AI Analytics: obtendo insights maiores e melhores com algoritmos inteligentes

Publicados: 2022-12-19

Uma pesquisa recente da McKinsey revelou que os entrevistados que a consultoria classificou como “alta performance em IA” atribuem pelo menos 20% de seus ganhos antes de juros e impostos (EBIT) à inteligência artificial. Outro estudo da Accenture descobriu que apenas 12% das organizações pesquisadas estão realmente obtendo sucesso com a implantação de IA. Para essas empresas, 30% de sua receita vem da inteligência artificial.

Você sente que esta é uma oportunidade perdida que você deseja capitalizar? Continue lendo para saber mais sobre a análise de IA, como ela pode atender aos seus negócios e quais desafios esperar durante a implementação. Talvez isso o inspire e forneça o conhecimento necessário para entrar em contato com os provedores de serviços de desenvolvimento de IA.

O que é análise de IA e como ela difere da abordagem tradicional?

A análise funciona extraindo padrões significativos em dados, interpretando-os e comunicando-os. A abordagem tradicional de análise é lenta e exige muito esforço, mas aprimorá-la com IA pode acelerar significativamente o processo e aumentar a precisão dos resultados.

Na análise tradicional, os usuários criam painéis para encontrar padrões nas visualizações com a ajuda da programação “se-então”, onde os dados são processados estritamente de acordo com regras predefinidas. Esses painéis atendem a requisitos de negócios específicos e têm escopo limitado. O método tradicional só pode lidar com dados estruturados.

A análise de IA refere-se à automação do processo de análise de dados usando tecnologia, como aprendizado de máquina e outros subconjuntos de IA. A análise de inteligência artificial pode lidar com dados não estruturados complexos, como imagens e fala. Não se limita a uma hipótese predefinida e pode surpreendê-lo com resultados inesperados. Ao contrário da abordagem tradicional, que é estática, o método baseado em IA permite que os usuários agreguem dados dinamicamente para responder a diversas consultas.

De acordo com o Gartner, existem quatro abordagens principais para a análise de dados.

A análise descritiva interpreta dados históricos. Ele usa ferramentas e painéis de inteligência de negócios para analisar tendências e entender o que aconteceu no passado. Não prevê o futuro.
A análise de diagnóstico usa técnicas de mineração de dados para entender por que algo aconteceu.
A análise preditiva ajuda a prever resultados futuros, desde que as condições permaneçam constantes. É aqui que entra a IA.
Análise prescritiva orientada por ação. Ajuda a determinar a melhor maneira de alcançar determinados resultados.

O Gartner sugere combinar análises preditivas e prescritivas para resolver problemas complexos de negócios e tomar decisões baseadas em dados. Portanto, se você deseja ser capaz de:

Agregue dados rapidamente sobre diferentes aspectos do seu negócio, em vez de construir um painel para cada questão de negócios
Receba recomendações perspicazes
Veja seu problema de uma perspectiva diferente
Entenda “por que” certas coisas aconteceram e “como” fazer uma mudança no futuro

Então a análise de dados de IA é algo que você gostaria de experimentar.

Os 5 principais casos de uso para análise de inteligência artificial

Agora que você conhece os benefícios da análise de IA em relação à abordagem tradicional, vamos ver como você pode aplicá-la para resolver seus problemas de negócios.

1. A análise de IA melhora a experiência do cliente com a ajuda da análise de sentimento

A análise de sentimento é um campo dentro do processamento de linguagem natural usado para detectar os sentimentos dos clientes sobre sua marca, produto e serviços por meio da análise de texto. As empresas podem aplicar essa prática para estudar postagens de mídia social, respostas a pesquisas, avaliações de clientes, etc., para avaliar a reputação de sua marca e entender as necessidades dos clientes.

Análise de sentimentos baseada em IA no setor bancário

Os bancos implementam a análise de sentimento para descobrir o que os usuários pensam sobre seus produtos e serviços e a experiência geral com a organização. Além disso, as instituições financeiras podem usar essa tática para avaliar as reações dos clientes à campanha dos concorrentes e copiar os exemplos mais bem-sucedidos.

Um exemplo de compreensão das opiniões dos clientes com a ajuda da análise de sentimento baseada em IA vem do Atom Bank, com sede em Durham. A empresa analisou dados de pesquisas e comunidades online para descobrir o que os clientes acham de seu aplicativo bancário. Os dados revelaram que o tema “autenticação” está associado a um sentimento negativo. Ele também reconheceu problemas persistentes que causaram frustração, como “o reconhecimento facial não está funcionando”.

