz respeito à gestão de infraestruturas complexas. Essa relevância se deve à crescente digitalização e à demanda por sistemas mais ágeis e eficientes, onde a capacidade de monitorar, antecipar problemas e corrigir falhas automaticamente se tornou essencial para garantir o bom funcionamento de serviços críticos.
Nesse contexto, a combinação de IA (Inteligência Artificial) com a observabilidade promete revolucionar esse cenário, trazendo uma nova era de eficiência operacional e resiliência.
Para desvendar esse potencial, criamos este artigo para explorar em detalhes como a IA aplicada à observabilidade está transformando a forma como empresas gerenciam suas infraestruturas.
Continue a leitura!
Mas afinal, o que é Observabilidade?
Antes de entrarmos na aplicação de IA, é importante entender o que é observabilidade. De maneira simplificada, podemos defini-la como a capacidade de medir o estado interno de um sistema com base em suas saídas externas, como métricas, logs e traces.
Em outras palavras, ela permite que equipes de TI monitorem o comportamento de aplicações e infraestrutura em tempo real, identificando rapidamente quaisquer anomalias ou problemas que possam afetar a performance.
Contrastando com os métodos tradicionais de monitoramento, onde equipes dependem de dashboards e alertas manuais para identificar problemas, a observabilidade oferece uma visão mais completa e dinâmica.
Essa dependência, porém, apresenta limitações significativas, como a demora na identificação de falhas e a necessidade de intervenção humana constante. Como consequência, atrasos no diagnóstico podem ocorrer, impactando a eficiência operacional e a experiência do cliente.
IA na Observabilidade: O Próximo Passo na Gestão de Infraestruturas
A integração da Inteligência Artificial com a observabilidade vai além do monitoramento convencional. Com a capacidade de aplicar técnicas de machine learning e análise preditiva, a IA pode automatizar a detecção de incidentes, prever falhas antes mesmo que ocorram e, em alguns casos, corrigir problemas de forma autônoma, sem a necessidade de intervenção humana.
Essa capacidade de processamento e aprendizado faz com que a combinação de IA e observabilidade seja particularmente útil em ambientes de infraestrutura complexa, como grandes empresas, provedores de serviços e plataformas em nuvem.
Nesses ambientes, os sistemas geram grandes volumes de dados de log e métricas, tornando impossível para os seres humanos processarem e analisarem tudo manualmente.
É aqui que a IA entra em cena para interpretar esses dados em tempo real, identificar padrões e tomar decisões automáticas com o objetivo de garantir a continuidade dos serviços.
Benefícios da IA Aplicada à Observabilidade
A aplicação da IA na observabilidade traz consigo uma série de benefícios significativos para as empresas, incluindo:
1. Redução de Downtime
Uma das maiores vantagens da IA na observabilidade é a significativa redução do tempo de inatividade (downtime). Isso ocorre porque a IA, com sua capacidade de identificar problemas antes que eles se manifestem como falhas, permite que as empresas evitem interrupções inesperadas, minimizando o impacto para os usuários e o negócio.
Além disso, a IA pode automatizar o processo de resolução de incidentes, corrigindo falhas em tempo real, o que aumenta ainda mais a resiliência da infraestrutura.
2. Aumento da Eficiência Operacional
A automação proporcionada pela IA libera as equipes de TI para se concentrarem em atividades mais estratégicas, em vez de passarem a maior parte do tempo solucionando incidentes.
Graças à sua capacidade de processar grandes volumes de dados e identificar rapidamente a causa raiz de um problema, a IA reduz o tempo gasto em diagnósticos, acelerando a correção de falhas e liberando recursos para outras atividades.
3. Melhoria na Experiência do Cliente
Para empresas que oferecem serviços digitais, a experiência do cliente é um fator crítico de sucesso. Nesse sentido, a observabilidade impulsionada pela IA permite que as organizações mantenham altos níveis de disponibilidade e desempenho de seus serviços, garantindo que os clientes tenham uma experiência fluida e sem interrupções.
Consequentemente, a redução do downtime e a rápida resolução de problemas impactam diretamente a satisfação do cliente, fortalecendo a imagem da empresa no mercado.
Casos de Uso Práticos da IA na Observabilidade
A IA aplicada à observabilidade já está revolucionando a forma como as empresas gerenciam suas infraestruturas. Vejamos alguns casos de uso práticos:
1. Previsão de Falhas e Correções Automáticas
Um dos casos de uso mais impactantes é a previsão de falhas. Ao analisar padrões de comportamento e dados históricos, a IA pode prever com alta precisão quando e onde uma falha provavelmente ocorrerá.
Com base nessa análise, ela pode tomar medidas proativas, como ajustar parâmetros de configuração ou iniciar processos de recuperação, antes mesmo que o problema afete o desempenho do sistema.
Para ilustrar, em um ambiente de cloud computing, a IA pode monitorar o uso de recursos e prever que uma máquina virtual específica está prestes a esgotar sua capacidade de memória. Em vez de esperar por uma sobrecarga, a IA pode redimensionar automaticamente os recursos, evitando interrupções no serviço.
2. Monitoramento Inteligente de Aplicações
Outro exemplo prático reside no monitoramento inteligente de aplicações. Tradicionalmente, o monitoramento se baseia em regras estáticas que disparam alertas quando certos limites são ultrapassados, como o uso de CPU ou memória. No entanto, esses limites nem sempre refletem o comportamento real da aplicação em diferentes cenários.
Com a IA, o monitoramento se torna dinâmico e adaptativo. A partir do aprendizado contínuo sobre o comportamento normal da aplicação ao longo do tempo, a IA ajusta os parâmetros de monitoramento automaticamente.
Como resultado, alertas falsos são reduzidos e as equipes de TI são notificadas apenas quando há desvios reais de comportamento, aumentando a precisão do monitoramento.
A Abordagem da Scala: Integração com SRE e FinOps
A Scala, empresa referência em soluções tecnológicas, vem se destacando por implementar IA na observabilidade de forma inovadora. Seu diferencial está em oferecer uma abordagem que combina as práticas de SRE (Site Reliability Engineering) e FinOps (Finance Operations).
