A IA substituirá os analistas de negócios? | IA nos negócios #14

Publicados: 2022-09-06

As ferramentas digitais tradicionais para preparar a análise de negócios são úteis. Eles trabalham de forma rápida, eficiente e são perfeitamente capazes de realizar suas tarefas. Há apenas um problema – eles executam suas funções apenas quando programados por humanos. É quando os humanos fornecem os dados certos e escolhem o processo certo para analisar as informações fornecidas ao programa e tirar conclusões a partir delas. Para isso, os analistas de negócios costumam passar a maior parte do tempo preparando os dados para análise. O uso da inteligência artificial ajudará a mudar essa situação?

A inteligência artificial substituirá os analistas de negócios? - índice:

A IA substituirá os analistas de negócios? Introdução
Tipos de análise suportados pela IA
A IA substituirá os analistas de negócios? - Resumo

A IA substituirá os analistas de negócios? Introdução

A análise de dados de negócios suportada por inteligência artificial (BDA, Business Data Analysis) é hoje uma parte essencial do sistema de Business Intelligence projetado para criar e tomar decisões baseadas em conhecimento. Business Intelligence consiste em tecnologias que permitem que as empresas analisem e gerenciem dados para tomar medidas que melhorem o desempenho dos negócios.

Ainda assim, a inteligência artificial é capaz de substituir o trabalho dos analistas hoje? Para tentar responder a essa pergunta, precisaremos examinar mais de perto qual é o papel da IA na análise de dados.

Tipos de análise suportados pela IA

Vamos descrevê-los um por um, indicando como a IA melhora o desempenho de cada um.

Análise descritiva

A análise descritiva, também conhecida como análise descritiva, é a forma mais simples de análise. Trata-se de coletar e organizar dados históricos, ou seja, sobre o que já aconteceu na empresa. Geralmente não precisa usar inteligência artificial. A IA é usada apenas ao analisar grandes volumes de dados ou quando os analistas esperam que a inteligência artificial descubra novos padrões que não foram estudados antes.

Um exemplo do uso de análises descritivas suportadas por IA pode ser o processamento de grandes quantidades de dados de clientes usando uma plataforma de comércio eletrônico para identificar momentos de abandono de compra.

Análise estendida

Augmented analytics é uma ferramenta que auxilia os analistas em tarefas como preparar dados para análise ou visualizar resultados por meio de diversos gráficos, tabelas e apresentações. Com base nos dados preparados por IA, um analista pode tirar conclusões mais facilmente do material coletado sem a ajuda de uma equipe para inserir e classificar as informações.

Um exemplo interessante de análise aumentada diz respeito à sua aplicação na indústria agrícola. A inteligência artificial pode coletar e classificar dados de várias fontes e ferramentas de medição, como consumo de água e fertilizantes, temperatura e crescimento das plantas. Em seguida, ele os apresentará de forma acessível a humanos, tornando mais fácil tirar conclusões de seus métodos e tomar decisões de negócios.

Análise preditiva

A análise preditiva concentra-se em encontrar padrões nos dados existentes para que decisões mais precisas possam ser tomadas com base neles e os riscos potenciais possam ser identificados. A inteligência artificial apresenta modelagem estatística, aprendizado de máquina (ML, aprendizado de máquina) e técnicas de mineração de dados para prever eventos futuros com eficiência.

Entre outras aplicações, possui recursos de planejamento de recursos empresariais (ERP). Por exemplo, permite reduzir a necessidade de estocagem de matérias-primas e peças de reposição. Também permite criar um calendário ideal para os trabalhos de manutenção. Além disso, ajuda a determinar as necessidades de pessoal e a demanda do mercado por produtos em um determinado período de tempo.

Análise prescritiva

A análise pescritiva, também conhecida como prescritiva, como todas as anteriores , coleta dados sobre situações passadas. No entanto, sua finalidade é a mais complexa, e sua operação é a mais dependente da inteligência artificial. Isso porque se trata de indicar o melhor comportamento em uma determinada situação de negócios.

Embora os resultados da análise prescritiva sejam muito valiosos e promissores, acertar é muito difícil. Em primeiro lugar, requer a coleta de uma enorme quantidade de dados. Portanto, é realizado apenas por empresas maiores.

Ao realizar a análise prescritiva, a inteligência artificial geralmente extrai dados obtidos por meio de análise descritiva e preditiva, sobre a qual escrevemos acima. Ele tira conclusões das informações coletadas usando Machine Learning (ML). Isso permite que a IA sugira, por exemplo, uma estratégia para publicar conteúdo ou planejar uma campanha publicitária eficaz.

A IA substituirá os analistas de negócios? - Resumo

Os analistas de negócios que trabalham em pequenas e médias empresas ainda podem dormir profundamente. Isso, é claro, se eles aprenderem rapidamente a trabalhar com ferramentas de IA para apoiar seu trabalho, aumentando a precisão de suas análises e a eficácia de suas conclusões.

A inteligência artificial pode acelerar e facilitar significativamente os processos de coleta, classificação e visualização de dados. No entanto, dar sugestões sobre o futuro com base em um pequeno conjunto de informações ainda está nas mãos de analistas experientes.

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Autor: Robert Whitney
Especialista e instrutor em JavaScript que treina departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando outras pessoas a cooperar efetivamente durante a codificação.

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