Você sabe se é mesmo Inteligência Artificial?

Como você sabe se o que você está comprando ou construindo é verdadeiramente Inteligência Artificial?

Uma pesquisa do Gartner no início de 2019 descobriu que o número de empresas que implementam inteligência artificial (IA) cresceu 270% nos últimos quatro anos. Não é de admirar que as empresas em todos os lugares pareçam estar se esforçando para adotar a IA e, assim, evitar serem colocadas em séria desvantagem competitiva.

Também explica por que muitas empresas novas estão surgindo em todos os lugares, oferecendo produtos e serviços de IA e atraindo interesse entre clientes e investidores. No entanto, o grande volume de provedores de inteligência artificial pode causar sérias confusões no mercado. É difícil saber o que realmente constitui IA – um estudo (da The Verge) descobriu que 40% das startups de IA na Europa não usam a IA, mas sim o que pode ser outra forma de software disfarçado.

A IA engloba muitas tecnologias específicas, como chatbots, aprendizado de máquina, deep learning e análise preditiva. Todos têm em comum o fato de usar algoritmos treinados em dados para apoiar decisões de negócios e complementar a lógica e a experiência dos seres humanos. Os pais da IA, Marvin Minsky e John McCarthy, descreveram a inteligência artificial como “qualquer tarefa realizada por um programa ou uma máquina e que um humano teria que aplicar inteligência para executá-la”. Esta é uma definição bastante ampla e pode levantar mais questões do que respostas.

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Parte do problema é que a IA ainda é um território do Velho Oeste sem muitas regras, regulamentos ou definições. E, sem um mercado claramente definido, o termo está aberto à interpretação.

A confusão sobre o que constitui a verdadeira IA faz lembrar o movimento de big data de vários anos atrás. Uma pesquisa no Google sobre o termo “big data” resulta em uma lista de fundadores e definições contraditórias do que realmente é – ainda que nos últimos anos, muitas pessoas têm dito que precisamos disso. Talvez a IA seja um desdobramento direto da blitz de big data.

Com tantas mensagens, ofertas e players, como você sabe se o fornecedor ou provedor de serviços com quem está trabalhando ou a solução que está criando realmente está usando IA? É importante se perguntar o que exatamente constitui um verdadeiro projeto de IA se você precisar incorporá-lo ao seu trabalho. Abaixo estão sete perguntas que podem ajudá-lo a descobrir e aproveitar ao máximo a IA:

1- Os cientistas de dados treinados estão desenvolvendo seu algoritmo?

Quer você empregue cientistas de dados internos ou contrate empresas terceirizadas de serviços de inteligência artificial, você precisará de cientistas de dados que entendam como desenvolver soluções de inteligência artificial para resolver seu problema específico, a fim de criar uma solução de inteligência artificial efetiva. Esses profissionais normalmente sabem como agregar e treinar grandes conjuntos de dados e sabem como monitorar o aplicativo para ver se ele está atingindo sua meta.

2- Você está usando servidores de GPU?

A IA não requer apenas quantidades massivas de dados para ser o mais eficaz possível. Ela também precisa do poder de processamento para lidar com essa tarefa. Os servidores que contêm chips NVIDIA GPU são essenciais para projetos de inteligência de dados intensivos.

3- Você está agregando seus dados em toda a empresa?

A única maneira de permitir verdadeiros aplicativos de aprendizado de máquina é agregar dados de toda a empresa. Isso inclui dados de transações de clientes, sistemas de ponto de venda, inventário, sistemas de ERP, pesquisa e desenvolvimento (P&D), marketing, recursos humanos e finanças e contabilidade. Embora também possa ser importante complementar esses dados com fontes externas, é essencial que a maioria dos dados venha de sua empresa para resolver seu problema de negócio muito exclusivo.

4- O modelo de aprendizado de máquina é altamente iterativo e contínuo?

Um sólido projeto de aprendizado de máquina fica mais inteligente quanto mais dados ele analisa. O contrário acontece com projetos simples de análise de dados que usam análise para orquestrar aplicativos e fluxos de trabalho.

5- Aborda todo o ciclo de vida?

A IA deve fornecer recursos em todo o ciclo de vida. Isso significa desde a identificação de dados, limpeza, classificação e rotulagem até o desenvolvimento e teste de modelagem estatística e medição da eficácia da solução de aprendizado de máquina.

6- Como ele rotula os dados?

Algumas empresas usam crowdsources aleatórios para classificar grandes quantidades de dados a fim de coletar dados muito necessários, mas isso nem sempre é suficiente. Você pode usar especialistas em dados treinados para tornar os algoritmos realmente inteligentes. Os especialistas em dados treinados geralmente podem rotular com mais precisão e abordar desafios de negócios específicos para obter informações e insights mais personalizados.

7- Realmente aborda o seu problema de negócios?

