Inteligência artificial e big data: uma combinação poderosa para crescimento

Por que a intersecção entre esses dois fatores pode ser o diferencial para um negócio.

(Adaptação do artigo originalmente publicado aqui, em inglês) Traduzido por Ana Flávia Garzon

Compreender quais tecnologias exponenciais impactarão sua organização e a rapidez com que elas estão se movendo pode fornecer uma vantagem competitiva poderosa. À medida que essas tecnologias surgem, convergem e aceleram, o cenário muda muito rapidamente.

Por exemplo, vejamos algumas das empresas de crescimento mais rápido do mundo. Em 2018, 32 empresas que utilizam inteligência artificial (IA) em seus negócios principais ultrapassaram a marca de avaliação de US $ 1 bilhão, de acordo com a empresa de pesquisas CB Insights. Essas empresas usaram aprendizado de máquina ou criam soluções que oferecem suporte à implementação de IA em frentes como saúde, veículos autônomos, cibersegurança, robótica e muito mais.

Essas chamadas unicórnios da IA atuam em diversos modelos de negócios e setores, mas há uma forte influência em todas essas estrelas em ascensão. O mesmo fio também permeia as organizações consideradas as mais inovadoras e valiosas do mundo. Sim, estamos falando sobre famosos gigantes da tecnologia como Amazon, Alphabet, Microsoft, Netflix, Salesforce, Samsung e Tencent. Qual é a ligação entre elas?

As gigantes da tecnologia dominam com maestria a interseção entre Big Data e IA.

Imagem via su.org

Essa intersecção de big data e inteligência artificial é o que o canal MIT Sloan Management Review chamou de “o desenvolvimento mais importante que está moldando o futuro de como as empresas agregam valor aos negócios a partir de seus dados e recursos analíticos”. Essas organizações entendem como combinar conhecimentos de dados e fortes recursos de IA em soluções fortemente diferenciadas com enorme valor de mercado.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais os dados e a IA se fortalecem mutuamente:

• Big data; as enormes coleções de dados para as quais todos contribuímos todos os dias, está ficando cada vez maior. Estima-se que em 2020 cada pessoa na Terra irá gerar 1,7 MB de dados a cada segundo, de acordo com a DOMO. Se soubermos como desbloquear esses dados, está o potencial para construir novos negócios incríveis e resolver alguns dos maiores desafios do mundo.
• Os dados são o combustível que alimenta a IA e grandes conjuntos de dados possibilitam que aplicativos de aprendizado de máquina (aprendizado de máquina é um ramo da IA) aprendam de forma independente e rápida. A abundância de dados que coletamos fornece aos nossos AIs os exemplos de que eles precisam para identificar diferenças, aumentar suas capacidades de reconhecimento de padrões e ver pequenos detalhes dentro dos padrões encontrados.
• A IA nos permite entender grandes conjuntos de dados, bem como dados não estruturados que não se encaixam perfeitamente nas linhas e colunas do banco de dados. A IA está ajudando as organizações a ter novos insights a partir de dados que antes ficavam restritos e sem acesso em e-mails, apresentações, vídeos e imagens.
• Os bancos de dados estão se tornando cada vez mais versáteis e poderosos. Além dos bancos de dados relacionais tradicionais, agora temos bancos de dados em gráficos poderosos, que são mais capazes de conectar pontos de informação e descobrir relacionamentos, bem como bancos de dados especializados em gerenciamento de documentos.

Como se tornar uma empresa baseada em dados

Como sair do uso míope para um uso eficiente dos dados ao seu dispor?

Os tipos de análise de dados geralmente são divididos em quatro categorias, conforme mostrado abaixo. Começando da esquerda, a Análise Descritiva é a categoria mais básica, enquanto a análise prescritiva na extrema direita é a mais poderosa e avançada.

Da esquerda para a direita, os tipos de análise: 1. Análise Descritiva — O que aconteceu? Examina dados históricos para responder perguntas; 2. Análise Diagnóstica — Por que isso aconteceu? Identifica padrões e descobre relações nos dados; 3. Análise Preditiva — O que vai acontecer? Usa dados recorrentes e históricos para predizer atividades futuras; 4. Análise Prescritiva — O que fazer? Aplicar regras e modelos para melhor tomada de decisão //Imagem via Su.org

Embora a maioria das organizações use uma combinação desses tipos de análise, você pode apostar que os unicórnios e gigantes da tecnologia que discutimos têm um domínio firme de análises preditivas e prescritivas. Conforme você adiciona recursos analíticos mais avançados, sua organização também ganha:

• Uma melhor compreensão de desempenho atual e futuro
• Conhecimento mais profundo dos comportamentos de clientes
• Indicadores-chave de desempenho (KPIs) importantes para a tomada de decisão
• Maior capacidade de experimentar, aprender e melhorar
• Vantagem sobre concorrentes menos sofisticados

Potencialize seus dados com IA e aprendizado de máquina

A vantagem competitiva da análise avançada pode ser multiplicada pela construção de uma forte capacidade de IA. Existem muito mais dados sendo gerados hoje do que os humanos podem analisar de qualquer maneira significativa. Técnicas como aprendizado de máquina, análise preditiva e visualização de dados podem nos ajudar a encontrar significado, cavando mais fundo em grandes conjuntos de dados e melhorando a velocidade e a precisão da tomada de decisões.

Qual a importância de aproveitar a IA e análises avançadas para impulsionar a criação de valor e o crescimento futuro? Na jornada de transformação da sua organização isso pode significar a diferença entre o sucesso e o fracasso.

Algumas aplicações práticas de análises e IA incluem:

• Acompanhamento e previsão de tendências tecnológicas exponenciais relevantes. Fazer isso de forma proativa te ajudará a determinar como e quando agir, para tomar melhores decisões e ficar à frente dos concorrentes
• Usar análises preditivas para minimizar decisões baseadas em intuição ou modelos desatualizados. Isso é o que o sábio analítico Avinash Kaushik chama de efeito HiPPO: confiar na opinião da pessoa mais bem paga em vez de em dados relevantes
• A capacidade de avaliar e acompanhar o progresso e a velocidade de projetos de inovação individuais durante as fases de desenvolvimento e prever resultados e receitas futuras

A importância de ser capaz de se reunir em torno de um único conjunto de objetivos e propósitos compartilhados — o que costumamos chamar de Estrela Norte — não pode ser exagerada. Estamos todos em uma jornada para o futuro e as organizações que fazem essa jornada como um grupo motivado com um propósito comum irão mais rápido e mais longe do que seus pares.