Imagine uma ferramenta que não só analisasse os dados como os transformasse em uma fonte transformadora de inovação. A IA generativa está na vanguarda dessa revolução, prometendo mudar totalmente nossa postura em relação à interação com dados, automação de tarefas, geração de insights e tomada de decisão. Mas a questão permanece: como sua organização pode aproveitar essa ferramenta poderosa?
Para embarcar nessa jornada, vamos estabelecer uma fundação sólida de inteligência artificial, definir estruturas para a criação de casos de uso, explorar os principais exemplos do setor e explicar por que os analistas desempenham papéis cruciais na implementação e no gerenciamento.
Pense no potencial: uma pesquisa da McKinsey sugere que a IA generativa poderia contribuir com entre US$ 2,6 e US$ 4,4 trilhões anualmente para a economia mundial. Com números tão impressionantes no horizonte, a margem para os analistas promoverem a IA são infinitas.
O que é a IA generativa
Embora existam muitas maneiras de explicar o que é a inteligência artificial generativa e como ela funciona, uma das mais simples é que se trata de um modelo de IA treinado em um grande volume de dados de linguagem que cria resultados inovadores.
O que você mais precisa saber para entender a IA generativa:
- A inteligência artificial generativa é alimentada por um modelo de linguagem — na maioria, são modelos de linguagem avançados, mas também há modelos de linguagem pequenos.
- A IA generativa só é possível graças a uma tecnologia chamada transformadores. Eles permitem que o machine learning se concentre em partes distintas da entrada de maneira diferente. Eles são a base dos sistemas avançados de linguagem de inteligência artificial.
- Modelos GPT são transformadores pré-treinados. Essa é a inovação que possibilitou a IA.
Uma estrutura de casos de uso para exploração
Existem muitos casos de uso diferentes com a inteligência artificial. Listar todos eles seria impossível. Em vez disso, ao pesquisar casos de uso, achei este arcabouço útil.
Analise as capacidades da IA generativa, seus pontos fortes e onde ela pode se sobressair. Depois avalie potenciais casos de uso a partir daí.
O que a IA generativa faz de melhor:
- Sintetização: "leia este relatório de viagem e despesas e resumir os gastos corporativos do mês em um parágrafo."
- Geração de código: "usando estas variáveis, escreva um script Python para prever minhas vendas no próximo trimestre."
- Geração de dados: "crie um conjunto de dados que simule dados de viagem e despesas corporativas. Inclua colunas de Nome, Sobrenome, Descrição, Data e Valor."
Se você usar essas três capacidades como alicerces, poderá conjugá-las a fim de montar os casos de uso que deseja explorar. Com base nessa estrutura, vamos começar e detalhar alguns dos casos de uso mais comuns de inteligência artificial generativa.
Geração de texto
A IA generativa pode criar textos em diferentes vozes, tons e estilos com base nas entradas dos usuários. Assim, ela acelera processos como escrever e-mails, redigir postagens de blog e sumarizar dados e análises.
Geração de insights
A inteligência artificial generativa é capaz de trabalhar com várias fontes de dados e analisá-las para fornecer insights. Ela pode até mesmo fazer isso sumarizando os resultados em um e-mail ou criando uma apresentação em PowerPoint para agilizar o processo.
Criação de Conjunto de Dados
Pode ser caro e arriscado usar dados reais de pacientes ou clientes quando unidades de saúde, organizações financeiras e outros setores altamente regulamentados precisam criar e testar modelos. Nesses casos, a IA generativa pode criar dados sintéticos para treinar modelos. Uma vez que os modelos estejam prontos, é possível aplicá-los nos dados dos pacientes. Além de reduzir o risco de violar regulamentações, esse método também acelera a implantação, economizando tempo e reduzindo custos.
Interface com linguagem natural
Você pode usar a IA generativa para interagir diretamente com seus dados. A tecnologia é capaz de usar o processamento de linguagem natural (PLN) para interpretar o que você está perguntando, consultar seus dados para encontrar resultados e apresentar conclusões de uma forma fácil de entender.
Resumo do fluxo de trabalho e documentação
Documentar fluxos de trabalho é uma tarefa que precisa ser feita, mas da qual (quase) ninguém gosta. A IA generativa não apenas faz isso automaticamente, mas também pode melhorar a governança e a auditabilidade.
Gerando casos de uso
Sim. Você leu certo. Uma das aplicações da inteligência artificial generativa é identificar, selecionar e desenvolver novos casos de uso de analytics para você. Ela pode reduzir a hesitação ao elaborar automaticamente novas maneiras de usar sua própria tecnologia.
Ferramentas como o Alteryx Playbooks podem usar inteligência artificial para gerar potenciais casos de uso baseados nos seus dados.