Essa integração estratégica permite que as empresas monitorem não apenas a performance técnica de suas infraestruturas, mas também o impacto financeiro de suas operações.
Com a IA em ação, a Scala consegue automatizar processos de SRE, como o gerenciamento de SLAs (Acordos de Nível de Serviço) e a otimização de custos em ambientes de nuvem.
Por meio de insights em tempo real, as equipes de FinOps podem tomar decisões mais inteligentes sobre o uso de recursos, garantindo que os investimentos em infraestrutura sejam otimizados de acordo com as necessidades do negócio.
Outro ponto forte da Scala é a criação de soluções customizadas para cada cliente, com uma arquitetura flexível que se adapta a diferentes tipos de infraestruturas, abrangendo desde ambientes on-premise até a nuvem.
Essa flexibilidade garante que as soluções de observabilidade oferecidas pela Scala sejam escaláveis e atendam às demandas específicas de cada organização.
Scala | Descubra o Poder da IA na Gestão de TI
A IA aplicada à observabilidade está inegavelmente transformando a forma como as empresas gerenciam suas infraestruturas. Essa revolução tecnológica oferece uma maneira mais eficiente e proativa de monitorar e resolver problemas, impactando diretamente na capacidade das organizações de melhorarem a eficiência operacional, reduzirem o downtime e proporcionarem uma experiência superior aos seus clientes.
Se sua empresa busca modernizar a gestão de sua infraestrutura e garantir uma operação mais eficiente, a Scala tem a solução! Entre em contato conosco e descubra como podemos ajudar.
Nossa equipe de especialistas está pronta para implementar as melhores soluções de observabilidade com IA, preparando sua organização para os desafios do futuro.
Não perca tempo! Fale com a Scala hoje mesmo e dê um salto para o futuro da gestão de infraestrutura!
ALICE.AI: a inteligência que soluciona desafios críticos e aumenta a retenção de clientes.
David Gomes, gerente de produtos da Scala,
explica como a ferramenta pode auxiliar até na redução de churn.
Ser competitivo, reduzir o churn (taxa de cancelamento de clientes) e manter os clientes satisfeitos. Você, gestor, que está lendo este texto, sabe que alcançar essas metas não é nada fácil, não é mesmo? E se falassem para você que existe uma IA capaz de te ajudar com todos esses desafios? Ela se chama ALICE.AI, e é um dos produtos da Scala.
Para te contar como ela funciona de forma tão revolucionária, convidamos David Gomes, gerente de produtos da Scala, para uma entrevista. Ele não só explicou sobre o tema, como também trouxe, de forma muito prática, como a ALICE.AI auxilia empresas como a sua. Confira!
ALICE.AI – A Revolução na Retenção de Clientes
Com o crescimento acelerado do mercado de tecnologia e a explosão de dados disponíveis, as empresas precisam de soluções que as ajudem a transformar essas informações em estratégias eficazes. Nesse contexto, a ALICE.AI surge como um produto inovador que utiliza machine learning, análises preditivas e prescritivas, e uma abordagem data driven para criar soluções personalizadas para cada empresa.
Dentre os diversos benefícios da ALICE.AI, destaca-se a redução do churn. Afinal, manter uma base sólida de clientes, sem dúvida, é um dos fatores mais críticos para o sucesso de qualquer negócio. Mas como exatamente a ALICE.AI atinge esse objetivo? Vamos descobrir com David Gomes, gerente de produtos da Scala Stefanini.
Antes da Entrevista É Importante Você Entender Uma Questão: O Problema do Churn e Seu Impacto nos Negócios
Para compreendermos o real valor da ALICE.AI, é essencial entender o que é churn e seus impactos nos negócios. Em termos simples, o churn, ou taxa de cancelamento de clientes, é um indicador que mede a quantidade de clientes que abandonam uma empresa em um determinado período. Essa perda pode ocorrer por diversos fatores, como insatisfação com o serviço, migração para a concorrência por ofertas mais vantajosas ou até mesmo por falta de engajamento.
As consequências de um alto índice de churn são sérias: as empresas enfrentam perda significativa de receita e precisam arcar com um custo ainda maior para adquirir novos clientes. Na prática, esses gastos com a aquisição podem superar o investimento em manter os clientes existentes, o que gera prejuízos e impede o crescimento a longo prazo.
Agora sim, confira a entrevista com David Gomes:
-
Como a ALICE.AI atua na redução do churn?
David Gomes: A ALICE.AI se destaca por ser extremamente adaptável e orientada a resultados. O grande diferencial está na forma como a inteligência artificial e as análises preditivas e prescritivas são integradas às estratégias de negócio de nossos clientes. Em outras palavras, a ALICE.AI consegue analisar grandes volumes de dados de múltiplas fontes — como CRM, call centers, ERPs e outras — com o objetivo de identificar padrões de comportamento que possam indicar a propensão ao churn. A partir dessa análise detalhada, a plataforma recomenda ações concretas para mitigar esses riscos antes mesmo que os clientes decidam cancelar os serviços.
-
Pode nos contar um exemplo prático de como a ALICE.AI ajudou uma empresa a reduzir seu churn?
David Gomes: Com certeza! Um dos nossos casos de sucesso envolve uma operadora de telecomunicações que estava enfrentando um churn elevado entre seus clientes de banda larga. Para solucionar o problema, a ALICE.AI foi implementada com o objetivo de analisar dados de comportamento de uso, interações com o serviço de atendimento e feedbacks coletados de pesquisas de satisfação. A partir dessa análise, descobrimos que muitos dos clientes que cancelavam tinham problemas recorrentes de conexão que não estavam sendo resolvidos no primeiro contato. Diante dessa conclusão, a ferramenta sugeriu a implementação de ações corretivas automatizadas que antecipavam esses problemas e ofereciam soluções proativas. Essa estratégia resultou em uma redução significativa no churn, além de melhorar a satisfação geral dos clientes.
-
Quais são os diferenciais e vantagens competitivas da Alice.AI em comparação com outras ferramentas de IA do mercado?
