Análise Avançada de IA: Insights de Dados Mais Rápidos

Jeffrey Erickson | Escritor Sênior | 13 de janeiro de 2025

As empresas têm aplicado modelos de machine learning aos seus esforços de análise de dados por muitos anos. Faz sentido para analistas que rastreiam grandes volumes de transações financeiras ou lideram operações de segurança executar dados por meio de modelos de machine learning que encontram anomalias e tendências em velocidades que os humanos não conseguem igualar.

Agora, grandes modelos de linguagem, ou LLMs, que parecem ganhar novos recursos sofisticados a cada semana, oferecem oportunidades intrigantes para cientistas de dados e analistas de dados transformarem seus fluxos de trabalho por meio de automação e trazer insights baseados em dados para mais pessoas em suas organizações.

O que É Análise Avançada de IA?

A análise de IA, às vezes chamada de análise aumentada de IA, é uma maneira de analisar o desempenho dos negócios usando uma combinação de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e técnicas de gerenciamento de dados. Como a análise tradicional, o objetivo da análise de IA é encontrar padrões, prever tendências, extrair insights, fazer previsões ou alguma combinação deles. A diferença é que a análise de IA usa modelos de machine learning (ML) para analisar grandes conjuntos de dados quase em tempo real e, em seguida, aproveita LLMs avançados para automatizar o processo de preparação e análise de dados e visualização de resultados.

Para fazer isso, um processo de análise de IA procura automatizar muitas tarefas anteriormente trabalhosas, como preparação de dados, limpeza de dados e modelagem de dados. Depois que os dados são preparados e a análise está em andamento, o sistema de análise de IA ajuda a gerar visualizações de suas descobertas e até recomenda cursos de ação. Como a IA pode monitorar e analisar constantemente grandes quantidades de dados quase em tempo real, ela pode testar um grande número de combinações de pontos de dados e determinar as relações entre eles.

O objetivo é que os analistas simplesmente consultem os dados em vez de percorrer processos complexos de preparação manual de dados e ciência de dados.

Análise Avançada de IA vs. Análise Avançada de Dados Tradicional

A análise de dados tradicional é um processo consultivo e iterativo que ocorre entre um empresário e um analista de dados ou cientista de dados. Os cientistas de dados tendem a se concentrar na preparação de dados e na aplicação de técnicas e ferramentas para interpretá-los, enquanto os analistas de dados são bons em usar software de análise em pacotes para informar as decisões de negócios, mas as funções geralmente se sobrepõem. Ambos podem ser considerados especialistas em análise de dados capazes de colocar em campo perguntas ou hipóteses sobre o que os dados podem revelar. Eles então reunirão os dados e aplicarão técnicas e ferramentas sofisticadas para ver se a análise de dados responde à pergunta ou valida a hipótese. Eles podem, então, criar essas descobertas em um painel que rastreia métricas de negócios predefinidas ao longo do tempo. A análise de dados tradicional continua a ser uma ferramenta importante para ajudar as empresas a explorar relacionamentos e tendências em dados de negócios estruturados - tem sido inestimável para responder a perguntas ad hoc sobre o desempenho dos negócios.

Por outro lado, a análise de IA usa LLMs juntamente com modelos separados de machine learning para automatizar as etapas que os humanos tomam para concluir a análise. Ele permite que os analistas de negócios solicitem e sintetizem informações dinamicamente sem a ajuda de especialistas em TI. Uma vez configurado para analisar uma ampla variedade de dados de aplicativos de negócios, bem como dados não estruturados de mídias sociais, emails, imagens e documentos, a análise de IA pode fazer muito mais rápida e consistentemente do que um ser humano poderia. Não é de admirar que a análise de IA esteja rapidamente se tornando uma ferramenta favorita dos analistas para aprofundar suas análises e melhorar sua eficiência.

Análise Avançada de IA vs. Análise Avançada de Dados Tradicional

Análise de IA Análise de dados tradicional
Aplica modelos de ML para permitir análises e previsões em tempo real Concentra-se mais na análise de lotes de dados históricos
Reúne dados estruturados e não estruturados para análise Usa processos manuais que envolvem o risco de erro humano
Usa automação para ajudar a reduzir as instâncias de erro humano Incorpora dados de aplicativos de negócios e outras fontes de dados estruturados
Os humanos trazem criatividade e discrição para direcionar como a IA faz seu trabalho Benefícios da experiência humana e intuição em um processo deliberativo e colaborativo

Principais conclusões

  • A análise de IA se baseia em práticas tradicionais de análise usando machine learning para ajudar a descobrir tendências, encontrar anomalias e fazer previsões.
  • A análise de IA aplica ML juntamente com LLMs sofisticados para ajudar a automatizar o processo de análise, desde a preparação de dados até a análise e visualização.
  • A análise de IA reúne dados de aplicativos estruturados com dados não estruturados, como feeds de mídia social, documentos e conteúdo de mídia, para enriquecer suas descobertas.
  • Ao contrário da análise tradicional de dados em lote, a análise de IA ajuda a monitorar e analisar constantemente grandes quantidades de dados para obter resultados mais oportunos.
  • Cientistas de dados e analistas de dados usam a análise de IA para melhorar sua produtividade e ajudar mais empresários a acessar insights.

