Inteligência Artificial no setor de energia
A Inteligência Artificial tem beneficiado diversas indústrias! Por meio de tecnologias específicas aplicadas, as organizações minimizam riscos e perdas e aprimoram sua performance.
No setor de energia não é diferente. A Inteligência Artificial tem grande impacto apoiando as empresas a enfrentarem os desafios típicos do segmento – e o principal deles é minimizar a perda de energia.
Neste artigo, vamos detalhar como isso acontece, destacando 5 formas como a IA ajuda a evitar a perda de energia. Acompanhe!
1. Análises de consumo para identificação de padrões e desvios
A análise de consumo de energia pelos clientes tem acontecido há muitos anos. É uma análise individualizada e recorrente, e por isso permite identificar padrões. Ainda, considera as questões comportamentais amplas – como a tendência geral de crescimento do consumo, visto que os clientes adquirem com o tempo novos e melhores eletrodomésticos que demandam mais energia.
Ao monitorar os padrões de consumo, a empresa pode identificar uma mudança repentina de padrão – que pode apontar, por exemplo, para uma falha de medição ou uma fraude, o que requer uma ação por parte da empresa (como uma visita ao local).
A questão é que existem mudanças de consumo que só podem ser identificadas por meio de mecanismos de Inteligência Artificial; algumas podem ser muito pequenas para serem “vistas” por outros tipos de análise, e ainda assim, ser importantes. A IA é muito mais sensível para captar as flutuações e desvios efetivos em padrões de consumo.
2. Análises técnicas de medidores e ligações dos clientes
Aqui, a Inteligência Artificial aprofunda e detalha uma análise essencial – relacionada ao funcionamento dos equipamentos e das ligações elétricas.
Com o apoio da IA, esse tipo de análise oferece a visão técnica do estado das ligações dos clientes, e é potencializado por uma análise das características técnicas dos medidores. Ou seja, são levadas em consideração situações específicas, como o comportamento de equipamentos de determinadas marcas, sua tendência a descalibrar em certas condições ambientais, entre outras. Dessa forma, se refina a identificação e se previnem possíveis perdas por erros no faturamento e erros na medição. A análise técnica ajuda ainda a reduzir riscos de acidentes elétricos nos pontos de conexão dos clientes.
3. Análises de comportamento de pagamento dos clientes
Um fator muito significativo para detectar a intenção de fraude é o acompanhamento minucioso do comportamento de pagamento dos clientes.
Isso porque quando um cliente vai perdendo a capacidade de pagar, isso não necessariamente vai acontecer de uma hora para outra – pode ser um processo gradual, com diversos elementos contribuintes. Esse tipo de tendência pormenorizada pode ser identificada por uma ferramenta de Inteligência Artificial, o que ajuda na identificação da probabilidade de cometer uma fraude e na predição da inadimplência
4. Análises da qualidade de serviço
Mais uma vez, a Inteligência Artificial viabiliza uma leitura muito mais aprofundada e pormenorizada das situações da prestação de serviços – aqui, com foco no controle e gerenciamento dos próprios ativos da companhia.
É um ponto de vista que se concentra nas questões técnicas internas para identificação e prevenção de falhas: por exemplo, se o consumo de determinado usuário baixa de maneira inesperada, uma hipótese a ser considerada é a diminuição da qualidade do serviço ou uma possível fraude dentro da própria companhia.
5. Análises preditivas de consumo dos clientes
Uma situação que é totalmente transversal a quase todas as companhias é o nível de relacionamento que há entre cliente e empresa. E quando um cliente começa a se sentir mal atendido, a ter uma percepção negativa da empresa, ele pode ter uma maior tendência à inadimplência ou a cometer fraude.
Essas situações podem ser identificadas e monitoradas em profundidade com o apoio da Inteligência Artificial. Ainda, pode-se fazer análises do relacionamento, da possibilidade de contato com o cliente, de quais clientes estão aumentando o número de queixas, quais as queixas têm maior relevância, quais são mais recorrentes, quantos clientes apontam determinadas queixas e conectar essas informações de diferentes formas.
Com a IA, é possível não apenas analisar os diversos aspectos do relacionamento com o cliente de maneira independente, mas também de promover cruzamentos e análises conjuntas e contextualizadas, o que eleva enormemente seu nível de precisão e aplicabilidade.
Estes foram 5 exemplos de como as análises e os modelos preditivos viabilizados pela Inteligência Artificial podem fazer a diferença para evitar perda de energia e seus impactos negativos para as empresas do setor. Eles compõem um panorama analítico detalhado e de grande poder preditivo, que ajuda:
- Na identificação de clientes com maior probabilidade de fraude
- No controle de recursos internos da companhia
- No monitoramento do desempenho de equipamentos e instalações
- Entre outros aspectos.
E o mais importante: a Inteligência Artificial dá suporte às empresas para a tomada de melhores decisões, operacionais e estratégicas. Isso é mais performance, mais segurança no planejamento e implementação de ações e mais resultados, com a informação e os dados trabalhando a favor do negócio.
Em nosso Blog, você encontra mais artigos como esse, dedicados a diferentes indústrias e segmentos! E se quiser saber mais sobre como a tecnologia pode acelerar exponencialmente os resultados do seu negócio, fale com a Scala!
