A Inteligência Artificial aplicada aos negócios tem sido assunto em diversas organizações, mas nem sempre se compreende como ela funciona nem qual seu potencial.
Aliada aos avanços da tecnologia, a Inteligência Artificial (também chamada IA) vem sendo utilizada para otimizar processos, gerar mais valor, aumentar a competitividade e conquistar melhores resultados.
Para chegar lá, no entanto, é preciso transformar a cultura da organização e voltá-la inteiramente para a análise de dados.
Neste post, veja o que é Inteligência Artificial aplicada aos negócios, qual é a importância de adotar uma cultura data driven, quais tecnologias podem ser utilizadas e quais as possibilidades dessa tecnologia para as empresas. Acompanhe!
O que é Inteligência Artificial aplicada aos negócios?
A definição de Inteligência Artificial mudou muito ao longo dos anos, mas quase sempre refere-se à tentativa de simular da capacidade humana de pensar, tornando sistemas computacionais aptos a “aprender”, “raciocinar”, “interpretar” e tomar decisões de maneira semelhante aos seres humanos.
Por muito tempo, entendeu-se a Inteligência Artifical apenas como sistemas que conseguiam resolver problemas ou eram capazes de realizar tarefas bem específicas, como disputar jogos de xadrez com humanos, por exemplo.
No entanto, os avanços tecnológicos moldaram seu desenvolvimento e, hoje, as soluções em IA fazem parte de uma abordagem data driven, isto é, uma cultura baseada em coleta, processamento, análise e interpretação de dados.
Esse esforço vai no sentido de otimizar processos, aumentar a competitividade e trazer melhores resultados para empresas e indústrias.
Inteligência Artificial não é commodity
Com o avanço da tecnologia e soluções inovadoras surgindo a todo instante e ganhando espaço na mídia, a noção de Inteligência Artificial tem sido naturalizada junto ao público e às empresas.
A questão é que esse movimento cria falsas expectativas em muitos empreendedores, que buscam por soluções “prontas” de IA para implantar em suas empresas.
No entanto, é importante destacar que Inteligência Artificial não é commodity, ou seja, não existe um produto “de prateleira” que atenda a todo e qualquer tipo de negócio. As soluções devem ser desenvolvidas de acordo com a realidade, o contexto e os objetivos de cada empresa.
Importante apontar que existem no mercado soluções de IA prontas voltadas para um contexto generalista, como APIs para reconhecimento de voz ou sistemas para identificar objetos específicos em imagens. Isso acontece porque, por trás dessas soluções, existem sistemas inteligentes que são alimentados com dados genéricos.
Porém, quando nos referimos a empresas, a realidade é diferente. De fato, a diferenciação e personalização da Inteligência Artificial para cada negócio específico são algumas das principais chaves para o sucesso dessas soluções.
Os dados que importam
Cada empresa gera seus próprios dados e desenvolve seus próprios produtos ou serviços, específicos para o segmento em que atuam. Dessa maneira, é natural entender que a solução desenvolvida para uma empresa de pequeno porte que atua com foco em jovens da classe C não pode ser implantada da mesma forma em uma organização multinacional que atende pessoas maduras e de alto poder aquisitivo, por exemplo.
Assim, o sucesso ou fracasso de um projeto de Inteligência Artificial em uma empresa vai depender dos dados que ela gerar e tiver à sua disposição. E isso mostra como soluções “prontas”, na maioria das vezes, não são viáveis. Afinal, boa parte das organizações ainda não possui uma base de dados em volume nem estrutura adequados para o desenvolvimento de um projeto do tipo.
A implantação de projetos de IA passa, portanto, por uma série de definições prévias, que ajudem a empresa a definir as métricas de performance que devem ser seguidas e, a partir daí, gerar os dados, por meio de Pesquisa e Desenvolvimento, que tornem possíveis a criação de um modelo próprio.
Cultura data driven
Como vimos, a implantação de projetos de Inteligência Artificial depende em grande parte do uso eficiente dos dados próprios gerados pela empresa, em grande volume e da maneira correta. Para que isso seja feito, é preciso haver uma atualização da cultura interna da organização, passando a colocar os dados no centro da tomada de decisões e do planejamento estratégico da empresa.
A isso damos o nome de cultura data driven. O termo foi criado para definir os processos orientados por dados. Ou seja, quando as decisões são tomadas com base na coleta e análise de informações, sem espaço para estratégias tomadas com base em achismos, intuições ou instintos.