David Gomes: Em primeiro lugar, destaca-se por sua flexibilidade e capacidade de se integrar a qualquer sistema de dados. Diferentemente de outras soluções, não estamos limitados a uma tecnologia ou banco de dados específico, o que significa que conseguimos adaptar a solução ao cenário tecnológico de cada cliente. Além disso, ela não apenas prevê possíveis comportamentos, mas também prescreve as melhores ações a serem tomadas, indo além do que a maioria das ferramentas de IA no mercado oferecem. Para resumir, a ALICE.AI ajuda as empresas não só a identificar potenciais problemas, mas a agir diretamente sobre eles.
-
Como a ALICE.AI pode prever comportamentos de clientes com base em dados?
David Gomes: A ALICE.AI se baseia em modelos analíticos complexos, que utilizam machine learning para analisar dados históricos e identificar padrões. Esses padrões, por sua vez, são utilizados para construir previsões sobre comportamentos futuros dos clientes. Para ilustrar, podemos analisar o histórico de interações de um cliente com a empresa, seu perfil de consumo e seu grau de satisfação, e, com base nesses dados, prever quando ele está em risco de cancelar o serviço. A partir dessa análise preditiva, nosso produto sugere ações que podem reverter esse processo, como oferecer um desconto personalizado ou melhorar a experiência de suporte ao cliente.
-
Quais são os principais benefícios para os negócios que utilizam ALICE.AI na gestão do churn?
David Gomes: A principal vantagem da plataforma é permitir que as empresas sejam mais proativas e menos reativas em relação ao churn. Ao antecipar potenciais cancelamentos e recomendar ações estratégicas, as empresas podem melhorar significativamente sua taxa de retenção de clientes. Consequentemente, essa abordagem resulta em maior receita e menor custo de aquisição. Além disso, a ALICE.AI também ajuda a identificar os clientes mais valiosos para o negócio, permitindo que as empresas concentrem seus esforços nas empresas certas, o que otimiza recursos e maximiza o ROI.
-
Como você vê o futuro da ALICE.AI e da IA no mundo dos negócios?
David Gomes: O futuro da ALICE.AI é bastante promissor. Estamos continuamente aprimorando nossos modelos de machine learning e expandindo nossas capacidades para diferentes segmentos de mercado. Acredito que, a longo prazo, a ALICE.AI não será apenas uma ferramenta para reduzir churn, mas sim uma plataforma completa de gestão de experiência do cliente. Para isso, estamos trabalhando para oferecer insights em tempo real e agir automaticamente para melhorar o engajamento e a lealdade dos clientes. Por outro lado, traçando um panorama geral, a tendência é que IA esteja cada vez mais integrada ao dia a dia das empresas, com soluções que não apenas suportem, mas automatizem decisões de negócios de maneira ainda mais eficaz.
Curtiu a entrevista? Então, Dê o Próximo Passo com a ALICE.AI
Como vimos nessa entrevista com o gerente de produtos da Scala, David Gomes: A ALICE.AI já está transformando empresas de diferentes setores, ajudando-as a enfrentar seus maiores desafios de negócio. Se a retenção de clientes é uma prioridade para sua empresa, essa é a hora de agir!
Com a ALICE.AI, você investe em uma solução que vai além da análise de dados e realmente aplica inteligência artificial de forma estratégica para reduzir o churn e impulsionar o crescimento do seu negócio.
Pronto para alcançar resultados exponenciais?
Entre em contato com a equipe da Scala e descubra como podemos transformar seus desafios em oportunidades de crescimento.
Como Identificar e Combater as Deepfakes
Saiba quais são as medidas para lidar com riscos e evitar cair em golpes de deepfakes, que
representam 27% dos casos de uso criminoso de IA.
Verificar a fonte da informação é a maior recomendação para lidar com deepfakes. Conteúdos gerados por IA evoluem na velocidade da tecnologia e ainda estamos aprendendo sobre como são criados e disseminados. O realismo atrelado ao seu mau uso pode gerar sérias consequências e danos irreversíveis e, por isso, pessoas e companhias buscam medidas para se protegerem e minimizarem os danos do compartilhamento de imagens falsas.
Para identificar o uso criminoso da inteligência artificial, algumas recomendações são fundamentais para entender e compreender como pessoas ou grupos usam este recurso para praticar fraudes dos mais variados tipos. Como saber se uma notícia é falsa, ou um perfil é falso, ou uma voz é falsa? O importante é checar quem é o dono da informação e sempre consultar a fonte. Assim como as fake news, também bastante presente nesta era digital, as deepfaakes são uma ameaça em todo mundo, com números que crescem exponencialmente. De acordo com estudo inédito da DeepMind, unidade de IA do Google, deepfakes representam 27% dos casos de uso criminoso de IA, superando ataques cibernéticos.
Neste contexto, vale um olhar atento ao conteúdo produzido por meio de inteligência artificial, tecnologia que se expandiu de forma expressiva nos últimos anos. Com o uso da IA, tudo ficou fácil e rápido. A IA faz uma engenharia social e pode ser utilizada para adulterar fotos e vídeos postados nas redes sociais. Portanto, a partir do momento que há uma fonte de informação de domínio público de uma determinada pessoa, é possível manipular esse material.
Para lidar com os riscos e saber a real autenticidade destes conteúdos, alguns cuidados são essenciais, tanto com imagem quanto voz. Uma sugestão é, na hora de tirar uma foto, evite clicá-la de frente e tire de lado. Em relação à recriação de vozes, muito cuidado na forma de falar e usar sempre uma linguagem mais formal, não tão coloquial, pois contribui para minimizar esse problema.
Aplicativo de mensagens é um dos canais favoritos para a tentativa de fraude. É possível se proteger com algumas recomendações dessa prática, que se tornou comum nos últimos anos. O pedido de dinheiro por um áudio ou uma voz gravada, por exemplo, vai ser de um celular que não está registrado na agenda de contatos. Uma dica é orientar familiares a ligarem para terem certeza de que aquilo é um ato criminoso.
