Por Marcelo Ciasca*

Os dados têm uma importância crítica para os negócios em todos os setores e tamanhos de empresas. Eles são considerados o novo “petróleo” do século XXI, fornecendo insights valiosos e informações que impulsionam o crescimento, a eficiência e a tomada de decisões estratégicas. Além disso, são o principal insumo para as ferramentas de IA.

A combinação de analytics e IA impulsiona o desenvolvimento de aplicações avançadas, como assistentes virtuais inteligentes, chatbots, sistemas de recomendação, veículos autônomos e diagnósticos médicos baseados em análise de imagens.

A aplicação de analytics na IA permite selecionar e preparar os dados para treinar os modelos de inteligência artificial, ajudando a identificar quais informações são relevantes, a limpar os dados e a transformá-los em formatos adequados para alimentar os algoritmos de IA.

A análise de dados permite também o diagnóstico e monitoramento contínuos do desempenho desses modelos, sendo possível acompanhar o funcionamento das ferramentas e identificar áreas de melhoria, ajustando os algoritmos e otimizando o desempenho geral das soluções.

A IA é frequentemente usada para tomar decisões em várias áreas, como negócios, saúde, finanças, entre outras. O analytics fornece os dados necessários para alimentar essas decisões, oferecendo insights valiosos e informações precisas. Ajuda a identificar padrões, tendências e correlações nos dados, permitindo que a IA tome decisões mais informadas e assertivas.

A identificação de anomalias de dados também desempenha um papel crucial, especialmente em aplicações de IA que envolvem segurança, detecção de fraudes e monitoramento de sistemas. Além disso, o analytics é utilizado na previsão de eventos futuros com base em padrões históricos, permitindo que a IA antecipe e se adapte a mudanças e tendências.

A IA ajuda a análise de dados a automatizar tarefas complexas, revelando insights ocultos e aprimorando a precisão e eficiência das análises. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser aplicados a conjuntos de dados para criar modelos preditivos e identificar padrões não triviais. Esses modelos auxiliam as empresas na tomada de decisões embasadas, na previsão de tendências de mercado, na personalização de recomendações para os clientes, na detecção de fraudes e muito mais.

IA é capaz de lidar eficientemente com grandes volumes de dados, independentemente de sua estrutura. Isso possibilita uma análise mais detalhada e abrangente, permitindo a extração de informações relevantes.

A personalização e a recomendação são benefícios adicionais proporcionados pela IA. Com base nos dados coletados sobre o comportamento e as preferências do usuário, a IA pode oferecer recomendações personalizadas em serviços de streaming, comércio eletrônico e outros sistemas de recomendação.

A automação de tarefas também é uma área em que a IA se destaca, assumindo tarefas repetitivas e demoradas, como a limpeza e preparação de dados, permitindo que os analistas se concentrem em tarefas mais complexas e estratégicas.

A IA amplia a capacidade da análise de dados ao fornecer métodos avançados para lidar com grandes volumes de dados, identificar padrões complexos e gerar insights acionáveis, enquanto a análise de dados fornece o contexto e as informações necessárias para treinar e aprimorar os algoritmos de IA, permitindo que eles tomem decisões mais informadas.

À medida que a inteligência artificial se torna mais complexa e suas decisões têm um impacto significativo, a interpretação e compreensão dos resultados tornam-se essenciais

*Marcelo Ciasca é CEO da Stefanini Brasil, empresa da área de soluções digitais.