O banco Atom usou o conhecimento obtido da análise de dados baseada em IA para fazer melhorias e se tornou o banco com a classificação mais alta de acordo com a Trustpilot, uma plataforma de avaliação líder.

Entendendo o sentimento do cliente no varejo

Os varejistas podem analisar a mídia social, o feedback do cliente e as consultas de suporte ao cliente para descobrir como as pessoas se sentem em relação à sua marca em geral ou em relação a uma campanha de marketing específica. A análise de sentimento também pode ajudar os varejistas a se manterem informados sobre as tendências futuras.

Um varejista de roupas norte-americano analisou as mídias sociais de seus clientes, especificamente o TikTok, para identificar tendências e descrever como elas combinam com diferentes personas de usuários. Como resultado, o varejista obteve insights profundos sobre como diferentes tendências de roupas, como tecido, design e preço, se adequam a várias personas de compradores. A organização usou essas informações para suas campanhas direcionadas e para projetar linhas de roupas.

2. A análise de IA reduz o tempo de inatividade do equipamento por meio de manutenção preditiva

A análise preditiva orientada por IA pode processar dados coletados de diferentes máquinas para entender sua condição em tempo real, em vez de depender da inspeção humana agendada. A manutenção preditiva é particularmente valiosa para equipamentos de difícil acesso, como no caso da indústria de petróleo e gás, onde as máquinas remotas são muito desafiadoras e até perigosas de acessar.

Mas os aplicativos de manutenção preditiva também podem beneficiar outros setores.

Manutenção preditiva na manufatura

A análise de IA tem muitos méritos na fabricação. Ele pode detectar equipamentos que estão sobrecarregados, operando com metade da capacidade ou com probabilidade de quebrar, atrasando todo o processo de produção.

A ZF Friedrichshafen, fornecedora líder no setor automotivo, fez parceria com a Microsoft para usar IA para otimização de processos. Como parte desse projeto, a empresa focou na manutenção preditiva da linha de produção de peças para engrenagens. Ela queria substituir um anel de brunimento na máquina de brunimento pouco antes do fim de sua vida útil. A solução final de análise de inteligência artificial pode detectar 99% das fraturas do anel de brunimento antes que elas afetem a linha de produção.

Manutenção preditiva no transporte

No setor de transporte, a análise de dados de IA na manutenção preditiva ajuda a detectar o mau funcionamento do veículo para evitar situações em que uma pista está parada no meio do nada. Por exemplo, a Infrabel, uma empresa ferroviária belga, usa diferentes tipos de sensores em seus trilhos, incluindo sensores de medição de temperatura e consumo de energia. Depois de analisar os dados, os operadores da empresa podem detectar superaquecimento e desvios incomuns de consumo de energia e retirar o veículo de serviço para reparo em um momento conveniente.

3. A análise de IA prevê a demanda por otimização de estoque

A abordagem tradicional de gerenciamento de estoque depende dos dados do pedido do cliente. Embora esse método possa ser eficaz, geralmente leva a excesso e falta de estoque, pois usa fontes de dados limitadas. A análise de IA capacita os gerentes da cadeia de suprimentos a considerar uma gama mais ampla de dados, como tendências atuais, histórico de vendas e até conteúdo de mídia social.

De acordo com a McKinsey, a incorporação de análises de inteligência artificial nas operações de gerenciamento da cadeia de suprimentos pode reduzir erros em até 50% e diminuir as oportunidades de vendas perdidas em cerca de 65%.

A Ikea usa uma ferramenta de previsão de demanda orientada por IA que pode analisar dados de até 200 fontes para prever a popularidade de cada produto. Essa ferramenta pode levar em consideração fatores como mudanças sazonais, festivais e previsões do tempo, e pode prever a demanda do mesmo dia com quatro meses de antecedência. Esta nova ferramenta aumentou a precisão da previsão da Ikea para 98%.

4. A análise de IA permite que você crie ofertas personalizadas

Mais uma vez, ao processar quantidades substanciais de dados, a análise de IA permite que empresas que operam em diferentes setores criem produtos e serviços personalizados e os tornem visíveis para as pessoas certas no momento certo.

