Inteligência Artificial Explicável: uma nova moldagem no futuro da IA
Um dos grandes atrativos da implementação das soluções de Inteligência Artificial é o fato de que o sistema entrega algo pronto para o ser humano. No entanto, isso também pode ser um problema, já que nem sempre é possível saber como o sistema chegou a tal resultado. É por isso que a Inteligência Artificial Explicável vem ganhando cada vez mais espaço.
É importante que o modelo de IA seja transparente para que os usuários entendam de que maneira as decisões foram tomadas. É justamente essa a proposta da Inteligência Artificial Explicável. Ela tende a aumentar a confiabilidade nos modelos adotados por explicar como eles funcionam.
Como esse é um assunto de grande relevância, preparamos este conteúdo para você aprender um pouco mais sobre o tema. Continue lendo para entender o que é Inteligência Artificial Explicável, suas aplicações, benefícios e mais.
O que é a Inteligência Artificial Explicável?
Um modelo de Inteligência Artificial pode utilizar diferentes caminhos para tomar uma determinada decisão. Ou seja, aquilo que ele entrega para o usuário final é o resultado de diferentes análises e comparações realizadas pelo algoritmo.
Isso é complexo de entender, e até mesmo os responsáveis pelo desenvolvimento daquele modelo não conseguem explicar com exatidão o que está acontecendo no processo de cálculo da IA. Mas esse desafio pode ser superado por meio da implementação da Inteligência Artificial Explicável, ou XAI.
Ela consiste em um conjunto de métodos e processos que permitem aos humanos entenderem os resultados entregues pelo algoritmo da Inteligência Artificial. Ao compreender o raciocínio da máquina, digamos assim, fica mais fácil confiar nos resultados que ela entrega.
O processo de cálculo de um modelo de IA é comumente chamado de caixa preta, e o seu conteúdo é praticamente impossível de ser interpretado. Isso porque é criado de forma direta a partir dos dados que a IA utilizou.
É por isso que para o ser humano pode ser muito complicado entender o que acontece na caixa preta, mas a Inteligência Artificial Explicável desvenda esse conteúdo para que exista essa compreensão e, assim, os usuários possam confiar naquilo que a inteligência artificial está entregando.
Qual é a relação entre a XAI e a transparência e ética em sistemas de IA?
O modelo de Inteligência Artificial é desenvolvido por pessoas. São elas que determinam de que maneira a IA vai raciocinar, as regras e padrões que ela deve seguir para entregar os resultados. Contudo, é muito importante que uma organização, por exemplo, tenha o completo entendimento de como acontecem os processos de tomada de decisão.
Esse modelo precisa ser monitorado para garantir que a tecnologia está sendo aplicada de uma forma responsável. Por isso a Inteligência Artificial Explicável tem uma relação direta com a transparência e a ética do sistema de IA.
A XAI permite entender como acontece a pesquisa daquele modelo, em que ele se baseou, quais caminhos tomou para entregar o resultado. Assim, o usuário tem mais transparência de como processo está acontecendo e pode monitorar e funcionamento do modelo para garantir que ele está operando dentro de um padrão ético.
Não é necessário confiar cegamente naquilo que a inteligência artificial entrega. Assim, as empresas que desejam investir em modelos de IA podem aplicar em larga escala com a certeza de que o seu sistema é confiável e tem incorporado os princípios éticos que norteiam o trabalho da organização, inclusive, respeitando normas e legislações.
Quais são as aplicações práticas da XAI?
Imagine que um sistema autônomo de IA toma uma decisão que parecia um caminho improvável. Por que fez isso? Qual foi a sua base? O usuário pode confiar nessa decisão? Basta recorrer à Inteligência Artificial Explicável para ter as respostas.
Também podemos aplicar a XAI com o objetivo de monitorar o modelo de aprendizado profundo de um sistema de Inteligência Artificial. Ela possibilita a identificação de vieses e falhas que podem surgir ao longo do caminho.
Afinal, é possível que os resultados entregues pelo sistema de Inteligência Artificial sejam injustos ou discriminatórios. A XAI ajuda a identificar esses erros, a fim de garantir a adequação do modelo, ajustando e corrigindo eventuais problemas.
Mas a transparência e a ética conferidas pela Inteligência Artificial Explicável são significativamente importantes nos modelos utilizados na área da saúde e das ciências biológicas.
Nesses dois campos, é crucial que o usuário tenha total confiabilidade naquilo que o modelo de IA está entregando. A transparência e a compreensibilidade das decisões são críticas para as ações que serão realizadas com base nesses resultados. É o que acontece, por exemplo, quando a IA é utilizada no desenvolvimento de um novo medicamento ou para emissão de diagnósticos.
Quais são os benefícios da Inteligência Artificial Explicável?
Ao longo do artigo você já deve ter percebido vários dos benefícios que a Inteligência Artificial Explicável é capaz de proporcionar. No último exemplo, aa área de saúde e ciências biológicas, ela permite aos usuários decifrar o processo de raciocínio do algoritmo para ter certeza de que aquilo foi entregue é confiável.
Temos também uma precisão muito maior da previsão feita pelo modelo, já que podemos fazer a comparação das simulações com as saídas da XAI para ter a explicação das previsões do algoritmo.
Ainda, é possível aprimorar cada vez mais o modelo de Inteligência Artificial, fazendo adequações e correções para que os seus caminhos de tomada de decisão sejam cada vez mais eficientes, sempre com foco nos resultados que se pretende alcançar.
Não podemos esquecer, é claro, de uma tomada de decisão muito mais informada, da redução de riscos, da maior rapidez na melhoria do sistema e também do uso mais responsável dos modelos de Inteligência Artificial ao redor do mundo.
Tendências para a XAI em 2024
A Inteligência Artificial Explicável em si é uma forte tendência para o ano de 2024, principalmente, sua aplicação em setores de mercado mais críticos. Sendo assim, as áreas de saúde e de finanças são aquelas com maior potencial de utilização da XAI em função da necessidade de ter mais confiança na adoção da IA em áreas sensíveis.
De toda forma, muito se tem debatido a respeito dos riscos de uso de modelos de IA em função dos erros que eles podem cometer e dos possíveis vieses preconceituosos e discriminatórios.
O uso da XAI tende a melhorar a imagem da Inteligência Artificial no mercado por delatar essas falhas. Com isso, a tendência é de que ela seja cada vez mais aceita na sociedade, contribuindo para que essa tecnologia se desenvolva de uma maneira responsável.
Dessa forma, a Inteligência Artificial Explicável está moldando o futuro da IA em diversos setores e possibilitando o aprimoramento de modelos e de algoritmos, para alcançar cada vez mais eficiência e confiabilidade. Desse modo, permite vencer os desafios que essa tecnologia ainda traz para que ela esteja ajustada às exigências da sociedade.
As soluções disponibilizadas pela Scala acompanham as novas tendências, como da Inteligência Artificial Explicável. Afinal, a Scala trabalha com alta performance, utilizando tecnologia de ponta em projetos desenvolvidos e orientados de acordo com a necessidade de cada negócio, para que você tenha total confiança e Transparência em seus processos.
Saiba mais sobre as soluções de IA da Scala. Entre em contato com nossos especialistas e confira as ferramentas e serviços que podem transformar o seu negócio.
Entenda a importância da Inteligência Artificial e Cloud Computing
A evolução tecnológica aplicada aos negócios têm exigido cada vez mais atenção das empresas que hoje passam pela transformação digital. Entre as novidades nas mais diversas áreas, a Cloud Computing e Inteligência Artificial têm sido, talvez, as principais delas.
O universo corporativo vem utilizando essas evoluções de maneira integrada, visando otimizar os processos internos, reduzindo custos e, ao mesmo tempo, aumentando a produtividade.
Neste artigo, abordaremos os aspectos mais importantes que unem essas duas áreas, ajudando você a entender quais são as contribuições nos ambientes empresariais, seus benefícios e alguns detalhes sobre as soluções em que são aplicadas. Boa leitura!
Qual o papel da Cloud Computing nas empresas?
Cloud Computing ou computação em nuvem, é um termo utilizado pela área de Tecnologia da Informação (TI) e designa qualquer forma de processamento de dados sendo realizada de maneira remota em relação ao local em que é utilizado. Estão em grandes infraestruturas mantidas por empresas especializadas no oferecimento desses serviços.
São muitas as vantagens que o Cloud Computing pode trazer para uma empresa. Talvez a principal delas é a redução de custo ao deixar o setor de TI mais enxuto. Isso porque não teremos mais que nos preocupar com nosso servidor, por exemplo, realizando a manutenção ou atualização dele.
