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:
Inteligência Artificial Explicável: uma nova moldagem no futuro da IA
Um dos grandes atrativos da implementação das soluções de Inteligência Artificial é o fato de que o sistema entrega algo pronto para o ser humano. No entanto, isso também pode ser um problema, já que nem sempre é possível saber como o sistema chegou a tal resultado. É por isso que a Inteligência Artificial Explicável vem ganhando cada vez mais espaço.
É importante que o modelo de IA seja transparente para que os usuários entendam de que maneira as decisões foram tomadas. É justamente essa a proposta da Inteligência Artificial Explicável. Ela tende a aumentar a confiabilidade nos modelos adotados por explicar como eles funcionam.
Como esse é um assunto de grande relevância, preparamos este conteúdo para você aprender um pouco mais sobre o tema. Continue lendo para entender o que é Inteligência Artificial Explicável, suas aplicações, benefícios e mais.
O que é a Inteligência Artificial Explicável?
Um modelo de Inteligência Artificial pode utilizar diferentes caminhos para tomar uma determinada decisão. Ou seja, aquilo que ele entrega para o usuário final é o resultado de diferentes análises e comparações realizadas pelo algoritmo.
Isso é complexo de entender, e até mesmo os responsáveis pelo desenvolvimento daquele modelo não conseguem explicar com exatidão o que está acontecendo no processo de cálculo da IA. Mas esse desafio pode ser superado por meio da implementação da Inteligência Artificial Explicável, ou XAI.
Ela consiste em um conjunto de métodos e processos que permitem aos humanos entenderem os resultados entregues pelo algoritmo da Inteligência Artificial. Ao compreender o raciocínio da máquina, digamos assim, fica mais fácil confiar nos resultados que ela entrega.
O processo de cálculo de um modelo de IA é comumente chamado de caixa preta, e o seu conteúdo é praticamente impossível de ser interpretado. Isso porque é criado de forma direta a partir dos dados que a IA utilizou.
É por isso que para o ser humano pode ser muito complicado entender o que acontece na caixa preta, mas a Inteligência Artificial Explicável desvenda esse conteúdo para que exista essa compreensão e, assim, os usuários possam confiar naquilo que a inteligência artificial está entregando.
Qual é a relação entre a XAI e a transparência e ética em sistemas de IA?
O modelo de Inteligência Artificial é desenvolvido por pessoas. São elas que determinam de que maneira a IA vai raciocinar, as regras e padrões que ela deve seguir para entregar os resultados. Contudo, é muito importante que uma organização, por exemplo, tenha o completo entendimento de como acontecem os processos de tomada de decisão.
Esse modelo precisa ser monitorado para garantir que a tecnologia está sendo aplicada de uma forma responsável. Por isso a Inteligência Artificial Explicável tem uma relação direta com a transparência e a ética do sistema de IA.
A XAI permite entender como acontece a pesquisa daquele modelo, em que ele se baseou, quais caminhos tomou para entregar o resultado. Assim, o usuário tem mais transparência de como processo está acontecendo e pode monitorar e funcionamento do modelo para garantir que ele está operando dentro de um padrão ético.
Não é necessário confiar cegamente naquilo que a inteligência artificial entrega. Assim, as empresas que desejam investir em modelos de IA podem aplicar em larga escala com a certeza de que o seu sistema é confiável e tem incorporado os princípios éticos que norteiam o trabalho da organização, inclusive, respeitando normas e legislações.
Quais são as aplicações práticas da XAI?
Imagine que um sistema autônomo de IA toma uma decisão que parecia um caminho improvável. Por que fez isso? Qual foi a sua base? O usuário pode confiar nessa decisão? Basta recorrer à Inteligência Artificial Explicável para ter as respostas.
Também podemos aplicar a XAI com o objetivo de monitorar o modelo de aprendizado profundo de um sistema de Inteligência Artificial. Ela possibilita a identificação de vieses e falhas que podem surgir ao longo do caminho.
Afinal, é possível que os resultados entregues pelo sistema de Inteligência Artificial sejam injustos ou discriminatórios. A XAI ajuda a identificar esses erros, a fim de garantir a adequação do modelo, ajustando e corrigindo eventuais problemas.
Mas a transparência e a ética conferidas pela Inteligência Artificial Explicável são significativamente importantes nos modelos utilizados na área da saúde e das ciências biológicas.
