Explore a relação fundamental entre dados e inteligência artificial, e entenda como aproveitar essa sinergia para impulsionar a automação, a análise avançada e a personalização em suas operações

A Inteligência Artificial (IA) tem se tornado uma parte essencial das operações empresariais, impulsionando a eficiência, a produtividade e a tomada de decisões estratégicas.

Nos últimos anos, cada vez mais organizações estão investindo em estratégias de automatização de tarefas, visando otimizar processos, melhorar a cadeia de produção e aprimorar a experiência do cliente.

Existem diversos exemplos de Inteligência Artificial para empresas. Neste artigo, vamos compartilhar os mais usados e as tendências para os próximos anos.

Dados: a matéria-prima da Inteligência Artificial para empresas

Os dados estão para a IA, assim como a IA está para os dados. Eles se retroalimentam em um contexto de extração de insights valiosos dos dados, criando padrões para tomada de decisões com base em informações.

A IA depende de grandes volumes de dados para aprender e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Quanto mais dados de qualidade forem disponibilizados para a IA, maior será sua capacidade de reconhecer padrões.

Esses dados podem incluir informações estruturadas, como transações, registros de clientes, dados demográficos, entre outros, bem como dados não estruturados, como textos, imagens, vídeos e áudios.

A IA, então, analisa cada um deles e ajusta seus modelos para reconhecer padrões e fazer previsões precisas. Esse processo é chamado de aprendizado de máquina (machine learning).

Vale dizer que a Inteligência Artificial para empresas tende a ser usada para identificar padrões ocultos, extrair insights valiosos e realizar previsões. Isso é conhecido como análise de dados ou mineração de dados.

A IA pode descobrir correlações complexas entre diferentes variáveis, identificar tendências, segmentar clientes e fazer recomendações personalizadas com base nos padrões identificados.

Por isso, a qualidade dos dados é crucial para a eficácia e a confiabilidade dos sistemas de IA. Dados imprecisos, incompletos ou enviesados podem levar a resultados indesejados.

Uso da IA no atendimento ao cliente

A IA pode ser aplicada de diversas formas para melhorar a experiência do cliente e otimizar os processos de atendimento. Uma de suas principais aplicações é o chamado chatbot.

Esse tipo de programa é capaz de responder a perguntas comuns, fornecer informações sobre produtos ou serviços e auxiliar na resolução de problemas. Além dele, existem outros recursos de IA que são usados no SAC:

Processamento de Linguagem Natural (NLP): permite que os sistemas de atendimento ao cliente interpretem a linguagem humana de forma mais precisa.

Feedbacks: a IA pode ser usada para analisar históricos de chamadas e de e-mails, permitindo a identificação de padrões, tendências e insights úteis para desenvolver soluções mais eficazes e respostas assertivas aos clientes.

Roteamento de chamadas: com base nas informações de texto ou voz, a IA pode direcionar chamadas para os departamentos ou os agentes mais adequados para lidar com cada solicitação.

Uso da IA na cadeia de suprimentos

A IA aplicada à cadeia de suprimentos tem o potencial de melhorar significativamente a eficiência, a precisão e a tomada de decisões nesse setor. Sua abordagem mais significativa está relacionada à previsão de demandas.

Nesse contexto, ela pode analisar históricos de vendas, dados econômicos, tendências de mercado e outros fatores relevantes para prever com maior precisão a demanda futura.

Isso ajuda as empresas a planejarem melhor a produção, a gestão de estoque e as atividades de distribuição, evitando a escassez ou o excesso de produtos.

Outro cenário de relevância é o gerenciamento de estoques. Nesse caso, a IA pode gerar insights valiosos de demandas sazonais, prazos de entrega, custos de armazenamento e restrições de capacidade.

Além disso, a Inteligência Artificial para empresas que operam com cadeia de suprimentos pode ser aplicada no monitoramento e rastreamento de mercadorias, manutenções preditivas, entre outros cenários.

Tendências em Inteligência Artificial para empresas

Nos próximos anos, a IA para empresas ganhará ainda mais força. Uma das tendências está relacionada à Visão Computacional, que envolve a capacidade dos computadores de entenderem e interpretarem imagens e vídeos.

Inclusive, já podemos nos deparar com uma série de sistemas de reconhecimento facial, detecção de objetos, controle de qualidade e análise de vídeos para fins de segurança.

Além disso, podemos notar um movimento relacionado à IA ética e responsável. Muitas empresas estão adotando práticas que garantem a privacidade dos dados, considerando o impacto social das suas aplicações.

Outra tendência em IA para os próximos anos diz respeito ao Edge Computing. Esse tipo de sistema envolve o processamento de dados em dispositivos locais, em vez de enviar tudo para a nuvem.

Com a IA, isso permite a execução de algoritmos de aprendizado de máquina e inferência em tempo real em dispositivos como smartphones, sensores e dispositivos IoT, proporcionando respostas mais rápidas e eficientes.

No marketing, a IA será ainda mais usada para análise de dados, personalização de conteúdo, segmentação de público-alvo e recomendação de produtos.

Como você notou, a Inteligência Artificial para empresas oferece inúmeras melhorias em operações.

E nós, da DBACorp, estamos dedicados a absorver o melhor desse recurso para continuar levando soluções e inteligência de dados aos nossos clientes.