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 artigo Inteligência 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 que tomadas de decisão sejam ainda mais precisas, modelos de negócios sejam reinventados e a experiência do cliente sofra importantes avanços.

 

Assim, sobre tendências da Inteligência Artificial para 2018, continuamos a bater na tecla da visualização 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 um sistema para visualização de dados. Ferramentas como Business Intelligence e Business Analytics terão ainda mais relevância, sendo que o BI diz respeito ao processo de coletar dados e prepará-los para o Business Analytics (explicamos sobre isso neste artigo).

 

No terreno das tendências de Inteligência Artificial para 2018 não podemos deixar de citar também o avanço nas Análises Preditivas. Graças ao Machine 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?.