Análise de IA Explicada

A análise de IA aproveita tecnologias avançadas, incluindo machine learning, LLMs e visualização de dados, para melhorar a tomada de decisões de negócios. Como a análise de IA automatiza muitas facetas da análise de dados tradicional, ela pode ajudar a reduzir os custos contínuos da análise, melhorar a precisão e liberar os analistas para se concentrar no pensamento estratégico de nível superior.

Como a análise de negócios tradicional, a análise de IA usa ferramentas de ML para processar grandes quantidades de dados. Ao contrário da análise tradicional, a análise de IA pode automatizar tarefas, como coleta, limpeza e categorização de dados, mesmo para dados não estruturados, como imagens e documentos, e, em seguida, monitorar constantemente os dados para aprender padrões, detectar anomalias e encontrar correlações. Isso permite que a análise de IA forneça insights quase em tempo real, mesmo de fontes de dados grandes, complexas e diversas.

Importância da Análise Avançada de IA nos Negócios Modernos

As empresas há muito investiram em ferramentas de análise de dados e experiência para ajudá-las a tomar melhores decisões. A análise de IA pode ajudar a melhorar drasticamente a tomada de decisões de negócios automatizando a análise de dados, tornando-a mais rápida e precisa, mesmo quando ela processa diversos dados para descobrir insights que os processos humanos manuais provavelmente nunca veriam. Como resultado, os líderes de negócios podem agir de forma mais proativa e tomar decisões informadas em tempo real, por exemplo, antecipando as necessidades do mercado e mudando seu estoque.

A análise de IA está crescendo em importância porque ajuda a melhorar a eficiência diária também, em áreas como automatizar a entrada de dados, limpar e categorizar dados, criar painéis e relatórios instantaneamente e explicar análises e insights para os empresários.

Como o AI Analytics Funciona

A análise de IA funciona usando a tecnologia LLM e ML para analisar e interpretar dados. Depois que o sistema é treinado para reconhecer padrões, tendências e anomalias nos dados de uma organização, ele pode fazer previsões e recomendações. A análise de IA é usada em uma ampla gama de negócios e disciplinas, incluindo marketing, finanças, saúde e manufatura. Qualquer empresa que queira tomar decisões baseadas em dados e melhorar a eficiência operacional pode se beneficiar da análise de IA.

Aqui estão alguns termos para saber.

  • Aprendizado de Máquina: O ML é uma subdisciplina de IA em que equipes de TI, analistas de dados e cientistas de dados usam algoritmos e estruturas de computação que se auto-melhoram para reconhecer padrões em dados que permitem aprender além de sua programação.
  • Aprendizado Profundo: Assim como acontece com o machine learning, um processo de aprendizado profundo é realizado em um arranjo de nós de computação chamados redes neurais artificiais. Essas redes são modeladas no cérebro humano e permitem que os computadores executem tarefas complexas, como fazer previsões e processar e interpretar a linguagem.
  • Análise Preditiva: A análise preditiva envolve a análise de dados de negócios atuais e passados, com o objetivo de prever eventos futuros. A prática tem sido usada há muito tempo na análise de dados tradicional e agora está se beneficiando da velocidade e do poder de computação das infraestruturas de nuvem que permitem a análise de IA.
  • Grandes Modelos de Linguagem: Um LLM é um ramo da IA que usa arquiteturas de rede neural para permitir que a IA entenda o significado da linguagem e o conteúdo das imagens para ajudar a inferir as melhores respostas aos prompts humanos. Esses modelos também podem gerar linguagem e imagens.
  • Redes Neurais: Esses arranjos de nós de computação em camadas imitam a arquitetura de um cérebro humano. No caso de uso de análise de IA, as redes neurais ajudam os modelos de IA a aprender a executar tarefas, incluindo reconhecimento de padrões e tomada de decisões.
  • Computação Cognitiva: As arquiteturas de computação cognitiva funcionam da mesma forma que o cérebro humano. Isso permite que o computador aprenda a reconhecer padrões cada vez mais complexos nos dados.

