Há pouco mais de uma década, o mundo da TI começou a falar sobre a grande novidade, um conceito chamado arquitetura orientada a serviços (SOA). O SOA prometeu uma forma melhor de criar aplicativos corporativos, oferecendo eficiência, agilidade nos negócios e comunicação fluida – quase uma revolução nos processos de negócios.

Na névoa provocada pela novidade, poucos executivos fizeram perguntas como: o que é exatamente a arquitetura orientada a serviços? É um produto de prateleira, uma metodologia de TI, uma filosofia de negócios? E como o encaixo na minha organização? Preciso de uma estratégia para gerar valor comercial a partir dela?

Hoje, a inteligência artificial (IA) desencadeia níveis semelhantes de motivação e de questionamentos. Em uma pesquisa recente da New Vantage Partners, os executivos de nível C definiram a IA como a tecnologia mais disruptiva – superando a computação em nuvem. E quase 80% desses executivos mostram receio que os concorrentes aproveitem a inteligência artificial para superá-los nos negócios.

Esse coquetel de entusiasmo e trepidação não diminui o progresso: 93% dos executivos de nível C dizem que sua empresa está investindo em IA. Mas para alguns deles, o conceito e a prática da IA são tão desconhecidos quanto o SOA era há uma década.

Chegou a hora de começar a entender o que a IA pode fazer pelo seu negócio.

Inteligência Artificial na sua organização

De acordo com Sud Menon, Diretor de desenvolvimento de produtos de software da Esri e Joseph Sirosh, Vice-presidente corporativo de inteligência artificial e pesquisa da Microsoft, ao prever como a IA pode agregar valor a seus empreendimentos, os executivos devem pensar em três processos principais: operações internas de negócios, interações com clientes e planejamento de negócios.

Em todos esses casos, as empresas estão transferindo as decisões ou fortalecendo-as com a ajuda da IA, e criando novas experiências para os clientes, novos modelos de negócios e novas maneiras de trabalhar.


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Aprendizado de máquina contínuo

Muito tem sido feito com a Inteligência Artificial, mas alguns se perguntam se a tecnologia evoluiu o suficiente para ser a base das decisões dos negócios.

Os sistemas de IA hoje são sistemas de aprendizado estatístico dependentes dos dados!

Se os dados usados para ensinar os sistemas de inteligência artificial são falhos, seja porque são errados, estatisticamente incorretos ou não cobrem os casos de uso para os quais o sistema de inteligência artificial foi projetado, os resultados também podem ser falhos.

Na medida que as empresas recorrem cada vez mais à IA e ao aprendizado de máquina para tomar suas decisões de negócios, os especialistas aconselham uma abordagem meticulosa com os dados.

“As previsões serão precisas apenas se os dados usados para treinar o modelo de previsão realmente representarem os casos-alvo que estão sendo classificados ou previstos”, diz Menon.

“Cabe à empresa reunir os dados certos para o problema em questão e aplicar os resultados de previsão adequadamente, dependendo do tipo de problema a ser resolvido e das decisões tomadas”, observa Menon.

Toda essa tomada de decisão se alimenta de dados. Quanto mais dados relevantes para o problema a organização tiver, melhor será o processo de tomada de decisão.

Tendência: Adicionando dados de localização à Inteligência Artificial

Um tipo de dado que impulsiona a inteligência artificial em novas direções é a localização, diz Sirosh. “Os Sistemas de Informações Geográficas (GIS), podem correlacionar e analisar a localização no tempo e no espaço e integrá-la a muitos outros tipos de informação – e depois utilizá-la na IA – são particularmente interessantes”, ele afirma.

“O GIS fornece às organizações informações contextuais que enriquecem as observações e melhoram as previsões”, explica Menon.

Essas podem ser as vendas trimestrais nas lojas de um determinado mercado. Ou os valores dos imóveis na área onde um banco está considerando construir uma nova filial. Podem até ser dados sobre fenômenos físicos, como clima, vegetação ou densidade urbana. Quanto mais elementos dos dados o GIS catalogar, mais “oxigênio” a Inteligência Artificial terá, e melhor serão as suas previsões.

“A maioria dos eventos está localizada no mundo e relacionada ou influenciada por eventos próximos”, diz Menon.

Essa simples declaração ressalta o valor do uso de dados de localização para fortalecer a tomada de decisão baseada em inteligência artificial.

Um caso de negócios: Inteligência Artificial impulsionada pelo GIS

Assim como os mecanismos de pesquisa revolucionaram a velocidade da descoberta de informações e do compartilhamento de conhecimento, os dados de IA e de localização estão impulsionando as atividades comerciais.

O benefício não é simplesmente uma decisão mais rápida, dizem Sirosh e Menon. São decisões mais inteligentes.

Uma nova geração de análise de vendas baseada em IA é um bom exemplo. Um executivo de vendas de um varejista nacional identificou pais jovens como um segmento central de clientes e quis aprender mais sobre eles.

Mas, coletar e analisar da forma tradicional informações e insights de milhares de clientes e centenas de milhares de transações era uma tarefa impossível. Dessa forma, a empresa se voltou para um modelo de aprendizado de máquina.

O objetivo era encontrar padrões nos dados que ajudassem a empresa a entender esse segmento principal de clientes – uma visão para melhorar as mensagens de marketing da empresa, os estoques das lojas e os eventos que patrocina. A equipe do projeto trabalhou com um modelo de IA que utiliza dados de várias lojas, incluindo endereços de clientes e um registro das compras atribuídas a cada endereço.


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O modelo de Inteligência Artificial analisou esses registros procurando insights. Analisou as compras de fraldas como um sinal de pais jovens e descobriu uma correlação curiosa: muitas compras de fraldas são acompanhadas por compras de organizadores de pílulas, cremes dentais e vitaminas para pessoas mais velhas.

Para refinar a análise, a equipe enriqueceu o modelo de IA com dados demográficos do GIS. Para cada endereço de cliente, o modelo de IA adicionou centenas de pontos de dados sobre as características demográficas da vizinhança – renda familiar média, composição familiar, estado civil, hobbies, idiomas falados e preferências recreativas.

Percorrendo esse big data enriquecido com dados de localização, o algoritmo de IA revelou algo que os executivos não esperavam. Em muitas das lojas da empresa, pais jovens da região vivem em residências multigeneracionais. E, como se constata, os avós estão fazendo a maior parte das compras.

O modelo de IA ajudou os executivos a ajustar os planos de marketing, merchandising e divulgação em lugar de gastar milhões de dólares para atingir o público-alvo errado.

“A IA alimentada com dados de localização, ajuda as organizações a raciocinar e interagir com o mundo cada vez mais sofisticado ao nosso redor”, diz Sirosh.

“Se eu tivesse que usar uma frase”, acrescenta Menon, “definiria que a IA tem tudo a ver com a tomada de decisão – tomada de decisão mais inteligente”.


FONTE: Geography and AI Combine for Business Intelligence by Marianna Kantor and Jay Theodore (WhereNext Magazine – Esri)


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