Outra coisa importante é como essas tecnologias podem avançar com segurança. Hoje, da mesma forma que temos a IA para criar as deepfakes, temos IA para verificar se aquele material foi criado por inteligência artificial e, eventualmente, manipulado, recriado ou usado indevidamente. Conseguimos checar tecnologia versus tecnologia, IA versus IA, para fazer essa verificação e avaliar sua veracidade. São infindáveis possibilidades e a regulação e o uso ético são mobilizações que já vemos acontecer em alguns lugares do mundo. O fato é que a tecnologia foi criada para facilitar e agilizar, e não para desenvolver uma deepfake.
É um tema muito novo, tudo é muito incipiente e estamos todos aprendendo. Por mais que sejam muitos os esforços das plataformas de redes sociais alertar ou remover esse tipo de conteúdo, distinguir o que é verdadeiro e o que é falso ainda é um desafio. É uma tecnologia que muda numa velocidade muito grande; usá-la de forma consciente pode minimizar os riscos que sua má utilização é capaz de proporcionar.
Da mesma forma que a IA veio para facilitar o dia a dia das pessoas e corporações, gerar mais eficiência e produtividade, a tecnologia pode ser utilizada de maneira indevida, impulsionado a sofisticação dos golpes e a geração de conteúdo sem consentimento. O cenário é desafiador e, certamente, teremos de nos adaptar a esse novo momento da tecnologia para que a IA não se torne inimiga da própria IA.
As 7 principais aplicações de inteligência artificial nas empresas!
No mundo corporativo, as empresas recebem dados e informações a todo momento. Sejam de fornecedores, sejam de clientes, eles ficam disponíveis para análise. Saber extrair o que tem de mais valioso neles é um diferencial. Ferramentas que têm como base a inteligência artificial conseguem compilar dados de uma maneira bem mais eficiente do que uma pessoa faria.
Inteligência artificial é uma tecnologia com capacidade de realizar atividades no lugar dos seres humanos. São softwares e máquinas desenvolvidos para ter comportamento inteligente, ou seja, seu pensamento se aproxima do pensamento de um ser humano em razão de uma capacidade que faz parte do conceito de inteligência: o aprendizado.
Diferentemente de um software convencional, soluções que exploram a inteligência artificial conseguem “aprender” a melhorar o próprio serviço a que se destinam. Hoje em dia, é possível observar a implementação desses softwares em celulares, casas, carros, empresas etc.
Especificamente nas empresas, a inteligência artificial é utilizada como forma de potencializar os resultados, aumentar a produtividade e economizar tempo. Ela pode ser implementada em diversos setores para melhorar o desempenho de tarefas e ajudar os profissionais de gestão a mapear processos.
Pensando nisso, neste post, trazemos as 7 principais aplicações de inteligência artificial nas empresas. Acompanhe a leitura e confira!
1. Chatbots
Os chatbots utilizam a linguagem para conversar com as pessoas de maneira natural e pré-programada. Reconhecem nomes e números de telefones e reproduzem o comportamento humano.
Eles podem ser integrados a outras ferramentas e bancos de dados, automatizando rotinas simples de cadastro, atualização e consulta de informações. Essas integrações deixam os serviços mais rápidos, melhorando a experiência do cliente.
A CNH Industrial, uma empresa líder global de bens de capital, é um exemplo de empresa que investiu em uma solução de inteligência artificial com chatbots. A plataforma é responsável por atendimentos considerados simples. Houve redução de 10% no volume de ligações para o help desk e de 80% no tempo de resposta de abertura de chamados.
2. Aplicações de gestão
As aplicações de inteligência artificial para gestão são mais utilizadas em corporações. Elas são úteis para identificar quais colaboradores estão desempenhando as tarefas com mais eficiência.
Contar com esse tipo de ferramenta auxilia a tomada de decisão de gestores, pois eles têm informações precisas e confiáveis sobre os processos da empresa à sua disposição. Quando os dados são relevantes, fica mais fácil analisar quais ações estão dando certo e quais não.
3. Assistente pessoal
Utilizada para marcar reuniões, horários na agenda e atividades do cotidiano, a inteligência artificial como assistente pessoal vai muito além. Uma das mais conhecidas é a Siri, presente nos produtos da Apple. Ela reconhece comando de voz e é utilizada como um facilitador para diferentes funções cotidianas.
Em razão do aprendizado da máquina de inteligência artificial, esse tipo de software costuma ser constantemente atualizado. Com os dados de preferência, ele antecipa as solicitações com base na tendência de comportamento de cada pessoa, ou seja, a experiência do usuário tende sempre a melhorar.
Nas empresas, o assistente virtual pode ajudar a direcionar o usuário para o serviço que melhor se encaixa na sua necessidade, agilizando os processos para funcionários e prestadores de serviços. Um exemplo aplicado em empresas é a Aixa, assistente virtual da Caixa Econômica Federal, que ajudou o banco a se tornar referência em atendimento virtual no Brasil.
4. Mecanismos de segurança
A inteligência artificial também pode ser desenvolvida como mecanismo de segurança tanto em ataques digitais quanto em situações do cotidiano, como eventos.
Na parte digital, o exemplo mais comum é o internet banking. Um serviço de inteligência artificial vinculado aos servidores que hospedam os serviços que compõem o site pode identificar tentativas de ataques com mais rapidez que um humano. Ele também consegue analisar novas modalidades de ataques que foram bem-sucedidos e criar formas de neutralização para evitar novas ocorrências.
Já no mundo físico, podemos utilizar como exemplo a interpretação de câmeras de trânsito, a fim de ajudar as entidades que gerenciam o tráfego a tomar decisões que melhorem o fluxo de veículos nas vias. Serviços de reconhecimento facial também usam inteligência artificial, então também podemos dizer que a IA é capaz de auxiliar no rastreamento de criminosos com a análise de imagens de câmeras de segurança.
5. Predições
As máquinas equipadas com inteligência artificial nas empresas podem ser desenvolvidas para fazer previsões do comportamento humano em determinadas circunstâncias. Essa tecnologia pode ser utilizada em campanhas de marketing, por exemplo, para prever diferentes cenários e possíveis resultados.
