Direcionando Análise Inteligente por meio de IA/Aprendizado de Máquina

A inteligência artificial (IA), bem como o aprendizado de máquina (AM), estão transformando a forma como as organizações fazem negócios com seus parceiros comerciais ou clientes. Eles estão impulsionando as transformações digitais que ocorrem em todas as indústrias em todo o mundo. Eles se tornaram onipresentes ao ampliar a qualidade de sua vida diária, desde os filmes que assistem até os carros que dirigem. A IA/AM desempenha um papel importante na descoberta de novas terapias em ciências da vida, na mitigação dos riscos de fraude nos serviços financeiros e na entrega de experiências de cliente personalizadas e omnichannel.

Tecnologias transformadoras, como a inteligência artificial, podem parecer funcionar como magia – embora seu impacto seja evidente, as organizações podem não entendê-la ou saber como usar melhor essas soluções inovadoras poderosas.

A inteligência artificial amplifica o impacto de novas soluções de negócios e sua extensão para fornecer experiências de cliente orientadas à qualidade. No entanto, para obter a maior precisão, essas soluções precisam de vastas quantidades de dados. Usar inteligência artificial para usar dados ruins ou limitados pode ter um impacto terrível em diversas iniciativas de negócios, a ponto de ser contraproducente.

Sem Dados, a IA Não Funciona

Para que as organizações usem efetivamente ferramentas alimentadas por inteligência artificial, os engenheiros e analistas de dados devem saber como lidar com as informações coletadas. E o sucesso depende da disponibilidade de dados confiáveis e atuais.

Mas por que os analistas e cientistas de dados precisam de dados de alta qualidade para funcionar corretamente com ferramentas alimentadas por IA?

Vamos considerar, por exemplo, um modelo para avaliar e prever o comportamento do consumidor. No que diz respeito às informações, o código postal é um dos dados mais comuns que indicam a localização do consumidor. No entanto, se essas informações forem incompletas ou imprecisas, não há sentido nelas, pois elas atrapalharão o processo de análise e avaliação. Portanto, dados de cliente incorretos podem levar a previsões incorretas e diminuir o valor de todo o esforço. Quando os dados estão corretos, a previsão pode ser melhor.

Sem IA, os Dados Não São Tão Úteis

A inteligência artificial desempenha um papel central ao ajudar as empresas a lidar com dados sem sacrificar precisão ou velocidade.

Com a transformação digital em seu auge, o volume e o tamanho dos dados aumentaram enormemente. E lidar com esses dados enormes não é fácil. A tecnologia de dados impulsionada por IA pode ajudar as empresas a lidar com esses dados para garantir relevância, valor e segurança, e transparência. Elas podem confiar em plataformas de integração de dados de IA para ingerir, transformar e usar dados com facilidade e precisão. Essas soluções fornecem um ambiente criptografado de ponta a ponta que mantém os dados seguros contra acessos indevidos e violações e os torna difíceis de fazer negócios.

Adotando uma Abordagem Inteligente para Aproveitar o Verdadeiro Potencial dos Dados

Na era digital atual, é essencial que as organizações se movam à velocidade dos negócios, permitam o autoatendimento e forneçam o máximo de valor aos clientes. As tecnologias baseadas em IA brilham aqui.

As tecnologias de IA/AM permitem que as organizações em diferentes setores extraiam valor dos dados dos clientes sem dificuldade. Por exemplo, as soluções de integração de dados de IA permitem que todos os usuários de negócios mapeiem dados entre diferentes campos para facilitar a integração das informações em um banco de dados unificado. Como essas soluções podem ser facilmente utilizadas por usuários não técnicos, as equipes de TI não precisam assumir a responsabilidade total. Isso deixa a TI livre para se concentrar em outras tarefas estratégicas.

Essas soluções usam algoritmos de aprendizado de máquina para fornecer previsões de dados, o que pode acelerar ainda mais o processo de transformação de dados. Como as decisões são tomadas usando algoritmos, a possibilidade de erros, como valores ausentes, duplicatas, imprecisões, etc., é reduzida. Portanto, as organizações podem usar ferramentas de IA/AM para transformar a forma como elas fornecem valor ao cliente. Elas podem mapear e integrar dados e manter a integridade dos dados, melhorando a tomada de decisões e impulsionando o crescimento.

A tecnologia de integração de dados de IA permite que os usuários mapeiem e integrem dados com menos esforço e tempo. Incorporar essas soluções no processo de mapeamento de dados existente pode, portanto, agregar valor aos negócios das organizações.

Os métodos de IA/AM podem eliminar tarefas mundanas e repetitivas, liberando os usuários para trabalhar em projetos de alto valor. Além disso, ao melhorar a compreensão dos dados das organizações e identificar anomalias de privacidade e qualidade de dados. Ela atua como uma ajuda para desenvolvedores, administradores, analistas e usuários de negócios, aumentando a velocidade das tarefas por meio da automação e aumento com possíveis recomendações e próximas ações.

Em resumo, as organizações devem implantar tecnologias baseadas em IA/AM para promover a análise e o uso de dados.