Inteligência Artificial no Marketing Digital: impactos e tendências para o futuro
inteligencia artificial marketing
Não é por acaso que a Inteligência Artificial no Marketing Digital ganhou muito destaque a partir de 2023. O uso dessas ferramentas para análise de dados e suporte à produção está revolucionando o setor.
Mas o que, dentro da tecnologia, é de fato transformador e aplicável na sua empresa? Como você pode usar IA para desenvolver um relacionamento ainda mais próximo e humano com o seu público?
Neste artigo, vamos apresentar o uso de lA no futuro das empresas em relação ao marketing: não como substituta das relações, mas uma ponte que aproxima ainda mais marcas e clientes. Continue lendo!
O cenário atual de Inteligência Artificial no marketing
As Inteligências Artificiais entraram nas conversas de quase todas as empresas desde 2022, quando o ChatGPT demonstrou ao nível global o potencial de modelos de linguagem, os chamados LLM.
Capazes de unir a profundidade de análise de dados com uma interface natural de conversação humana, tornaram-se grandes ferramentas para otimização produtiva em diversos setores.
E não é diferente no Marketing Digital. Um exemplo é este estudo da Accenture, que mostra que 80% dos CMOs planejam aumentar os investimentos na tecnologia a partir de 2024.
Porém, essa busca emergente por utilizar a ferramenta acaba sendo confundida com pressa por muitos profissionais C-Level, levando à implementação inadequada de IA e consequente comprometimento em processos e na imagem da marca.
Empresas que buscam a IA como uma solução definitiva para todo o marketing caem em uma armadilha de efeito oposto: afastam seu público com comunicação fria e pouco confiável.
A Inteligência Artificial no marketing é uma ferramenta poderosa quando dá suporte ao trabalho humano, não como substituta a ele. Por meio das tendências atuais aplicadas no mundo inteiro, você vai ver como isso acontece, aliando o melhor da tecnologia com o melhor do contato pessoal.
As principais tendências de IA no Marketing Digital
O cenário de IA no Marketing Digital ainda é cheio de oportunidades e desafios, enquanto empresas descobrem e entendem a melhor forma de aplicá-las para terem resultados reais de mercado.
Veja as principais aplicações hoje da Inteligência Artificial no marketing para começar você essa jornada transformadora.
AI Analytics
Um dos maiores trunfos da Inteligência Artificial hoje é aliar processamento de dados e contexto, isto é, analisar e apresentar informações importantes sobre um negócio a partir de inputs naturais do profissional que busca a resposta para uma questão.
Dentro do marketing, a AI Analytics é a base para a competitividade do futuro: entendimento de público em nível granular, projeção de cenários mais precisos e automação de processos produtivos.
Ou seja, todos os itens abaixo nesta lista partem do AI Analytics. Veja então como essa parceria humano-tecnologia funciona na prática.
Segmentação de público
A internet, principalmente as redes sociais, abriram o campo de oportunidades para todas as empresas de qualquer tamanho. Se você quer alcançar um público e ganhar visibilidade, ele está lá esperando por você.
Porém, o grande desafio do Marketing Digital é exatamente a segmentação, fazer com que sua comunicação chegue em quem importa: as pessoas mais propensas a se tornarem leads e, futuramente, clientes.
Inteligências Artificiais especializadas são capazes de analisar inúmeros dados internos e externos para traçar o perfil perfeito de marketing.
Como resultado, você tem uma buyer persona, um perfil fictício que representa o seu consumidor ideal. Traçar estratégias pensando nesse personagem ajuda a focar seus esforços e gastar menos para converter novos leads.
Estruturação de estratégias de conteúdo
A relação entre Inteligência Artificial e conteúdo ainda é nebulosa na internet, principalmente com empresas utilizando a ferramenta como produtora de material final. A consequência é uma inundação de conteúdos despersonalizados e pouco confiáveis.
A melhor maneira de implementar IA hoje é como ferramenta de estruturação. A AI Analytics é capaz de monitorar o comportamento de seu cliente padrão e entender como deve ser feito o calendário e a distribuição do conteúdo para maximizar a visibilidade e o engajamento.
Análise de engajamento em tempo real
Falando em engajar, a relação entre clientes e marcas nas redes sociais é muito dinâmica. Novos assuntos, novas trends e até novos memes mudam como as pessoas se comunicam de um dia para o outro.
Acompanhar essas mudanças é acompanhar o seu público e garantir engajamento constante. A Inteligência Artificial pode trabalhar como uma facilitadora do monitoramento – não só processando esses dados em tempo real, mas aprendendo seu contexto e a resposta mais adequada.
Uso de chatbots
Muita gente já se esquece disso por serem tão capazes, mas as Inteligências Artificiais de hoje, como o ChatGPT, são, na verdade, chatbots. Então por que não aproveitar esse poder para o que ele foi originalmente concebido?
Chatbots são robôs que interagem com o público e sustenta conversas naturais para redirecionar ou até resolver pendências levantadas pelo usuário. Realizam desde a triagem de um primeiro atendimento até tarefas de sistema, como resolução de dúvidas, compartilhamento de arquivos e marcação de horários.
Dentro do marketing, os chatbots são ferramentas perfeitas para manter o relacionamento próximo ao lead, puxando conversa, apresentando ofertas ou fazendo o follow-up depois de uma compra.
Automação de processos
Quando analisamos tudo o que mostramos até aqui de tendência, vemos um padrão: um dos grandes poderes da Inteligência Artificial no marketing é a automação de processos.