Aplicativos do Mundo Real e Casos de Uso para Análise Avançada de IA

A análise de IA está se tornando rapidamente indispensável para analistas de dados e cientistas de dados porque traz maior eficiência e recursos mais profundos para as tarefas de negócios diárias. Aqui estão alguns exemplos.

  • Automação comercial. A análise de IA pode ajudar as empresas a automatizar processos diários, como o fluxo de documentos. Ao ser capaz de ler e entender documentos e reconhecer assinaturas, um fluxo automatizado de documentos pode ajudar as empresas de seguros, finanças, imóveis e outros a tomar decisões rápidas e evitar obstáculos.
  • Segurança de dados. Os modelos de machine learning podem descobrir padrões esperados e relacionamentos recorrentes entre pontos de dados e fazê-lo em grandes volumes de dados quase em tempo real. Isso permite que os modelos detectem anomalias que possam indicar qualquer coisa, desde fraude interna até um ataque nascente.
  • Lei. A análise de IA pode ajudar as práticas legais a simplificar a prática trabalhosa de pesquisa, descoberta e breve preparação.
  • Logística. Como a análise de IA geralmente pode ingerir dados de streaming e analisá-los em tempo real, ela pode ajudar as empresas de logística em rápida movimentação a tomar decisões oportunas diante de impedimentos como atrasos climáticos, fechamentos de estradas e até tráfego intenso.
  • Medicine. A análise de IA pode ajudar a melhorar a medicina de algumas maneiras. Por um lado, pode tornar as práticas médicas mais eficientes, melhorando os fluxos de processos e a inteligência da cadeia de suprimentos, permitindo que a equipe médica passe mais tempo com os pacientes e menos tempo rastreando suprimentos ou escrevendo notas. A IA também pode ajudar especialistas médicos, como radiologistas, lendo raios-X e outros exames de imagem. Na descoberta médica, a análise de IA pode ajudar os pesquisadores a identificar terapias ocultas em grandes quantidades de dados biológicos, diminuindo significativamente o processo de descoberta.
  • Design do produto. O design de produto é uma aplicação emergente de análise de IA. Ao analisar uma ampla gama de dados, incluindo análises de usuários e propriedades de materiais, as empresas de design de produtos podem permitir que a IA seja criativa e ofereça novas direções no desenvolvimento de itens que os consumidores ainda não sabem que querem.

Benefícios do AI Analytics

As organizações que adotam a análise de IA geralmente acham que têm uma nova capacidade de identificar padrões e tendências em dados que não são aparentes para analistas humanos. O resultado muitas vezes é uma tomada de decisão mais informada e recomendações baseadas em dados, o que pode levar a uma maior eficiência operacional, maior satisfação do cliente e, em última análise, maior lucratividade. No dia a dia, a análise de IA pode ajudar a automatizar tarefas repetitivas para que os funcionários possam se concentrar em iniciativas mais estratégicas e criativas.

Existem algumas maneiras específicas pelas quais a análise de IA pode ajudar a impulsionar o crescimento e o sucesso dos negócios.

  • Análise mais precisa: Automatizar a análise de dados usando IA ajuda a tirar a variabilidade e a possibilidade de erro humano do processo de análise.
  • Tomada de Decisão Aprimorada: Permitir que os analistas de dados preparem e analisem dados estruturados e não estruturados em um processo rápido e automatizado é uma maneira eficiente de trazer mais informações para o processo de tomada de decisões.
  • Economia de custos: A análise de IA ajuda a fornecer análises mais rápidas, reduzindo a quantidade de mão de obra humana necessária para executar relatórios e criar painéis, ajudando a aumentar a produtividade e reduzir o custo geral da tomada de decisões orientada por dados em toda a organização.
  • Escalabilidade: Os sistemas de IA podem ajudar a analisar grandes quantidades de dados em tempo real, muito além do que um ser humano pode fazer. A análise de IA pode se destacar onde os conjuntos de dados são grandes, crescentes e diversificados.
  • Inovação aprimorada: Os LLMs e ML no coração da análise de IA estão constantemente revisando, analisando e prevendo resultados de negócios. Essas consultas orientadas por IA não estão vinculadas aos pressupostos dos cientistas de dados e podem oferecer insights e previsões totalmente novos.

Como a Análise Avançada de IA Acelera a Análise de Dados

A análise de IA ajuda a acelerar o processo de identificação de padrões usando ML para interpretar grandes quantidades de dados em uma fração do tempo que levaria até mesmo uma equipe de cientistas de dados qualificados. Essa maior eficiência pode permitir que as organizações tomem decisões mais rápidas e informadas com base em todos os dados que coletam, mesmo dados não estruturados.

A análise de IA ajuda a gerar resultados de negócios mais inteligentes por meio de vários métodos.