Ofertas personalizadas e marketing direcionado no varejo

A análise de IA pode realizar uma melhor segmentação de público, permitindo campanhas de marketing personalizadas. Isso permite que os varejistas enviem anúncios impactantes para clientes com maior probabilidade de agir. Além disso, as empresas podem conectar um mecanismo de recomendação baseado em IA em sua plataforma de comércio eletrônico para sugerir produtos aos clientes com base em suas preferências, dados demográficos e tendências atuais.

Um varejista de calçados britânico experimentou inteligência artificial e análise de dados para recomendar produtos em seu site e testemunhou um aumento de 8,6% nas taxas de adição ao carrinho.

Tratamento personalizado na área da saúde

A análise de IA na área da saúde pode obter insights de biomarcadores, informações genéticas e outros dados de saúde de um paciente para prever a resposta da pessoa a diferentes opções de tratamento, o que ajuda a evitar a prescrição de um medicamento caro se for improvável que seja eficaz.

A Universidade Japonesa de Chiba usou a análise de IA para processar os dados genômicos, clínicos e metabólicos de pacientes com câncer de ovário antes do tratamento e descobriu um grupo com um prognóstico bastante ruim, que provavelmente não responderia bem ao tratamento típico. Posteriormente, os pesquisadores usaram esses resultados para desenvolver um tratamento personalizado para esse segmento da população.

5. A análise de inteligência artificial prevê o comportamento do cliente

Evitando a rotatividade de clientes

Ao analisar mídias sociais, avaliações de clientes, tíquetes de suporte e outras informações, a análise de IA pode identificar clientes insatisfeitos e que pensam em trocar por um concorrente. Isso permite que você tome as medidas necessárias para manter esse cliente em vez de deixá-lo sair e pagar um preço mais alto para atrair novas pessoas. Estudos mostram que conquistar um novo cliente é cinco vezes mais caro do que manter um existente.

Previsão de não comparências de compromissos

As consultas perdidas custam ao sistema de saúde dos EUA cerca de US$ 150 bilhões todos os anos. A análise de dados orientada por inteligência artificial permite que hospitais e médicos particulares prevejam quais pacientes provavelmente faltarão às consultas sem uma notificação.

Pesquisadores do Boston Children's Hospital construíram um modelo de IA que pode analisar informações, como histórico médico do paciente, disponibilidade de seguro, raça e nível de escolaridade da mãe, além das condições climáticas, para identificar possíveis não comparecimentos. A equipe de pesquisa também sugeriu a implementação de algum tipo de lembrete no algoritmo, de modo que, após identificar os pacientes que provavelmente faltariam a um compromisso, o modelo pudesse determinar se um paciente pode se beneficiar de uma mensagem de texto ou uma ligação e cutucá-los usando o método preferido.

Desafios associados à implementação de IA na análise de dados

Projetos de inteligência artificial são conhecidos por sua alta taxa de falhas. A Forbes relata que entre 60% e 80% dos projetos de IA falham. O Gartner pinta um quadro ainda mais sombrio, com 85% dos projetos saindo do caminho certo.

Vamos explorar as principais dificuldades que você pode enfrentar e como aumentar suas chances de sucesso. Você pode encontrar mais informações sobre os desafios associados à IA em nosso blog. Também fornecemos um guia detalhado de implementação de IA que ajudará você a atingir seus objetivos com IA.

Dados de treinamento insuficientes

A pesquisa mostra que 96% das empresas encontram desafios relacionados a dados quando se trata de análise de IA. Nem sempre é possível encontrar um conjunto de dados existente que satisfaça totalmente suas demandas de treinamento adequado. Os conjuntos existentes podem ser tendenciosos, muito genéricos para sua população-alvo, incompletos ou simplesmente imprecisos. Um estudo recente conduzido pela Universidade da Califórnia e pelo Google Research descobriu a prática de “empréstimos pesados” de dados entre profissionais e pesquisadores, o que significa que uma comunidade trabalhando em uma tarefa adota dados destinados a serem usados em um ambiente diferente. É improvável que modelos treinados com dados “emprestados” forneçam resultados precisos, pois não estão familiarizados com seus casos específicos de campo.

Como forma de melhorar a qualidade do treinamento do modelo, os cientistas de dados devem trabalhar em conjunto com especialistas de domínio e proprietários de dados para compilar conjuntos de dados de treinamento representativos de seu campo. Eles também precisam ter certeza de que está limpo e rotulado com precisão manualmente ou com a ajuda de ferramentas de anotação, como o Supervise.ly.

