Presenciamos uma constante evolução em recursos baseados em Inteligência Artificial. Dessa forma, o ChatGPT emerge como uma ferramenta que traz praticidade nas rotinas de muitas empresas.
O fato é que, com a acentuada transformação digital dos últimos anos, a maneira como pesquisamos, estudamos e nos comunicamos mudou muito. Sob a ótica corporativa, seguir o fluxo de toda essa evolução tornou-se essencial para sermos atualizados, competitivos e relevantes para o mercado.
O que você já ouviu sobre o ChatGPT? Se sua resposta é pouco, ou quase nada, não se preocupe. Sabemos que esse conceito é novo e traz muitas dúvidas.
Pensando nesse cenário, nossa equipe preparou esse material descomplicado para você ampliar o seu conhecimento sobre a ferramenta e entender como aplicar na rotina da sua empresa. Continue a leitura!
O que é ChatGPT?
Antes de mais nada, precisamos entender o conceito do ChatGPT. Criado e aperfeiçoado pela empresa OpenAI em 2022, o ChatGPT é um recurso de Inteligência Artificial que gera e processa textos em diversos idiomas, como o português, por exemplo.
Sendo assim, a ferramenta interage com as pessoas e traz diversas respostas criativas e automáticas para diversas questões. Esse recurso aplicado à rotina da empresa propõe inúmeras facilidades, como a produção de conteúdos e criação de planos de negócios, por exemplo.
Em síntese, o ChatGPT é um modelo de Processamento de Linguagem Natural (PNL); em outras palavras, a ferramenta processa grandes volumes de dados e os reproduz em linguagem humana de maneira precisa.
O seu significado é Chat Generative Pre-Training Transformer, traduzido de forma livre como Transformador Pré-treinado Gerador de Conversas.
Como o ChatGPT pode ajudar as empresas?
Como pudemos observar, o potencial do ChatGPT é amplo. Contudo, precisamos reforçar que seu uso não substitui a habilidade de profissionais; ele aumenta as possibilidades e facilita as tarefas diárias. Confira as diferentes formas que a ferramenta pode contribuir com as empresas.
Gerenciamento de tarefas
Ao informar para a Inteligência Artificial as demandas que a empresa tem, é possível automatizar os objetivos, ferramentas necessárias, tempo para execução, entre outras atividades.
Além disso, se você já conta com softwares de gerenciamento de tarefas onde a tecnologia já esteja instalada, o ChatGPT atribui tarefas, ativa notificações e mantém atualizado o status de cada tarefa delegada.
Criação de conteúdos
Outra grande contribuição que o ChatGPT traz para as empresas é a facilidade de criação de conteúdos em formato de texto. Dessa forma, é possível utilizar esse recurso como fonte de busca de dados ou sugerir ideias relevantes para a produção de conteúdo.
Dessa forma, ele otimiza o tempo de quem trabalha com a escrita de textos, reservando tempo para a exploração da criatividade e qualidade do conteúdo.
Análise de dados
Como gostamos de dizer: o sucesso de um empreendimento não está no achismo, mas sim na análise de dados. Sendo assim, o ChatGPT fornece recursos que permitem a investigação de dados relevantes sobre o setor de atuação da empresa ou pesquisas mais amplas de mercado.
Com isso, a ferramenta oferece insights, disponibiliza materiais com referências, dados históricos, entre diversas informações que contribuem e reforçam as estratégias de negócios.
Por fim, a integração entre o ChatGPT e o Power BI, por exemplo, permite que as pessoas que empreendem ou fazem a gestão de um negócio gerenciem e monitorem todo o fluxo de dados em tempo real.
Vale lembrar que o Power BI oferece as condições para a coleta, organização, monitoramento e análise dos dados. Aliado ao ChatGPT, as pessoas dos diferentes setores da empresa acessam esses dados simultaneamente e de forma detalhada, trazendo maior velocidade e agilidade no processamento das informações.
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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?