De acordo com pesquisas recentes, algumas das aplicações mais comuns da inteligência artificial generativa entre os líderes de TI e de dados incluem:
- Análise de dados (43%)
- Segurança cibernética (37%)
- Suporte ao cliente (34%)
- Geração de código (32%)
- Previsão financeira (32%)
- Geração de texto (32%)
Aplicações reais de IA e machine learning no analytics
Vamos explorar como diferentes setores e departamentos podem usar a inteligência artificial para analisar dados com o objetivo de aprimorar suas decisões de negócio e impulsionar a inovação.
Finanças
- Análise de tendências financeiras: muitos fatores podem afetar o desempenho financeiro e compreender todos eles toma tempo. A IA e o machine learning podem analisar dados financeiros a fim de identificar tendências e outliers e explicar as relações entre eles.
- Avaliação de risco no setor financeiro: o risco é resultado de muitas áreas no setor financeiro e avaliá-lo completamente requer um alto nível de detalhe. Juntos, a inteligência artificial e o machine learning podem aplicar mecanismos de aprendizado profundo para fornecer relatórios abrangentes de avaliação de riscos. Eles podem examinar dados minuciosamente para gerar explicações detalhadas esclarecedoras e informativas, incluindo ações recomendadas para mitigar os riscos. Isso acelera o processo de identificação de possíveis problemas e libera mais tempo para se decidir como proceder. A Zurich Insurance usou o Alteryx para analisar grandes volumes de dados de risco, sinistros e financeiros.
- Análise de conformidade tributária: profissionais de preparação de impostos ou contabilidade podem fornecer dados de conformidade tributária à inteligência artificial para análise, além de gerar relatórios amplos de conformidade tributária. As informações fornecidas incluem:
- Explicação dos códigos fiscais
- Deduções potenciais
- Estratégias recomendadas para minimizar os passivos fiscais
Recursos humanos
- Otimização do banco de talentos de RH: os profissionais de RH podem utilizar a IA e o machine learning para auxiliar em projetos de retenção de funcionários que possam requerer mais tempo para realizar. A inteligência artificial pode oferecer recomendações personalizadas sobre quais competências os funcionários devem desenvolver para crescer profissionalmente. Com o tempo que a IA poupa, as equipes de RH podem avaliar as recomendações e ajustá-las conforme necessário antes de apresentá-las aos funcionários.
- Análise de pesquisa de funcionários de RH: como a inteligência artificial é otimizada para encontrar padrões nos dados, ela pode ajudar os profissionais de RH a analisar informações de pesquisas de funcionários e criar estratégias de engajamento. Também é capaz de identificar tendências dentro das organizações, compará-las aos dados existentes a respeito da importância dessas tendências (como satisfação ou engajamento dos funcionários) e sugerir ações a tomar.
- Mitigação da rotatividade de funcionários: ao analisar os dados históricos dos funcionários, os profissionais de RH podem identificar os padrões e fatores que contribuem para a rotatividade dos funcionários. A Kingfisher, empresa internacional de melhoramento residencial com sede em Londres, utilizou a modelagem de critérios no Alteryx para prever quais funcionários provavelmente deixariam a empresa e quais motivos provavelmente teriam para isso.
Departamentos Jurídicos
- Automação de documentos jurídicos: redigir documentos jurídicos demanda tempo e o cansaço mental que acompanha o processo pode resultar em vírgulas fora do lugar ou no uso das palavras erradas. A inteligência artificial acelera a produção de documentos legais ao sugerir cláusulas pertinentes. Embora as sugestões devam sempre ser avaliadas e editadas antes da aprovação, a IA elimina a demora de gerar o primeiro rascunho, dando aos profissionais tempo e energia para investir seus conhecimentos e experiência na garantia de que tudo esteja em ordem.
- Sintetização de dados legais: a IA generativa também pode auxiliar na revisão de documentos jurídicos. Ela pode extrair insights do texto, analisá-los e apresentar as principais descobertas em forma de resumos concisos. Mais uma vez, os documentos devem sempre ser revisados por pessoas para garantir a precisão, mas a IA pode economizar um tempo significativo, especialmente ao assumir processos repetitivos.
Varejo
- Previsão de estoque: compreender os hábitos e as conexões entre os produtos e fatores externos leva tempo. Após a configuração de um arcabouço de referência para a inteligência artificial e o machine learning, eles podem auxiliar os profissionais, fazendo sugestões preditivas de estoque. Com isso, a IA pode então realizar o trabalho pesado de prever automaticamente a demanda.