Os serviços oferecidos por meio da tecnologia de Cloud Computing são também muito variados. A empresa pode contratar tanto serviços de armazenamentos de dados quanto serviços de processamento — é possível encontrar no mercado diversos softwares, como CRMs, ERPs ou plataformas de monitoramento que funcionam exclusivamente em nuvem.
No caso desses serviços, os benefícios que a tecnologia traz para as corporações ainda vão além da economia. Ela dá uma maior mobilidade e autonomia aos colaboradores, o que facilita, também, a execução de modelos de trabalho mais flexíveis, como o home office.
A estrutura necessária para que sua empresa possa processar e armazenar as informações internas de maneira segura será reduzida a apenas dispositivos com acesso à internet.
Qual o papel da Inteligência Artificial nas empresas?
A Inteligência Artificial (IA) está bastante próxima da Cloud Computing. Isso porque para o funcionamento adequado de um sistema artificialmente inteligente, é necessário o armazenamento e processamento de uma quantidade bastante significativa de dados — conhecida por Big Data.
Os sistemas cloud são capazes de trabalhar com conjuntos de dados dessa magnitude. Para isso, são elaborados complexos algoritmos que permitem processá-los de forma que se tornem legíveis e úteis do ponto de vista estratégico. Os algoritmos, por sua vez, são códigos de computação que descrevem um determinado raciocínio a ser executado por uma máquina e aplicados sobre os dados organizados.
Essa organização feita por uma inteligência artificial é capaz de ajudar aos gestores a encontrarem problemas internos, como falhas no sistema de produção ou possíveis pontos de otimização de processos.
As soluções que a Inteligência Artificial traz para nossas empresas podem ser, muitas vezes, não tão complexas. Com as vastas possibilidades de conexão entre os variados dispositivos no dia a dia, muitas empresas têm adotado sistemas de IA para realizar o atendimento ao consumidor de maneira autônoma, por exemplo — daremos mais detalhes adiante.
Muitas outras soluções são possíveis e diariamente o mercado testemunha a chegada de novas tecnologias que utilizam a IA para funcionarem.
Quais as principais soluções dessas tecnologias que podem ser adotadas nas empresas atualmente?
Agora que sabemos alguns detalhes sobre essas duas áreas é mais fácil entendermos sobre o funcionamento das soluções que adotam ambas as tecnologias. Essa união pode garantir às empresas uma abordagem mais dinâmica dos problemas, assim como um monitoramento mais efetivo — favorecendo otimizações necessárias para uma evolução contínua, em um mercado extremamente competitivo.
Acompanhe, a seguir, as principais novidades que a Inteligência Artificial e a Cloud Computing estão oferecendo e em que elas podem ajudar em sua empresa.
Sobre o atendimento automatizado dos clientes
Saiba que atualmente podemos oferecer um atendimento 100% automatizado para nossos clientes. Os sistemas de inteligência artificial têm um enorme potencial nesse setor. Isso porque eles são capazes, cada vez mais, de projetar análises e realizar previsões precisas, como satisfação com o atendimento ou problemas recorrentes em determinado setor, sem contar com as possibilidades de simular um atendimento humano.
Usando da alta capacidade de processamento de dados da Cloud Computing, o uso de IA consegue proporcionar soluções mais satisfatórias no atendimento dos clientes e na otimização dos processos internos para as empresas, prevenindo prejuízos.
Sobre a otimização dos processos internos
A área de logística é um exemplo daquelas áreas que mais se modificaram nos últimos tempos. Sem dúvida que a inteligência artificial e a Cloud Computing contribuíram para a aplicação de novos processos, de modo a otimizar a cadeia produtiva e o cotidiano da maioria dos setores empresariais.
As aplicações variam, como a automatização dos mais diversos tipos de tarefas, no armazenamento seguro de arquivos, monitoramento de entrada e saída de produtos ou necessidade de comunicação instantânea entre os colaboradores.
Adequar-se às necessidades do mercado é muito importante
A adoção, pelo mundo corporativo, de sistemas em nuvem e de soluções de inteligência artificial, é quase mandatória. Com o mundo dos consumidores já bastante conectado, ficar à parte dessas novas tendências pode ser prejudicial para a saúde dos negócios.
O compartilhamento avançado de informações é um dos principais motivos para essa necessidade. A utilização de recursos (como IA e Cloud Computing) de maneira integrada possibilita às empresas uma leitura mais aprofundada e precisa do funcionamento de seus negócios.
Por meio de análises de dados, os gestores terão maior segurança para tomadas de decisões mais vantajosas para os empreendimentos.
Saiba que, muitas vezes, a implementação de alguns desses sistemas e soluções que apontamos pode ser facilmente aplicado em seus negócios. Em alguns deles, é necessário apenas a disponibilização de um login e senha para serem utilizados por seus colaboradores — essa é uma vantagem que fez com que os sistemas em nuvem viessem para ficar.
Se você quer mais informações sobre Cloud Computing, inteligência artificial e ficar por dentro das últimas inovações que o mercado tecnológico traz para as empresas, acompanhe-nos em nossas redes sociais! Curta agora mesmo nossa página no Facebook, sempre trazemos informações novas, repletas de oportunidades de inovação para você e sua empresa!
Maturidade IA: conheça os níveis e seu impacto no sucesso empresarial
Cada vez mais pessoas e empresas percebem a presença da Inteligência Artificial na vida de todos nós. Ela pode ser empregada para os mais diferentes fins, inclusive dentro das organizações. O seu uso do mais básico ao mais complexo define os níveis de maturidade IA.
Afinal essa tecnologia tem uma série de aplicações, e as empresas podem explorar os diferentes níveis de maturidade de acordo com as ações que querem realizar e os resultados que pretendem alcançar.
As empresas “conquistadoras da IA” já conseguem explorar a Inteligência Artificial de uma forma intensa para uma série de estratégias. Isso garante uma grande vantagem competitiva no mercado, e o seu negócio não pode ficar para trás.
É fundamental conhecer esses níveis de maturidade para implementar soluções Inteligência Artificial que garantam uma maior presença de mercado. Quer saber mais sobre o assunto? Continue lendo!
Os cinco níveis de maturidade da IA
A sugestão de conteúdos em plataformas de streaming e em redes sociais tem como base a Inteligência Artificial. Mas ela também pode ser usada para obter diagnósticos complexos por meio da análise automatizada de exames de saúde.
Ao mesmo tempo, é capaz de fazer análises preditivas de mercado, a fim de auxiliar as empresas no direcionamento de investimentos e na tomada de decisão. Como você pode perceber, temos a possibilidade de aplicar a Inteligência Artificial desde o uso mais simples até a resolução de problemas muito complexos.
Como dito na introdução, isso acontece em decorrência dos diferentes níveis de maturidade IA. A seguir, falamos sobre os cinco para você conhecer melhor cada um deles.
Básico
Nesse primeiro nível a Inteligência Artificial é utilizada como um processo de separação e integração de dados, geralmente vindo de diferentes fontes, como CRM, e-mail, redes sociais e documentos. Eles são armazenados sem uma estratégia muito complexa de organização nem tanto planejamento.
Pode acontecer uma categorização deles, e a solução de Inteligência Artificial básica faz a coleta dos dados de uma forma estruturada e organizada para aplicações simples, como otimizar o relacionamento com clientes com um perfil específico por meio de uma estratégia direcionada.
Descritivo
Nesse grau de maturidade, a Inteligência Artificial faz o tratamento dos dados a partir de regras pré-definidas e que já foram implementadas na IA para garantir a sua correta programação.
Ou seja, nesse nível a solução consegue organizar os dados fornecendo um histórico que agiliza a tomada de decisão, inclusive em tempo real, fazendo a análise e o cruzamento de dados existentes em um banco. Está presente, por exemplo, na análise de crédito em instituições financeiras.
Preditivo
Nesse nível de maturidade IA ela já tem a capacidade de fazer análises que permitem prever o que pode acontecer em um cenário futuro. Para isso, é utilizado um grande volume de dados que ajuda a fazer essa previsão.
A Inteligência Artificial consegue fazer análises e comparações de modo a entender, por exemplo, que uma determinada solução, um produto ou serviço tem o potencial para se tornar tendência e cair no gosto do consumidor.
Assim, a empresa pode decidir se investe ou não nessas soluções, ou mesmo tecnologias e métodos, que tendem a fazer sucesso. No grau de maturidade IA preditivo, a Inteligência Artificial é capaz de fornecer probabilidades, análises de risco, estatísticas e oportunidades.
Prescritivo
No nível de maturidade IA anterior temos a análise de uma determinada solução ou aspecto que ajuda a tomar a decisão de fazer ou não novos investimentos. Nesse quarto nível temos uma evolução que vai muito além.
