Que a Inteligência Artificial já é uma realidade, não tem nem o que discutir. O que muitas empresas ainda não se deram conta é que existe uma relação muito próxima entre AI e a análise de dados. Isso faz com que a demanda por cientistas de dados aumente para 2,7 milhões até 2020. Pelo menos é o que diz a IBM e temos bons motivos para acreditar que isso venha a se concretizar.

Conforme explicamos no artigoInteligência Artificial para reter talentos e diminuir o turnover, a AI utiliza de dados históricos para aprender. Com cada vez mais dados sendo coletados pelas empresas, a capacidade de projetar probabilidades futuras vai aumentando.

 

À medida que ocorre um esforço nas organizações para coletar e analisar dados de maneira efetiva, aumenta a necessidade de cientistas de dados atuarem para auxiliar plataformas de Inteligência Artificial. Isso porque, basicamente,cientistas de dados concentram-se em encontrar padrões ocultos em conjuntos de dados a fim de resolverem problemas de negócios.

 

Para entender melhor, acompanhe o raciocínio: quanto mais dados conseguirmos coletar de nossos clientes, melhor será a Inteligência Artificial. Isso significa que com o auxílio de um cientista de dados – que ajudará a encontrar padrões e correlações - melhor iremos conhecer esses dados, o que nos permitirá elaborar ofertas muito mais personalizadas. Percebe como tudo está ligado?

 

Com informações mais precisas sendo coletadas e com mais empresas fazendo uso de aplicações de IA, espera-se quetomadas de decisão sejam ainda mais precisas, modelos de negócios sejam reinventados e a experiência do cliente sofra importantes avanços.

 

Assim, sobretendências da Inteligência Artificial para 2018, continuamos a bater na tecla davisualização de dados. Em um ambiente em que as fontes de dados são diversas - e com crescimento exponencial de seu volume -, de nada adianta ter dados em mãos se não for possível colocar de uma forma que nós, seres humanos, conseguimos ler, entender e extrair insights.

 

Isso corrobora a ideia de que os cientistas de dados serão cada vez mais importantes, assim como será igualmente essencial umsistema para visualização de dados. Ferramentas comoBusiness IntelligenceeBusiness Analyticsterão ainda mais relevância, sendo que o BI diz respeito ao processo de coletar dados e prepará-los para o Business Analytics (explicamos sobre issoneste artigo).

 

No terreno das tendências de Inteligência Artificial para 2018 não podemos deixar de citar também oavanço nasAnálises Preditivas. Graças aoMachine Learning- uma subárea da IA que se baseia em reconhecer padrões no comportamento dos clientes – essas análises passam a ser mais precisas.

 

Que conclusões tiramos disso?

Empresas são cada vez mais data-driven. Para isso, não existem atalhos: conseguir gerenciar todos os dados e saber avaliá-los será o fator essencial para o aumento de competitividade. Por isso, a análise de dados deve ser um processo eficiente, que evite desperdício de tempo e reduza custos


A Inteligência Artificial está aí para auxiliar, mas, antes de mais nada, é preciso pensar em como sua empresa analisa e extrai as informações para tomadas de decisão. Caso precise de um empurrão nesse sentido, sugerimos a leitura do e-book:O que é Business Intelligence?.