Nesses dois campos, é crucial que o usuário tenha total confiabilidade naquilo que o modelo de IA está entregando. A transparência e a compreensibilidade das decisões são críticas para as ações que serão realizadas com base nesses resultados. É o que acontece, por exemplo, quando a IA é utilizada no desenvolvimento de um novo medicamento ou para emissão de diagnósticos.
Quais são os benefícios da Inteligência Artificial Explicável?
Ao longo do artigo você já deve ter percebido vários dos benefícios que a Inteligência Artificial Explicável é capaz de proporcionar. No último exemplo, aa área de saúde e ciências biológicas, ela permite aos usuários decifrar o processo de raciocínio do algoritmo para ter certeza de que aquilo foi entregue é confiável.
Temos também uma precisão muito maior da previsão feita pelo modelo, já que podemos fazer a comparação das simulações com as saídas da XAI para ter a explicação das previsões do algoritmo.
Ainda, é possível aprimorar cada vez mais o modelo de Inteligência Artificial, fazendo adequações e correções para que os seus caminhos de tomada de decisão sejam cada vez mais eficientes, sempre com foco nos resultados que se pretende alcançar.
Não podemos esquecer, é claro, de uma tomada de decisão muito mais informada, da redução de riscos, da maior rapidez na melhoria do sistema e também do uso mais responsável dos modelos de Inteligência Artificial ao redor do mundo.
Tendências para a XAI em 2024
A Inteligência Artificial Explicável em si é uma forte tendência para o ano de 2024, principalmente, sua aplicação em setores de mercado mais críticos. Sendo assim, as áreas de saúde e de finanças são aquelas com maior potencial de utilização da XAI em função da necessidade de ter mais confiança na adoção da IA em áreas sensíveis.
De toda forma, muito se tem debatido a respeito dos riscos de uso de modelos de IA em função dos erros que eles podem cometer e dos possíveis vieses preconceituosos e discriminatórios.
O uso da XAI tende a melhorar a imagem da Inteligência Artificial no mercado por delatar essas falhas. Com isso, a tendência é de que ela seja cada vez mais aceita na sociedade, contribuindo para que essa tecnologia se desenvolva de uma maneira responsável.
Dessa forma, a Inteligência Artificial Explicável está moldando o futuro da IA em diversos setores e possibilitando o aprimoramento de modelos e de algoritmos, para alcançar cada vez mais eficiência e confiabilidade. Desse modo, permite vencer os desafios que essa tecnologia ainda traz para que ela esteja ajustada às exigências da sociedade.
As soluções disponibilizadas pela Scala acompanham as novas tendências, como da Inteligência Artificial Explicável. Afinal, a Scala trabalha com alta performance, utilizando tecnologia de ponta em projetos desenvolvidos e orientados de acordo com a necessidade de cada negócio, para que você tenha total confiança e Transparência em seus processos.
Saiba mais sobre as soluções de IA da Scala. Entre em contato com nossos especialistas e confira as ferramentas e serviços que podem transformar o seu negócio.
Entenda a importância da Inteligência Artificial e Cloud Computing
A evolução tecnológica aplicada aos negócios têm exigido cada vez mais atenção das empresas que hoje passam pela transformação digital. Entre as novidades nas mais diversas áreas, a Cloud Computing e Inteligência Artificial têm sido, talvez, as principais delas.
O universo corporativo vem utilizando essas evoluções de maneira integrada, visando otimizar os processos internos, reduzindo custos e, ao mesmo tempo, aumentando a produtividade.
Neste artigo, abordaremos os aspectos mais importantes que unem essas duas áreas, ajudando você a entender quais são as contribuições nos ambientes empresariais, seus benefícios e alguns detalhes sobre as soluções em que são aplicadas. Boa leitura!
Qual o papel da Cloud Computing nas empresas?
Cloud Computing ou computação em nuvem, é um termo utilizado pela área de Tecnologia da Informação (TI) e designa qualquer forma de processamento de dados sendo realizada de maneira remota em relação ao local em que é utilizado. Estão em grandes infraestruturas mantidas por empresas especializadas no oferecimento desses serviços.
São muitas as vantagens que o Cloud Computing pode trazer para uma empresa. Talvez a principal delas é a redução de custo ao deixar o setor de TI mais enxuto. Isso porque não teremos mais que nos preocupar com nosso servidor, por exemplo, realizando a manutenção ou atualização dele.