Isso porque quando a empresa utiliza um modelo prescritivo de Inteligência Artificial ela tem acesso a diferentes caminhos, assim como as variáveis possíveis dos resultados. O algoritmo faz análises que permitem compreender o histórico da empresa para apresentar para ela recomendações futuras, de modo que seja possível atingir as metas estabelecidas.
Uma análise prescritiva é muito mais completa e fornece insights sobre como você pode disponibilizar produtos ou serviços para o consumidor de uma forma atrativa com o objetivo de manter a fidelidade dele à marca.
Com os algoritmos prescritivos você também encontra as análises em tempo real, a otimização de estratégias, o apoio às decisões e ainda as previsões estratégicas.
Cognitiva
Aqui temos o último nível de maturidade IA, em que as soluções podem superar as habilidades humanas em determinados casos. Utilizando machine learning, a Inteligência Artificial é capaz de deduzir situações possíveis dentro da empresa e entregar previsibilidade sobre problemas possíveis.
Isso porque a IA começa a aprender de forma constante com tudo aquilo que está integrado a ela, por exemplo, os equipamentos. Assim, pode identificar padrões que muitas vezes o ser humano não seria capaz de ver em pouco tempo.
É o caso de a Inteligência Artificial aprender sobre um determinado equipamento para notificar o usuário sobre quando aquela máquina precisará de manutenção, já que a tendência é de começar a apresentar falhas e erros a partir de certo ponto.
As vantagens das organizações líderes em IA
Você conseguiu perceber como ao longo dos níveis de maturidade IA os processos que essa tecnologia realiza vão se tornando cada vez mais complexos? É por isso que as empresas conquistadoras da IA obtêm vantagens competitivas significativas.
Essas organizações conseguiram implementar essa tecnologia em vários dos seus processos. Com isso, conseguem uma inteligência estratégica mais significativa, que ajuda a nortear as suas decisões, os investimentos e as soluções que serão lançadas no mercado.
Ao longo de todos os seus processos e fluxos de trabalho, as organizações líderes em IA utilizam essa tecnologia para otimizar suas tarefas e atividades. Elas exploram as funcionalidades da Inteligência Artificial desde os seus aspectos mais básicos até o cognitivo. Assim, desenvolvem diferenciais que fazem com que estejam à frente dos seus concorrentes.
Isso acontece, por exemplo:
- na melhor qualidade de atendimento;
- no marketing direcionado;
- nas soluções que atendem exatamente àquilo que o consumidor precisa;
- no modo como se relacionam com o seu público;
- no direcionamento estratégico de investimentos;
- no desenvolvimento de novas soluções;
- nas análises e previsões de mercado que permitem uma resposta rápida em diferentes cenários; e assim por diante.
Essas empresas sabem como utilizar os níveis de maturidade IA para se adequarem, otimizar os seus próprios processos, favorecer o fluxo de trabalho, agregar valor para suas soluções e ter um tempo de resposta muito hábil, que permite a adequação de tudo isso conforme o direcionamento do mercado.
Como alcançar competitividade com IA
O seu negócio também pode alcançar mais competitividade com a Inteligência Artificial. Para isso, é importante começar o processo de transformação digital para que a tecnologia se faça presente nas rotinas e nos processos da organização.
A adoção de estratégias de automação é indispensável para trabalhar com os dados e dar início à implementação da IA nos negócios. A antecipação e a personalização da tecnologia também são indispensáveis, uma vez que ela precisa ser adequada às demandas da sua empresa para atender de forma satisfatória a realidade dela.
O Sucesso empresarial também é alcançado com a Inteligência Artificial por meio da implementação de soluções adequadas aos diferentes níveis de maturidade. Ou seja, você precisa começar com a implementação de ferramentas de base para fazer a correta a coleta e o armazenamento de dados de uma forma estratégica, organizada e inteligente.
Assim começará uma base de dados sólida para ampliar os níveis de maturidade IA até alcançar o cognitivo, para que essa tecnologia ajude a sua empresa a aprimorar a si mesma e as suas soluções.
Terá mais produtividade, eficiência, qualidade e ainda agregará valor para as soluções que disponibiliza para o consumidor. Além de ser mais ágil e ter um tempo de resposta satisfatório para atender as demandas que surgem e se tornar mais competitiva no mercado.
A Scala tem as soluções ideais para você explorar os diferentes níveis de maturidade IA em sua empresa. Entre em contato com a nossa equipe e conheça as soluções disponíveis.
Similaridades e diferenças entre IBM WatsonX, Microsoft Copilot e Google Bard
As Inteligências Artificiais para uso corporativo alcançaram um nível de desempenho e sofisticação suficiente para que sua simples implementação se torne uma vantagem competitiva. Soluções como Microsoft Copilot, WatsonX e Bard estão transformando empresas no mundo inteiro.
Mas qual delas é mais impactante para o seu negócio? Neste artigo especial sobre o assunto, vamos apresentar as três IAs mais utilizadas no mercado, suas diferenças e semelhanças e conectar seu uso com o sucesso na era digital. Acompanhe.
Conheça as 3 IAs mais proeminentes para negócios hoje
Com a maturidade das tecnologias de Inteligência Artificial, o mercado foi inundado por ferramentas que auxiliam no processamento, análise e interpretação de dados para empresas.
Desde as mais generalistas até as especializadas, são soluções que utilizam essas informações para aprenderem por reforço de padrões e se adaptam a situações de negócio com uma abrangência e profundidade que está fora do escopo humano de atuação.
O papel dos profissionais passa a ser estratégico: diretores e empreendedores se unem a seus departamentos de TI — internos ou outsourcing — para implementar e desenvolver a utilização de IA em todos os aspectos administrativos e operacionais.
As Inteligências Artificiais são integradoras e potencializadoras. Seu papel é ampliar a visibilidade corporativa interna e de mercado para decisões rápidas e precisas, mesmo que o próprio público ainda não tenha consolidado expectativas e demandas de futuro.
É uma continuação do movimento de transformação digital, ampliando o controle da informação por profissionais C-Level e colocando o poder de tomar decisões inovadoras em quem tem visão de futuro.
Dentre tantas alternativas, 3 delas se destacam, vindas de algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo. Conheça as Inteligências Artificiais que estão moldando a nova gestão baseada em dados.
Microsoft Copilot
O Copilot é uma ferramenta de inteligência artificial que foi recentemente adicionada à suíte Office 365 da Microsoft, uma das mais utilizadas no mundo para gestão de negócios.
Como a própria empresa descreve, “o Copilot não é autopilot”. A ideia não é substituir o trabalho humano, mas potencializá-lo oferecendo ferramentas que vão desde a criação de esqueletos de conteúdos e planilhas até a análise profunda de indicadores de desempenho e dados de Businesss Intelligence.
Com o Copilot, é possível automatizar tarefas manuais e repetitivas com incidência zero de falhas, simplificando e otimizando processos produtivos.
Além disso, possui funcionalidades poderosas de suporte a times de colaboradores, como a transcrição de reuniões e síntese de informações e históricos de mudança.
Combinando essas possibilidades com análise de dados profunda e ferramentas que auxiliam na construção de conteúdo interno e externo, o Copilot é uma solução perfeita para quem já trabalha com o Office.
Google Bard
O Google Bard é uma Inteligência Artificial dentro do chamado LLM, ou grande modelo de linguagem. É uma solução de chat capaz de potencializar a interação humana com tecnologia em produção corporativa e comunicação com o público.
Além de ser uma ferramenta conversacional poderosa, o Bard pode ser inserido em sistemas de informação para facilitar acesso e análise de indicadores de desempenho, gerando insights confiáveis para decisões práticas entre diretores C-Level.
Além de poder ser incluído no fluxo de trabalho — principalmente ao se integrar à suíte Google —, o Bard tem suporte à integração em sistemas de atendimento, automatizando e simplificando sua comunicação com o cliente.
IBM WatsonX
Ao contrário das outras duas alternativas, o WatsonX não está atrelado a uma suíte de produtividade específica. A solução da IBM é uma plataforma de IA própria, criada para gestão baseada em dados de última geração.
O foco do WatsonX está na jornada da informação dentro de uma empresa, desde sua coleta, passando pela estruturação de armazenamento, segmentação, até a análise para relatórios inteligentes de mercado.
A ferramenta é capaz de criar padrões que aceleram e automatizam a análise para modelos confiáveis de negócio, simplificando a elaboração de estratégias inovadoras.
Com uma abordagem modular de funcionalidades, permite flexibilidade em sua interação com a informação. É uma solução poderosa para quem quer encontrar insights profundos de maneira rápida e sem riscos, levando a decisões mais rápidas e flexibilidade competitiva.
