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Conferência virtual da Alteryx sob demanda

A ascensão dos agentes de IA: o que os analistas de negócios precisam saber e fazer primeiro

Os agentes de IA estão rapidamente virando uma das inovações mais discutidas na área de inteligência artificial. Mas, para aproveitar todo o potencial, é importante ter confiança na base de dados deles.

Assista a esta Conferência Virtual da Alteryx sob demanda para ouvir um painel de especialistas em dados e líderes de pensamento que compartilham estratégias práticas para deixar sua organização pronta para a IA, desde o preparo de dados e automação até a modelagem estatística e a integração de LLM.

Assista a este webinar sob demanda para saber mais sobre:

  • Agentes de IA: entenda o que são e como se diferenciam das ferramentas tradicionais
  • Aplicações práticas: descubra três formas de como agentes de IA podem melhorar sua função como analista de negócios
  • Adoção responsável: descubra os pré-requisitos para implementar eficazmente agentes de IA
  • Preparando sua carreira para o futuro: saiba como a função de analista de negócios está evoluindo em um mundo orientado por IA

Além disso, assista a uma demonstração ao vivo que mostra como integrar LLMs aos seus fluxos de trabalho analíticos com as novas ferramentas de IA da Alteryx.

Vá além do hype da IA e aprenda os passos que você pode seguir agora para adotar a IA de uma forma útil, responsável e real. Perdeu a demonstração? Assista abaixo!
 
 

 

Conheça nossos palestrantes

Imagem de Kendall Carroll
Kendall Carroll

Diretora de gerenciamento de produtos da Alteryx

Imagem de Sadie St. Lawrence
Sadie St. Lawrence

Fundadora e CEO do Human Machine Collaboration Institute

Imagem de Emma McQuillan
Emma McQuillan

Líder de dados e analytics da Oxford University Press

 

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Advanced AI for Data Prep [Sep, 30]
In this session, you’ll see how Alteryx One pairs with generative AI to automate complex prep tasks, generate fast insights, and build predictive models giving analysts a complete toolbox to handle today’s toughest data challenges.
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