Os serviços oferecidos por meio da tecnologia de Cloud Computing são também muito variados. A empresa pode contratar tanto serviços de armazenamentos de dados quanto serviços de processamento — é possível encontrar no mercado diversos softwares, como CRMs, ERPs ou plataformas de monitoramento que funcionam exclusivamente em nuvem.
No caso desses serviços, os benefícios que a tecnologia traz para as corporações ainda vão além da economia. Ela dá uma maior mobilidade e autonomia aos colaboradores, o que facilita, também, a execução de modelos de trabalho mais flexíveis, como o home office.
A estrutura necessária para que sua empresa possa processar e armazenar as informações internas de maneira segura será reduzida a apenas dispositivos com acesso à internet.
Qual o papel da Inteligência Artificial nas empresas?
A Inteligência Artificial (IA) está bastante próxima da Cloud Computing. Isso porque para o funcionamento adequado de um sistema artificialmente inteligente, é necessário o armazenamento e processamento de uma quantidade bastante significativa de dados — conhecida por Big Data.
Os sistemas cloud são capazes de trabalhar com conjuntos de dados dessa magnitude. Para isso, são elaborados complexos algoritmos que permitem processá-los de forma que se tornem legíveis e úteis do ponto de vista estratégico. Os algoritmos, por sua vez, são códigos de computação que descrevem um determinado raciocínio a ser executado por uma máquina e aplicados sobre os dados organizados.
Essa organização feita por uma inteligência artificial é capaz de ajudar aos gestores a encontrarem problemas internos, como falhas no sistema de produção ou possíveis pontos de otimização de processos.
As soluções que a Inteligência Artificial traz para nossas empresas podem ser, muitas vezes, não tão complexas. Com as vastas possibilidades de conexão entre os variados dispositivos no dia a dia, muitas empresas têm adotado sistemas de IA para realizar o atendimento ao consumidor de maneira autônoma, por exemplo — daremos mais detalhes adiante.
Muitas outras soluções são possíveis e diariamente o mercado testemunha a chegada de novas tecnologias que utilizam a IA para funcionarem.
Quais as principais soluções dessas tecnologias que podem ser adotadas nas empresas atualmente?
Agora que sabemos alguns detalhes sobre essas duas áreas é mais fácil entendermos sobre o funcionamento das soluções que adotam ambas as tecnologias. Essa união pode garantir às empresas uma abordagem mais dinâmica dos problemas, assim como um monitoramento mais efetivo — favorecendo otimizações necessárias para uma evolução contínua, em um mercado extremamente competitivo.
Acompanhe, a seguir, as principais novidades que a Inteligência Artificial e a Cloud Computing estão oferecendo e em que elas podem ajudar em sua empresa.
Sobre o atendimento automatizado dos clientes
Saiba que atualmente podemos oferecer um atendimento 100% automatizado para nossos clientes. Os sistemas de inteligência artificial têm um enorme potencial nesse setor. Isso porque eles são capazes, cada vez mais, de projetar análises e realizar previsões precisas, como satisfação com o atendimento ou problemas recorrentes em determinado setor, sem contar com as possibilidades de simular um atendimento humano.
Usando da alta capacidade de processamento de dados da Cloud Computing, o uso de IA consegue proporcionar soluções mais satisfatórias no atendimento dos clientes e na otimização dos processos internos para as empresas, prevenindo prejuízos.
Sobre a otimização dos processos internos
A área de logística é um exemplo daquelas áreas que mais se modificaram nos últimos tempos. Sem dúvida que a inteligência artificial e a Cloud Computing contribuíram para a aplicação de novos processos, de modo a otimizar a cadeia produtiva e o cotidiano da maioria dos setores empresariais.
As aplicações variam, como a automatização dos mais diversos tipos de tarefas, no armazenamento seguro de arquivos, monitoramento de entrada e saída de produtos ou necessidade de comunicação instantânea entre os colaboradores.
Adequar-se às necessidades do mercado é muito importante
A adoção, pelo mundo corporativo, de sistemas em nuvem e de soluções de inteligência artificial, é quase mandatória. Com o mundo dos consumidores já bastante conectado, ficar à parte dessas novas tendências pode ser prejudicial para a saúde dos negócios.
O compartilhamento avançado de informações é um dos principais motivos para essa necessidade. A utilização de recursos (como IA e Cloud Computing) de maneira integrada possibilita às empresas uma leitura mais aprofundada e precisa do funcionamento de seus negócios.