O verdadeiro teste de uma solução de inteligência de mercado é sua capacidade de ajudá-lo a resolver um desafio de negócio único, auxiliado pelas capacidades cognitivas dos computadores. Se você está tentando resolver problemas específicos, como determinar a probabilidade de perda de clientes, responder mais rapidamente a perguntas dos clientes ou identificar anormalidades em um raio X, e sua solução está apenas agregando dados e construindo um algoritmo, mas não deixa você mais próximo de resolver a questão, ela realmente não está cumprindo a promessa da IA.

A IA está preparada para a transformação digital em quase todos os setores. Eventualmente, a maioria das empresas poderia ser alimentada por IA. Mas, por hoje, é preciso discernimento cuidadoso para saber se o que você está obtendo é realmente IA. Vale a pena fazer sua lição de casa e fazer as perguntas difíceis ao selecionar ou criar uma solução para ajudá-lo a entrar na onda.

Fonte: Forbes, por Carlos Melendez

Big Data Analytics: você sabe o que é?

Sabe aquele trabalho de pesquisa de mercado que você e sua equipe precisam fazer para lançar um produto ou serviço novo? Ou para prospectar clientes, fidelizar, identificar tendências, enfim, se manter vivo e competitivo? Esse trabalho envolve entender o cenário econômico, a concorrência, o perfil do consumidor – idade, localização, preferências, hábitos – entre outras características essenciais para que sua estratégia seja um sucesso. Isso significa coletar, filtrar, cruzar e analisar uma infinidade de dados. É aqui que entra o Big Data Analytics – o novo tesouro do mundo business! Se você não ouviu falar sobre o assunto, certamente ouvirá.

O termo Big Data Analytics está relacionado à análise inteligente de grandes volumes de dados, provenientes de diferentes fontes, sejam eles estruturados ou não estruturados. Hoje, softwares de altíssimo desempenho são capazes de coletar, armazenar, processar e interpretar dados com assertividade, tempo e custo reduzidos. Você quer respostas? O Big Data Analytics te dá! E quase que imediatamente, para decisões não mais baseadas em achismos. Com a análise de dados, você consegue identificar e descobrir padrões ocultos, correlações e outras percepções valiosas para o seu negócio. Segundo a Forbes, o mercado de análise de dados superará em breve $ 200 bilhões. Nessa onda, você não surfa sozinho!

E quando falamos em uma infinidade de dados, é uma infinidade mesmo. Só para você ter uma ideia, o volume mundial de dados, segundo o International Data Corporation, deve atingir a marca de 163 zettabytes até 2025, cinco vezes mais do que o volume atual. Tá, mas o que isso significa? Cada zettabyte representa um trilhão de gigabytes. Confuso ainda? Então aqui uma analogia mais prática para você entender o tamanho do problema. É como se você assistisse o catálogo inteirinho da Netflix 489 milhões de vezes. Agora imagine ter que navegar por esse oceano de dados e ter que extrair informações práticas para o seu negócio? No mínimo você gastaria muito tempo e dinheiro. E quando conseguisse algo realmente verdadeiro, talvez fosse tarde demais.

Big Data Analytics serve para minha empresa?

Não importa o tamanho da sua empresa, tipo ou mercado de atuação. Soluções de Big Data Analytics entregam informações importantes para o desempenho de qualquer empresa, extraindo e combinando resultados de diferentes fontes (ferramentas de BI, Log de servidores web, redes sociais, relatórios empresariais, indicadores macro, pesquisas de satisfação etc).

Veja como a arquitetura de microsserviços permite sua empresa aderir às novas tecnologias, integrar com sistemas terceiros e extrair dados de forma automatizada

Quer um exemplo? Com Big Data Analytics você e seu time conseguem identificar quais são os produtos mais procurados e desejados em um determinado local. Equipes de marketing são capazes de entender os resultados e impactos de ações e campanhas. Controlar com precisão os níveis do estoque, prever tendências sazonais de crescimento no consumo de alguns produtos, melhorar processos de logística. E por aí vai, são muitas as possibilidades.

Um conceito novo, só que não

Não é de hoje que as empresas procuram extrair informações a partir de dados. Só que esse processo ficou mais rápido, mais inteligente! E, sim, ganhou mais importância à medida que o digital evoluiu. Nos anos 50, antes mesmo que seus avós imaginassem o que seria Big Data, as análises se restringiam aos números, planilhados manualmente.

Hoje, além de não se prender somente a números, essas análises acontecem em velocidade extremamente superior e com muito mais eficiência, em tempo real. Não faz mais sentido desenterrar informações passadas para usar em decisões futuras. O que acontece aqui e agora sim, faz todo o sentido. A capacidade de agir mais rápido é o que diferencia sua empresa e te dá vantagem competitiva.

Agora que você já sabe o que é Big Data Analytics, fale com a NextTrends e veja como aplicar ao seu negócio.