A Inteligência Artificial nas empresas consiste no emprego de tecnologias capazes de se comportar de forma semelhante ao ser humano. Como consequência disso, podemos citar a automação de rotinas e a redução do tempo de execução das atividades, o que contribui no aumento da produtividade. Além disso, a companhia precisa transformar os seus dados em informação estratégica, de modo a aprimorar também os seus processos internos, assim como o relacionamento com fornecedores e clientes. A Inteligência Artificial auxilia as empresas nesse sentido.
Atividades que antes levavam horas para serem concluídas passam a ser feitas em questão de minutos ou até segundos. Com relação ao atendimento, uma solução com Inteligência Artificial consegue reduzir bastante o tempo em que o consumidor precisa esperar para resolver alguma situação, bem como oferece ao público produtos e serviços cada vez mais alinhados aos seus gostos e necessidades.
Quer saber as principais aplicações da Inteligência Artificial nas empresas? Continue a leitura do nosso artigo até o final!
Como usar a Inteligência Artificial nas empresas?
Em uma empresa, a IA pode se desdobrar de diversas formas. A solução a ser adotada vai depender dos seus objetivos e necessidades, o que exige por parte dos gestores o conhecimento das principais forças e fraquezas do negócio. Acompanhe as subseções a seguir e conheça as principais aplicações da IA no ambiente corporativo!
Chatbots
Os chatbots são soluções bastante usadas em sites e blogs corporativos. A Inteligência Artificial embarcada nessa aplicação interage com os consumidores, coletando dados e aprimorando a sua experiência, por meio doMachine Learning, ou aprendizado de máquina. Os chatbots mais simples são responsáveis por realizar um primeiro atendimento e resolver dúvidas frequentes do público, o que desafoga um pouco o SAC da empresa .
Mecanismos de segurança
Conforme a empresa se insere natransformação digital, ela tem que redobrar o cuidado com a segurança de seus dados. Nesse sentido, a IA tem mecanismos que ajudam a identificar com antecedência as ameaças virtuais, que podem, dentre outras coisas, acessar os sistemas corporativos e sequestrar informações sensíveis.
Cruzamento de informações
A Inteligência Artificial captura diversas informações, não só de fontes internas, mas também externas ao negócio. Em seguida, há um cruzamento desses registros, de modo que sejam identificados padrões e correlações que servem de base para a tomada de decisão. Se você tem o costume de visitar uma mesma loja virtual, por exemplo, os itens sugeridos são apenas um exemplo simples de como a IA faz o cruzamento de informações.
Como mensurar os resultados da Inteligência Artificial nas empresas?
Tão importante quanto aplicar a IA na empresa é fazer a devida mensuração dos seus resultados. Em outras palavras, é preciso escolhermétricas e indicadores que reflitam os pontos positivos e negativos de uma determinada estratégia do negócio. Mesmo que as margens de lucro do negócio estejam altas, por exemplo, é preciso um olhar mais detalhado — baseado em métricas e indicadores — capaz de identificar se esse fluxo de receitas vai ser duradouro ou não. Trata-se, portanto, de um processo cíclico e contínuo.
A Inteligência Artificial nas empresas usa de tecnologias que se comportam de forma semelhante ao ser humano. Dada a necessidade de transformar dados em informação estratégica, a companhia que usa IA obtém benefícios como o aumento da produtividade e melhorias na comunicação com clientes e parceiros de negócio.
Viu como uma empresa pode adotar a IA e obter diversos benefícios? Continue no nosso blog e conheça agora os mitos da Inteligência Artificial!
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?