Por meio de análises de dados, os gestores terão maior segurança para tomadas de decisões mais vantajosas para os empreendimentos.
Saiba que, muitas vezes, a implementação de alguns desses sistemas e soluções que apontamos pode ser facilmente aplicado em seus negócios. Em alguns deles, é necessário apenas a disponibilização de um login e senha para serem utilizados por seus colaboradores — essa é uma vantagem que fez com que os sistemas em nuvem viessem para ficar.
Se você quer mais informações sobre Cloud Computing, inteligência artificial e ficar por dentro das últimas inovações que o mercado tecnológico traz para as empresas, acompanhe-nos em nossas redes sociais! Curta agora mesmo nossa página no Facebook, sempre trazemos informações novas, repletas de oportunidades de inovação para você e sua empresa!
Maturidade IA: conheça os níveis e seu impacto no sucesso empresarial
Cada vez mais pessoas e empresas percebem a presença da Inteligência Artificial na vida de todos nós. Ela pode ser empregada para os mais diferentes fins, inclusive dentro das organizações. O seu uso do mais básico ao mais complexo define os níveis de maturidade IA.
Afinal essa tecnologia tem uma série de aplicações, e as empresas podem explorar os diferentes níveis de maturidade de acordo com as ações que querem realizar e os resultados que pretendem alcançar.
As empresas “conquistadoras da IA” já conseguem explorar a Inteligência Artificial de uma forma intensa para uma série de estratégias. Isso garante uma grande vantagem competitiva no mercado, e o seu negócio não pode ficar para trás.
É fundamental conhecer esses níveis de maturidade para implementar soluções Inteligência Artificial que garantam uma maior presença de mercado. Quer saber mais sobre o assunto? Continue lendo!
Os cinco níveis de maturidade da IA
A sugestão de conteúdos em plataformas de streaming e em redes sociais tem como base a Inteligência Artificial. Mas ela também pode ser usada para obter diagnósticos complexos por meio da análise automatizada de exames de saúde.
Ao mesmo tempo, é capaz de fazer análises preditivas de mercado, a fim de auxiliar as empresas no direcionamento de investimentos e na tomada de decisão. Como você pode perceber, temos a possibilidade de aplicar a Inteligência Artificial desde o uso mais simples até a resolução de problemas muito complexos.
Como dito na introdução, isso acontece em decorrência dos diferentes níveis de maturidade IA. A seguir, falamos sobre os cinco para você conhecer melhor cada um deles.
Básico
Nesse primeiro nível a Inteligência Artificial é utilizada como um processo de separação e integração de dados, geralmente vindo de diferentes fontes, como CRM, e-mail, redes sociais e documentos. Eles são armazenados sem uma estratégia muito complexa de organização nem tanto planejamento.
Pode acontecer uma categorização deles, e a solução de Inteligência Artificial básica faz a coleta dos dados de uma forma estruturada e organizada para aplicações simples, como otimizar o relacionamento com clientes com um perfil específico por meio de uma estratégia direcionada.
Descritivo
Nesse grau de maturidade, a Inteligência Artificial faz o tratamento dos dados a partir de regras pré-definidas e que já foram implementadas na IA para garantir a sua correta programação.
Ou seja, nesse nível a solução consegue organizar os dados fornecendo um histórico que agiliza a tomada de decisão, inclusive em tempo real, fazendo a análise e o cruzamento de dados existentes em um banco. Está presente, por exemplo, na análise de crédito em instituições financeiras.
Preditivo
Nesse nível de maturidade IA ela já tem a capacidade de fazer análises que permitem prever o que pode acontecer em um cenário futuro. Para isso, é utilizado um grande volume de dados que ajuda a fazer essa previsão.
A Inteligência Artificial consegue fazer análises e comparações de modo a entender, por exemplo, que uma determinada solução, um produto ou serviço tem o potencial para se tornar tendência e cair no gosto do consumidor.
Assim, a empresa pode decidir se investe ou não nessas soluções, ou mesmo tecnologias e métodos, que tendem a fazer sucesso. No grau de maturidade IA preditivo, a Inteligência Artificial é capaz de fornecer probabilidades, análises de risco, estatísticas e oportunidades.
Prescritivo
No nível de maturidade IA anterior temos a análise de uma determinada solução ou aspecto que ajuda a tomar a decisão de fazer ou não novos investimentos. Nesse quarto nível temos uma evolução que vai muito além.