A melhor IA para cada situação de negócio
Todas as Inteligências Artificiais que citamos aqui entregam o potencial de transformação digital nas empresas com gestão baseada em dados.
Porém, o seu uso e a natureza do seu negócio podem influenciar na escolha da melhor alternativa. Veja algumas diferenças e semelhanças entre elas em situações rotineiras de operação corporativa.
Análise de dados
A análise inteligente de dados hoje é mais do que uma vantagem, é uma necessidade competitiva para empresas de alto rendimento. A partir dela, diretores e empreendedores conseguem se adaptar a demandas emergentes com estratégias fluidas e decisões rápidas de mercado.
Todas as soluções que apresentamos entregam análises profundas e ricas de insights a partir de indicadores. No caso do Copilot e do Bard, há uma camada de integração com a operação digital, o que pode facilitar o uso desses relatórios em projetos e times variados.
Já o WatsonX, que tem foco nesse aspecto administrativo, entrega estruturas de padrões e modelos em um contexto voltado para camadas mais altas de administração. Ou seja, a escolha certa depende do seu perfil de gestão e natureza produtiva.
Suporte a projetos
Um dos grandes desafios pós-transformação digital é o gerenciamento de times e projetos, com produtividade baseada em metas, busca por comunicação em tempo real e alinhamento de colaboradores mesmo à distância.
Nesse sentido, as IAs integradas como o Microsoft Copilot são o tipo de solução mais eficiente para empresas de todos os tamanhos. Por estar incluída em uma suíte de produtividade, é nativamente implementada nos fluxos de produção e comunicação de times.
Suporte a produção
As funções de estruturação e análise de dados são muito utilizadas em IAs por gestores, exatamente por sua capacidade estratégica para acompanhamento e aprimoramento de indicadores.
No entanto, as Inteligências Artificiais também podem fazer parte da rotina produtiva, auxiliando e automatizando tarefas em diversos estágios operacionais.
Por se integrarem a suítes de trabalho, tanto o Microsoft Copilot quanto o Google Bard fazem essa integração com mais naturalidade. Oferecem funcionalidades como transcrição, sumarização, além de desenvolverem esqueletos para conteúdo, apresentações, pautas e até planilhas administrativas.
São ferramentas capazes de acelerar processos mais burocráticos da produtividade, permitindo que profissionais foquem em questões estratégicas e criativas na hora de inovar.
Atendimento ao cliente
As IAs encontraram o seu primeiro uso comercial em massa nos chatbots: robôs capazes de engajar em conversas com usuários, interpretar intenções e responder de maneira natural para resolver questões comuns de interação cliente-marca.
Boa parte das opções no mercado hoje oferecem funcionalidades de chatbot, integrando-se ao seu sistema e oferecendo soluções rápidas para questionamentos, demandas e reclamações.
Por ser um LLM especializado, o Google Bard é o mais capaz nesse sentido. A ferramenta utiliza uma base ampla de informação para desenvolver conversas e resolver inputs com naturalidade e eficiência.
Por que usar a tecnologia como base do seu negócio
Depois que a transformação digital se consolidou como uma necessidade para empresas do futuro, muitas delas passaram a buscar as tecnologias que permitirão esse próximo passo competitivo.
A prova disso está em uma pesquisa global feita pela E&Y, apontando que 72% dos executivos entrevistados já planejam transformações profundas em suas operações até 2024. Em 2022, a quantidade de negócios investindo em IoT, Cloud Computing e IA subiu 54%, um aumento considerável em um período de 2 anos.
Esses números mostram que não estamos diante de uma tendência passageira. A tecnologia será, daqui para frente, o principal motor de crescimento para organizações corporativas:
- para as pequenas, será a competitividade por meio de eficiência, abordagem de nichos e flexibilidade;
- para as médias, será a porta de entrada para escalabilidade produtiva e consolidação de marca;
- para as grandes, será a garantia de inovação e simplificação de processos para não perder a velocidade de adaptação a novas demandas.
As Inteligências Artificiais são o próximo passo nessa jornada. Cada vez mais competentes, permitem não só gerar insights mais relevantes de mercado, como automatizar e potencializar a operação.
Por enquanto, investir em IA é investir em vantagens. É chegar antes, se adaptar primeiro, enxergar mais longe. Porém, em poucos anos, ela se tornará uma necessidade.
Ferramentas como o Microsoft Copilot, o Google Bard e o IBM WatsonX são as chaves para o novo estágio da transformação digital.
Um momento em que a própria digitalização não é mais o foco, já deve está solucionada. Gestores se voltam agora para a potencialização desses novos sistemas e das maneiras inovadoras com que uma marca pode se posicionar daqui em diante.
Que tal saber mais sobre o poder da digitalização? Veja o que é automação de processos e por que investir!
Conheça a Alice: plataforma de inteligência artificial que vai otimizar o seu negócio
O uso de ferramentas de Inteligência Artificial, como a Alice, é fundamental para preencher o abismo que existe entre os dados e o uso estratégico deles. Afinal, nem todas as empresas aproveitam o máximo potencial desse tesouro que elas têm em mãos.
A Alice é uma plataforma que vai muito além da análise básica de dados. Ela faz a integração de tecnologia, serviços e metodologia para solucionar os mais diferentes desafios a partir da utilização dos dados.
A ferramenta é capaz de fazer o alinhamento da estratégia de dados à estratégia das organizações, combinando Inteligência Artificial e analytics avançado. Neste artigo você vai conhecer a Alice Scala, a maneira como ela utiliza os dados e os benefícios que pode trazer para o seu negócio. Continue lendo!
O que é a Alice?
A Alice é uma plataforma de Inteligência Artificial desenvolvida com uma abordagem totalmente data driven que, como dito, alia Inteligência Artificial, analytics avançado e ainda aprofunda experiência nos mais diferentes setores de mercado.
Ela utiliza dados com o objetivo de solucionar desafios, otimizar o negócio e aumentar a performance dele, a fim de alcançar resultados mais expressivos. Aplica uma metodologia robusta que permite integrar a solução de Inteligência Artificial à realidade de cada negócio, considerando aspectos operacionais, tecnológicos e estratégicos.
Assim, a Alice possibilita utilizar os dados em todos os setores da empresa para otimizar processos, ou então para trazer resultados em áreas específicas ou determinados produtos e soluções do negócio.
A plataforma pode ser implementada utilizando a estrutura da organização ou então por meio de provedores como Microsoft Azure, Amazon AWS, IBM Watson, Google Cloud, Databricks e outros.
Como os dados são utilizados na Alice Scala?
A Alice utiliza dados das mais diferentes fontes, como CRM, ERP call center e fontes externas. São aplicadas tecnologias de gerenciamento, análise e Inteligência Artificial para coletar os dados, avaliar a qualidade deles, modelar objetivos, estabelecer modelos preditivos, definir e executar ações, entre outros.
Com a Alice, a empresa tem acesso à Inteligência Artificial voltada para os negócios, machine learning, análises prescritivas e preditivas. A seguir, apresentamos como acontece a jornada dos dados da empresa junto com a Alice:
- a Alice identifica as demandas e perguntas do seu negócio, fazendo a conexão com os desafios mais importantes;
- ela faz análise histórica de aspectos da empresa, como os hábitos do cliente, seu perfil, o consumo, as ações que já foram realizadas e os resultados alcançados;
- depois, são aplicadas variáveis, feitos cruzamentos e comparações entre dados;
- a Alice faz uma avaliação de impacto dos diferentes fatores na performance do negócio, verificando de que maneira eles operam de forma combinada e ainda analisando custos e emprego de tempo;
- em seguida, ela desenvolve, constrói, aplica e opera modelos analíticos avançados. Eles fazem a previsão da efetividade e do potencial de novas ações e estratégias, analisando a viabilidade financeira e o resultado possível.
Ou seja, a Alice vai muito além da análise de dados para gerar relatórios e fazer cruzamentos. Ela verifica variáveis e levanta a probabilidade de resultados em diferentes cenários, com foco no objetivo do negócio.
Tudo isso ainda conta com o machine learning da Alice Scala, que faz com que ela se aprimore de forma constante. Assim o uso das informações é cada vez mais potencializado.
Quais são os benefícios de utilizar a Alice?
A plataforma de Inteligência Artificial Alice se adapta à realidade de qualquer empresa. Isso porque é possível desenvolver modelos analíticos sob medida para o seu negócio. Ao mesmo tempo, a plataforma disponibiliza modelos pré-construídos.
Eles são baseados no profundo conhecimento de especialistas em cada um dos segmentos de mercado, e também em casos de uso recorrentes. Assim, podem ser adequados à realidade da sua organização.