A partir dos dados captados, o gestor terá mais informação à sua disposição para determinar os caminhos que a empresa deve seguir de acordo com o resultado esperado da estratégia. A previsão do tempo foi um dos primeiros aspectos em que a inteligência artificial auxiliou a humanidade, por meio do supercomputador Watson, da IBM.
6. Vendas e marketing
Uma das principais vantagens em se utilizar inteligência artificial nas empresas é proporcionar um atendimento de melhor qualidade ao cliente. A personalização do atendimento ao consumidor disponibiliza praticidade e conforto.
O machine learning é uma aplicação em que o sistema aprende a agir por sua conta sem ter que ser programado para a nova função. Com base em seus próprios dados coletados, o programa vai se adaptando.
7. Ensino
No Brasil e no mundo, a educação vem se transformando cada vez mais. A forma como os conteúdos são passados pelo professor nem sempre geram os resultados esperados. Crescentemente, o ensino tem demandado uma maior interação entre alunos e professores dentro de sala de aula como forma de potencializá-lo.
Uma proposta bem interessante é utilizar a tecnologia da computação como professor. Nesse caso, ela atua como um professor que está disponível para os alunos 24 horas por dia. Ele pode ser consultado em qualquer horário e oferece um ensino personalizado e de qualidade.
Implementar a inteligência artificial nas empresas pode potencializar os resultados, deixar os processos mais ágeis e ajudar a reduzir gastos operacionais. Além das vantagens, a experiência do usuário é aprimorada, de maneira que os dados são muito mais acessíveis e corretos. Os relatórios gerados são mais próximos da realidade, ajudando a criar insights que melhorem o processo final.
Preparar uma empresa para utilizar inteligência artificial exige planejamento. Por isso, conte com nossa parceria para vislumbrar e implementar processos relacionados à inteligência artificial e transformação digital.
Gostou de saber mais sobre as aplicações de inteligência artificial nas empresas? Compartilhe este conteúdo em suas redes sociais para que ele ajude mais pessoas!
Como a IA está transformando a indústria da saúde
Embora seja uma tecnologia recente, você sabia que já há muitas aplicações da inteligencia artificial na saude? É isso que apresentaremos neste artigo, isto é, algumas soluções de IA e os seus impactos em telemedicina, gestão e otimização de fluxos operacionais, atendimento, entre outros campos direta ou indiretamente ligados à saúde.
Antes, porém, é interessante mencionar que a adoção de novas tecnologias pode proporcionar vantagens competitivas às organizações da área, como hospitais, clínicas, consultórios, etc. Por outro lado, há riscos de não aderir a novas tecnologias nos negócios, incluindo os da saúde. Por exemplo, a perda de competitividade e de oportunidades.
No entanto, isso precisa de análise e planejamento, a fim de evitar resultados inesperados. Também é importante começar a entender mais sobre o uso da inteligencia artificial na saude. Sendo assim, continue lendo e confira como a IA está transformando essa área!
Tecnologia para a área da saúde (health tech)
O desenvolvimento de tecnologia com uso de inteligencia artificial na saude já vem ocorrendo. A seguir, listamos algumas das áreas que recebem contribuição da IA. Veja:
Telemedicina
A inteligencia artificial na medicina se destaca por otimizar o atendimento remoto, isto é, a telemedicina. Com o emprego de IA, dá para melhorar o tratamento dos dados obtidos de pacientes que moram em locais isolados e afastados para a produção de diagnósticos mais precisos.
A IA oferece suporte às decisões com Inteligência de Dados porque é capaz de avaliar grandes volumes de informações de saúde. A partir disso, ela pode detectar padrões e identificar tendências, bem como prever resultados prováveis e identificar oportunidades para melhorar a qualidade do atendimento.
Health Analytics e dados
Há sistemas que otimizam o tratamento de grandes volumes de dados (Big Data), o que possibilita aprimorar tratamentos, prevenir surtos de enfermidades, diminuir custos de saúde, etc. Essas soluções extraem dados estruturados de volumes não estruturados.
Nesse caso, a IA contribui na análise desses dados não estruturados, podendo ser incorporada em modelos de Health Analytics em conjunto com aprendizado de máquina. Aliás, é possível treinar algoritmos de aprendizado de máquina para detectarem padrões em imagens médicas, como ressonâncias magnéticas, raios-X e outros exames ou testes. Isso para que consigam identificar doenças.
Registros médicos e outros dados hospitalares nem sempre são guardados como dados estruturados, dificultando combinações e avaliações em conjunto. Embora sistemas de Big Data possam trabalhar neles, a IA é capaz de padronizar esses dados médicos independentemente do formato em que estejam. A partir disso, diversas informações podem ser obtidas e muitas tarefas otimizadas.
Desenvolvimento de medicamentos
A Inteligência Artificial pode ser empregada na identificação de novos usos e funções para medicamentos conhecidos. Além disso, é capaz de contribuir no planejamento de tratamentos personalizados e efetivos, bem como na seleção de pacientes com maiores probabilidades de se adaptarem a procedimentos específicos. Ou seja, aqueles com maiores chances de apresentarem respostas positivas a esses tratamentos.
Robótica médica
A inteligência artificial contribui no aprimoramento da cirurgia robótica. Além do mais, robôs com IA integrada podem colaborar para a reabilitação de pacientes. Isso sem falar na análise de dados constante durante essas atividades, o que pode resultar em insights para sessões, tratamentos, cirurgias ou outras ações futuras com os pacientes.
Aplicações da inteligencia artificial na saude
Há diferentes atividades que podem ter impacto da inteligencia artificial na area da saude. Adiante, separamos algumas delas, bem como funções ou procedimentos específicos em que a IA é capaz de atuar. Confira:
Gestão eficiente de agenda
A IA contribui não só na organização de horários da agenda, como também pode ser empregada em chats para marcar consultas e responder dúvidas de pacientes. Também é possível desenvolver modelos para prever a probabilidade de certos pacientes faltarem a consultas ou a outros procedimentos. Dessa forma, dá para o time de profissionais adotar medidas proativas para assegurar a vinda dos pacientes nos dias e horas programados.
