Como usar a inteligência artificial para a análise de dados?
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A IA generativa carrega muitas promessas para os próximos anos. Mas, até que ponto elas poderão ser cumpridas? Não basta que a tecnologia avance. As empresas também precisam estar atentas a sua forma de lidar com a transformação digital e, principalmente, com a análise de dados.
Tempo de leitura: 7 minutos
Em resumo, a IA generativa é um tipo de inteligência artificial que pode criar novos conteúdos, como textos, imagens, músicas e vídeos, com base em padrões aprendidos a partir de dados já existentes. Sobretudo, no mundo dos negócios, ela é de grande uso para visualização dos dados, identificação de padrões e auxílio em análises preditivas. Contudo, da forma que a big data é utilizada nas empresas atualmente, a IA generativa será de pouco uso. É necessário que as organizações revolucionem a forma de lidar com informações. Nesse cenário, ferramentas como a Qlik Answers são fundamentais.
Neste artigo, vamos explorar os desafios e tendências da IA generativa e como a sua empresa pode se preparar para utilizá-la da melhor forma. Leia até o final e descubra:
A IA generativa já está transformando o mundo. De acordo com um estudo da Mckinsey, de 2023, ela tem a capacidade de adicionar de US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões todos os anos para a economia global. Porém, ainda existe uma série de desafios significativos que podem impactar a sua eficácia e adoção.
A IA generativa usa como base um vasto conjunto de dados que abrange tanto conteúdos úteis quanto irrelevantes. Isso pode resultar em informações imprecisas e tendenciosas, levando a fenômenos conhecidos como “alucinações”, onde a IA produz respostas que não condizem com a realidade.
Entenda a importância de melhorar sua qualidade de dados!
Com o aumento da desinformação, reguladores em vários países estão implementando medidas para controlar o uso da inteligência artificial. Por exemplo, a proibição da Itália em relação a ferramentas como o ChatGPT, em 2023. Isso pode desacelerar o desenvolvimento e a implementação de modelos de IA generativa.
A IA generativa requer recursos significativos, o que pode resultar em custos elevados e um impacto ambiental negativo. Dessa forma, estima-se que os data centers de IA possam consumir mais eletricidade do que toda a Holanda até 2027.
Embora a IA generativa possa automatizar muitos processos, a conferência humana ainda é essencial. Ainda sim, a falta de habilidades adequadas entre os profissionais pode ser um obstáculo, retardando a implementação da tecnologia. Portanto, é crucial promover a capacitação e treinamento para que os colaboradores possam aproveitar ao máximo as potencialidades da IA generativa.
Liberar a IA generativa sem um controle rigoroso sobre a qualidade e a origem dos dados é arriscado. Assim, é necessário prezar pela qualidade e transparência dos dados, priorizando “better data” em comparação à big data.
Já falamos brevemente sobre como a IA generativa implica uma mudança fundamental na forma como as empresas utilizam os dados. Essa transformação tem como base os 5 Vs:
Descomplicando a adoção de inteligência artificial com Qlik
Agora, confira algumas tendências que devem impulsionar as empresas nos próximos anos:
Enquanto a IA tradicional já está consolidada e sendo utilizada em casos de uso bem estabelecidos, como análise de fraudes e rotatividade, a IA generativa apresenta um potencial imenso para democratizar o acesso à análise de dados. Isso é especialmente relevante para usuários menos técnicos que buscam respostas rápidas e eficazes.
A IA generativa está capacitando uma nova geração de usuários a interagir com dados de forma mais intuitiva. Muitas pessoas não têm interesse em desenvolver aplicativos complexos, mas desejam insights imediatos, facilitados por ferramentas que oferecem visualizações automáticas e explicações em linguagem natural.
Segundo a Forrester, cerca de 80% dos dados no mundo são não estruturados, como e-mails e documentos. Nesse cenário, a IA generativa pode ser a chave para analisar essas informações, abrindo um leque de oportunidades.
Agora, é possível arrastar arquivos para uma interface de bate-papo e iniciar conversas que geram consultas e códigos, facilitando a construção de conteúdo e a automação de processos. Isso representa uma verdadeira evolução da Business Intelligence (BI) para a IA generativa, permitindo que os usuários iniciem suas jornadas analíticas de maneira simples e eficaz.
Outra tendência relevante é a transformação dos dados em produtos. Isso implica aplicar princípios de gerenciamento de produtos aos dados, considerando sua qualidade, governança e usabilidade. A partir desse conceito, as empresas podem monetizar suas informações, criando um mercado para dados validados e refinados.
Dentro do mundo da IA generativa, existe a Qlik Answers. A ferramenta é capaz de criar novos conteúdos e insights a partir das informações já existentes, utilizando técnicas de RAG (Geração Aumentada por Recuperação) e trazendo diversas vantagens. Por exemplo:
Em resumo, a Qlik Answers é uma solução plug and play, que facilita a compreensão das informações e consegue trazer respostas de fato, possibilitando o autoatendimento e reduzindo riscos e custos.
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