Isso começa desde a análise de dados, passa pelo planejamento de estratégias e vai até a distribuição e acompanhamento de conteúdos online.
Portanto, usar IA hoje é investir em eficiência produtiva. Algo que vale muito na competitividade moderna.
A integração de ferramentas de IA e marketing visando o futuro
Independente de qual das tendências encaixe melhor na sua realidade, a verdade é que a relação entre IA e marketing deve apenas crescer no futuro. Isso fica claro tanto no interesse de CMOs quanto nos benefícios que quem investe na tecnologia vêm capitalizando desde o fim de 2022.
Embora ainda estejamos longe da forma final da Inteligência Artificial no marketing, este começo já é bastante promissor. Começar agora é aproveitar as oportunidades mais emergentes e sair na frente dos concorrentes. É se aproximar ainda mais do seu público, com a eficiência da tecnologia sem perder o contato humano.
Quer saber mais ainda sobre Inteligência Artificial e seu impacto nas empresas? Confira outros conteúdos em nosso blog!
O boom da IA generativa e seus desafios
A IA generativa está tão presente nas discussões empresariais dos últimos anos que é difícil não ter contato com alguma delas. Um estudo recente aponta que 87% dos líderes C-Level preveem o uso da ferramenta em um futuro recente.
Mas o boom da generative AI foi tão rápido e intenso que muitas perguntas ainda ficam na cabeça de diretores e empreendedores. O que é exatamente essa tecnologia? Como utilizá-la para ganhos reais na empresa?
Neste artigo, queremos responder a essas perguntas. Veja o que é IA generativa, seus principais desafios e como implementar no seu negócio. Boa leitura.
O que é IA generativa
A IA generativa é um modelo de Inteligência Artificial treinado para entender contextualmente as solicitações de um usuário, cruzar e processar dados de maneira relevante para o objetivo pedido e apresentar uma resposta adequada ao pedido para satisfazer a demanda.
Como o nome sugere, é uma IA capaz de gerar informação relevante a partir das necessidades de um usuário humano.
O grande destaque da generative AI é sua capacidade de processamento de informação aliado a um modelo de linguagem (LLM). Este não só é capaz de conectar ideias com velocidade e eficiência em milésimos de segundo, como apresentar suas conclusões de maneira natural e aplicável.
O que ela não é
Uma forma interessante de entender mais o que é uma Inteligência Artificial tipo ChatGPT é definindo o que ela não é, eliminando a desinformação que muitas vezes vemos ser propagada na internet.
A IA generativa foi denominada assim por gerar resultados a partir de seu treinamento para dados preestabelecidos. Ou seja, ela ainda não está na ideia de ficção científica, capaz de pensar por conta própria ou criar algo do zero.
Entender isso é importante para saber como utilizar e superar os desafios da IA. Ela é uma ferramenta que não substitui pessoas com capacidades criativas e de tomada de decisão. Pelo contrário, ela as empodera com visibilidade de dados para navegar com mais eficiência no mercado.
Os desafios de utilizar Inteligência Artificial em contexto empresarial
Dentro de tantas possibilidades, discussões e desinformação, a IA generativa nasceu em um cenário de oportunidades e desafios.
Quem entende as questões mais relevantes sobre a tecnologia tem uma vantagem sobre os concorrentes, entendendo exatamente como implementá-la, evitando algumas armadilhas e transformando-a em resultados reais de negócio.
Após entender o que é Inteligência Artificial generativa, veja os principais desafios atuais da ferramenta.
Volume e complexidade da informação
Para ter uma IA generativa em sinergia com o seu negócio, é preciso que dados internos e de mercado sejam integrados em uma rede confiável de informação que sirva de fonte para atuação do modelo.
Por isso, o uso de soluções externas, como ChatGPT e Gemini, nem sempre trazem as respostas mais adequadas à sua situação. Principalmente por não ter como saber quais dados estão sendo utilizados e de onde vêm.
É por isso que plataformas como a ALICE são recomendadas no uso empresarial. Elas são implementadas internamente na empresa, utilizando seu próprio pool de dados para relatórios e previsões mais precisos, prontos para o uso real.
Segurança e privacidade
A segurança da informação também é um ponto de atenção, principalmente depois da entrada em vigor da LGPD. Utilizar dados internos em ferramentas externas abre uma brecha que pode ser aproveitada por terceiros. A escolha da IA mais segura é fundamental para o sucesso.
Direitos autorais
Uma das discussões mais recorrentes sobre IA generativa tem a ver com direitos autorais. E com razão: alguns modelos menos confiáveis surgiram utilizando dados originais de terceiros sem anuência ou pagamento, gerando resultados que podem ser considerados até crime.
Com o tempo, é provável que esses agentes de má-fé saiam do mercado naturalmente. Mas, até lá, é importante utilizar apenas ferramentas confiáveis.
Questões éticas
Tudo o que levantamos até aqui se torna o pacote de questões éticas amplamente discutidas sobre o assunto. A mais prevalente hoje é a substituição do trabalho humano por IA generativa.
A nossa posição sobre isso é clara: a Inteligência Artificial é transformadora no empoderamento de profissionais e empresas, não como substituta delas.
O uso de soluções de IA de qualidade leva a mais visibilidade de mercado presente e futuro, além de liberdade para que tomadores de decisão tenham múltiplos cenários disponíveis para escolher o melhor caminho para a empresa.
