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Como analisar dados não estruturados com IA generativa?


O debate sobre o uso de dados não estruturados para explorar novas revelações acontece há alguns anos. Mas agora, mais do que nunca, ele sai do papel e se torna realidade com a expansão da inteligência artificial generativa, que é capaz de analisar qualquer tipo de informação

Tempo de leitura: 7 minutos

A IA generativa surge como uma solução poderosa, permitindo transformar dados desorganizados em insights valiosos. Por exemplo, imagine analisar o sentimento do público em redes sociais e fazer o processamento de chamadas de atendimento ao cliente de forma otimizada. Com o avanço da tecnologia, a inteligência artificial é capaz de analisar textos, imagens, vídeos e outros diversos tipos de arquivos, melhorando a tomada de decisões, a personalização da experiência do cliente e a eficiência operacional. Nesse sentido, o Grupo Toccato auxilia o seu negócio a explorar o máximo dos dados não estruturados, para alavancar resultados e se destacar da concorrência. 

Neste artigo, vamos explorar como a IA generativa está revolucionando a análise de dados não estruturados, com exemplos práticos. Portanto, leia até o final e descubra:

  • Qual é a realidade dos dados não estruturados?
  • Quais são os benefícios de usar dados não estruturados em empresas?
  • Como a IA generativa facilita o uso de dados não estruturados?
  • Casos práticos do uso da IA generativa para analisar dados não estruturados?
  • Como a Toccato auxilia empresas na análise de dados?

Qual é a realidade dos dados não estruturados?

De acordo com um grande estudo da McKinsey, a inteligência artificial generativa abre portas para a próxima onda de produtividade, sendo capaz de aumentar de US$ 2.6 trilhões a US $4.4 trilhões em benefícios econômicos anualmente, em pelo menos 63 casos de 16 setores empresariais.  

Nesse cenário, os dados não estruturados assumem protagonismo, pois finalmente podem passar por análises aprofundadas de forma rápida e assertiva com a IA generativa. Diferente dos dados que estão estruturados, organizados em tabelas e bancos, as informações não estruturadas aparecem em diferentes formatos. Por exemplo, textos de e-mails, postagens em redes sociais, vídeos, áudios, imagens e até transcrições de chamadas telefônicas.

Dessa forma, em todas essas plataformas multimídias, há uma fonte de insights esperando para ser descoberta, mas a chave para abrir essa porta está, principalmente, na organização.

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Quais são os benefícios de usar dados não estruturados em empresas?

Embora desafiadores, os dados não estruturados oferecem inúmeras vantagens para as empresas quando analisados corretamente. Aqui estão alguns benefícios importantes:

1. Melhoria na tomada de decisões

Sobretudo, com a análise correta dos dados não estruturados, as empresas podem identificar padrões ocultos, tendências e insights que não seriam detectados em dados estruturados, levando à inovação.

2. Personalização de experiências do cliente

Ao analisar interações de clientes por meio de e-mails, chatbots e redes sociais, as empresas podem entender melhor as necessidades e preferências dos consumidores, o que ajuda na criação de experiências personalizadas.

Por exemplo, é possível sugerir a recompra de um produto quando chegar próximo ao período que ele esteja acabando. 

3. Aumento de eficiência operacional

A análise de dados não estruturados permite que as empresas identifiquem áreas de melhoria nos processos internos. Isso pode resultar em operações mais eficientes, redução de custos e melhor alocação de recursos.

4. Vantagem competitiva

Empresas que conseguem analisar dados não estruturados de maneira eficaz conseguem ter um diferencial competitivo significativo. Elas podem reagir mais rapidamente às mudanças no mercado, entender os concorrentes e antecipar as demandas dos clientes.

Como a IA Generativa facilita a análise de dados não estruturados?

A IA generativa tem transformado a forma como lidamos com dados não estruturados. Utilizando modelos avançados de Machine Learning, Deep Learning e Business Intelligence, a IA generativa é capaz de gerar respostas, resumos e até criar novos dados a partir das informações que já existem. Aqui estão algumas formas como ela facilita a análise desses dados:

  • Processamento de Linguagem Natural (PNL): tem maior facilidade em compreender e interpretar textos, como transcrições de chamadas ou postagens em redes sociais. Isso permite a análise de sentimentos, a extração de tópicos relevantes e a classificação automática de informações sem intervenção humana;
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): inicia um processo de recuperação, buscando informações pertinentes em grandes volumes de dados não estruturados. Em seguida, usa um modelo gerador (como ChatGPT) para produzir uma resposta ou análise com base no conteúdo recuperado;
  • Análise de 100% das informações disponíveis: imagine quantas ideias não podem surgir de mensagens em plataformas internas de comunicação (Slack ou Microsoft Teas), comunicados ou apresentações de Power Point. Cerca de 80% das informações que correm em empresas não são estruturadas. Então, com IA generativa, é possível se debruçar sobre elas e ter insights além dos tradicionais 20%.

5 tendências de inteligência artificial generativa

Casos práticos do uso da IA generativa para analisar dados não estruturados

A IA generativa tem sido amplamente utilizada em setores como varejo, saúde, marketing, vendas e em bancos para analisar dados não estruturados e gerar resultados valiosos. Aqui estão alguns exemplos de como ela pode ser aplicada na prática:

Marketing

  • Analisar postagens, comentários e interações nas redes sociais para entender o sentimento dos consumidores em relação à marca e ajustar campanhas publicitárias em tempo real;
  • Antecipar tendências que surgem na internet para planejar o lançamento de um novo produto ou campanha;
  • Criar conteúdo com base em informações já existentes, usando RAG e PNL;
  • Otimização do SEO de páginas na internet e recomendação desses conteúdos para o público. 

O poder dos dados no processo de planejamento estratégico

Vendas

  • Analisar transcrições de chamadas de clientes para melhorar a qualidade do processo de atendimento e até mesmo gerar respostas automáticas personalizadas para resolver questões comuns;
  • Sugerir produtos ou serviços com base no histórico do cliente, aumentando as chances de que o negócio seja fechado;
  • Criar fluxos de automação, com o apoio do time de Inbound Marketing, até que o cliente esteja pronto para receber o contato do time comercial. 

Bancos

  • Conferir documentos não estruturados, como contratos e relatórios, para garantir conformidade com as regulamentações financeiras e identificar riscos potenciais;
  • Auxiliar colaboradores a criar e-mails, apresentações e outros conteúdos voltados para clientes white collar, que demandam um atendimento superior;
  • Extração de insights valiosos de dados não estruturados sobre clientes, como feedbacks, registros de interações e transações, para personalizar ofertas de serviços financeiros.
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Saúde

  • Analisar padrões em imagens médicas, como ressonâncias magnéticas e raios-X, para identificar sinais de doenças;
  • Melhorar a automação da triagem preliminar em estudos clínicos ou farmacêuticos.

Contudo, especialmente em áreas médicas, é importante ressaltar a importância de um olhar humano sobre o processo, focando em governança e cibersegurança, para evitar decisões com falta de ética ou até mesmo para supervisionar se a privacidade dos participantes está segura. 

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Como a Toccato auxilia empresas na análise de dados?

Em seu portfólio, a Toccato conta com diversas soluções que usam IA generativa para análise de dados não estruturados. Portanto, basta entrar em contato com o nosso time de consultores, fazer um diagnóstico sobre a sua empresa e começar a implementar as ferramentas certas, que vão deixar seu negócio imerso em uma cultura data driven, levando a resultados ainda melhores!

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