Para que essa cultura se fortaleça dentro da empresa, é preciso criar métodos eficientes para a coleta, processamentos, análise e interpretação de grandes volumes de dados. Para isso, existe uma série de ferramentas e tecnologias que podem auxiliar nesse processo, com destaque para Big Data e Business Intelligence. As ferramentas e processos também devem ser capazes de garantir a qualidade das informações e a governança dos dados.
Isso passa diretamente pelo uso da tecnologia, como ERPs e CRMs, para captar dados de forma sistemática e automatizada, e também pela transformação da cultura organizacional do negócio, colocando os dados no centro não apenas da gestão, como também da atuação dos colaboradores.
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Tipos de tecnologias
Existem diferentes conceitos e tecnologias que fazem parte do abrangente conceito de Inteligência Artificial e que podem ser aplicadas aos negócios, sejam subcampos ou áreas do conhecimento complementares. Alguns exemplos são:
Ciência de Dados
Ciência de dados ou data science é um campo interdisciplinar da computação que se baseia na obtenção e análise de dados (econômicos, sociais e financeiros) para a geração de insights que ajudem a nortear a tomada de decisão e a criação de estratégias.
Sua origem como campo de estudo específico é recente e tem raízes na análise estatística e na mineração de dados. Entre as possibilidades de extração de conhecimento está a detecção de padrões. Dessa forma, essa metodologia é capaz de revelar tendências e melhorar a capacidade preditiva das empresas, conferindo a elas mais competitividade.
Machine Learning
Um dos alicerces da Inteligência Artificial é o Machine Learning – em português, Aprendizado de Máquina –, metodologia em que os sistemas são capazes de aprender e evoluir de forma total ou parcialmente autônoma. Inclusive, podemos afirmar que, sem o Machine Learning, a Inteligência Artificial não seria como conhecemos hoje.
Isso só é possível por conta de algoritmos complexos que conferem a essas máquinas a capacidade de ler informações, identificar padrões e fazer o processamento lógico de dados para tomar decisões com base na sua própria experiência. O grande diferencial do Machine Learning é, portanto, sua capacidade de se adaptar, criando um sistema mais dinâmico e que dependa menos da intervenção humana.
Deep Learning
O Deep Learning é outra importante base para a IA como conhecemos hoje. Esse conceito pode ser entendido como um aprofundamento do Machine Learning, tornando-o ainda mais complexo e inteligente. O Deep Learning utiliza algoritmos ainda mais sofisticados, a partir do conceito de redes neurais artificiais altamente complexas, inspiradas nas ligações neurais que ocorrem no cérebro humano.
Aliada ao grande avanço das tecnologias computacionais nos últimos anos, essa metodologia é capaz de aprender padrões complexos e interpretar grandes volumes de dados, gerando resultados mais acertados e com mais detalhamento.
Possibilidades da inteligência artificial aplicada aos negócios
Existem diversas formas com que a Inteligência Artificial pode ser aplicada aos negócios. Destacamos:
Aproveitamento de Dados
Sistema de IA que permite um melhor aproveitamento dos dados gerados pelo armazenamento e processamento de informações pelo sistema. Isso facilita o processo de obtenção de insights e as análises mais precisas, o que resulta em uma tomada de decisão mais assertiva.
Cruzamento de Informações
Como vimos, um dos pontos fortes da Inteligência Artificial e de seus subcampos é a capacidade de cruzamento de informações para identificar padrões e tendências e gerar insights.
O cruzamento de informações é muito comum na área da saúde, por exemplo, em que os sistemas de IA analisam dados de diferentes naturezas para identificar possíveis relações entre doenças, sintomas ou medicamentos, a fim de possibilitar descobertas que contribuem para o avanço da Medicina.
Predições
Uma análise de dados otimizada aumenta a capacidade preditiva da empresa, gerando previsões mais acertadas, seja sobre movimentos do mercado, a realidade do segmento em que atua ou o comportamento de seus clientes.
Com esse tipo de informação em mãos, a empresa consegue prever cenários e resultados de forma a aprimorar suas estratégias e conquistar vantagens competitivas.
Essa funcionalidade pode ser vista, por exemplo, no agronegócio, com a utilização de máquinas agrícolas inteligentes capazes de cruzar os dados coletados em campo com informações externas sobre o clima, gerando previsões que ajudam a otimizar a produção.
Segurança
A Inteligência Artificial também podem ser uma importante aliada para evitar fraudes e ataques cibernéticos às empresas.
Com auxílio da IA, é possível criar algoritmos mais complexos que consigam cruzar dados para identificar potenciais ameaças, novas formas de ataques ou tentativas de fraude.
O setor financeiro é um que tem se beneficiado da aliança entre modelos preditivos e tecnologias de segurança em soluções de Inteligência Artificial que ajudem a proteger seus processos e dados.
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