Isso porque quando a empresa utiliza um modelo prescritivo de Inteligência Artificial ela tem acesso a diferentes caminhos, assim como as variáveis possíveis dos resultados. O algoritmo faz análises que permitem compreender o histórico da empresa para apresentar para ela recomendações futuras, de modo que seja possível atingir as metas estabelecidas.
Uma análise prescritiva é muito mais completa e fornece insights sobre como você pode disponibilizar produtos ou serviços para o consumidor de uma forma atrativa com o objetivo de manter a fidelidade dele à marca.
Com os algoritmos prescritivos você também encontra as análises em tempo real, a otimização de estratégias, o apoio às decisões e ainda as previsões estratégicas.
Cognitiva
Aqui temos o último nível de maturidade IA, em que as soluções podem superar as habilidades humanas em determinados casos. Utilizando machine learning, a Inteligência Artificial é capaz de deduzir situações possíveis dentro da empresa e entregar previsibilidade sobre problemas possíveis.
Isso porque a IA começa a aprender de forma constante com tudo aquilo que está integrado a ela, por exemplo, os equipamentos. Assim, pode identificar padrões que muitas vezes o ser humano não seria capaz de ver em pouco tempo.
É o caso de a Inteligência Artificial aprender sobre um determinado equipamento para notificar o usuário sobre quando aquela máquina precisará de manutenção, já que a tendência é de começar a apresentar falhas e erros a partir de certo ponto.
As vantagens das organizações líderes em IA
Você conseguiu perceber como ao longo dos níveis de maturidade IA os processos que essa tecnologia realiza vão se tornando cada vez mais complexos? É por isso que as empresas conquistadoras da IA obtêm vantagens competitivas significativas.
Essas organizações conseguiram implementar essa tecnologia em vários dos seus processos. Com isso, conseguem uma inteligência estratégica mais significativa, que ajuda a nortear as suas decisões, os investimentos e as soluções que serão lançadas no mercado.
Ao longo de todos os seus processos e fluxos de trabalho, as organizações líderes em IA utilizam essa tecnologia para otimizar suas tarefas e atividades. Elas exploram as funcionalidades da Inteligência Artificial desde os seus aspectos mais básicos até o cognitivo. Assim, desenvolvem diferenciais que fazem com que estejam à frente dos seus concorrentes.
Isso acontece, por exemplo:
- na melhor qualidade de atendimento;
- no marketing direcionado;
- nas soluções que atendem exatamente àquilo que o consumidor precisa;
- no modo como se relacionam com o seu público;
- no direcionamento estratégico de investimentos;
- no desenvolvimento de novas soluções;
- nas análises e previsões de mercado que permitem uma resposta rápida em diferentes cenários; e assim por diante.
Essas empresas sabem como utilizar os níveis de maturidade IA para se adequarem, otimizar os seus próprios processos, favorecer o fluxo de trabalho, agregar valor para suas soluções e ter um tempo de resposta muito hábil, que permite a adequação de tudo isso conforme o direcionamento do mercado.
Como alcançar competitividade com IA
O seu negócio também pode alcançar mais competitividade com a Inteligência Artificial. Para isso, é importante começar o processo de transformação digital para que a tecnologia se faça presente nas rotinas e nos processos da organização.
A adoção de estratégias de automação é indispensável para trabalhar com os dados e dar início à implementação da IA nos negócios. A antecipação e a personalização da tecnologia também são indispensáveis, uma vez que ela precisa ser adequada às demandas da sua empresa para atender de forma satisfatória a realidade dela.
O Sucesso empresarial também é alcançado com a Inteligência Artificial por meio da implementação de soluções adequadas aos diferentes níveis de maturidade. Ou seja, você precisa começar com a implementação de ferramentas de base para fazer a correta a coleta e o armazenamento de dados de uma forma estratégica, organizada e inteligente.
Assim começará uma base de dados sólida para ampliar os níveis de maturidade IA até alcançar o cognitivo, para que essa tecnologia ajude a sua empresa a aprimorar a si mesma e as suas soluções.
Terá mais produtividade, eficiência, qualidade e ainda agregará valor para as soluções que disponibiliza para o consumidor. Além de ser mais ágil e ter um tempo de resposta satisfatório para atender as demandas que surgem e se tornar mais competitiva no mercado.
A Scala tem as soluções ideais para você explorar os diferentes níveis de maturidade IA em sua empresa. Entre em contato com a nossa equipe e conheça as soluções disponíveis.