É muito interessante ver como todos têm uma expectativa enorme sobre inteligência artificial e acreditam que é uma tecnologia que pode resolver todos os problemas. Por outro lado, estas mesmas pessoas consideram esta tecnologia uma ameaça, pois acreditam que possam ser substituídas por ela. No entanto, para entender melhor este tema é necessário ponderar alguns tópicos:
Estudos apontam que nos próximos anos, o PIB Mundial será acrescido a aproximadamente 16 trilhões de dólares derivados de produtos e serviços diretamente relacionados a IA – talvez seja a era com o maior impacto financeiro da história recente e absolutamente transformacional em quase todos os setores da nossa economia.
Ainda, estes estudos indicam que 70% desse número virá de novos produtos e serviços que gerarão receita adicional – inovação de fato. Com esse volume de dinheiro tão grande chegando no mercado, nós e nossas empresas devemos nos preparar para obter melhores resultados, entendendo qual é a dificuldade que existe por trás disso.
Neste sentido, o que podemos trazer da IA para o dia-a-dia das empresas, se concentra em predição, automação e otimização. A demanda agora é por uma automação com inteligência, com processos de “workflow”, com IA que acompanhe mudanças para determinar variáveis e erros e assim, tomar decisões em tempo real, obtendo os resultados esperados.
Ainda hoje, muitas empresas apresentam excesso de burocracia e lentidão de resposta ao mercado e este problema acontece, pois gasta-se muito tempo modelando relatórios e quando os usuários vão usá-los, já estão desatualizados.
Hoje, a inteligência artificial, através de um grande volume de dados confiáveis, pode aprender de forma correta e operar com eficiência, possibilitando que tudo seja feito num fluxo contínuo de informação, quase em tempo real, otimizando significativamente a resposta ao mercado.
E, para que a Inteligência Artificial faça o seu papel corretamente, é necessário que as bases de dados sejam confiáveis e que as informações agreguem valor. Relatórios e informações desatualizados podem provocar decisões erradas.
Há bem pouco tempo atrás, quando os dados não eram atualizados de forma sistêmica e nem em tempo real, a interação das empresas com os seus clientes impunha uma série de exigências em termos de padrão de comportamento confiável que hoje, não necessariamente são as mais seguras e eficazes.
Novas percepções de perfil de consumo, possibilitadas por meio do cruzamento de relatórios analíticos – gerados em tempo real e, combinados com ferramentas de inteligência artificial, vêm possibilitando a criação de ofertas mais atrativas e competitivas no mercado.
A tecnologia disruptiva vem com modelos de engajamento mais sofisticados, que dependem de dados confiáveis, de processos corretos para coletá-los, organizá-los, analisá-los, transformá-los em informação e conhecimento, e tudo isso, em tempo real e em escala, com metodologia adequada para análises de modelos neurais, “deep learning”, “machine learning”, e todas essas tecnologias associadas a IA no ambiente em que está inserida.
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