Seja com os modelos sob medida ou os pré-construídos, sua empresa conta com tecnologia de ponta e expertise técnica para superar desafios e alcançar resultados cada vez melhores. A seguir, veja alguns dos benefícios que a Alice Scala pode trazer para o seu negócio.
Integração com a estratégia
A plataforma Alice foi desenvolvida com o objetivo de se integrar à estratégia das empresas. Ela faz o acompanhamento da identificação das perguntas de negócio corretas para que possam ser identificados os aspectos que devem ser trabalhados para alcançar os resultados desejados.
Assim, é possível ter uma visão clara daquilo que é prioridade e do que trará mais impacto. A Alice vai além do óbvio para você entender o que realmente a sua empresa precisa.
Melhoria da tomada de decisão
Você vai descobrir quais são as perguntas mais relevantes para a sua empresa. Com isso, poderá priorizar estratégias e ações que trarão os resultados desejados, identificando caminhos para gerar conhecimento. As tomadas de decisão e as ações são diretas, e os esforços e investimentos são destinados para os aspectos mais favoráveis.
Otimização de processos
Com a Alice você transforma os dados em ativos de inteligência estratégica. Com os insights levantados por ela, é possível identificar as causas dos problemas e dos desafios que estão sendo enfrentados. Logo, permite otimizar os processos da empresa, definindo melhorias e ações corretivas.
Vale ressaltar que o repertório de modelos preditivos e prescritivos já construídos da Alice tem como base casos reais de diferentes segmentos de empresas da América Latina. Por isso, entrega para o seu negócio um patrimônio de conhecimento muito abrangente, e cujo valor já foi verificado em experiências de mercado bem-sucedidas.
Esse repertório é crescente e faz com que a Inteligência Artificial da Alice Scala seja cada vez mais precisa e eficiente nos resultados que entrega.
Redução de custos
Como você pode ver, com a Alice é possível tomar decisões muito mais precisas. Os processos serão otimizados e terão alto grau de eficiência. Ao mesmo tempo, as estratégias adotadas podem ter como base casos bem-sucedidos.
Esses e outros fatores permitem otimizar os investimentos. Com isso, há uma redução nos custos, o que aumenta a competitividade das soluções da sua empresa e favorece a saúde financeira dela.
A Alice torna a Inteligência Artificial e os modelos de análise de dados avançados muito mais acessíveis. Assim, essa tecnologia deixa de ser algo distante da sua empresa e passa a trabalhar para ela em favor de resultados exponenciais. É uma inovação que também pode fazer parte da rotina da sua organização, utilizando analytics de forma integrada ao seu negócio e com foco nas demandas específicas dele.
Essa é uma amostra de tudo que a Alice pode entregar para a sua empresa. Acesse o site e confira mais detalhes sobre essa ferramenta e o grande potencial que ela tem.
Inteligência Artificial Generativa: desvendando a jornada inovadora
inteligencia artificial generativa
A Inteligência Artificial Generativa é uma tecnologia que chamou a atenção do mundo inteiro ao criar conteúdo natural e multimídia a partir de comandos simples dos usuários.
Mas será que é possível ir além desse uso pessoal e aproveitar o potencial da IA nas empresas?
Neste artigo, vamos discutir como essa ferramenta pode ajudar nos resultados de negócios e alguns exemplos de soluções que você pode implementar ainda hoje. Confira.
O que é uma Inteligência Artificial Generativa
Como o nome sugere, uma Inteligência Artificial Generativa é um algoritmo não só capaz de reconhecer e analisar padrões, como também gerar conteúdo relacionado a eles a partir de instruções do usuário.
As duas técnicas mais comuns hoje são de grandes modelos de linguagem (LLM) para conteúdo escrito e modelos por difusão para conteúdo visual.
Ou seja, são ferramentas que funcionam de maneira análoga à criatividade humana, cruzando referências para a geração de novas ideias em busca de um objetivo.
No contexto corporativo, a IA Generativa tem o potencial de se tornar uma facilitadora, apoiado tanto a rotina produtiva quanto os processos gestores de análise de dados.
É uma ferramenta que não pretende substituir o talento humano, mas acelerar etapas manuais e mecânicas para que os colaboradores possam se focar em uma atuação mais estratégica de negócio, com priorização nas decisões que importam.
Como ela pode ser implementada em negócios inovadores
A utilização de Inteligência Artificial Generativa ainda está em sua infância dentro das empresas. Um momento de exploração e teste de limites, entendendo o que é viável e o que é apenas buzz de mercado.
Embora possamos ver novas iterações de IAs no futuro que tragam ainda mais possibilidades de uso, estas a seguir fazem parte do presente. Veja como você pode implementar esse tipo de ferramenta ainda hoje na empresa.
Suporte à análise de dados
Grande parte das plataformas de Big Data e integração de dados já contam com o apoio de IA para organizar, segmentar e analisar a informação.
Porém, a Inteligência Artificial Generativa pode ser implementada em outra parte fundamental da gestão baseada em dados: como eles são apresentados.
A tecnologia contribui na hora de compilar as análises processadas de forma acessível e clara a diretores e colaboradores de uma empresa.
Com resumos de relatórios, identificação de prioridades em bullet points e insights textuais, a IA ajuda em um momento crucial de estratégias de Business Intelligence: a transformação de números em ações práticas de negócio, com metas e os possíveis caminhos para alcançá-las.
Identificação de novas estratégias de negócio
Ampliando o assunto do item anterior, como uma IA Generativa pode apontar caminhos de negócio? A resposta já foi comentada neste texto.
Esse tipo de Inteligência usa o Machine Learning com um viés criativo, em que o objetivo é gerar novos conteúdos ao relacionar referências de múltiplas fontes.
Com uma ferramenta bem treinada pela TI, dentro da realidade e do pool de dados da empresa, a diretoria tem acesso rápido a possibilidades de ações de crescimento. Estas ainda podem ser divididas em projeções de curto a longo prazo, de risco alto a conservador.
Otimização produtiva
A geração de conteúdo inteligente e automatizada também entra como suporte na rotina produtiva de seus colaboradores. Em diversas funções, departamentos e com diversos objetivos.
Você pode implementar IA para auxílio na montagem de apresentações e pautas de reuniões, resumir discussões de equipes e até criar a base de código para desenvolvimento de soluções digitais.
Comunicação interna e externa
Sabia que Inteligência Artificial Generativa já é utilizada a bastante tempo em um processo corporativo em específico? Estamos falando dos chatbots, que utilizam essa tecnologia para acelerar o atendimento de clientes em todos setores de mercado.
Cada vez mais sofisticadas, as IAs não estão facilitando a comunicação apenas nesse ponto. Conteúdo de Marketing Digital e Endomarketing são acelerados para aproximar a relação da marca com a própria equipe e público externo.
É bom lembrar que, nesses casos, a IA Generativa deve ser usada como suporte de construção de conteúdo, não como a geradora final das peças: o que pode levar a mensagens com baixo poder de engajamento e que diminuam a autoridade da marca.
Quais soluções podem ajudar
Para ajudar você a implementar essas possibilidades, veja algumas opções de IA Generativa que auxiliam em diversos aspectos administrativos e operacionais.
ChatGPT
O ChatGPT se tornou a Inteligência Artificial Generativa mais popular do mundo por ser a primeira a unir a complexidade conversacional na geração de conteúdo com simplicidade de uso.
Ele pode ser incluído em etapas de construção de comunicação, mas também em apoio a resumo de relatórios, estruturação de argumentos baseados em números e até como auxílio a desenvolvedores internos.
Se você busca foco maior em alguma dessas possibilidades, existem ferramentas derivadas ou concorrentes do ChatGPT que são especializadas em cada uma de suas necessidades.
Power BI
O Power BI é a ferramenta da Microsoft para integração e análise de dados para negócios. Já consolidada como uma das melhores alternativas do mercado, recentemente contou com a inclusão de ferramentas de IA Generativa.
O Microsoft Fabric é uma nova abordagem de gestão de dados centrada nos usuários para centralizar o Analytics e facilitar o acesso a informação relevante.
Já o Microsoft Copilot é a IA baseada em grandes modelos de linguagem (LLM) para facilitar a interpretação humana desses dados, fornecendo insights baseados em comandos simples do usuário.
Microsoft Security Copilot
A mesma ferramenta do PowerBI está disponível também em uma versão especializada em cibersegurança. O Microsoft Security Copilot é uma solução generativa capaz de analisar e alertar anomalias no banco, além de simplificar ações durante um ataque e empoderar a equipe de proteção com ações rápidas e eficientes.