Não deixe de consultar especialistas de domínio, especialmente quando precisar interpretar dados de outros países e culturas. De acordo com Devaki Raj, CEO da CrowdAI, uma startup de IA bem-sucedida, “para ser eficaz, a automação precisa ser informada por aqueles que estão mais próximos do problema”.

Resultados tendenciosos

Os resultados produzidos pelos modelos de IA dependem em grande parte dos dados de treinamento. E se esses dados não forem examinados rigorosamente, preconceitos étnicos, baseados na idade e outros tipos podem facilmente se infiltrar, influenciando os algoritmos para fornecer previsões corruptas. Mesmo com treinamento inicial adequado, os algoritmos de IA podem desenvolver viés à medida que continuam a aprender.

Para superar essa preocupação, certifique-se de que os algoritmos sejam projetados com a inclusão em mente e treinados em dados representativos. E após a implantação, invista em estruturas de controle e realize auditorias regulares para garantir que todas as ferramentas de análise de dados baseadas em inteligência artificial produzam resultados relevantes e imparciais.

Altos gastos associados à tecnologia

Os algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo consomem uma quantidade enorme de energia para funcionar. Eles exigem um número cada vez maior de GPUs e núcleos para operar. E tudo isso é bastante caro. Embora, graças à computação em nuvem, você não precise ter todos os recursos internamente, ainda não é barato. E quanto mais inteligente e preciso for o seu algoritmo, mais custará para desenvolvê-lo.

Você pode consultar nosso blog para obter mais informações sobre custos de implementação de IA e os fatores por trás dos custos de análise de dados.

Você pode minimizar suas despesas durante os estágios iniciais de desenvolvimento identificando seus casos de uso prioritários e criando um MVP para validar sua ideia e identificar áreas para melhoria. Não busque extrema precisão desde o início e fique preso com fundos insuficientes. Quando você tiver provas de que seu projeto é viável, poderá alimentar gradualmente sua ferramenta de análise de IA com dados mais relevantes para melhorar a precisão.

A natureza caixa-preta dos algoritmos de IA

Em alguns setores, é difícil aceitar recomendações de inteligência artificial e análise de dados se o sistema não explicar como chegou a suas conclusões. A necessidade de explicação surge devido a princípios de conformidade ou por motivos pessoais. Por exemplo, no campo da saúde, os médicos acharão difícil prescrever um tratamento recomendado por um modelo de IA se não entenderem a lógica por trás da seleção desse tratamento específico.

Se o seu campo exige transparência na tomada de decisões, você pode implantar IA explicável. É um conjunto de processos que permite que usuários humanos entendam a saída de algoritmos de IA. As técnicas de IA explicáveis também permitem que os usuários identifiquem e corrijam resultados tendenciosos e imprecisos. No entanto, vale a pena notar que os modelos de caixa branca carecem do poder preditivo de seus equivalentes de caixa preta.

Então, a análise de IA vale o esforço?

Embora a análise de inteligência artificial seja difícil de implementar e nem todas as organizações tenham sucesso nessa empreitada, os benefícios de uma implantação bem-sucedida são abundantes. Neste mundo acelerado, onde a concorrência está acelerando, as empresas não podem perder meses respondendo a perguntas estratégicas usando análises tradicionais. Eles perderão sua posição no mercado para empresas que dependem da análise de dados orientada por IA e podem obter os mesmos resultados muito mais rapidamente.

Veja o cronograma descrito por James Crawford, diretor executivo da Orbital Insight, uma startup inovadora de IA: “Queremos reduzir para cerca de uma hora quando se trata de algo acontecendo no mundo físico”.

E quanto tempo você está gastando em tarefas analíticas no momento? Se você deseja melhorar seus recursos de tomada de decisão e obter outras vantagens que a análise de IA oferece, entre em contato com um consultor confiável de análise de big data que o ajudará a obter o melhor de seus dados.

Você está interessado em aprimorar seus negócios com análises de IA? Entrar em contato! Elaboraremos a melhor abordagem para seu orçamento e casos de uso, ajudaremos você com o treinamento do modelo e garantiremos que os algoritmos sejam livres de viés.

Publicado originalmente em https://itrexgroup.com em 13 de dezembro de 2022.