O que é análise de IA?

A análise de IA é uma área especializada dentro da análise de dados, que faz parte dos campos mais amplos de análise de negócios e business intelligence. Esses campos focam na transformação de dados em insights acionáveis.

A análise de dados tradicional depende de técnicas básicas de análise estatística, como análise de regressão, testes de hipótese e estatísticas descritivas. Esses métodos fornecem insights sobre padrões e relacionamentos nos dados, mas são limitados em escopo e complexidade. Abordagens tradicionais envolvem processamento manual de dados demorados em planilhas do Microsoft Excel e geração manual de relatórios e visualizações. Antes da IA, a análise dependia de modelos e técnicas de previsão mais simples, como análise de séries temporais e regressão linear, que ofereciam recursos preditivos limitados e exigiam processos intensivos em mão de obra.

A implementação de IA em análises de negócios se tornou um imperativo para grandes organizações que buscam maximizar a vantagem competitiva. A capacidade da IA de processar rapidamente grandes volumes de dados, identificar padrões e gerar insights preditivos oferece uma vantagem competitiva significativa. Isso permite que as empresas tomem decisões orientadas por dados que melhoram vários indicadores-chave de desempenho (KPIs), reduzem custos e aprimoram os resultados de negócios.

Existem quatro tipos principais de análise de dados, e a IA pode ser usada para aprimorar todos os quatro.

A análise descritiva impulsionada por IA fornece uma compreensão clara e abrangente do desempenho passado. Com algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP), a IA pode vasculhar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões, tendências e correlações. Considere um varejista que implementa algoritmos de IA para analisar dados de clientes e descobrir insights sobre tendências de compras e preferências.

Por exemplo, um sistema de IA pode processar milhões de registros de vendas e tendências nas mídias sociais para identificar quais produtos são mais populares durante certas estações ou quais itens são frequentemente comprados juntos. Essa análise do comportamento do cliente pode então ser visualizada em dashboards, mostrando o desempenho de vendas ao longo do tempo, a segmentação de clientes com base em hábitos de compra e a eficácia das campanhas de marketing. Ao fornecer uma visão detalhada e abrangente das experiências passadas dos clientes, a análise descritiva impulsionada por IA ajuda os varejistas a tomar decisões orientadas por dados para otimizar o gerenciamento de inventário, personalizar estratégias de marketing e aumentar a satisfação do cliente.

A IA melhora a análise diagnóstica ao identificar rapidamente causas subjacentes e correlações dentro de conjuntos de dados complexos, permitindo a resolução de problemas de forma mais precisa e oportuna. Um exemplo de como a IA aprimora a análise diagnóstica pode ser encontrado na área de saúde. Algoritmos de IA analisam dados de pacientes, incluindo históricos médicos, resultados de exames laboratoriais e imagens de diagnóstico. Esses algoritmos identificam a causa raiz de doenças e condições de maneira mais precisa e rápida do que os métodos tradicionais. Por exemplo, a IA pode detectar padrões em imagens de radiologia que indicam estágios iniciais de doenças como câncer, fornecendo aos médicos insights valiosos que auxiliam no diagnóstico preciso e em planos de tratamento personalizados.

A IA aprimora a análise preditiva de dados ao utilizar algoritmos avançados para analisar dados históricos e identificar padrões, permitindo previsões mais precisas de tendências e resultados futuros. Nos serviços financeiros, modelos de aprendizado de máquina analisam dados históricos de mercado e indicadores econômicos para prever preços de ações e riscos de investimento, ajudando investidores a tomar decisões informadas e a gerenciar seus portfólios de forma mais eficaz.

Analistas podem aproveitar a IA não apenas para analisar dados, mas também para fornecer recomendações acionáveis para processos de tomada de decisão melhores e sugerir o melhor curso de ação para vários cenários. Um exemplo de uso da IA em análise prescritiva é no gerenciamento da cadeia de suprimentos, onde sistemas de IA analisam dados sobre níveis de inventário, previsões de demanda e condições de envio. Esses sistemas recomendam quantidades de pedidos e cronogramas de entrega ótimos, minimizando custos e melhorando a eficiência.

Análises impulsionadas por IA geralmente seguem estas etapas:

Os profissionais devem primeiro identificar o que o modelo deve prever para selecionar a abordagem mais apropriada. Diferentes modelos são ajustados para casos de uso específicos, e escolher o modelo e os dados certos é crucial para alcançar resultados ótimos de forma rápida e econômica.

Os fluxos de trabalho começam com cientistas de dados ou analistas de dados coletando dados relevantes de fontes internas e de provedores externos terceiros. A precisão e a eficácia dos modelos dependem da qualidade e quantidade dos dados coletados. Uma vez coletados, os dados são pré-processados para limpá-los, transformá-los e prepará-los para a análise. Essa etapa envolve tratar valores ausentes, remover duplicatas, padronizar formatos e codificar variáveis categóricas para garantir que os dados sejam consistentes e estejam prontos para modelagem.

Antes de aplicar a análise prescritiva, os analistas geralmente realizam análises descritivas para revisar o desempenho passado e análises preditivas para projetar resultados futuros. A análise descritiva envolve resumir e visualizar dados para obter insights sobre tendências e padrões históricos, enquanto a análise preditiva usa modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para prever eventos ou comportamentos futuros.

A análise de dados prescritiva envolve a construção de modelos matemáticos e algoritmos de otimização para recomendar decisões de negócios com o objetivo de alcançar os melhores resultados possíveis. Esses modelos consideram diversos fatores, como restrições, objetivos, incertezas e compensações, baseando-se em insights das análises descritivas e preditivas para sugerir como uma organização deve responder a diferentes cenários.

Após a avaliação, os modelos são integrados em sistemas operacionais ou aplicações para fornecer previsões e recomendações em tempo real. Isso pode envolver a incorporação dos modelos em sistemas de software existentes, APIs ou dashboards para automatizar processos de tomada de decisão ou oferecer insights prescritivos aos usuários, facilitando um uso mais contínuo dos insights.

O monitoramento contínuo e a manutenção dos modelos são necessários para garantir sua eficácia e relevância contínuas. Isso inclui o acompanhamento do desempenho dos modelos, a atualização com novos dados, o retreinamento periódico e o refinamento dos modelos para se adaptar a condições mutáveis ou padrões de dados em evolução.

A história da análise de IA traça a evolução tanto da inteligência artificial quanto da ciência de dados, marcando marcos significativos em tecnologia e metodologia. Essa história culmina em uma verdadeira era dourada da análise de IA que caracteriza o nosso momento atual.

A IA generativa, popularizada em aplicativos como ChatGPT, está pronta para impactar significativamente a análise ao aprimorar seus vários aspectos. Por exemplo, a criação de dados sintéticos pode aumentar conjuntos de dados existentes e informar cenários simulados. A IA generativa também pode otimizar e melhorar o processo de análise, tornando-o mais amigável ao usuário ao automatizar tarefas repetitivas, gerar relatórios automáticos, criar visualizações de dados dinâmicas e outras melhorias de experiência.