O papel da inteligência artificial nos processos de tomada de decisão. 4 tipos de análise de dados | IA nos negócios #14

4 tipos de análise de dados suportados pela IA

Os tipos mais importantes de análise de dados que a inteligência artificial pode suportar são:

• Análise descritiva – também conhecida como análise descritiva, é a forma mais simples de análise. Envolve a coleta e organização de dados históricos, ou seja, sobre o que já aconteceu na empresa. Geralmente, não precisa usar inteligência artificial. A IA é utilizada apenas quando grandes quantidades de dados estão sendo analisadas, ou quando os analistas esperam que a inteligência artificial descubra novos padrões que não foram estudados antes.
• Análise aumentada – é uma ferramenta que apoia os analistas em tarefas como compilar dados para análise ou visualizar resultados por meio de vários gráficos, tabelas e apresentações. Com base nos dados preparados pela IA, um analista pode concluir mais facilmente o material coletado sem a ajuda de uma equipe para inserir e classificar informações. Aqui, pode-se ajudar com a ferramenta gratuita ChatGPT, ou usar opções freemium como Visme ou Datawrapper.

Exemplo de visualização de dados.

Fonte: academy.datawrapper.de

• Análise preditiva – foca em encontrar padrões nos dados existentes para que decisões mais precisas possam ser tomadas com base nisso e riscos potenciais possam ser identificados. A inteligência artificial utiliza modelagem estatística, aprendizado de máquina (ML, Machine Learning) e técnicas de mineração de dados para prever eventos futuros.
• Análise prescritiva – também conhecida como análise prescritiva, como todas as anteriores, coleta dados sobre situações passadas. No entanto, seu propósito é o mais complexo, e seu funcionamento é o mais dependente da inteligência artificial. Isso porque se trata de indicar o melhor comportamento em uma determinada situação de negócios.

Tomada de decisão – humano vs. IA

A base para tomar decisões precisas de qualquer tipo é o conhecimento da relação entre eventos e processos. Tanto os humanos quanto a inteligência artificial que tentam prever o futuro têm alguma chance de sucesso ao coletar e analisar dados sobre o passado.

Estatisticamente, as chances de tomar uma decisão mais precisa são dadas por um sistema mais fechado, ou seja, uma situação que não está sujeita a influências externas. As chances de sucesso também são aumentadas por um conjunto de dados mais extenso que descreve de várias maneiras relações passadas semelhantes.

A inteligência artificial tem uma vantagem sobre os humanos porque pode analisar quantidades muito maiores de dados e ver padrões neles que são invisíveis ao olho humano. A IA pode, por exemplo:

• ver mudanças cíclicas na demanda pelos serviços da empresa dependentes da localização,
• analisar informações de mercado de forma mais precisa, consistindo em uma variedade de dados,
• extrair a combinação ideal de habilidades do candidato para a empresa a partir de um currículo visualmente pouco atraente.

No entanto, um humano tem a vantagem sobre a inteligência artificial de que, ao tomar decisões, pode levar em conta fatores externos cujo impacto na situação da empresa pode não ser óbvio ou indireto. Um humano interpretando dados pode:

• considerar os aspectos éticos, sociais e legais de suas escolhas,
• questionar e avaliar criticamente suas suposições e conclusões,
• levar em conta relacionamentos existentes com clientes e parceiros de negócios.

Métodos de tomada de decisão

Para lidar com os riscos, incertezas e responsabilidades associadas à tomada de decisões empresariais, as empresas estão adotando métodos para tornar o processo mais fácil e organizado. Estes incluem:

• A Matriz de Eisenhower – é uma técnica simples de priorização de tarefas baseada em eixos de urgência e importância. Permite dividir as tarefas em 4 categorias:
• Urgente e importante – requerem implementação imediata.
• Importante, mas não urgente – deve-se planejar um prazo para sua implementação.
• Urgente, mas não importante – pode ser delegado a outra pessoa ou pulado completamente.
• Nem urgente nem importante – desnecessário, consome tempo.

A IA pode ajudar analistas de negócios que utilizam a matriz de Eisenhower a categorizar automaticamente tarefas analíticas por urgência e importância, facilitando a priorização e o planejamento.

