Assim como um pão depende de ingredientes de qualidade para saltar aos olhos, a IA precisa de uma boa matéria-prima (dados), aliada à governança adequada e o apoio de equipes especializadas para ser relevante dentro das organizações
Quando saboreamos uma boa comida, geralmente nos atentamos ao prato final e pouco refletimos sobre o processo de preparação e a escolha dos ingredientes para fazer aquele prato. Ao falar em Inteligência Artificial, acontece a mesma coisa: nos concentramos no resultado final que obtemos e, às vezes, não refletimos sobre a importância de ter uma boa modelagem de dados e uma boa matéria-prima para que aquele resultado da IA aconteça.
A inteligência artificial, que passou a dominar os discursos de vendas de boa parte das empresas de tecnologia, é frequentemente apresentada como algo novo e único para os negócios. Vemos que em muitas apresentações, os fundamentos técnicos e a importância de ter bons dados são ignorados, criando uma falsa glorificação da IA. Seria o mesmo que imaginar que uma boa pizza pudesse ser feita com qualquer ingrediente.
Em que pese o potencial revolucionário da IA em vários campos, é preciso dizer que ela, sozinha, não faz milagres. O ponto de partida para uma abordagem vencedora nesta frente está na qualidade dos dados.
Sem informações confiáveis, precisas e atualizadas, não há IA que seja, de fato, inteligente para os negócios. O que nos leva a falar do potencial da governança de dados para melhor organizar a infinidade de insumos disponíveis no ambiente corporativo e que, juntos, apontam caminhos para a expansão de uma empresa.
Trata-se da chamada modelagem de dados, criação de representações abstratas de situações reais baseadas na coleta e na análise de dados de maneira sistemática, permitindo a predição de cenários.
A modelagem de dados reúne várias fontes de informações – internas e externas – para determinar probabilidade ou tendência, estabelecendo um prognóstico mais sólido para cada ação.
Um exemplo prático está nos scores automatizados que dão respostas em segundos aos usuários. No gerenciamento de riscos, a técnica permite avaliar dezenas de variáveis e dados históricos para determinar a propensão de um novo cliente ou fornecedor serem fraudulentos, com índice de acerto perto de 100%. O benefício é expressivo: ao evitar análises manuais, ganha-se tempo e eliminam-se erros humanos durante uma operação que é massiva e, ao mesmo tempo, crucial.
Nas estratégias de marketing, a combinação de vários indicadores públicos como patrimônio, tamanho, porte e ativos financeiros de determinada empresa pode indicar sua real situação no mercado, se está em momento favorável para expansão ou em dificuldades financeiras.
Indícios como esses são valiosos para otimizar a prospecção comercial, por exemplo. Ao definir regras personalizadas de negócios, que podem variar de acordo com cada setor, é possível ter um raio-x completo de onde e como concentrar os esforços comerciais.
Em resumo, dados confiáveis e uma boa modelagem deles dão o tratamento adequado às informações disponíveis de acordo com o objetivo de cada empresa. Este direcionamento é importante porque prepara as lideranças para tomar decisões ainda melhores a partir de modelos preditivos que antecipam movimentos de mercado.
O desafio está no “recheio” da tecnologia. Assim como um pão depende de ingredientes de qualidade para saltar aos olhos, a IA precisa de uma boa matéria-prima (dados), aliada à governança adequada e o apoio de equipes especializadas para ser relevante dentro das organizações. A junção desses atributos com parceiros de negócios confiáveis aumenta a chance de ter mais sucesso no seu negócio.
Por Matheus Vill, CTO na Neoway e Kendji Wolf, Diretor de Dados e Dados e Analytics na Neoway
