A Inteligência Artificial (IA) tem diversos significados e aplicações práticas.
A IA é um fator de transformação para os negócios e pode permitir que trabalhemos de maneira mais eficiente e eficaz do que nunca. Assim, certamente terá um impacto significativo no mercado de trabalho e nas economias dos países como um todo.
A característica mais valiosa da Inteligência Artificial (IA) para os negócios é sua capacidade de fazer previsões, calculando de forma muito mais ágil e precisa a probabilidade de ocorrência de um determinado resultado.
No mundo dos negócios, temos que fazer previsões o tempo todo. Precisamos prever, por exemplo, se haverá maior lucro vendendo grandes volumes a baixo custo ou pequenos volumes a um preço alto; ou em que produto ou serviço obteremos o melhor retorno sobre investimento (ROI) do nosso orçamento de marketing.
Tradicionalmente, essas predições dependiam, em grande parte, do instinto [da sorte] e da experiência de mercado dos tomadores de decisão. As previsões também eram orientadas por dados, porém o pouco tempo disponível para a avaliação da cada vez maior massa de dados e a escassez de mão de obra qualificada dificultou muito o uso desse recurso pelos seres humanos.
Atualmente, vivenciamos um cenário onde empresas obtêm grande quantidade de informação sobre clientes, concorrentes e dispositivos conectados, porém não conseguem processá-la pelos métodos tradicionais a fim de transformá-la em conhecimento e insights.
A fim de solucionar essa demanda por processamento rápido e massivo, dando um importante passo rumo à evolução do modo como negócios são realizados, foram desenvolvidos os modelos e os algoritmos preditivos, que favorecem a tomada de decisão ao fornecer insights estratégicos valiosos. Esses modelos examinam os dados com o intuito de prever eventos futuros, usando técnicas de estatística, probabilidade e mineração de dados.
Por onde devemos começar a usar a análise preditiva?
A introdução na análise preditiva é uma tarefa que praticamente qualquer empresa pode lidar. No entanto, é preciso estar comprometida com a abordagem e ter disposição para investir o tempo e os recursos necessários para fazer o projeto avançar. Começar com um projeto piloto de escala limitada em uma área de negócios crítica é uma maneira excelente de limitar os custos iniciais, minimizando o tempo antes de as recompensas financeiras serem alcançadas. Quando um modelo é colocado em ação, geralmente requer pouca manutenção à medida que continua para extrair insights acionáveis por muitos anos.
Evolução dos Dashboards tradicionais baseados em KPI para os Dashboards baseados em Análise Preditiva e IA
Os insights estratégicos baseados nas informações geradas por nossos algoritmos são exibidos em dashboards divididos basicamente em 3 grupos:
1. Dashboards de Visão Geral
Os Painéis de Visão Geral trazem as informações mais críticas, necessárias para a tomada de decisão da alta gestão, dispostas em um formato estratégico e consolidado.
Os gestores podem definir intervalos de datas para analisar a atividade agregada e identificar rapidamente as tendências ou a indicação de problemas das mais diversas áreas da companhia.
Como o painel ilustrado a seguir, que traz informações sobre a perda de clientes (churn).
2. Dashboard de Negócios em Risco
3. Dashboard por Área de Negócio
Estes são painéis específicos referentes às áreas de negócios que demandam soluções de Análise baseada em Inteligência Artificial. Seguem alguns exemplos práticos:
A segmentação é a prática de se dividir a base de clientes em grupos de indivíduos por semelhanças relacionadas com aspectos sociodemográficos relevantes para ações de marketing, como faixa etária, sexo, interesses e hábitos de consumo. Essa boa prática permite que as empresas direcionem com precisão as mensagens de marketing personalizadas para os clientes com maior probabilidade de comprar seus produtos.
Está comprovado que a utilização da Análise Preditiva aumenta sensivelmente a qualidade da identificação de clientes em potencial, se comparada com os métodos tradicionais aplicados.
A gestão e avaliação de risco permite que se identifiquem e analisem possíveis problemas associados a um determinado negócio. Neste caso, um dos objetivos da Análise Preditiva é o de dar suporte à decisão por meio da previsão com precisão de quais perfis de clientes ou, mais especificamente, quais padrões de comportamento estão mais susceptíveis a cometer uma fraude contra as operações da empresa.
A análise automatizada de pesquisa de mercado ajuda as empresas a atender às necessidades dos clientes e as ofertas de concorrentes, aumentando lucro e diminuindo a fricção (taxa de atrito) com os clientes.
A modelagem financeira é a tarefa de construir uma representação abstrata (modelo) de uma situação financeira do mundo real. Trata-se de um modelo matemático projetado a fim de representar (uma versão simplificada) o desempenho de um ativo financeiro ou portfólio de um negócio, projeto ou qualquer outro investimento.
Resumindo, a modelagem financeira trata da tradução de um conjunto de hipóteses sobre o comportamento de mercados ou agentes em previsões numéricas. Esses modelos preditivos são usados para apoiar uma empresa em seus processos de tomada de decisão sobre investimentos e seus respectivos retornos.