Soluções Scala
As soluções de transformação digital da Scala incluem ferramentas de IA para simplificar sua relação com dados e alcançar o potencial produtivo da equipe em uma abordagem de tecnologia como suporte global de crescimento no mercado.
Um exemplo disso é a ALICE, plataforma que utiliza IA para integrar processos, pessoas e metodologias em rotinas otimizadas que levam a resultados exponenciais de crescimento.
Seja na análise de dados, na comunicação ou na gestão de equipe, a Inteligência Artificial Generativa está se provando uma grande aliada de empresas modernas. Analise as opções, identifique as oportunidades e comece a implementar o quanto antes!
Quer saber mais sobre a relação da tecnologia com suas oportunidades de crescimento? Leia nosso artigo sobre o papel da análise de dados na IA Generativa!
Conheça o watsonx IBM
As plataformas de inteligência artificial atingiram um ponto de maturidade em que conseguem transformar negócios a partir da análise de grandes volumes de dados. E poucas são tão eficientes e completas hoje quanto o watsonx da IBM.
Neste artigo, vamos conversar sobre o que faz essa plataforma uma opção de competitividade hoje e um sinal de como será a gestão do futuro. Veja o que é, como utiliza IA e como ajuda gestores a tomarem as melhores decisões de negócio possíveis. Acompanhe.
O que é o IBM watsonx
O watsonx da IBM é uma plataforma de infraestrutura para implementação e utilização de IA generativa na análise de grandes volumes de dados para negócios.
O serviço combina acesso a servidores de ponta e uma suíte completa de soluções que permitem a configuração e personalização de ferramentas de Business Intelligence. Tudo isso com a simplicidade de workflow que combina com a necessidade de eficiência estratégica das TIs atuais.
O grande poder do watsonx está em seu DNA. Há mais de dez anos a IBM trabalha com a marca Watson. O que era inicialmente um supercomputador se desenvolveu como um serviço acessível para empresas do mundo todo.
Hoje, o sistema é tão flexível e customizável que a TI consegue implementar suas funcionalidades em todos os aspectos da gestão: análise de dados, tomada de decisões, processos produtivos e até gerenciamento de Recursos Humanos.
Como o watsonx utiliza IA para análise de dados
A grande diferença do watsonx para outros serviços de Business Intelligence no mercado é o foco na plataforma como meio de transformação digital, não fim. Mas o que isso significa na prática?
Em vez de receber soluções prontas de IA, como muitas soluções do mercado, o watsonx é uma combinação de infraestrutura e framework para que você molde seu sistema de informação como precisa.
Sua equipe tem a opção de começar um algoritmo do zero ou utilizar modelos pré-configurados, alimentando-os com os dados de negócio e mercado que a empresa já tem à disposição.
Com a ferramenta implementada, o watsonx se torna uma poderosa IA generativa, capaz de responder perguntas complexas de maneira objetiva em segundos.
Essa abordagem mais natural agiliza o uso da tecnologia na tomada de decisões. Os gestores do negócio conseguem acesso a projeções de mercado que são, simultaneamente, abrangentes e profundas. Cenários ricos de estratégias possíveis para estar sempre um passo a frente dos concorrentes.
[vídeo integrado] https://www.youtube.com/watch?v=WZMJHh4yz6g
Legenda: Apresentação de como o IBM watsonx funciona (em inglês)
Quais são as principais funcionalidades
A suíte de funcionalidades do watsonx é vasta o suficiente para cobrir todas as necessidades de inteligência artificial e gestão digital baseada em dados que um negócio pode ter hoje.
Para facilitar a compreensão do que ele oferece, vamos utilizar os 3 pilares da solução como a IBM os apresenta. Confira.
watsonx.ai
O watson.ai é o carro chefe da solução para empoderar negócios na transformação digital. Se muitos outros players do mercado entregam soluções prontas de inteligência artificial, a IBM quer que setores de TI do mundo inteiro criem seus próprios fluxos de Business Intelligence.
A abordagem da ferramenta é fornecer os módulos básicos necessários para que profissionais de tecnologia estruturem, treinem e validem suas próprias IAs corporativas.
O nível de customização depende da demanda de cada negócio: se você precisa de agilidade, pode utilizar modelos prontos para uso; se precisa de maior controle sobre a IA, pode iniciar de blocos fundamentais e montar a inteligência artificial do jeito que precisa.
Seja qual for sua escolha, criar aplicações de IA é simples e rápido com o watsonx, contando ainda com o poder de processamento da infraestrutura IBM.
watsonx.data
Muitas equipes de TI ainda hesitam em implementar inteligência artificial no BI por uma questão compreensível: temem que a quantidade de dados que armazenam não seja suficiente para treinar o algoritmo de forma confiável e consistente.
A IBM também pensou nisso ao desenvolver sua solução. Diferente de outras alternativas que fornecem apenas a estrutura lógica para IAs, ela também fornece o insumo que a ferramenta utiliza: dados.
O watsonx.data é um repositório de informação em arquitetura lakehouse aberta, que empresas podem acessar e compartilhar de acordo com seus interesses.
A princípio, é possível utilizar esses dados para treinar algoritmos com velocidade e confiabilidade a partir de um volume exponencialmente maior do que a sua empresa armazena por conta própria. É como um atalho para uma IA que toma decisões mais complexas e precisas.
E se as informações disponíveis forem relevantes para seu negócio e o mercado em que está inserido, o watsonx.data diminui sua necessidade de armazenamento próprio, incluindo integração com IBM Cloud e AWS.
watsonx.governance
Se a inteligência artificial otimiza tanto a tomada de decisões, por que esse poder tem que ser restrito aos gestores C-Level da empresa?
A IBM também se fez essa pergunta e a resposta para ela é o watsonx.governance. Essa funcionalidade permite que a TI tenha mais controle sobre a tecnologia, ao gerenciar e monitorar seu uso em todas as esferas corporativas.
Assim, você garante que a inteligência artificial aja em integração com fluxos de trabalho de todos os colaboradores sem criar pontos cegos em relação à ética profissional.
Uma IA customizada para a empresa e que oferece controle completo da TI pode ser distribuída para todos os setores com mais confiança. É um passo importante para a gestão de RH e a digitalização inteligente da produtividade, em funcionalidades associadas como o Watson Orchestrate.
Quem já utiliza o watsonx da IBM
A melhor forma para entender o poder de transformação do watsonx é pela natureza inovadora das empresas que já utilizam a solução.
Marcas gigantes da tecnologia como Samsung e Intel combinam a customização da IA com o acesso ao Data Lake aberto da IBM para escalar produtividade e resultados.
Falando em gestão complexa, que exige projeções de risco e tomadas rápidas de decisão, temos negócios no setor de fintech que investem em uma das IAs mais competentes do mundo. É o caso do Capital Bank e a brasileira Sicredi.
E o que mais combina tecnologia, inovação e visão de futuro do que a exploração espacial? Isso mesmo, a IBM e a NASA sempre trabalham próximas para ampliar nossos horizontes. Um exemplo foi a geração da maior IA geoespacial para acelerar o estudo sobre eventos climáticos.
Seja em proporções astronômicas ou para ajudar nos processos produtivos do dia a dia, a inteligência artificial está transformando a forma como empresas funcionam e colocando os gestores de TI em posições de liderança para o futuro.
O watsonx da IBM é uma ferramenta poderosa para dar a esses profissionais o que eles precisam: sistemas de IA customizáveis, escaláveis e simples de configurar.
Quer saber mais sobre como essa solução pode impactar na rotina da sua empresa? Conheça nosso showcase IBM!
Data analytics: por que é tão importante para suas decisões?
É fato que as empresas têm encontrado um mercado muito competitivo e clientes cada vez mais exigentes. Por isso, suas ações e processos precisam acompanhar essas movimentações. Para adotar as melhores estratégias, é fundamental investir em data analytics.
Hoje em dia, a análise de dados se tornou um grande pilar das tomadas de decisão porque as empresas não podem perder tempo nem investimentos. Cada passo deve ser muito bem calculado, e os dados são os grandes aliados para alcançar objetivos.
Investir em análise de dados deixou de ser uma alternativa. Essa transformação é fundamental para garantir a sobrevivência de uma empresa. Neste artigo você vai entender por quê. Continue lendo para descobrir como as empresas estão utilizando a data analytics e por que essa estratégia é tão importante para sua tomada de decisão.
Por que a análise de dados é tão importante?
Coma a data analytics fazemos a análise de um grande volume de dados para que eles sejam interpretados. O objetivo é ter esse material como base para tomar decisões mais estratégicas e eficazes.