Atualização de leitos em tempo real
A IA é capaz de monitorar a ocupação de leitos do hospital em tempo real. Isso contribui na gestão da capacidade do estabelecimento médico, assegura que pacientes recebam atendimento adequado e fornece informações mais precisas aos médicos e gestores. Em momentos de baixa ou alta demanda, esse tipo de monitoramento entrega importantes dados para a tomada de decisões.
Monitoramento de pacientes com doenças crônicas
A IA pode ser aplicada no monitoramento de doentes crônicos para detectar alterações em suas condições clínicas e, a depender da situação, acionar intervenções médicas. Em alguns casos, uma ação prévia e rápida tende a evitar a hospitalização de pacientes.
Análise genômica
A análise de sequências genômicas também é uma das funções possíveis da IA, de modo a permitir a detecção de mutações ou alterações genéticas associadas a certas enfermidades. Inclusive, isso pode auxiliar na personalização de certos tratamentos com base na genética do paciente.
Análise da jornada do paciente
A jornada do paciente pode passar por uma análise completa da IA, indo desde o momento em que ele começa as consultas até a sua alta. Os dados obtidos nas interações com médicos, nos exames, em conversas com o atendimento e em outros procedimentos podem ser avaliados pela IA.
Ela poderá ajudar na identificação de tendências ou padrões relacionados ao paciente e também envolvendo os processos da organização. Em outras palavras, se houve atrasos, ineficiências, gargalos etc. que podem ter impactado a jornada do paciente.
Pesquisa médica
A Inteligência Artificial também é uma ferramenta na mão de pesquisadores da área de saúde, uma vez que pode auxiliar na identificação de novos usos para medicamentos, na avaliação de resultados em ensaios clínicos, na organização de dados, etc.
Benefícios da IA para a indústria médica
É importante adotar novas tecnologias no setor da saúde para se destacar da concorrência. Nesse sentido, a IA pode alavancar negócios em diferentes áreas por conta de uma série de benefícios, como:
Melhora da jornada clínica do paciente
A IA torna mais eficiente a jornada clínica do paciente. Ela contribui para estimativas de necessidades de cuidados futuros, na identificação de oportunidades para otimizar o atendimento e na coordenação dos fluxos de saúde.
Prevenção de fraudes
Hospitais, clínicas, consultórios e outros estabelecimentos médicos estão sujeitos a fraudes e irregularidades. Todavia, a IA pode ser empregada para identificar e prevenir ações fraudulentas, executar auditorias inteligentes, detectar erros em contas médicas, otimizar a gestão de glosas, entre outras atividades. Os benefícios disso envolvem uma maior economia e uma redução nos riscos de fraudes.
Otimização de fluxos operacionais
Muitos processos de saúde podem ser otimizados com a IA. Por exemplo, a programação de consultas, a alta hospitalar, a triagem de pacientes, entre outros. Inclusive, alguns procedimentos administrativos e de gestão. Além disso, ela pode identificar quais são os processos que precisam de melhorias nos ambientes hospitalares, clínicos e de saúde em geral.
Tendências de IA para os próximos anos
Algumas tendências envolvendo a inteligencia artificial na saude já são cogitadas ou previstas à medida que o nível de maturidade das IAs aumenta. Por exemplo, o desenvolvimento de algoritmos de machine learning mais robustos e eficientes para análises de grande volume de dados médicos.
Além disso, temos o uso de IAs em conjunto com "gêmeos digitais", isto é, representações virtuais que emulam entidades reais. No caso, modelos da fisiologia humana e de componentes médicos podem ser projetados em ambientes digitais para agilizar o desenvolvimento de tratamentos. Com a ajuda da IA, essas representações e os tratamentos pretendidos podem se tornar mais precisos e eficientes.
Muitas dos usos da inteligência artificial na saude, que foram citados neste artigo, também tendem a ser aprimorados com o tempo. Alguns podem ser otimizados com novas funções e usos.
Enfim, apresentamos apenas alguns exemplos de tecnologias, aplicações e benefícios da inteligencia artificial na saude, além de certas tendências. Esse é um campo que está em sua fase inicial, podendo ter muitos desdobramentos no futuro. Portanto, fique atento em relação às novidades do setor!
Por falar em novidades e aplicações, aproveite e confira as soluções tecnológicas, incluindo de Inteligência Artificial, da Scala!
O futuro da IA: o que esperar nos próximos 10 anos
A inteligência artificial chegou para ficar. E mais: para avançar! Nesse contexto, as empresas que resistirem à implementação desses recursos em seu dia a dia perderão competitividade e poderão ser passadas para trás.
Por isso, é importante abrir as portas agora mesmo e acompanhar as inovações que podemos esperar para o futuro da inteligência artificial. Mas, afinal, quais são essas novidades? E como elas poderão ser úteis para o mercado e para a rotina nas organizações?
Continue a leitura para tirar as suas dúvidas e entenda mais sobre as vantagens de implementar a IA em sua rotina corporativa o quanto antes!
Cenário atual da IA: onde estamos?
Nos dias de hoje, a inteligência artificial já tem ganhado muito espaço. Assistentes virtuais (como Alexa e SIRI) estão cada vez mais sofisticados. Além disso, o processamento de linguagem e a geração de informações (com recursos como o ChatGPT e o Gemini) têm ganhado cada vez mais destaque.
Além disso, setores como o machine learning (aprendizado de máquina) e o big data são pilares fundamentais do atual cenário de IA. Esses algoritmos são utilizados para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e fazer previsões.
Isso é particularmente útil em setores como finanças, onde a IA é usada para detectar fraudes e prever tendências de mercado, e em saúde, onde auxilia no diagnóstico precoce de doenças. E por falar nisso, o uso da IA na saúde é um dos campos mais promissores, com a expectativa de que milhões de vidas sejam salvas pela tecnologia nos próximos anos.
Mas isso não é tudo. Na indústria, a automação baseada em IA está transformando as linhas de produção e logística. Robôs inteligentes são capazes de realizar tarefas complexas com alta precisão e eficiência, reduzindo erros e aumentando a produtividade.