6 dicas para escolher a opção mais segura em meio aos desafios da IA generativa
Agora que falamos sobre os desafios da IA generativa, como escolher a melhor opção que supere todos esses pontos? Vamos terminar com 6 dicas para implementar a ferramenta ideal!
1. Entenda a sua demanda
A melhor IA para seu negócio é aquela que se encaixa nas suas necessidades. Você quer ter melhores previsões financeiras? Fazer análises de mercado? Aprofundar indicadores de performance? Ou tudo ao mesmo tempo?
As respostas a essas perguntas vai guiar a sua decisão sobre a solução ideal.
2. Trace os seus objetivos
Objetivos claros são primordiais em qualquer negócio: crescimento, otimização, consolidação, visibilidade, etc.
Se você sabe onde quer chegar, fica mais fácil não só decidir a ferramenta ideal, como as perguntas a serem feitas para respostas que levem o negócio para onde você quer.
3. Busque customização
Muitas das ferramentas como ChatGPT oferecem versões pagas que oferecem mais funcionalidades e capacidades de customização.
Porém, o ideal é uma IA generativa que se integre de fato no seu sistema, com segurança e eficiência. Assim, você pode treinar e lapidar o modelo para entender exatamente o que você precisa.
4. Priorize os seus dados
Por mais que muitas IAs tenham acesso a informações confiáveis e amplas sobre o mercado, elas nunca chegarão ao nível de utilizar seus próprios dados a seu favor.
Portanto, escolha a ferramenta que você pode controlar e alimentar de maneira segura com seus indicadores internos, tendo respostas ainda mais ajustadas à sua realidade.
5. Integre em seus processos
Muitas empresas correm para implementar seu sistema de Inteligência Artificial de qualquer jeito e, em vez de acelerar análise de dados, acabam criando gargalos dúvida em setores diversos.
A Inteligência Artificial útil é aquela que se integra naturalmente nos processos produtivos, com fácil acesso de colaboradores, fácil verificação e compartilhamento de resultados.
6. Busque aprimoramento constante
As IAs estão em constante evolução. Para não ficar para trás, você precisa acompanhar esse movimento e aplicar melhorias constantes na sua relação com a ferramenta.
Existem duas maneiras de fazer isso: por conta própria, sempre monitorando, pesquisando e implementando novas funcionalidades, ou com ajuda especializada, que implemente e monitore um sistema customizado de IA na sua empresa.
Agora que você sabe o que é IA generativa, seus desafios e como implementar, é hora de começar essa jornada. Mapeie suas necessidades e oportunidades, pesquise a melhor ferramenta no mercado e coloque seu negócio no futuro!
Quer ajuda para iniciar esse processo, com expertise e tecnologias de ponta? Conheça as soluções Scala, referência em transformação digital e IA generativa para negócios!
O que é e o que não é inteligência artificial? Entenda
É praticamente senso-comum que a inteligência artificial (IA) está mudando o modo como executamos tarefas, nos relacionamos e até interagimos com a tecnologia em geral. Desde assistentes virtuais na nuvem que respondem às nossas perguntas a sistemas que identificam pontos de melhoria em softwares, a realidade é que não temos como viver sem esse recurso.
Entretanto, ainda que a popularidade das IAs esteja crescendo exponencialmente, nem todos sabem, de fato, o que é inteligência artificial e o que não é. Afinal, existem critérios que determinam se o sistema é ou não capaz de pensar por si só, ainda que de maneira limitada.
Pensando nisso, desenvolvemos este conteúdo em parceria com Filipe Cotait, COO da Scala, para explicar o que é inteligência artificial e como diferenciá-la dos outros modelos existentes. Continue a leitura para saber tudo sobre o tema.
O que é inteligência artificial?
Inteligência artificial é um ramo das ciências da computação que tem como objetivo criar sistemas que necessitariam de inteligência humana para serem executadas. Elas são capazes de adquirir e armazenar conhecimento de forma estruturada, utilizando dados para tomar decisões e realizar ações. Segundo Filipe Cotait, “Inteligência artificial tem vários conceitos, mas um conceito bem aceito pela comunidade é a capacidade da máquina de executar tarefas feitas pelos humanos em geral.”
Portanto, toda a parametrização complexa encontrada em um sistema de inteligência artificial permite chegar a conclusões lógicas, planejar ações, fornecer respostas em uma linguagem natural, interpretar o mundo ao redor e, até mesmo, mover objetos físicos quando existe estrutura para isso. Os robôs utilizados pela Boston Dynamics, por exemplo, detêm essa capacidade.
Exemplos de inteligência artificial
Separamos exemplos comuns da rotina humana para ilustrar nossa explicação sobre o que é inteligência artificial. Confira abaixo.
Carros autônomos
Os carros de empresas como Tesla, Waymo, alguns modelos BWM, Nvidia, Ford e outros veículos têm inteligência artificial. Isso porque eles precisam analisar constantemente o cenário ao redor, aprendendo conforme o ambiente que estão e tomando decisões informadas sobre como proceder naquele contexto.
Chats virtuais
Os Large Language Models (grandes modelos de linguagem), como o Chat GPT, o Google Gemini (Google Bard) e o Copilot também fazem parte de sistemas populares de inteligência artificial generativa — resumidamente, que conseguem criar conteúdos inéditos. Contando com uma base de dados gigantesca, eles têm um conjunto de informações grande o suficiente para decidir e desenvolver respostas satisfatórias. “A capacidade da máquina criar novos conteúdos baseado em conhecimentos”, é um fator-chave nessa diferenciação.
