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Intelig√™ncia Artificial para tomar decis√Ķes e planejar a estrat√©gia futura

Intelig√™ncia Artificial para tomar decis√Ķes e planejar a estrat√©gia futura

by 13 de abril de 2017 0 comments

* Por Raniel Ornelas

A inova√ß√£o trazida pelos sistemas de Business Intelligence (BI) foi considerada durante d√©cadas entre as maiores inven√ß√Ķes humanas para auxiliar os gestores corporativos a tomarem decis√Ķes mais r√°pidas e precisas para alavancar seus neg√≥cios, ao transformar dados em informa√ß√Ķes inteligentes. Nos √ļltimos anos, essa tecnologia evoluiu ainda mais passando a suportar grandes volumes de dados estruturados e n√£o estruturados, o chamado Big Data.

Apesar do BI ter trazido diversos avanços em relação ao que chamamos de análise descritiva, utilizando ferramentas como scoreboards, dashboards, consultas avançadas e até alertas, que, por sua vez, têm se tornado cada vez mais sofisticados, ele se restringe a tratar apenas do que aconteceu no passado. Ou seja, tudo o que ele gera não aborda nada sobre o que poderá surgir no futuro.

O advento das Redes Sociais ilustra bem o que quero dizer em rela√ß√£o √†s limita√ß√Ķes dos sistemas de Business Intelligence em rela√ß√£o a previs√Ķes futuras. O Facebook, por exemplo, trabalha com dados muito r√°pidos e em movimento, e, por isso, dif√≠ceis de serem analisados em partes pequenas. Para superar este desafio, temos que ter an√°lises e tomadas de decis√Ķes cont√≠nuas com base na combina√ß√£o de todo esse grande volumes de dados. √Č preciso substituir an√°lises simples, pelas chamadas an√°lises preditivas, que possibilitam pegarmos dados do passado e construirmos um modelo estat√≠stico para fazer suposi√ß√Ķes, nos auxiliando a antecipar o futuro.

Para isso, devemos dar um passo além, que vai revolucionar a maneira como lidamos com a informação: a Inteligência Artificial (IA), uma evolução de todas as tecnologias já conhecidas que utiliza algorítimos inteligentes que permitem que máquinas e sistemas aprendam sozinhos, simulando a capacidade do ser humano de pensar e resolver problemas, de forma automática e pró-ativa.

Criada h√° mais de dois mil anos por fil√≥sofos que procuravam entender como s√£o realizados os processos de vis√£o, lembran√ßas, aprendizagem e racioc√≠nio, a IA vem conquistando seu espa√ßo e sendo apontada por pesquisadores como o futuro do Business Intelligence, e a principal aliada dos gestores na tomada de decis√Ķes, por fornecer aos computadores as habilidades necess√°rias para efetuar fun√ß√Ķes que apenas o c√©rebro humano era capaz de solucionar.

A principal diferen√ßa entre essas tecnologias √© que o BI entrega informa√ß√Ķes importantes sobre seu neg√≥cio, mas para isso teve o papel humano por tr√°s para montar os gr√°ficos, definir os padr√Ķes, etc.. Ele se restringe a fornecer os dados para an√°lise, mas n√£o sugere o melhor caminho. J√° a IA proporciona informa√ß√Ķes mais acuradas e precisas, mostrando a realidade do neg√≥cio de modo quase cient√≠fico, viabilizando tomadas de decis√Ķes certas em momentos cr√≠ticos. E como ela faz isso? Basta ao humano, fornecer os dados iniciais baseados em suas regras de neg√≥cio para trein√°-la, ensinando os primeiros passos. A partir disso ela aprender√° pr√≥-ativamente com base no hist√≥rico de informa√ß√Ķes com as quais ela j√° trabalhou.

Mas você deve estar se perguntando como isso pode te ajudar a superar os desafios do dia a dia da gestão? Primeiro eu diria a reduzir custos. Nos sistemas de BI, por exemplo, cada vez que você precisa dar manutenção no seu portfólio ou construir uma nova análise, é gerado um custo com TI. Como a Inteligência Artificial atua como um algorítimo inteligente que aprende sozinho com as experiências passadas, construindo uma equação sem que seja necessária a intervenção humana, esse investimento se torna desnecessário.

