Como usar a IA para tomar decisões de negócios mais precisas? 4 tipos de análise de dados | IA nos negócios nº 14

Como você pode aproveitar o poder da inteligência artificial para tomar decisões de negócios baseadas em dados detalhados e ainda mais relevantes? Veremos os tipos de análise de dados e como elas podem ser apoiadas pela IA, bem como as ferramentas que irão revolucionar a maneira como você visualiza os dados.

4 tipos de análise de dados suportados por 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 coletar e organizar dados históricos, ou seja, sobre o que já aconteceu na empresa. Geralmente não é necessário usar inteligência artificial. A IA é usada 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 compilação de dados para análise ou visualização de resultados através de diversos gráficos, tabelas e apresentações. Com base nos dados preparados pela IA, um analista pode concluir com mais facilidade o material coletado sem a ajuda de uma equipe para inserir e classificar as informações. Pode-se ajudar aqui com a ferramenta ChatGPT gratuita ou usar opções freemium como Visme ou Datawrapper.


Exemplo de visualização de dados.

Fonte: academy.datawrapper.de

• Análise preditiva – concentra-se em encontrar padrões em dados existentes para que decisões mais precisas possam ser tomadas com base neles e riscos potenciais possam ser identificados. A inteligência artificial usa 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. Porém, sua finalidade é a mais complexa e seu funcionamento é o mais dependente da inteligência artificial. Isso porque se trata de indicar o melhor comportamento em determinada situação de negócio.

Tomada de decisão – humano vs. IA

A base para a tomada de 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 acertada 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 relacionamentos anteriores semelhantes.

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

• ver mudanças cíclicas na demanda pelos serviços da empresa dependendo da localização,
• analisar com mais precisão as informações de mercado que consistem em uma variedade de dados,
• identifique a combinação ideal de habilidades do candidato para a empresa a partir de um currículo visualmente pouco atraente.

No entanto, o ser humano tem a vantagem sobre a inteligência artificial de que, ao tomar decisões, pode levar em consideração fatores externos cujo impacto na situação da empresa pode não ser óbvio ou indireto. Uma interpretação humana de dados pode:

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

Métodos de tomada de decisão

Para fazer face aos riscos, incertezas e responsabilidades associados à tomada de decisões de negócios, as empresas estão a adoptar métodos para tornar o processo mais fácil e ordenado. Esses incluem:

• A Matriz de Eisenhower – é uma técnica simples de priorização de tarefas baseada em eixos de urgência e importância. Ele permite que você divida as tarefas em 4 categorias:
• Urgente e importante – requer implementação imediata.
• Importante, mas não urgente – você deve planejar um prazo para sua implementação.
• Urgente, mas sem importância – pode ser delegado a outra pessoa ou totalmente ignorado.
• Nem urgente nem importante – desnecessário, demorado.

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

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – uma estrutura multifacetada que enfatiza a responsabilidade de uma única pessoa pelas decisões baseadas no compartilhamento da experiência de toda a equipe. É uma ferramenta utilizada nos negócios, mas também em diagnósticos médicos. A IA pode apoiar a pesquisa por análise de dados, simulando opções e modelando algoritmicamente as consequências de cada decisão.
• Agile Inception – 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.
• Selecionando as melhores ideias e determinando 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 foca na exploração de possibilidades e prototipagem rápida de soluções, onde ferramentas como ChatGPT ou Google Bard funcionarão bem.

4 áreas de tomada de decisão apoiadas pela IA

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

• Inserção de documentos em bases de dados – mesmo em situações em que sejam entregues à empresa em papel ou contenham dados incompletos ou mal estruturados, a IA pode organizar com precisão as informações e decidir a qual coleção o documento pertence,
• responder a perguntas feitas em linguagem natural – a tomada de decisões 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 passar para um dos grupos de próximas etapas alternativas incluídas no mapa de processos
• Automação de processos – a ação da inteligência artificial possibilita a automatização dos fluxos de trabalho entre os diversos programas que atendem a empresa.

As melhores ferramentas de IA para análise de dados de negócios

Abaixo está a última geração de ferramentas que podem ajudar na análise de dados mais difícil – análise prescritiva, respondendo à pergunta sobre o que precisa ser feito para melhorar os resultados com base nos dados. Nenhum deles decidirá por si só, mas as suas capacidades facilitam significativamente uma abordagem objectiva e multifacetada dos dados.

1. ChatGPT Code Interpreter – ferramenta disponível para assinantes do ChatGPT Plus que oferece 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 intérprete de código pode lidar com linhas repetidas, dados imprecisos e imprecisões de unidade, detectar valores discrepantes, verificar erros, limpar, pré-processar, inspecionar e visualizar dados. A IA lida excepcionalmente bem com dados estruturados. Você pode fazer upload de planilhas Excel, arquivos CSV, etc., e fazer com que o Code Interpreter descreva, processe, avalie, visualize e interprete os dados.
2. Tableau – oferece uma função “Ask Data” que insere uma consulta em linguagem natural e gera automaticamente as visualizações de dados apropriadas. Ele emprega IA para entender a consulta do usuário e fornecer uma resposta baseada em dados. O Tableau também oferece outros recursos baseados em IA, como “Explicar dados”, que interpreta automaticamente os dados e fornece insights sobre seu significado.
3. Improvado – uma ferramenta analítica para consolidar dados de marketing e vendas de diversas fontes em um só lugar. Uma das principais vantagens do Improvado é que permite a integração com Google Ads, Facebook Ads ou Salesforce. Além de criar relatórios e dashboards personalizados que permitem analisar dados de forma rápida e fácil.

Resumo

A análise de dados apoiada pela inteligência artificial está a abrir uma nova dimensão de possibilidades para a tomada de decisões empresariais. Embora a IA tenha potencial para analisar conjuntos de dados muito maiores e ver padrões ocultos neles, ela não substituirá o julgamento e a intuição humanos. A colaboração entre humanos e tecnologia, através 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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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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