Redes sociais
As redes sociais são fontes de dados inesgotáveis que precisam ser trabalhados diariamente por algoritmos que analisam o comportamento de seus usuários. Para isso, eles utilizam códigos complexos que preveem como uma pessoa se sentiu após interagir com determinada publicação, inferindo quais ações ela tomará depois e sugerindo conteúdos que despertarão o engajamento daquele indivíduo.
Sistemas de saúde
A área de saúde está se beneficiando cada vez mais dos avanços das IAs. Isso porque já existem sistemas computadorizados capazes de tomar decisões precisas durante cirurgias, com habilidades de controle e foco que os humanos não conseguem manter o tempo todo. Além disso, existem softwares que ajudam na prevenção de doenças analisando o histórico do paciente e fazendo recomendações mais acertadas aos médicos.
O que não é inteligência artificial?
Sistemas de interação e automação simples, simulações, robôs com funções delimitadas e pequenos recursos de softwares não representam inteligência artificial. Isso porque eles não têm a capacidade de analisar e tomar decisões que fujam ao seu escopo delimitado durante o desenvolvimento.
Ainda que sejam importantíssimos para a vida moderna e carreguem tecnologias de ponta, sua limitação quanto ao aprendizado e análise de fatores externos aos seus algoritmos impedem que sejam classificados como tal. Contudo, como o conceito sobre o que é inteligência artificial e suas aplicações estão constantemente mudando, seu entendimento pode ser alterado a qualquer momento.
Tecnologias que não são inteligência artificial
A complexidade do tema leva ao erro, o que pode refletir em custos para empresas que querem incrementar suas soluções tecnológicas. Para evitar esse cenário, confira os exemplos de tecnologias que não são classificas como IAs.
Robôs automatizados
Embora seja incrível ver a precisão com que um braço mecatrônico instala componentes em uma placa de silício, isso não configura uma inteligência artificial. A razão é que todos os parâmetros com os quais esse tipo de dispositivo deve trabalhar estão delimitadas no seu algoritmo, incluindo tamanho da placa, pressão utilizada para segurar o item e velocidade de movimentação.
Softwares
Firewalls, bloqueios de spam e filtros em conteúdos também não são modelos de inteligência artificial por exigirem que seus recursos sejam programados à mão ou baseados em modelos existentes. É por isso que novos vírus demoram a ser incorporados em sistemas de proteção, por exemplo.
Simulações e realidade virtual
Outro recurso comumente comparado com as IAs são as simulações e os softwares de realidade virtual. Como são ambientes altamente limitados, que dependem de hardware robusto para criar um universo muito específico, eles também não configuram inteligências artificiais.
O que observar ao procurar soluções de inteligência artificial?
De acordo com Filipe, “não há opção de não utilizar IA nos negócios atualmente.” Entretanto, o primeiro passo ao procurar por soluções de inteligência artificial é saber o que você precisa e o que não precisa. Isso porque os sistemas de IA podem abranger inúmeras soluções, mas as especificidades devem fazer sentido para o seu negócio.
Complementando, Filipe destaca que as vantagens trazidas pelo uso de IA são enormes: "A adoção de ferramentas de IA pode trazer vantagens competitivas significativas, seja para melhorar a eficiência operacional, oferecer melhores produtos ou serviços, ou entender melhor o mercado e os clientes."
A partir daí, o próximo movimento é contar com uma empresa que consiga realmente trazer benefícios. Para tanto, a parceira de tecnologia deve ter um conhecimento profundo sobre o tema, deixando claro até onde sua operação pode ser beneficiada e quais os impactos diários.
Como a Scala pode ajudar?
As soluções da Scala vão além da inteligência artificial utilizada em recursos simples, como chatbots e sistemas de gestão. O objetivo é "proporcionar um conhecimento profundo sobre a aplicabilidade da IA nos negócios e ajudar as empresas a identificar problemas específicos que podem ser resolvidos com IA", reforça Filipe.
Com todo o suporte estratégico que a empresa oferece, você e seu time estarão muito mais integrados ao uso da ferramenta, resultando em mais colaboradores tendo insights e podendo focar nas necessidades do cliente final em vez de em tarefas repetitivas. Além disso, a ScalaIT oferece sistemas que podem ser customizados de acordo com o contexto.
A resinificação dos dados, por exemplo, é um diferencial que permite que as empresas extraiam mais informações a partir de um único dado. Isso é possível devido à abordagem de observar um único dado por vários ângulos e contextos a partir dos softwares exclusivos e da inteligência artificial desenvolvida pela Scala.
Sendo assim, agora que você sabe o que é inteligência artificial, como identificá-la e o que deve ser observado ao procurar por esse tipo de solução, está na hora de dar este passo rumo à inovação e otimizar sua operação. É fundamental contar com uma empresa que tem tradição, autoridade e diferenciais que farão toda a diferença para alavancar seus negócios.
Dito isso, a Scala é, sem dúvidas, uma alternativa confiável para negócios que não sabem bem por onde começar, mas que sentem a necessidade de implementar sistemas de IA na sua rotina. Não deixe que as oportunidades passem por não ter recursos para identificá-las.