• SPADE (Análise de Progressão de Eventos Normalizados por Densidade de Árvore de Abrangência) – uma estrutura multifacetada que enfatiza a responsabilidade individual por decisões com base no compartilhamento da experiência de toda a equipe. É uma ferramenta utilizada em negócios, mas também em diagnósticos médicos. A IA pode apoiar a busca por meio da análise de dados, simulando opções e modelando algoritmicamente as consequências de cada decisão.
• Início Ágil – cria uma estrutura para a primeira fase conceitual e de tomada de decisão do trabalho da equipe ágil. Seus principais momentos são:
• Definir a visão do produto e os objetivos de negócios.
• Análise de opções e riscos, prototipagem de soluções.
• Selecionar as melhores ideias e determinar o MVP.

A IA pode modelar riscos, simular opções e recomendar os melhores protótipos com base nos dados.

• Pensamento Integrado – que é um método que se concentra na exploração de possibilidades e prototipagem rápida de soluções, onde ferramentas como ChatGPT ou Google Bard funcionarão bem.

4 áreas de tomada de decisão suportadas pela IA

A inteligência artificial é utilizada tanto para decisões de análise de dados simples, mas trabalhosas, quanto para aquelas que exigem o manuseio de grandes conjuntos de dados. Estas incluem:

• Inserção de documentos em bancos de dados – mesmo em situações em que são entregues à empresa em papel ou contêm dados incompletos ou mal estruturados, a IA pode organizar com precisão as informações e decidir a qual coleção o documento pertence,
• responder perguntas feitas em linguagem natural – a tomada de decisão torna a inteligência artificial capaz de responder com precisão às perguntas feitas e tomar a iniciativa fazendo perguntas de acompanhamento,
• Gestão de processos de negócios – no caso de dados incompletos, a IA pode decidir avançar para uma das opções de próximos passos alternativas incluídas no mapa do processo
• Automação de processos – a ação da inteligência artificial permite a automação de fluxos de trabalho entre os vários programas que atendem à empresa.

As melhores ferramentas de IA para análise de dados empresariais

Abaixo está a última geração de ferramentas que podem ajudar com a análise de dados mais difícil – análise prescritiva, respondendo à pergunta do que precisa ser feito para melhorar os resultados com base nos dados. Nenhuma delas decidirá por conta própria, mas suas capacidades facilitam significativamente uma abordagem objetiva e multifacetada aos dados.

1. ChatGPT Code Interpreter – uma ferramenta disponível para assinantes do ChatGPT Plus que apresenta análise, visualização e interpretação de dados de até 170 MB. Sua maior vantagem é que se adapta com precisão aos comandos do questionador, enquanto a desvantagem é a necessidade de preparar os dados para análise em outro programa. No entanto, um Code Interpreter pode lidar com linhas repetidas, dados imprecisos e imprecisões de unidade, detectar outliers, verificar erros, limpar, pré-processar, inspecionar e visualizar dados. A IA lida excepcionalmente bem com dados estruturados. Você pode fazer upload de planilhas do Excel, arquivos CSV, etc., e ter o Code Interpreter descrever, processar, avaliar, visualizar e interpretar os dados.
2. Tableau – oferece uma função “Ask Data” que insere uma consulta em linguagem natural e, em seguida, gera automaticamente as visualizações de dados apropriadas. Utiliza IA para entender a consulta do usuário e fornecer uma resposta baseada em dados. O Tableau também oferece outros recursos baseados em IA, como “Explain Data”, que interpreta automaticamente os dados e fornece insights sobre seu significado.
3. Improvado – uma ferramenta de análise para consolidar dados de marketing e vendas de várias fontes em um só lugar. Uma das principais vantagens do Improvado é que permite integração com Google Ads, Facebook Ads ou Salesforce. Além de criar relatórios e painéis personalizados que permitem analisar dados de forma rápida e fácil.

Resumo

A análise de dados suportada pela inteligência artificial está abrindo uma nova dimensão de possibilidades para a tomada de decisões empresariais. Embora a IA tenha o potencial de analisar conjuntos de dados muito maiores e ver padrões ocultos neles, não substituirá o julgamento e a intuição humanos. A colaboração entre humanos e tecnologia, por meio das melhores ferramentas de IA, é a chave para um futuro em que as decisões sejam mais informadas, precisas e baseadas em dados sólidos.

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