No entanto, é importante ter duas coisas em mente: a primeira diz respeito à substituição da força de trabalho humano pelas máquinas. Assim como já aconteceu em outras épocas, é preciso que os profissionais se adaptem às mudanças para não se tornarem obsoletos no mercado. Isso também é válido para as empresas e organizações em geral.
O segundo ponto envolve as considerações éticas e sociais. Nesse contexto, é importante ter um cuidado extra com detalhes como a segurança de dados e de informações do usuário. Afinal, é preciso seguir recomendações como as previstas na LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
O que esperar do futuro da inteligência artificial?
O presente já é promissor, mas o que esperar do futuro? Os próximos anos prometem transformações significativas em diversos setores, influenciando desde a forma como trabalhamos até como interagimos com a tecnologia no dia a dia.
E o mais interessante é que as tendências e as inovações que estão surgindo estão moldando um cenário onde a IA não só otimiza processos, mas também abre novas possibilidades de colaboração entre humanos e máquinas.
Ou seja: a IA não veio para nos substituir, mas sim para mudar o modo como trabalhamos… para a melhor! Vamos explorar as principais áreas que devem ser impactadas nos próximos anos? Confira a seguir!
Hiperautomação
A hiperautomação é uma evolução natural da automação, onde múltiplas tecnologias — como IA, machine learning e automação de processos robóticos — são combinadas para automatizar tarefas cada vez mais complexas.
É esperado que esse conceito traga melhorias para setores como manufatura, logística e serviços financeiros, proporcionando maior eficiência e reduzindo custos operacionais. Ela permitirá que empresas automatizem processos de ponta a ponta, eliminando a necessidade de intervenção humana em muitas etapas.
Eficiência operacional
Nos próximos anos, a IA continuará a ser uma ferramenta essencial para melhorar a eficiência operacional nas empresas. Tudo isso, é claro, graças à capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real, identificar padrões e prever tendências.
Bons exemplos disso são a gestão de recursos até a manutenção preditiva de equipamentos, passando por uma melhor alocação de pessoal e a otimização da cadeia de suprimentos. Como resultado, é possível esperar uma boa redução nos custos gerais e uma melhora na produtividade dos times.
Machine learning avançado
O aprendizado de máquinas avançado permitirá que sistemas de IA aprendam e se adaptem com ainda mais precisão. À medida que essas técnicas se tornam mais sofisticadas, os algoritmos serão capazes de interpretar dados complexos e tomar decisões com cada vez mais autonomia.
Sendo assim, isso não vai só melhorar as capacidades existentes da IA, mas também permitirá o desenvolvimento de aplicações completamente novas. Tudo sempre levando em consideração as necessidades de cada organização e as expectativas para os setores envolvidos.
Criação de novos empregos
Agora, é hora de falarmos sobre uma das implicações éticas do uso da inteligência artificial. Ao contrário do que acreditam — ou seja, que a IA elimine empregos —, ela também criará novas oportunidades de trabalho para aqueles que estiverem dispostos a se atualizarem com frequência.
Além disso, é natural que novos setores e indústrias surjam à medida que a IA for mais e mais aplicada a áreas ainda inexploradas. Ou seja: novos empregos serão criados. Cabe às empresas capacitarem suas equipes e atualizarem seus processos internos para abrigar cada vez mais pessoas no time.
Melhoria na experiência do usuário
E já que o assunto envolve a força de trabalho, por que não falarmos como o uso da IA vai impactar na experiência dos clientes com as empresas? A ideia é que a interação entre humanos e máquinas se tornará mais intuitiva e natural com avanços em interfaces de usuário, como realidade aumentada e realidade virtual.
Tais tecnologias têm o potencial de melhorar a comunicação e colaboração entre humanos e sistemas de IA, melhorando significativamente a experiência do usuário (UX).
Privacidade e segurança de dados
Por fim, com o aumento do uso da IA, a privacidade e segurança de dados serão áreas de preocupação crescente. Desenvolvimentos em novas regulamentações e tecnologias serão essenciais para proteger informações sensíveis e garantir que a IA seja utilizada de maneira ética e responsável.
Além disso, a transparência nos algoritmos e a implementação de medidas robustas de segurança de dados serão cruciais para manter a confiança do público na IA. Por isso, é esperado que medidas importantes sejam tomadas nesse aspecto na próxima década.
Afinal, por que investir em IA agora mesmo para as empresas?
Investir em inteligência artificial agora oferece às empresas uma série de vantagens competitivas e oportunidades estratégicas que são essenciais no cenário atual. Aqui estão alguns motivos convincentes para considerar investir nessa tecnologia o quanto antes:
- ela pode automatizar tarefas repetitivas e de baixo valor agregado, liberando os recursos humanos para se concentrarem em atividades mais relevantes;
- também é útil para processar grandes volumes de informações rapidamente;
- permite decisões mais informadas e precisas em tempo real;
- possibilita a personalização em escala, permitindo às empresas oferecerem experiências mais relevantes e satisfatórias aos clientes;
- aumenta a precisão e a consistência em processos operacionais;
- minimiza erros humanos.
Em resumo, investir em IA agora é um passo crucial para que sua empresa domine o futuro da inteligência artificial, se mantenha competitiva no mercado e evite danos e perdas nas próximas décadas. A hora de começar é agora!
Quer dar o pontapé inicial na implementação de tecnologias em sua empresa? Confira os recursos oferecidos pela Scala e não perca mais tempo!
APENAS PARA LIBERAÇÃO DA TAREFA (KW SEM ACENTUAÇÃO):
| futuro da inteligencia artificial |
O papel de FinOps e AI na sustentação da infraestrutura híbrida
Você está em busca de estratégias para melhorar os processos em sua empresa e deixá-los cada vez mais tecnológicos? Precisa de abordagens que diminuam o trabalho da equipe, ao invés de aumentá-lo cada vez mais?
Então, integrar FinOps e inteligência artificial (IA) pode ser o caminho! Isso tem revolucionado a forma como as empresas gerenciam seus recursos e custos na nuvem.