Entre em contato com um de nossos especialistas e comece agora mesmo a planejar o futuro da sua empresa com a inteligência artificial. Nossos sistemas certamente contribuirão para a melhoria da sua produtividade, além de fornecerem informações para uma tomada de decisão mais acertada.
LORE, ALICE.AI e DORA: qual o papel da IA analytics em sua jornada analítica
Um dos maiores erros que gestores modernos comentem é achar que coletar e acumular dados é o suficiente para atingirem a transformação digital. Mas de que adianta ter dados simplesmente por acumular?
Para ter sucesso hoje, eles devem ser usados para responderem às questões vitais de negócios, que sejam aderentes às estratégias dos clientes. A IA analytics é uma nova abordagem que utiliza automação e inteligência artificial para empoderar uma empresa por meio de dados.
Neste artigo especial, convidamos Antonio Pádua, Diretor de Vendas de Data & AI da Scala, para falar sobre a trinca de soluções capaz de trazer o poder dos dados para a sua rotina. Acompanhe.
Como as soluções Scala ajudam na eficiência e na produtividade de empresas?
Há algum tempo, empresas de todos os setores do mercado já perceberam o valor da informação para a competitividade moderna. É um fato tão prevalente que 91,7% dos negócios afirmam que estão aumentando seus investimentos em tecnologia de dados.
Porém, muitas dessas instituições caem na armadilha de se tornarem acumuladores digitais: possuem bancos recheados, mas não há conexão entre os registros armazenados e a análise deles para decisões práticas no dia a dia.
“A gente tem que entender que dados são uma coisa e analytics é outra”, afirma Antonio. O verdadeiro poder da informação vem de uma estrutura completa que a trate desde a entrada no sistema, passando pela organização até seu uso.
É pensando nisso que a Scala desenvolveu três soluções como pilares do IA analytics: LORE, DORA e ALICE.AI. Com focos em diferentes etapas da jornada de dados e visão da disciplina de Analytics, criam um ambiente completo e integrado que está constantemente monitorando e apresentando insights para tomadas rápidas de decisão.
Se você quiser saber mais sobre cada uma dessas ferramentas, veja a seguir.
Como a LORE consolida sua base de dados?
A LORE é uma plataforma para automatizar e estruturar a entrada de dados no sistema, tanto de fontes internas quanto a inserção de informação interna gerada na rotina do negócio.
“A LORE resolve um problema da empresa que é como fazer para coletar dados externos.” O especialista ainda sugere o seguinte cenário:
“Imagine um negócio no mercado de varejo que precisa saber como estão seus concorrentes para uma estratégia de next best offer. Nesse caso, é possível ir nos dados públicos como sites e aplicativos e extraí-los de maneira estruturada para enriquecer sua base.”
Uma das grandes vantagens da plataforma LORE é entregar dados como serviço, tratados e prontos para uso em insights da empresa.
Isso é possível com sua construção modular, que conecta coleta, tratamento de qualidade, armazenamento e gerenciamento de relatórios.
Como a DORA estrutura e disponibiliza dados com alta eficiência?
A DORA é uma solução de Data Management, um banco de dados de altíssima compressão com ganho significativo de espaço para gestão de informação com eficiência.
Seu foco é em otimizar a relação de pessoas e processos com dados armazenados, simplificando o acesso, a visibilidade e dando agilidade operacional. Novamente, Antonio nos propõe um exemplo de uso:
“Imagina a quantidade de dados que eu tenho armazenados que nunca trabalhei porque era caro ressignificá-los para a minha base atual. A DORA tem essa capacidade de, no seu ambiente produtivo, trazer dados antes inacessíveis e integrá-los a processos atuais como CRM, jurídico, financeiro e outros.”
Com suas altas taxas de compactação, a Dora ainda otimiza a necessidade por espaço de armazenamento, reduzindo custos com servidores ou serviços de nuvem.
Como a ALICE.AI aprofunda seus insights de negócio?
Depois que os dados são resgatados, estruturados e integrados pelas soluções anteriores, é hora de buscar os insights para a competitividade moderna. É nesse ponto da jornada que entra a solução ALICE.AI.
A plataforma é voltada para IA analytics, ou seja, o uso de inteligência artificial para segmentar, comparar e contextualizar dados em um banco empresarial.
Seu objetivo é fornecer insights profundos e que tenham aplicabilidade real em estratégias de mercado, reconhecendo padrões e tendências antes dos concorrentes.
Para isso, conta com uma interface simples e intuitiva que busca responder perguntas com base em indicadores internos e externos, retornando com relatórios acessíveis e assertivos: identificação de oportunidades, isolamento de gargalos, projeções de cenários, etc.
Como o especialista explica, os insights de analytics precisam estar conectados às suas estratégias de negócio. É preciso saber o que você precisa para receber as respostas mais adequadas.
As perguntas podem envolver questões práticas de negócio, como previsões de produção, relacionamento com o cliente, etc.
Levantando os questionamentos certos, a ALICE.AI analisa sua base de dados em todos os aspectos: capacidade produtiva, custos, precificação, tendências, entre outros para sugerir as estratégias mais relevantes em relação ao seu objetivo.
É uma forma de acelerar o seu negócio em todos os aspectos. Você reduz o tempo de tomadas de decisão, antecipa planos operacionais e reduz custos de processos desnecessários. É transformar dados em inteligência de negócio.
Quais os diferenciais das soluções Scala?
O diferencia as soluções Scala de outras opções no mercado é o entendimento do que significa utilizar dados na era digital.