Como explicamos, não é novidade que as empresas estão encontrando um mercado cada vez mais competitivo. Muitas organizações desejam atrair a atenção do mesmo perfil de consumidor. Aquela que desenvolve diferenciais é a que se destaca.
Mas para ter esses diferenciais é preciso entender as demandas do mercado e também as exigências e objeções do público. Tudo isso influencia de forma significativa nas soluções desenvolvidas e nos processos internos de cada empresa.
Sendo assim, é fundamental que cada ação, decisão e estratégia seja adotada com a maior precisão possível. Não existe margem para erro porque uma decisão equivocada pode comprometer o sucesso do negócio.
Para ter certeza daquilo que está sendo feito, é utilizada a análise de dados. Por meio dela, é possível identificar tendências, os hábitos de consumo, perceber padrões e levantar insights para auxiliar nas tomadas de decisão.
Podemos dizer que com a análise de dados uma empresa não “dá tiros no escuro”. Ela tem uma visão clara daquilo que precisa alcançar, pode traçar os seus objetivos e definir os melhores caminhos para chegar neles.
Como as empresas estão utilizando a data analytics?
De acordo com uma pesquisa feita com 333 empresas da América Latina, incluindo o Brasil, 86% delas já utilizam dados, analytics e inteligência artificial em seus processos. Em cada 10 organizações, 4 visam identificar padrões de consumo e tendências.
Elas também investem em análise de dados para otimizar processos, garantindo mais operacionalidade com menos custo. Os focos são aumentar a confiança, a segurança e a agilidade dentro da própria organização.
Apesar dessa crescente demanda por data analytics e também da visão que as empresas têm sobre a importância dela, ainda existem desafios a serem enfrentados. Um deles é encontrar profissionais bem capacitados para implementar esse tipo de estratégia. O outro é a falta de cultura baseada em dados. As próprias empresas não estão preparadas para essa transformação.
Quais são as aplicações da análise de dados?
A data analytics é uma estratégia versátil. Ela pode ser implementada com diferentes objetivos, e por isso é tão importante para suas tomadas de decisão. O processo de data analytics engloba diferentes etapas, sendo:
- identificação do problema: identificar o problema ou a pergunta de negócio que se quer responder com os dados;
- coleta dos dados: é realizada por meio de registros, fontes externas, bancos de dados ou pesquisas;
- explorar dados: eles são tratados para eliminar informações irrelevantes, dados duplicados ou qualquer outro detalhe que não seja proveitoso agora;
- análise dos dados: é o momento em que eles começam a ser reunidos para fazerem sentido. Podem ser aplicadas a modelagem estatística, análise de regressão, estatísticas descritivas, análise de séries temporais, entre outras técnicas;
- interpretação dos resultados: esses relatórios serão interpretados para que tragam informações que vão ajudar a entender a questão do começo;
- comunicação de resultados: etapa em que os resultados serão compartilhados com os interessados. Isso pode ser feito por meio de uma apresentação ou um relatório formal.
Perceba a importância de investir em boas ferramentas para realizar todas essas etapas da data analytics. Com uma boa plataforma, você consegue fazer a captação, a integração e o armazenamento de dados, além de gerar relatórios e ter a sua disposição tecnologias como machine learning, para chegar ao insight desejado.
Com uma plataforma de analytics bem estruturada, é possível apenas acompanhar o mercado e as suas flutuações e tendências, ou então planejar as suas ações e tomar decisões de uma forma estratégica.
Como a análise de dados influencia as tomadas de decisão?
Os dados sozinhos não fazem grande diferença para a empresa. Para que eles possam influenciar de forma positiva sua tomada de decisão, é fundamental que haja um objetivo. Assim a coleta será feita de uma forma estratégica, pensando naquilo que se deseja transformar no negócio.
Um exemplo muito simples ajuda a ilustrar a importância da análise de dados para sua tomada de decisão. Imagine que você tenha que presentear uma pessoa. Você poderia comprar qualquer presente, somente para não "passar em branco", mas isso não faria desse presente algo especial.
A situação ficaria muito diferente se você fizesse uma pesquisa sobre as preferências dessa pessoa, suas características, aquilo que ela pode estar precisando, algo que gostaria muito de ganhar, aquilo que já tem, entre outros detalhes.
Você estaria fazendo uma coleta de dados para analisar as informações e, com base nelas, definir aquilo que poderia agradar mais o presenteado. As chances de acertar seriam muito maiores e o seu presente poderia ser o melhor de todos.
As soluções que a sua empresa entrega para o público são esse presente. Portanto, é fundamental adotar a análise de dados para desenvolver novas soluções, pensando naquilo que seria melhor para o seu público.
Mas não se esqueça que a análise de dados tem aplicações muito mais amplas do que o desenvolvimento de soluções. Qualquer tomada de decisão dentro da sua empresa pode ser baseada em dados, até mesmo a escolha de um canal de comunicação.
É possível alinhar o seu negócio por completo tomando decisões muito mais precisas se você tiver uma visão clara daquilo que deve ser feito. Sempre com base nos objetivos que pretende alcançar para ter eficiência e diferenciais competitivos.
A data analytics é capaz de ampliar a visão que uma empresa tem sobre ela mesma, seu público, dos concorrentes e do mercado como um todo. Por isso ela é fundamental também para sua organização, sendo indispensável para que as tomadas de decisão sejam mais precisas e eficazes.
Não se esqueça de que você precisa de uma boa plataforma para implementar a data analytics na sua empresa. Confira neste outro artigo como uma plataforma como essa melhora os processos empresariais.
Saiba como reduzir custos de análise de logs em tempo real usando AI
Grandes volumes de dados trazem informações valiosas para a empresa, mas também exigem uma alta capacidade de processamento. Entre as diversas atividades envolvidas nesse processo, a análise de logs em tempo real é uma das mais importantes, mas também pode se mostrar um desafio complexo e custos.
Apesar de parecer uma questão difícil de resolver, ao contar com boas ferramentas de IA, essa tarefa pode se tornar mais simples, trazendo otimização de recursos e economia na hora de implementar sua análise de logs. Se você quer saber como colocar essa ideia em prática para otimizar o desempenho de sua equipe de TI e reduzir muitos outros custos, continue a leitura e confira nossas recomendações.
Por que é importante reduzir custos de análise de logs?
Reduzir custos é essencial a fim de alcançar um novo patamar de eficiência operacional em sua empresa. Veja, a seguir, quais os principais fatores que justificam a procura por alternativas para a minimização das despesas na análise de logs.
Desempenho operacional
A análise de logs pode ser intensiva em recursos, exigindo muito tempo e esforço das equipes de TI na hora de dentificar padrões e problemas ligados à segurança. Ao reduzir os custos de análise, seu time pode se concentrar na resolução do problema, atuando de maneira mais estratégica e ágil.
Questões financeiras
A alocação de muitos recursos em análise de logs pode afetar negativamente o orçamento de sua empresa. Ao alocar os recursos em outras áreas, é possível aplicar seus esforços na melhoria da experiência dos clientes, na automação de tarefas e no desenvolvimento de novos projetos junto à sua equipe.
Escalabilidade
Uma das principais prioridades de empresas que visam o crescimento contínuo se refere a capacidade de ampliar suas operações. Conforme o volume de logs aumenta, é essencial contar com mecanismos para reduzir custos e trazer mais eficiência na hora de ampliar as atividades desenvolvidas. Esse tipo de característica é conhecida como ganho de escala e representa um dos requisitos para a ampliação sustentável da empresa.
Tempo de resposta
A análise de logs, quando realizada em tempo real, é determinante para identificar e responder rapidamente a ameaças cibernéticas ou demais problemas operacionais que podem aparecer. Isso reduz custos, acelera o tempo de resposta e minimiza qualquer impacto negativo derivado de incidentes.
Como reduzir custos de análise de logs em tempo real usando AI?
A redução de custos na análise de logs é muito importante para alcançar mais eficiência e evitar o desperdício de recursos. Nesse sentido, existem várias ações que podem ser adotadas para diminuir as despesas e garantir que a análise de logs seja feita de forma eficiente. A seguir, destacamos algumas delas. Confira!
Detecção de comportamentos estranhos
Com o uso de ferramentas que utilizam IA, fica mais fácil identificar comportamentos estranhos e anomalias na hora de fazer a análise de logs. Esse aspecto é muito importante na hora de fazer a redução dos custos.
Por isso, é crucial implementar sistemas que ajudam na detecção de comportamentos estranhos utilizando IA. Esse tipo de solução permite que sua equipe se concentre em atividades suspeitas e, consequentemente, economize recursos no gerenciamento de logs.
Sinalização de eventos críticos
Contar com a sinalização de eventos críticos é muito importante para aumentar a segurança do negócio e também para que os sistemas continuem funcionando bem. Nesse sentido, fazer a análise de logs em tempo real usando AI é uma ótima saída para reduzir custos.
