Ao mesmo tempo em que a Inteligência Artificial apresenta oportunidades inéditas de ampliar a capacidade de capturar e utilizar informações, as premissas relativas a escopo, confiabilidade, segurança e gestão do ciclo de vida dos dados ainda estão no eixo das preocupações para casos de uso nos negócios.

Há várias interseções e diferenças entre BI e IA. Muitas vezes, os mesmos profissionais são acionados para projetos nas duas frentes. De fato, as competências são semelhantes. Em contrapartida, as organizações e líderes com mais clareza sobre os papéis, as expectativas e a complementaridade entre dados e IA já podem contar com uma estratégia pragmática para evoluir em uma cultura data driven.

Confiabilidade da informação com IA

Apesar da visibilidade e do potencial dos serviços genéricos baseados em LLMs (large language models), os casos de uso de suporte a operações ou serviços aos clientes têm outra abordagem de treinamento dos modelos. É desnecessário, e até indesejável, ter um número infinito de parâmetros (as conexões que a LLM faz entre um bloco de dados e outros).

Na prática, os benefícios da interface em linguagem natural, por prompts, assim como as possibilidades de criar várias formas de apresentação, fazem mais sentido quando se tem confiança no conteúdo do treinamento. “O verdadeiro poder da IA generativa é revelado quando é integrada aos dados operacionais para fornecer em tempo real experiências hiperpersonalizadas e contextualmente relevantes”, diz o Relatório de tendências de dados e IA de 2024, divulgado recentemente pela Google. “Os aplicativos empresariais de IA generativa enfrentam uma série de desafios que os LLMs por si só não abordam; precisam fornecer informações precisas e atualizadas, se adequar ao contexto do usuário e fazer tudo isso sem gastar muito”, avaliam os analistas.

O estudo enfatiza que “as organizações que adotam uma abordagem prática de governança de dados, qualidade e confiança estão numa posição sólida para fornecer resultados empresariais tangíveis com a IA”. Contudo, mais de metade dos participantes da pesquisa reconhecem que não confiam tanto nos dados de sua organização.

Além de consulta e entrega de informações em linguagem natural, as ferramentas de GenAI podem ser usadas para enriquecer e agilizar a captura de dados. Por exemplo, a capacidade de extrair dados de campos não padronizados em PDFs, web sites, mensagens e outras fontes reduzem muito o “trabalho oculto” em tarefas acessórias às funções das pessoas.

IA vai além da GenIA e chatbot

Inteligência Artificial é um tema de décadas no meio acadêmico e não chega a ser novidade em várias indústrias. O Guia Estratégico do CIO 2024, realizado pela IDC, revela que o setor que lidera os investimentos em IA é o de Manufatura, seguido de Varejo e Finanças.

Evidentemente, os casos de uso no front end têm mais exposição. No entanto, nos projetos relacionados a ganho de Eficiência Operacional, a clareza sobre os gargalos, a aplicabilidade das várias modalidades de IA e os benefícios pode ser o fator que acelera as decisões de investimento.

Recursos como visão computacional, comandos em linguagem natural, robotização de processos e automação de tarefas acessórias, como entradas manuais de dados, agilizam as operações, ao mesmo tempo em que enriquecem o BI que situa os rumos operacionais e estratégicos.

Ecossistema de IA

Hoje, basta uma só linha de código, ou alguns cliques, para incorporar recursos avançados de IA em suas aplicações e processos.

Reconhecimento facial, análise emocional, telemetria e outras funções estão disponíveis como microsserviços nas grandes nuvens.

As oportunidades de ampliar muito a entrada de dados, de forma quantitativa e qualitativa, evidentemente, devem ser confrontadas à regulação e às melhores práticas de segurança da informação, ética e governança.

Democratização segura dos dados com BI e IA – conformidade e produtividade convergindo

Tão importante quanto a informação entregue é para quem se entrega. Os mecanismos de classificação, controle de acesso e proteção de informações sensíveis estão longe de ser apenas obrigações regulatórias ou restrições. Pelo contrário, entregar a informação na medida certa beneficia a produtividade, elimina riscos desnecessários e facilita tudo.

Um dos benefícios imediatamente percebidos pela maior parte dos usuários do TARGIT Decision Suite é exatamente a automação da entrega de dados, relatórios e alertas. Ao mesmo tempo em que se deixa de depender de um e-mail ou notificação para se entregar a informação que o usuário deve ter, elimina-se o risco de entregar a informação que o usuário não pode ter.

O relatório BARC’s Data, BI & Analytics Trend Monitor 2024 confirma que, junto à qualidade dos dados, segurança, privacidade e governança estão entre as preocupações centrais.

A governança de dados agrega mais do que privacidade e conformidade, que por si só são  imprescindíveis. Em uma boa estratégia, os vários objetivos podem convergir. Por exemplo, legislações como GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados, da União Europeia) ou LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) compartilham o “princípio da finalidade”, segundo o qual o operador tem que usar os dados estritamente necessários ao cumprimento de suas funções. Independente da Lei, é uma excelente diretiva para lidar com colaboradores com vários perfis.

Roadmap integrado de BI e IA

A TARGIT já está avançada na integração de IA como parte de seus produtos e de sua estratégia, com um roadmap de desenvolvimento direcionado pelas demandas reais dos vários setores que atende. Neste momento, os três fundamentos – plataforma acessível; funcionalidades orientada às demandas de cada setor ou perfil de companhia; e suporte contínuo aos clientes – são decisivos para dar segurança e efetividade às iniciativas de inovação.

Outra vantagem de integrar as estratégias de BI e IA é já começar certo. Ou seja, à medida que os mecanismos de qualidade, segurança e gestão de dados já estão embutidos na arquitetura de BI, se resolve proativamente grande parte dos problemas na hora de colocar em produção ou escalar as iniciativas.

Concerto de BI e IA em cada contexto – o melhor da Experiência do Usuário e da Experiência do Negócio

Conforme a pesquisa da IDC, 92% das organizações colocam o uso de IA entre os tópicos centrais de suas agendas. Os caminhos e a maturidade dessas estratégias, contudo, depende de vários fatores.

Para as organizações mais avançadas em seus projetos de dados e BI, recursos  IAaaS (microsserviços de NLP, visão computacional etc.) agregam facilidade aos e enriquecem o repertório de dados. Em um exemplo simples, quando o sistema pode registrar a entrada ou saída de um item apenas “olhando” o objeto, só o tempo e os riscos de erros no preenchimento de formulários já têm grande efeito em BX (experiência do negócio).

A IA generativa, por sua vez, pode multiplicar o ROI da inteligência de dados, à medida que  afeta UX e EX (experiência do usuário e do empregado), por sua usabilidade.

No caso dos iniciantes na jornada a uma cultura data driven, uma sólida base de gerenciamento e uso dos dados de negócio sustenta uma estratégia pragmática e segura.

Os times da TARGIT Brasil estão prontos para apoiá-lo em seus projetos de inovação. Mais do que entregar as tecnologias mais eficientes, com as melhores práticas de implementação e operação, trabalhamos em função de seus objetivos, suas prioridades e o seu contexto.

A IA é um caminho sem volta, mas em negócios reais  não há espaço para hypes. Se quiser conversar mais sobre IA e BI aplicadas a eficiência operacional, UX, EX e BX, proteção de dados e inovações relevantes a seu negócio, marque uma conversa com nosso consultor.