Ter inteligência de negócio não é apenas ter muita informação. É ter um canal automatizado e customizado de tratamento, estruturação e uso prático dela.
É por isso que temos as três plataformas em uma abordagem de complementação. Cada uma atua em um pilar crucial da transformação digital.
A LORE otimiza e simplifica a coleta de dados, criando fluxos confiáveis de informação tanto de fontes internas quanto externas, incluindo:
- Solução focada nos objetivos de negócio
- Pagamento apenas pelo uso dos dados
- Abstração da complexidade, entregando dados prontos para uso
- Autonomia para utilizar dados públicos sem projetos internos
- Conhecimento profundo das disciplinas de dados
A DORA estrutura e organiza essa informação em bancos de alto rendimento e compactação, agilizando e barateando processos de tratamento, monitoramento e uso, proporcionando:
- Altas taxas de compressão de dados
- Rápida velocidade de consultas mesmo em grandes volumes
- Ampla compatibilidade de integração (API, Web services, SQL nativo)
- Desempenho e custo-benefício excelentes em ambientes de nuvem
- Solução validada e operando em grandes empresas de telecom
A ALICE.AI utiliza os dados já estruturados para fornecer insights de impacto, que agilizam a tomada de decisão, geram inovação no negócio e reduzem os riscos, trazendo para o negócio:
- Árvores de conhecimento
- Modelos preditivos e prescritivos acelerados
- Alinhamento dos resultados do modelo com as estratégias de negócio
- Resultados prescritivos focados na identificação de ações de negócios
- Propõe ações conforme a intensidade da dor do cliente
- Facilidade de manutenção dos modelos
- Trabalho colaborativo com vários modelos em simultâneo
- Reutilização de hipóteses para outros modelos
Indo além da qualidade de nossas soluções, é importante lembrar que não entregamos apenas a ferramenta, mas também o serviço de implementação e utilização das soluções.
“No caso da ALICE.AI, por exemplo, o cliente não precisa ter uma equipe de dados, temos nossa consultoria. Inclusive, se o cliente nem sabe as perguntas a serem feitas para gerar insights, podemos aplicar nossa metodologia para criar o ambiente ideal para receber as melhores respostas.”
Ou seja, nossa missão é tornar a inteligência de negócio acessível para qualquer gestor empresarial.
Por qual solução Scala começar?
As três soluções Scala são pensadas para funcionar como um fluxo único de tratamento de dados e IA analytics. Mas a forma como você investe e utiliza as plataformas pode variar.
A palavra-chave levantada por Antonio é maturidade digital. Não adianta tentar implementar a ALICE.AI, por exemplo, se você não tem uma base de dados consolidada na empresa.
Portanto, busca uma progressão lógica para a implementação que passe pelos três pilares: LORE para a coleta, DORA para a arquitetura e ALICE.AI para os insights.
Vale lembrar também que as plataformas, embora automatizadas, precisam de uma organização pessoal e de processos adequadas para que traga os retornos esperados.
É por isso, inclusive, que oferecemos serviços de consultoria com metodologias especializadas em Business Intelligence e IA analytics.
Em uma progressão ideal, você pode chegar à implementação da trinca de soluções de maneira integrada e completamente inserida em sua rotina, sem que isso disturbe processos atuais.
Investir em tecnologia de dados é investir no futuro. Como Antônio conclui, “é preciso entender que é fundamental uma estratégia de analytics por trás de seu sucesso”.
Quem tem poder sobre a informação hoje tem uma relação mais próxima com o público e consegue identificar tendências de mercado mais rápido.
Não apenas isso, o acesso antecipado a padrões de mudança permitem que você tome decisões com maior potencial de crescimento, levando em conta todas os cenários possíveis de futuro.
Por esses motivos, investir em IA analytics é investir na consolidação. Conheça agora mais sobre as soluções LORE, DORA e ALICE.AI e entre em contato com nossos consultores!
Como usar a inteligência artificial para fidelizar clientes
Gradativamente, o conceito de inteligência artificial está deixando de ser uma visão cinematográfica. Empresas, empreendedores e até mesmo o consumidor já compreendem as aplicações dessa tecnologia no dia a dia. Inclusive, ela pode ser adotada com o intuito de fidelizar clientes.
Uma das maiores vantagens da IA é a sua ampla aplicabilidade. Existem diferentes tipos dessa tecnologia, e ela pode ser personalizada ou adequada a diferentes necessidades e demandas. Por isso, conseguimos otimizar as estratégias de fidelização com o suporte da IA.
Neste artigo você vai descobrir de que maneira ela é utilizada para esse fim. Continue lendo e compreenda a importância de contar com a inteligência artificial para fidelizar os seus clientes e ainda veja dicas para colocar essa estratégia em prática.
Como a inteligência artificial é utilizada na fidelização de clientes?
É importante ressaltar que aumentar as vendas nem sempre tem uma relação direta com a aquisição de novos clientes. Uma empresa pode obter um faturamento recorrente por meio dos clientes fidelizados.
Então, além de aplicar ações para atrair mais público, é fundamental adotar estratégias para fidelizar clientes. Uma das formas de fazer isso é por meio da implementação de soluções de inteligência artificial.
Com essa tecnologia, entregamos uma experiência diferenciada para o consumidor. É possível trabalhar de uma forma muito mais eficaz dados e informações internos e externos, com o intuito de compreender o mercado e o comportamento do público de forma coletiva e individual.