Vou citar um exemplo de como a IA pode ser utilizada com sucesso pelo mundo corporativo. No setor financeiro, para liberar um crédito a um cliente é preciso investigar diversas características do seu comportamento, se é um bom ou um mau pagador, se já fraudou, se já foi à falência, ou se realiza pagamentos em dia, etc. A partir desses dados, se constrói uma equação sobre o score de risco do consumidor, que servirá para liberar ou não o seu crédito.

Essa inteligência é estática, foi montada uma equação de risco e acabou ali. Agora imagine contar com uma equação que se autoatualiza, de forma inteligente, conforme o histórico de comportamento do consumidor? A Inteligência Artificial torna isso possível ao criar novos modelos baseados nos novos dados oriundos da operação, permitindo estabelecer uma previsão futura de comportamento.

Uma outra abordagem de como a Intelig√™ncia Artificial pode trazer benef√≠cios √† gest√£o do neg√≥cio √© permitindo aos gestores criar centenas de vari√°veis de mercado, sobre como est√° a economia e a concorr√™ncia, correlacionando dados e sugerindo probabilidades. Isso n√£o seria poss√≠vel por um humano, j√° que nossa capacidade de analisar uma grande quantidade de vari√°veis e correlacion√°-las para transformar em informa√ß√Ķes √ļteis √© limitada. Essa limita√ß√£o nos obriga, muitas vezes, a utilizar o instinto para tomar uma decis√£o, o que pode nos induzir facilmente a erros.

Mais uma maneira de como a IA pode impactar decis√Ķes. Um gestor de um frigor√≠fico pode analisar que, dependendo dos indicadores da economia, ele vende mais carne bovina, su√≠na ou mais frango. Baseado nesse conjunto de vari√°veis, esse gestor percebeu um alto retorno ao investir em carne bovina quando a infla√ß√£o est√° baixa. Essa correla√ß√£o permite que ele saiba o tipo de carne que tem de comprar mais naquele per√≠odo da economia. A constru√ß√£o dessa l√≥gica cria um aprendizado para a Intelig√™ncia Artificial, que ir√° automaticamente armazenar esses indicadores para utiliz√°-los futuramente em outros cen√°rios.

Em uma estat√≠stica b√°sica, sem utilizar essa intelig√™ncia, esses dados tamb√©m seriam cruzados, mas haveria a necessidade de sempre atualiz√°-los manualmente para construir novas equa√ß√Ķes, gerando mais custos e dedica√ß√£o de m√£o de obra. A IA aprende a partir de uma carga inicial de dados imputados pelo humano, e √© programada para aprender com o hist√≥rico desses dados, se tornando ainda mais inteligente com o passar do tempo.

Antecipando o futuro
Sua utilidade vai al√©m. Com o advento do Big Data e da Internet das Coisas (IoT), as organiza√ß√Ķes est√£o sendo pressionadas a substituir suas an√°lises reativas, para proativas, ou seja, n√£o adianta mais checar esporadicamente quais as pr√≥ximas tend√™ncias e os problemas que o neg√≥cio est√° enfrentando. A partir de agora, para serem mais competitivas, as empresas precisam prever o futuro e se antecipar a ele, o que s√≥ √© poss√≠vel colocando a Intelig√™ncia Artificial em pr√°tica.

Prevendo essa tendência, fornecedoras de ERP estão preparando seus sistemas para rodar essa tecnologia em seus módulos de Business Intelligence, possibilitando aos clientes construir análise preditivas para alavancar seus negócios, otimizando o armazenamento, o processamento e a execução dos processos internos para coletar dados que auxiliam a tomada de decisão, aumentando a produtividade e reduzindo custos.

Fique atento e busque um parceiro que se antecipe a essas inova√ß√Ķes e que esteja preparado para atender √†s necessidades do seu neg√≥cio, n√£o s√≥ de hoje, como tamb√©m do futuro.

gerente de inovação na Sankhya

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