Como a IA pode otimizar a análise de dados?

Nos últimos meses, o mercado se agitou com a chegada da ferramenta Open IA, o ChatGPT, recurso que cria textos, músicas, poemas e até redações. Em apenas cinco dias, bateu o recorde de 1 milhão de usuários e gerou novas discussões sobre o papel da IA no trabalho do dia a dia.

Os educadores, por sua vez, ficaram apreensivos porque a novidade pode facilitar o plágio e as cópias sem qualquer tipo de reflexão. Sabe qual o segredo do ChatGPT? Análise de dados.

Neste conteúdo, você vai entender como a IA ajuda a análise de dados e a realizar tarefas como as do ChatGTP, entre outras mais. Confira:

Sumário:

O que é a análise de dados?
Quais as principais vantagens da análise de dados?
Quais os métodos de análise de dados?
Como a IA pode contribuir para a análise de dados?
De que forma a IA pode otimizar a análise de dados?
IA e os fundamentos sobre análise de dados

O que é a análise de dados?

É inegável que os dados têm estimulado o surgimento de novas tecnologias em tempo recorde. Nunca foi tão fácil tomar decisões baseadas em informações que, uma vez processadas, viram estratégias de negócios.

Com ajuda dos analistas, a IA interpreta os dados que viram modelos e ajudam a otimizar processos, tornando-os mais rápidos, assertivos e inteligentes.

Ou seja: a IA consegue identificar padrões de comportamento de um grupo de consumidores, por exemplo, para oferecer soluções sob medida.

Assim, a empresa pode tomar decisões, baseadas em dados, de forma mais acertada e calcada em informações palpáveis, protegidas e não mais em percepções. A “interpretação das informações de hábitos desse cliente ou desse grupo de clientes” é função da IA.

Quais as principais vantagens da análise de dados?

Existem várias, mas as três principais são:

Aprimorar produtos e serviços: é possível mapear comportamentos de compras, preferências, padrões de consumo, ocorrências, entre outras informações. A partir daí e do conhecimento do cliente, criar produtos e serviços mais apropriados.
Fortalecer a presença no mercado: seja nas redes sociais ou nos canais de distribuição, a empresa tem condições de escolher os melhores meios para expor produtos e serviços, o que ajuda a se comunicar de forma mais eficiente com o cliente.
Corrigir sua estratégia de atuação: a partir do monitoramento constante, a empresa tem condições de corrigir estratégias de atuação, intensificando as que dão resultado.

Quais os métodos de análise de dados?

O primeiro passo antes de fazer a análise de uma grande quantidade de dados (Big Data Analytics) é limpá-los. Para isso, o profissional precisa remover os que estão duplicados, são discrepantes, informações incompletas, descartar os que não são úteis, corrigir erros e verificar lacunas, apontando-as. Feito isso, é possível começar a análise de dados que pode ser:

Descritiva: considerada o pontapé inicial das análises, esta tem como objetivo descrever cenários reais e mapear comportamentos e tendências a partir deles;
Diagnóstica: nesta análise, o intuito é estabelecer o perfil dos consumidores para que as ações da empresa sejam mais assertivas;
Preditiva: neste modelo, as informações são usadas para projetar cenários e tendências.
Prescritiva: a ideia aqui é avaliar a extensão das decisões e o que podem acarretar. Assim, pode-se definir qual a melhor direção.

Como a IA pode contribuir para a análise de dados?

Depois de entender a importância da análise de dados e os tipos de avaliações que podem ser feitas, agora, é a vez de compreender de que forma a IA pode auxiliar nessa avaliação.

A medicina, por exemplo, especialmente a radiologia, está se beneficiando da IA no diagnóstico de exames de imagem. Algumas redes de laboratórios no Brasil já adotaram a tecnologia desenvolvida em Israel para elaborar o diagnóstico, em menos de 20 minutos, de tomografias do tórax com uso de IA.

A resposta é tão completa que a ferramenta consegue mapear pequenos coágulos capazes de causar uma embolia pulmonar, por exemplo, otimizando em até 40% o tempo de realização dos exames.

É claro que a avaliação da IA não dispensa o parecer médico, mas o ajuda a detectar riscos e, assim, pedir exames complementares ou mais específicos ainda.

No caso do diagnóstico, a IA compara as imagens de vários outros exames, reduzindo as chances de erro ao fornecer um diagnóstico mais assertivo e, consequentemente, reduzir a quantidade de procedimentos invasivos.

A IA também está presente no dia a dia das pessoas: nos apps de bancos, nas câmeras de vigilância com reconhecimento facial (modalidade proibida, é verdade, em alguns países por usar apenas determinados modelos), no controle de produtos no estoque, nas casas com assistentes inteligentes e mesmo nos apps que traçam rotas, entre outros.

O uso mais recente e esperado é na automação de carros. A indústria realiza testes para tornar os carros mais econômicos, totalmente autônomos e extremamente seguros. Esse tipo de carro é tema de estudos também no Brasil.

De que forma a IA pode otimizar a análise de dados?

Já se sabe que a IA tem capacidade para avaliar uma grande quantidade de informações e, dessa forma, extrair insights ou padrões. Mas exatamente como isso é feito?

Os dados são analisados por softwares que os identificam e agrupam com auxílio de machine learning e deep learning, processos que ajudam a destrinchar uma informação, como uma imagem, em modelos menores para buscar as correspondências.

No entanto, esse processo precisa do conhecimento especializado do homem para entender os algoritmos.

Feito isso, são gerados relatórios que fornecem as informações para as áreas estratégicas das empresas. Embora a expansão da IA seja uma realidade, há discussões também crescentes em torno do uso consciente dessa tecnologia.

Uma dessas discussões foi levantada recentemente pelo MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts), que criou a Verta – start-up que pulou direto do laboratório para ajudar empresas a monitorar e gerir os modelos de aprendizagem por máquina, tornando-os mais seguros.

IA e os fundamentos sobre análise de dados

Pela plataforma Verta, é possível que os cientistas do MIT façam o rastreamento dos modelos, auditem e testem cada um antes de sua implementação e, depois, monitorem a performance.

A ideia é que os produtos sejam desenvolvidos com auxílio da IA, mas de forma correta – o que, segundo os críticos, ainda não acontece com o ChatGPT por exemplo, que, por reunir centenas de informações de fontes não seguras, pode fornecer resultados incorretos.

Segundo o MIT, a IA é extremamente importante, mas também é imprescindível que a fonte de dados seja válida. Ou seja: mais uma vez, é a falha humana que vai certificar ou comprometer a validade das informações.

É por isso que a plataforma do instituto ajuda a acompanhar diferentes versões de modelos e ajuda a compreender como foram construídos, como os dados foram utilizados e que verificações foram feitas.

Sem dúvida, há um longo caminho de aprendizagem das empresas com IA. Mas a boa notícia é que essa trajetória pode ser encurtada por técnicos experientes e soluções como as que a BigDataCorp oferece.

Fale com o nosso time e entenda como a IA pode ajudar a otimizar a performance de produtos e serviços da sua empresa com segurança e assertividade.