- Segmentação de clientes: quando os consumidores recebem conteúdo personalizado, ficam mais propensos a comprar produtos e relatam maior satisfação. A inteligência artificial pode agregar valor às campanhas e auxiliar os clientes a receber recomendações mais pertinentes. A IA generativa pode ajudar até mesmo recomendando produtos, criando textos de marketing e sugerindo produtos com base nos dados existentes.
Consultoria
- Análise de dados de consultoria: quando as organizações gastam dinheiro em serviços de consultoria, esperam que os consultores entendam seus negócios e como eles operam. A IA generativa pode ajudar os consultores a oferecer experiências valiosas aos consumidores, melhorando a qualidade dos relatórios de consultoria e gerando insights personalizados.
A função crítica dos analistas
Embora a IA generativa abra possibilidades empolgantes, sua implementação e gestão exigem expertise humana para mitigar riscos e garantir o sucesso. As ferramentas de inteligência artificial generativa carecem de pensamento crítico e habilidades de planejamento estratégico. É nesse ponto que os analistas se tornam fundamentais. Vamos explorar as áreas essenciais onde os Analytics Champions podem gerar impacto.
Entendendo as nuances: embora a IA generativa se saia bem no reconhecimento de padrões, ainda apresenta dificuldades com a lógica e o raciocínio. Os analistas desempenham um papel fundamental na redução dessa disparidade, decifrando os resultados da inteligência artificial e aplicando seu julgamento em situações do mundo real.
Navegando pelo cenário regulatório e de conformidade: os analistas garantem a conformidade do uso da IA generativa com as regulamentações locais, nacionais e globais. O uso de dados, direitos e a adesão aos padrões do setor são acessados com o objetivo de mitigar os riscos regulatórios.
Preservação da privacidade: os analistas avaliam as fontes de dados para garantir a conformidade com as regulamentações de privacidade. Eles analisam a adequação dos dados para treinamento, incluindo sua origem e uso permitido, a fim de salvaguardar a privacidade dos dados.
Manter uma vantagem competitiva: a disponibilidade da IA apresenta tanto oportunidades quanto desafios. Embora essas ferramentas ofereçam um potencial transformador, seus concorrentes também têm acesso à mesma tecnologia. Analistas e contribuições humanas são necessários para gerar resultados competitivos ao aproveitar a IA generativa.
Aprimoramento das medidas de segurança: os analistas colaboram com os especialistas em cibersegurança para fortalecer as medidas de segurança em torno da implementação da IA. Eles avaliam o armazenamento dos dados e o uso e a segurança da plataforma para mitigar os riscos associados a violações de dados e uso indevido.
Garantia de uma governança eficaz: os analistas estabelecem estruturas de governança robustas para assegurar a acurácia e confiabilidade dos resultados da IA generativa. Eles implementam salvaguardas contra problemas potenciais, como alucinações. Assim, garantem a confiabilidade dos resultados das ferramentas de inteligência artificial.
Atendendo às necessidades de escalabilidade: os analistas são fundamentais na avaliação da escalabilidade da arquitetura de analytics. Eles avaliam se as ferramentas de inteligência artificial são capazes de lidar com as crescentes demandas de dados da organização. Também podem projetar fluxos de trabalho para integrar a IA generativa à arquitetura já existente.
Em síntese, os analistas são fundamentais para lidar com as complexidades da implementação e gestão da inteligência artificial generativa, usando sua expertise para desbloquear todo o potencial da tecnologia e mitigar seus riscos.
Como começar a usar
O Alteryx, a AI Platform for Enterprise Analytics, aproveita a automação e IA confiável para simplificar os processos de dados. Com ele, os analistas ganham um tempo valioso para focar tarefas de destaque e que exigem pensamento estratégico, impulsionando melhores resultados de negócio.
O Alteryx oferece múltiplas soluções de inteligência artificial projetadas para transformar a forma como você aproveita os dados para tomar decisões melhores:
- O Alteryx Auto Insights foca a automação da exploração de dados e geração de insights. Ao combinar painéis sem código com machine learning, o Auto Insights expõe tendências, explica o "porquê" por trás dos dados e fornece informações acionáveis de inteligência em minutos. Assim, empodera qualquer indivíduo, independentemente do seu conhecimento técnico, a obter informações valiosas a partir dos dados e tomar decisões baseadas em informações com mais rapidez. Experimente o Auto Insights Simulation e confira uma demonstração personalizada e aprimorada por IA.
- O Alteryx AiDIN eleva os insights ao utilizar a inteligência artificial para criar apresentações, relatórios e até resumos de fluxos de trabalho. Isso se traduz em um tempo de retorno menor, operações simplificadas e inovação aprimorada. Os Magic Documents e a Ferramenta Workflow Summary do AiDIN são recursos essenciais para automatizar a geração de relatórios e a documentação do fluxo de trabalho, economizando tempo valioso dos analistas.