A Inteligência Artificial  é já parte integrante do nosso presente, trazendo grandes mudanças na maneira como pessoas e empresas se relacionam com a tecnologia e como os modelos de gestão são aplicados para tornar mais eficientes alguns processos internos e o fluxo de informações.

Desde a Pré-História o desenvolvimento do Homem era consequente das ferramentas, aumentando, desta forma, as capacidades humanas de evolução. Com a tecnologia, não é diferente. Principalmente nas últimas 5 décadas a evolução tecnológica, tem dado saltos de gigante que facilitam o trabalho de forma inenarrável, desde o Z-1 (o primeiro computador) até aos dias de hoje com a Inteligência Artificial.

Os sistemas inteligentes, com capacidade para processar biliões de dados e transformando-os em informação estruturada, estão presentes no nosso quotidiano, ainda que muitos deles passem despercebidos. O Google como ferramenta de pesquisa é um excelente exemplo dessa realidade.  Na área financeira por exemplo os sistemas conseguem prever os movimentos do mercado de ações: um volume astronómico de dados é analisado de forma tão veloz, que a capacidade humana dos analistas não consegue acompanhar.

Big Data e Inteligência Artificial

Big Data é um conceito que revolucionou o acesso à informação em todas as áreas de negócio. À medida em que as nossas vidas estão cada vez mais “registadas”, as empresas conseguem ter acesso a uma quantidade enorme de dados. Mas esses dados têm de ser tratados, para que consigam ter valor e consigam dar os insights necessários aos gestores para delinearem as estratégias mais eficientes, no sentido de direcionarem a sua oferta ao seu real público.

A Era dos Robots

A Inteligência Artificial e a Data Science assumem aqui um papel fundamental, dado que são termos cada vez mais comuns no mundo dos negócios, sendo aplicados numa variedade cada vez maior de soluções empresariais.

As empresas querem implementar essas tecnologias para melhorar os seus resultados e conseguir vantagens competitivas, tomar decisões estratégicas, mas por vezes, alguns erros são cometidos, nas interpretações dos resultados obtidos . Criar modelos de análise preditiva para prever cenários ou tendências é um desafio, um exemplo muito comum é a confusão entre correlação e causalidade.

Existem duas permissas: o conhecimento dos dados que se estão a tratar e a observação de todas as fases do processo de aprendiazagem automática, inclusivé a necessidade de validar as hipóteses  para garantir resultados mais assertivos.

Quando se tratam varáveis independentes pretende-se observar o seu impacto nas variáveis dependentes, isto é: se existem relações fortes entre elas e se são de causa/efeito.

Imaginemos que existe uma relação elevada (99%) entre duas variáveis, logo a conclusão a tirar é que um acontecimento é consequência do outro. É uma falácia tirar, de imediato, essa conclusão sem que esteja devidamente comprovada, existem inúmeros fatores que podem influenciar um acontecimento.

Transformando Dados em Informação valiosa

Mesmo com um modelo bem estruturado não é fidedigno aceitar cegamente os resultados obtidos. A avaliação e análise criteriosas dos mesmos são tarefas fundamentais para se tirarem conclusões. A informação que se obtém destas análises deve ser escrutinada e há que verificar a hipótese com diversas variáveis e em condições diferentes, tentando explicar a relação entre elas, concluindo se é realmente uma reação e não uma causualidade. Após a validação de todas as hipóteses, a verificação por intermédio de várias experiências da consistência dos resultados é outra das fases cruciais desta análise preditiva.

Como se aplicam as análises preditivas numa empresa?

Tome por exemplo a sua empresa. De certo já sentiu necessidade de avaliar o risco de uma operação de crédito a um cliente, se deve ou não atribuir o crédito. É uma tarefa complexa., por isso existem empresas especializadas, que através do tratamento de grandes volumes de dados económicos e financeiros, utilizam mecanismos de inteligência artificial e modelos de análise preditiva, e que após a validação de diversas hipóteses, conseguem fornecer informação de negócios fiável sobre as empresas, de forma a que os gestores consigam tomar decisões fundamentadas.

Parece complicado?

Estas novas ferramentas também são mais complexas e, em muitos casos, exigem níveis mais altos de experiência para trabalhar.

À medida que a análise cresceu em importância na última década, os compromissos que as organizações devem assumir para se destacarem também cresceram.

Como gestores percebem que as análises pormenorizadas aos seus clientes, fornecedores e até mesmo concorrentes, são essenciais a estratégia e consequente sucesso dos seus negócios, utilizam relatórios de negócios para se munirem de toda a informação para facilitarem a sua tomada de decisão.

O uso de tecnologias analíticas de última geração é um pré-requisito para o sucesso, mas sua ampla disponibilidade coloca um peso crescente na análise da informação e na estratégia da sua utilização, torna-se por isso importante ter  um parceiro com cultura e estratégia analítica habituado a trabalhar e resolver estas questões.