Neste artigo, exploraremos como essas ferramentas funcionam juntas, suas estratégias de implementação e os benefícios de longo prazo para as organizações. Continue a leitura para saber mais!
O que é FinOps?
FinOps, ou Financial Operations, é um termo que se refere a um conjunto de práticas que combinam finanças, tecnologia e operações para gerenciar os custos atrelados à computação em nuvem dentro das empresas. Esse tipo de colaboração envolve várias equipes nas organizações, incluindo finanças, TI e operações.
O papel da AI na gestão de infraestrutura
Agora, é hora de você entender o papel da inteligência artificial nesse contexto. Afinal, como ela se relaciona com a computação em nuvem? E com a infraestrutura nesse quesito?
De modo geral, é fundamental compreender que esse tipo de cuidado faz com que os custos e a eficiência dos processos sejam otimizados. Uma das razões para isso é o monitoramento constante de áreas como servidores e redes. Isso pode ser feito em tempo real, ajudando na prevenção de falhas e detecção de problemas diversos.
Além disso, a IA pode automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, liberando os profissionais de TI para se concentrarem em atividades mais estratégicas. E, claro, ela também é útil para melhorar a segurança da infraestrutura.
Por fim, a inteligência artificial pode ser uma grande aliada na melhoria da experiência do usuário, também conhecida como CX. Isso porque ajuda no fornecimento de suporte automatizado, com chatbots e assistentes virtuais que podem resolver problemas comuns e fornecer assistência imediata.
Sinergia entre FinOps e AI
A sinergia entre FinOps e inteligência artificial (IA) transforma a maneira como as organizações gerenciam seus custos e operações na nuvem. Vamos explorar como elas se complementam?
O primeiro ponto é a visibilidade e transparência dos custos. Enquanto a FinOps oferece metodologias e práticas para monitorar e analisar os custos da nuvem, a IA pode automatizar a coleta e análise de dados financeiros.
Além disso, ambas podem ajudar na identificação de oportunidades para a redução de custos e prevenção de problemas. Assim, os processos são automatizados, otimizados e a satisfação do cliente também é melhorada nesse contexto.
Por fim, outra vantagem que não pode ser deixada de lado e que faz parte da sinergia entre IA e FinOps é a otimização da tomada de decisões. Com a análise de dados, é mais fácil identificar os pontos de melhoria das empresas e fazer com que as escolhas sejam mais personalizadas.
Estratégias para implementar FinOps e AI na infraestrutura híbrida
Quer obter todas essas vantagens em seu ambiente profissional? Então, é hora de implementar FinOps e IA em uma infraestrutura híbrida. Isso requer uma abordagem estratégica e bem planejada. Vamos explorar algumas estratégias eficazes para essa implementação?
O primeiro passo é a avaliação inicial e o planejamento. Comece com uma auditoria completa dos recursos de nuvem e locais, incluindo o uso atual, custos, e dependências. Depois, estabeleça objetivos claros para o FinOps e a IA, como redução de custos, otimização de recursos, e melhoria de desempenho.
Em seguida, é hora de centralizar os dados de uso e custos de todas as fontes (nuvem pública, privada e infraestrutura local) em um único repositório. E, claro, não deixe de investir em boas métricas e de acompanhá-las ao longo do tempo.
Boas maneiras de fazer isso é com o uso de recursos com Apptio e Turbonomic. O Turbonomic, por exemplo, automatiza o ciclo de gestão de infraestrutura, ajustando automaticamente os recursos com base na demanda. Isso é essencial para FinOps e IA, pois garante que os recursos sejam utilizados de maneira eficiente, reduzindo desperdícios e custos operacionais.
A Apptio, por sua vez, proporciona uma gestão financeira abrangente, agregando e normalizando dados de custos, consumo e desempenho de diferentes sistemas. Isso é essencial para FinOps, pois facilita o entendimento completo dos gastos de TI e se integra com as vantagens observadas no uso da IA.
Benefícios de longo prazo da integração de FinOps e AI
Para fechar, é importante falarmos sobre as vantagens dessa integração a longo prazo, ainda que algumas já tenham sido mencionadas ao longo da nossa conversa. Pronto(a) para tirar as suas dúvidas?
Redução de custos
Como mencionado anteriormente, integrar FinOps e IA permite identificar e eliminar gastos desnecessários de forma contínua. A IA pode analisar padrões de uso e prever futuras necessidades, ajudando a evitar custos excessivos.
Melhoria da precisão nas previsões financeiras
Além de reduzir os gastos, a integração pode fazer com que a sua empresa ganhe mais! A IA pode analisar grandes volumes de dados históricos para melhorar a precisão das previsões financeiras. É a chance ideal para deixar a sua receita ainda mais favorável.
Otimização contínua
A combinação de FinOps e IA facilita a otimização contínua dos recursos de TI. Isso significa que os recursos são alocados de maneira mais eficiente, evitando desperdícios e melhorando o desempenho geral.
Aumento da agilidade dos processos
A automação de tarefas repetitivas e a capacidade de resposta rápida a mudanças nas necessidades de recursos aumentam a agilidade operacional. Isso permite que as empresas se adaptem rapidamente a novas demandas ou condições de mercado.
Capacitação da equipe
Outra vantagem da integração de FinOps e IA promove uma cultura de melhoria contínua e inovação, incentivando a equipe a desenvolver novas habilidades e se adaptar às mudanças tecnológicas. Dessa forma, é mais provável que os colaboradores se mantenham atentos às novidades e que esse processo se torne cada vez mais simplificado.
Melhoria na experiência do cliente
Conforme visto anteriormente, a infraestrutura otimizada e a capacidade de resposta rápida a demandas garantem uma melhor experiência para os clientes, com serviços mais confiáveis e de alta qualidade.
Como é possível perceber, mesclar FinOps e inteligência artificial é uma estratégia interessante para a melhora dos processos internos das empresas. A adoção dessas práticas posiciona as empresas para uma gestão de TI mais eficiente, inovadora e orientada para o futuro.
E então? Que tal começar agora mesmo? Confira as soluções da Scala para o seu negócio e otimize a gestão financeira e tecnológica da sua empresa de forma simples, segura e otimizada!