Por exemplo, com uma solução adequada é possível fazer o armazenamento de grandes volumes e tipos de logs. A partir disso, você pode fazer a definição de eventos que são considerados críticos e receber alertas para proceder com a correção antes de ter alguma ameaça real à segurança.
Análise preditiva
Combinar IA e análise preditiva é uma ótima alternativa para reduzir custos e ter mais eficiência na análise de logs em tempo real. Com soluções adequadas, você consegue criar filtros apropriados, modelos de detecção de comportamentos estranhos e automatização de tarefas no gerenciamento de logs.
Nesse sentido, é importante compreender o volume de dados e a complexidade dos eventos de log envolvidos na análise. Contar com uma boa solução, que suporte grandes volumes e tipos de logs pode facilitar essa tarefa.
Automação
Investir em automação também é um ponto importante para ter mais eficiência e reduzir os custos na análise de logs. Nesse sentido, você pode fazer integrações e criar fluxos automatizados, nos quais as decisões podem ser tomadas com base em dados.
Além disso, é possível que as ações sejam programadas e feitas de forma automática, o que reduz a necessidade de interferência humana e de erros, principalmente para eventos que são parte da rotina.
Agrupamento de logs
Mais uma boa prática para reduzir os custos na análise de logs é o agrupamento. Por meio dele, você consegue categorizar e ordenar um volume alto de eventos ou logs com base em padrões que foram identificados.
Desse modo, fica mais simples e eficiente visualizar os dados, identificar tendências, encontrar comportamentos estranhos e reduzir os custos envolvidos na análise de logs em seu negócio.
Políticas de retenção
Usar políticas de retenção nas análises de logs fica ainda mais eficiente com o uso de IA, permitindo que você reduza os custos na sua empresa. Por exemplo, com uma boa ferramenta, fica simples determinar o período pelo qual os logs ficaram armazenados antes de excluí-los.
Contar com boas ferramentas na hora de reduzir os custos na análise de log é fundamental. Elas permitem que o seu negócio coloque em prática cada uma das práticas que recomendamos ao longo deste texto.
Ao compreender a importância de encontrar caminhos para fazer a análise de logs de maneira mais eficiente, sua empresa está um passo mais perto de diminuir os custos. Além disso, contar com suporte de uma empresa especializada, como a Scala, nessa jornada de implementação de ferramentas de IA é muito importante.
Quer contar com nosso apoio para otimizar a análise de logs em seu negócio? Então, entre em contato agora mesmo e conheça mais sobre as nossas soluções!
Descubra o que é Data Fabric e como pode ajudar sua empresa
Nos últimos anos, os dados ganharam um papel cada vez mais protagonista no meio corporativo. Tecnologias como a IA, Big Data e Data Intelligence, por exemplo, exercem uma função central nas empresas. Nesse contexto, o Data Fabric surgiu como uma solução para resolver problemas quanto ao gerenciamento de dados.
Por meio dele, é possível ter acesso e compartilhamento de informações em atrito em um ambiente de dados distribuído. Além disso, essa tecnologia promete aumentar a eficiência no uso de informações ao cortar tarefas de gerenciamento adicionadas por humanos. Quer saber mais sobre o funcionamento desse sistema? Então continue a leitura e confira nosso post!
O que é o Data Fabric?
O Data Fabric é uma tecnologia que utiliza malha de dados simplificados para facilitar o acesso a informações vitais para a empresa. Ele pode ser definido como uma solução de integração de dados de uma ponta a outra, comporto por um software de arquitetura, recursos de gerenciamento de dados, integração e arquivos compartilhados.
Além disso, esse recurso possibilita mais flexibilidade e integração de APIs com as demais plataformas.
Enquanto em outros dispositivos os dados ficam isolados em ambientes diferentes, no Data Fabric eles são cruzados por meio de análises contínuas que potencializam a geração de informações relevantes para a tomada de decisão.
Como o Data Fabric integra tecnologia dentro do Azure?
O Data Fabric permite unificar a análise de dados da sua empresa a partir da integração de várias ferramentas dentro da Azure. Desse modo, você tem mais facilidade para decidir os caminhos da empresa, por meio de uma tomada de decisão inteligente e informada.
Por exemplo, por meio do Data Fabric, é possível integrar o Azure Data Factory, o Azure Synapse Analytics e outras ferramentas, que vão possibilitar aumentar a eficiência do negócio e se diferenciar dos concorrentes.
Esse cenário acontece devido ao poder do Data Fabric de aumentar a qualidade dos dados e de oferecer aos analistas as melhores informações. Além disso, ele torna possível aproveitar as novas Inteligências Artificiais que estão surgindo em favor do negócio, melhorando a análise de dados e oferecendo suporte para alavancar os resultados.
Como funcionam as análise da plataforma?
Conseguir aproveitar os dados disponíveis na empresa é um passo essencial para se destacar dos concorrentes. Isso porque, a partir de boas informações, fica mais fácil compreender os melhores caminhos e, com isso, ter uma tomada de decisão inteligente.
Com o Data Fabric, você consegue analisar os fluxos de dados em tempo real, utilizando as integrações realizadas e consultando todas as informações necessárias para entender o que é melhor para o seu negócio.
Com as integrações que destacamos anteriormente, também é possível aumentar o potencial do negócio, pois você contará com diversos recursos de forma centralizada, suportando as tomadas de decisão do negócio.
De que forma preparar a empresa para a era das IAs?
Agora que você já sabe como o Data Fabric pode ser usado na empresa, que tal entender como preparar o negócio para se preparar para a era das IAs? A seguir, destacamos alguns passos úteis. Confira!
Entenda os dados da empresa
Para aproveitar a IA e o Data Fabric em sua empresa, é preciso conhecê-la bem. Por isso, faça um diagnóstico para compreender quais são os principais gargalos e os pontos fortes do negócio.
A partir disso, você consegue melhorar a coleta de dados e descobrir de que forma as novas soluções podem ser implementadas no dia a dia da empresa. Vale ainda contar com uma consultoria especializada para ter um diagnóstico preciso e assegurar bons resultados. A Scala pode dar toda a sustentação e suporte para você investir em tecnologia de forma estratégica.
Identifique as possibilidade de aplicação
Outro passo importante é ter ciência de quais são os usos mais adequados da IA no seu negócio. Por exemplo, com o Data Fabric, você consegue criar modelos de IA em uma única plataforma, aumentando a eficiência nessa etapa.
Esse cuidado vai liberar a sua equipe para pensar em estratégias que podem potencializar os resultados do negócio. Para melhorar ainda mais o desempenho da empresa, vale contar com a Scala para fazer a alocação de profissionais especializados e garantir mais eficiência na área de TI.
Crie uma estratégia de IA
Para implementar as soluções de IA e ter resultados com elas, é importante criar um projeto que considere todas as características do seu negócio. Assim, você consegue potencializar o uso das ferramentas e tornar os colaboradores ainda mais produtivos.
Nesse sentido, contar com uma equipe especializada para te dar suporte no desenvolvimento do seu projeto de IA é uma excelente alternativa. Para isso, conte com a Scala na execução do seu projeto. Com foco no seu negócio, podemos agregar valor e ajudar a preparar a sua empresa para aproveitar as novas ferramentas que estão surgindo.
Faça as integrações necessárias
Para ter sucesso na gestão de dados, é importante contar com integrações que otimizam seus processos, tais como: Data Integration, Managed File Transfer, System & Application Integration. Por meio delas, você ganha segurança e eficiência nos processos internos.
A integração de dados, por exemplo, é responsável por consolidar registros de diferentes fontes em um único local, frequentemente chamado de Data Warehouse.
Por exemplo, imagine que sua empresa colete informações nas mais diversas áreas, como marketing, vendas e financeiro. Para aproveitar todos os dados e alcançar mais eficiência no projeto, a integração torna-se necessária.
Isso porque, a partir dela, torna-se mais fácil ter uma visão completa de todo o projeto. Inclusive, existem ferramentas que possibilitam a emissão de relatórios que simplificam as análises e aproveitam o que há de melhor da IA e da análise de dados.
Conforme as empresas continuam a se adaptar em um cenário em constante evolução, o Data Fabric se apresenta como um aliado indispensável no longo prazo. Ele não apenas simplifica a complexidade dos dados, mas também capacita as equipes a explorarem novas oportunidades, a alinharem estratégias e a permanecerem ágeis diante das mudanças.
Se você quer saber mais sobre a análise preditiva, continue com sua visita ao blog e descubra como fazer uma análise de dados para previsão de demanda!