IA e BI: a impulsionar o futuro de “conhecimento” automatizado

Um exemplo disso é combinar IA com business intelligence (BI), uma solução que normalmente requer uma ampla gama de conhecimento acumulado para que os utilizadores alcancem todo o seu potencial. A IA pode simplificar o processo de BI através de automação, aumento da escala de processamento e processamento de linguagem natural (natural language processing - NLP). Estes serão críticos para alcançar a audiência inexplorada do BI - o utilizador comum de negócio não técnico - e é esse alcance de público ampliado que irá separar a IA das disrupções tecnológicas anteriores.

Automação abre caminho para a eficiência

Com o BI, os utilizadores têm acesso a abundância de dados, mas precisam fazer as perguntas certas para obter melhores visões. Isso é difícil para utilizadores sem experiência em BI, que provavelmente não sabem que solicitação levará às informações mais valiosas. A IA é a chave para quebrar essa barreira de entrada, eliminando efetivamente a necessidade de criar consultas.

Os recursos de automação dentro da IA permitem que a máquina lide com a análise de dados de BI, identificando as relações entre os dados para produzir visões relevantes - visões que os utilizadores nem sequer sabem que precisam. Ao descobrir esses relacionamentos essenciais aos negócios, as soluções produzirão automaticamente dashboards que exibem visualmente os resultados.

O âmbito permite maior precisão

A combinação de IA e BI aumentará o número de indivíduos que podem usar esses BI e também a quantidade de dados analisados. O sistema de machine learning analisa grandes conjuntos de dados mais rapidamente do que um ser humano. Isso permite que mais informações sejam consideradas em todas as decisões e, ao mesmo tempo, reduzir o tempo gasto na análise dessas informações, levando a uma maneira mais eficiente e precisa de usar o BI.

Combinando IA e BI, as empresas podem tomar decisões de inventário com base nos dados de vendas dos últimos seis anos, em vez dos últimos seis meses. Isso levará a uma compreensão mais precisa dos hábitos dos consumidores, para garantir que os produtos certos estejam disponíveis no momento certo, mantendo o cliente na vanguarda de todas as decisões.

NLP quebra a barreira para entrada

A capacidade mais conhecida da IA é a sua capacidade de compreender a linguagem humana (basta procurar a popularidade generalizada da Alexa da Amazon, cujos utilizadores mensais aumentaram 325% ao longo de 2017). A NLP também pode ser aplicada a soluções de BI. Em vez de exigir conhecimento prévio das fórmulas que produzem as visões, a IA permite que os utilizadores façam uma pergunta e os dados preencherão os relatórios em segundos, reduzindo a barreira de entrada para os utilizadores, pois a experiência em BI não é mais necessária para obter o conhecimento.

Os dados podem levar a visões importantes e mais económicas, mas sem o conhecimento das equações e práticas corretas para entender isso as informações não serão exploradas. É aqui que a NLP pode ajudar. Em vez de percorrer os dados antigos, os utilizadores podem informar o software sobre o que procuram.

Por exemplo, para planear melhor os orçamentos departamentais, os utilizadores de negócios podem perguntar: "Mostre-me as áreas em nossas operações onde não alcançámos o objetivo nos últimos cinco anos". O software pode produzir a resposta analisando rapidamente os dados, ajudando os responsáveis a planear os respetivos orçamentos para os próximos anos.

A IA tem o poder de “democratizar” o BI, aumentando a audiência em dez vezes e facilitando eficiências através dos vários silos de dados. E enquanto a promessa da IA não for cumprida, outro aspeto a diferenciará de outras tecnologias disruptivas: a sua omnipresença não surpreenderá ninguém. As inovações tecnológicas passadas, como a experiência de utilizador (UX), foram um choque para os fornecedores de sistemas antiquados, alguns dos quais ainda estão a recuperar nesta área.

Em contraste, a maioria das empresas já estão a investir ativamente em IA e a aplicar os seus recursos ao BI, como por exemplo em chatbots para atendimento ao cliente. Mas não se preocupe: a propaganda exagerada será vivida e ultrapassada, e devemos esperar para ver o retorno da adoção da IA, mais cedo ou mais tarde.

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