Assim, personalizamos o atendimento e a experiência para que o cliente fique satisfeito com a interação que teve com a empresa. Isso desde o primeiro contato até o pós-venda. Esse valor agregado é o que contribui para fidelizar clientes por meio da IA.
Qual a importância de contar com IA nas estratégias de fidelização?
Quando utilizamos soluções de inteligência artificial para fidelizar clientes ampliamos cada vez mais o público atendido. Isso faz com que a empresa tenha uma previsibilidade maior de faturamento.
Mas esse processo de fidelização pode ser feito utilizando outros meios. Então por que escolher a IA? A resposta está na maior eficiência dessa tecnologia. A inteligência artificial é capaz de trabalhar com um grande volume de dados.
Ela é ágil, precisa e contribui para fazer análises e previsões com um índice de acerto grande. Ao mesmo tempo, automatizamos uma série de tarefas, evitando a operacionalidade dos processos internos. Assim, podemos tomar decisões e implementar estratégias com mais rapidez, maior adaptabilidade às tendências do mercado e com grandes chances de bons retornos.
Não podemos esquecer que a inteligência artificial tem sido muito empregada para fazer o atendimento do público. Os consumidores encontram disponibilidade 24 horas por dia, o que aumenta a eficiência do suporte.
Reduzimos o tempo de espera, assim como o tempo médio de cada atendimento. Mais uma vez, o cliente tem uma experiência superior, isso aumenta a satisfação e faz com que ele seja fidelizado.
Também é muito importante o uso da inteligência artificial para fidelizar clientes porque ela ajuda a identificar oportunidades. Isso acontece pela análise de dados, que identifica padrões de comportamento e prevê comportamentos futuros. Dessa forma, você pode antecipar ações para atender com prontidão os consumidores.
Quais são as melhores dicas para utilizar IA na fidelização de clientes?
Você pode explorar a inteligência artificial de diferentes formas para fidelizar clientes. Confira a seguir algumas ideias que as empresas têm colocado em prática.
Coleta de dados
Um sistema baseado em IA é capaz de analisar dados realmente valiosos e fazer a coleta, o armazenamento e o tratamento deles. Você terá um material rico e útil para trabalhar as suas estratégias, tendo como base diferentes informações.
Chatbot
É importante ressaltar que o chatbot é diferente do chat de atendimento. No segundo caso, temos um espaço em que o cliente navega por informações até encontrar o que busca, ou pode conversar com um atendente humano.
No chatbot utilizamos um sistema de inteligência artificial. Ele interage com o cliente de uma forma humanizada, compreende textos, mensagens de voz, percebe necessidades e intenções. Então, busca a resposta mais adequada e traz o retorno ou a solução para o cliente utilizando uma linguagem natural.
Recomendação de soluções
Você lembra que a inteligência artificial analisa um banco de dados? Se o seu negócio tiver o registro do histórico dos clientes, a ferramenta conseguirá fazer recomendações de soluções de acordo com as preferências que essas pessoas demonstraram.
Basicamente, como acontece em serviços de streaming. Esse tipo de recurso melhora a experiência e ajuda a fidelizar clientes por ampliar a satisfação dele, que se sente compreendido e valorizado.
Existem ainda outras possíveis aplicações da inteligência artificial para fidelizar clientes. O maior objetivo é fazer com que o consumidor se sinta bem recebido na sua empresa.
Essa tecnologia possibilita a personalização de uma experiência com maior valor agregado. O cliente vai se sentir especial, vai perceber a eficiência do seu negócio na hora de propor soluções. Esse conjunto de ações e estratégias é o que fará com que ele dê preferência constante para a sua empresa.
Que tipo de IA pode ser usada nesse sentido?
O principal tipo de Inteligência Artificial utilizado para fidelizar clientes é aquele que conta com recursos de processamento de linguagem natural (PLN). Isso porque, como dito, principalmente no atendimento ao consumidor, a ferramenta de IA vai interagir com essas pessoas, compreender as necessidades delas e entregar soluções apropriadas.
Também é interessante a implementação de recursos de machine learning. Afinal, o sistema poderá se aprimorar de maneira contínua para fazer análises e previsões cada vez mais precisas e amplas.
Para que essa tecnologia seja aplicada na sua empresa, é necessário rever os processos para que eles possam ser otimizados e adequados ao digital. O ideal é que possam ser cumpridos de maneira automática, sem a necessidade de intervenção humana.
Então, também será necessário trabalhar a digitalização, coletar dados e investir em tecnologias para integrar setores e canais, de modo que a inteligência artificial consiga operar neles.
Vale contar com o suporte de uma empresa que oferece soluções de inteligência artificial e outras para promover a digitalização do seu negócio. Assim ficará ainda mais fácil identificar demandas e personalizar ferramentas de acordo com as necessidades da sua empresa e as características do público que será atendido.
O mais importante é saber que é possível fidelizar clientes com inteligência artificial e que essa tecnologia não está fora de alcance. Ela já é realidade para muitos negócios, que estão colhendo os benefícios de adotar uma cultura de inovação. Você também pode desenvolver diferenciais e se destacar no mercado com IA.
Gostou dessas dicas e informações? Aproveite para conferir outros conteúdos em nosso blog para ampliar seu conhecimento e otimizar cada vez mais os processos do seu negócio.
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
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: