Dados se tornaram o ativo mais valioso das empresas. A capacidade de coletá-los e interpretá-los é crucial para a obtenção de diferencial competitivo e consolidação da marca no mercado e na mente das pessoas. Nesse sentido, a Inteligência Aumentada é considerada um meio fundamental para se promover a transformação digital do negócio.
Se o termo Inteligência Aumentada é novo para você, não se preocupe. Ao longo deste conteúdo, vamos falar sobre o conceito, enfatizando os seus principais benefícios e como ele pode ser adotado nas empresas. Ficou interessado em saber sobre o tema? Então continue a leitura até o final!
O que é Inteligência Aumentada?
Dado que a Inteligência Artificial (IA) não confere poder de decisão a um software ou algoritmo, a Inteligência Aumentada surge como uma ferramenta complementar. Em outras palavras, a ideia aqui é unir o poder computacional da IA com as habilidades decisórias do ser humano, promovendo, assim, maior agilidade aos processos e aumento de produtividade.
Quais os benefícios da Inteligência Aumentada?
Enquanto a Inteligência Artificial é útil em análises preditivas e tendências de consumo, por exemplo, a atuação humana vem para extrair insights e tomar decisões com base nesses dados. Por esse motivo é que uma não será substituída pela outra. Acompanhe a seguir alguns benefícios importantes de se adotar a Inteligência Aumentada em uma empresa.
Aprendizagem
Um colaborador com diploma universitário muitas vezes não sai da faculdade com as habilidades necessárias para o mercado. A Inteligência Aumentada pode ajudá-lo nesse sentido, visto que algumas atividades desenvolvidas por ele agora são feitas por um software. Dessa forma, é possível trabalhar melhor o seu potencial criativo, analítico e estratégico, aumentando o valor que ele agrega ao negócio.
Automação
Atividades manuais não só são propensas a erros, mas também prejudicam a transformação digital do negócio. A automação propiciada pela Inteligência Aumentada, portanto, torna os processos mais ágeis e seguros, o que contribui, entre outras coisas, no aumento de diferencial competitivo e obtenção das melhores estratégias para a captação e retenção de clientes.
Novas oportunidades
Ao contrário do senso comum, os avanços tecnológicos não serão destruidores de empregos. Ainda que vários postos de trabalho sejam extintos, muitas vagas surgirão para atividades que antes não existiam. Cabe aqui ressaltar que é necessária a devida qualificação na hora de preencher tais vagas, principalmente com cursos voltados para a área de tecnologia.
Como a Inteligência Aumentada pode ser adotada na empresa?
Soluções tecnológicas exigem planejamento estratégico. Isso significa que a empresa deve ter objetivos bem definidos, do contrário, dificilmente obterá os benefícios da Inteligência Aumentada. Um mapeamento dos processos e suas deficiências é o que permitirá a melhoria contínua deles, de modo a tornar os colaboradores mais produtivos dentro da companhia.
A Inteligência Aumentada é crucial para promover a transformação digital do negócio. Sendo complementar à Inteligência Artificial, permite um processo decisório eficiente, com base em dados confiáveis. Vimos também que ela está relacionada com a automação de rotinas e o desenvolvimento de novas habilidades do colaborador, ambos importantes na obtenção de diferenciais competitivos.
Gostou do artigo e quer se aprofundar no tema? Continue em nosso blog e confira os motivos para adotar uma solução em inteligência de dados na sua empresa!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?