ia para analise de dados

Empresas estão usando IA para análise de dados

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Estudo da consultoria Gartner indica que 3 em cada 4 empresas devem adotar essa combinação até final de 2024



Por Redação em 28/09/2023

Os usuários da Internet, hoje, têm cerca de 2,5 quintilhões de bytes de informações de forma consistente, apontam os especialistas do site Infometry. Com tanto volume, as empresas precisam gerir melhor esse tsunami e, para tanto, estão lançando mão da Inteligência Artificial (IA). De acordo com o Gartner, 3 em cada 4 corporações devem adotar a IA para análise de dados até o final de 2024.

Para a consultoria, a combinação de IA, análise de dados e automação permite que empresas em todo o mundo alcancem velocidade, eficiência e resultados incomparáveis. As capacidades de IA estão preparadas para expandir as atividades analíticas e capacitar as organizações a internalizar a tomada de decisões baseadas em dados. O resultado é a gestão mais produtiva das informações.

IA democratiza informações e eleva produtividade

ia para analise de dados

Existem dois ganhos principais nesse processo, segundo análise da Infometry: a IA democratiza as informações em toda a empresa e evita que analistas de dados, pesquisadores, engenheiros e outros especialistas em informações gastem tempo em processos manuais repetitivos. Assim, os dados podem ajudar as organizações com escolhas boas e produtivas, favorecendo áreas de vendas, marketing e finanças, entre outras.

No dia a dia, esse uso pode ser traduzido em várias frentes. Uma delas é a aplicação da IA para analisar dados usando algoritmos de aprendizado de máquina, prevendo resultados futuros e revelando tendências e padrões. Outra aplicação envolve IA para eliminar erros e oferecer um maior nível de precisão do que as ferramentas tradicionais de business intelligence. A IA pode, ainda, automatizar a geração de relatórios e tornar mais fácil o entendimento dos dados.  

Desafios

Os especialistas ressaltam que também existem desafios nessa implementação. O primeiro deles é a qualidade dos dados que vão ser usados para treinar algoritmos: afinal, informação de baixa qualidade pode resultar em previsões e decisões incorretas ou tendenciosas. O viés do algoritmo é outro ponto de atenção. Eles podem ser tendenciosos se os dados de treinamento também o forem. Por exemplo, se a informação incluir um número desproporcional de modelos de um grupo, o algoritmo poderá produzir resultados limitados.

A dificuldade de interpretar os algoritmos é outro desafio e pode dificultar a compreensão de como chegaram a uma decisão específica. Além disso, a identificação e a correção de preconceitos ou erros no algoritmo será dificultada.

O cuidado com a privacidade dos dados é outro desafio. Garantir a proteção dos dados pessoais e a conformidade com os regulamentos de privacidade pode ser um desafio. Junte-se a isso a falta de experiência de profissionais que vão manipular as informações e podemos ter um cenário complicado para uso de IA em análise de dados.

No geral, o que se tem visto é a integração da IA ​​na análise de dados, com a produção de avaliações mais convincentes, confirmando sua usabilidade para as organizações. O que se espera ter são previsões mais exatas para ajudar na tomada de decisões, indicam os especialistas.  


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