  • Processando Grandes Quantidades de Dados Rapidamente: Os processos de análise de IA podem ajudar a preparar dados de muitas fontes e em muitos formatos e o machine learning se destaca em analisá-los rapidamente.
  • Preveja Resultados e Cursos de Ação: Com a análise de IA, os analistas de negócios podem usar informações quase em tempo real para ajudar a aprimorar suas previsões e ações sugeridas.
  • Analisar Dados de Várias Origens: A análise de IA pode ajudar a acelerar o processo de consolidação, preparação e análise de dados. Isso é verdade se os dados são estruturados, por exemplo, de um aplicativo de negócios ou não estruturados, como de documentos de texto, imagens ou conteúdo da web.
  • Ampla gama de aplicativos: a análise de IA está ganhando novos recursos. Agora, ele pode consultar dados convertendo consultas de texto em SQL, extrair descrições de texto de imagens, acelerar a entrada de dados e fornecer análise e visualizações de dados, tudo sem assistência humana.

Desafios e limitações da análise de IA

Para todos os seus benefícios, há desafios e limitações em torno da análise de IA. O sucesso requer dados de qualidade, a capacidade de selecionar os modelos certos e, às vezes, viver com falta de transparência em como o sistema chegou a um resultado. As equipes de análise de IA também enfrentam desafios em termos de integração com os sistemas existentes e os custos associados à implementação e manutenção de tecnologias de IA.

Os desafios e limitações que precisam ser abordados para uma implementação bem-sucedida incluem:

  • Viés de Seleção Estatística: sem supervisão humana, a IA pode simplesmente absorver dados tendenciosos e lançar descobertas tendenciosas.
  • Custos Iniciais e Tempo de Inicialização: Os custos iniciais da análise de IA vêm da montagem da energia do computador e da experiência em dados, além de identificar as ferramentas analíticas e os modelos de IA certos e estabelecer os fluxos de dados. Somente quando esses processos forem estabelecidos e os custos de configuração forem atendidos, a IA poderá fornecer insights contínuos.
  • Especialização Técnica: A análise de IA é uma ferramenta poderosa para analistas de dados e cientistas de dados ajudarem a melhorar seus fluxos de trabalho, mas é necessária grande parte de sua supervisão e experiência para configurá-la e avaliar suas saídas. E as empresas sem essas habilidades podem ser desafiadas a recrutar e pagar especialistas em dados.
  • Transparência: Ao contrário da análise de dados tradicional, que é um processo consultivo e iterativo, a análise de IA é executada de forma autônoma, tornando importante criar explicabilidade no design original.

Análise Avançada de IA e Considerações Éticas

Considerações éticas com a análise de IA geralmente podem girar em torno de questões como privacidade de dados, transparência, preconceito e responsabilidade. As empresas podem considerar a coleta e o uso de dados de uma maneira que se alinhe com suas políticas e trabalhe para permitir que os usuários entendam como os resultados de suas consultas de análise de IA foram formulados.

As considerações para ajudar a garantir que a análise de IA seja usada de maneira responsável e benéfica incluem:

  • Privacidade: Como os modelos de IA são treinados em conjuntos de dados massivos e diversos, as informações desses conjuntos de dados, incluindo informações confidenciais, podem ser inadvertidamente incluídas nas saídas da IA.
  • Segurança: A análise de IA pode ser executada em informações extraídas de muitos armazenamentos de dados diferentes. Cada um desses bancos de dados e as redes que movem os dados entre eles se beneficiam de ser protegidos.
  • Fairness: todos os processos de análise estão sujeitos a vieses estatísticos e a análise de IA não está isenta. É possível que a análise de IA que depende de conjuntos de dados tendenciosos favoreça um grupo específico porque esse viés está contido nos conjuntos de dados que ela usa para desenhar sua análise - mesmo que esse viés seja na maioria das vezes inadvertido.
  • Contabilidade: Processos automatizados, como análise de IA, podem ser projetados para aumentar a produtividade abstraindo os detalhes complexos por trás de suas análises. No entanto, as abstrações podem tornar mais difícil responsabilizar um processo ou ação específica quando uma empresa atua em análise automatizada. Uma parceria interativa entre humanos e computadores é uma boa maneira de resolver isso.
  • Supervisão Humana: Embora a análise de IA seja projetada para automatizar processos, as organizações devem considerar a criação de parcerias entre humanos e computadores e a supervisão regular de entradas de dados e saídas de IA para ajudar a garantir que estejam em conformidade com considerações de negócios e éticas.
  • Conformidade Legal e Regulatória: os programas de análise de IA em qualquer empresa devem considerar esses programas de análise de IA projetados com relatórios legais e regulatórios em mente.

Futuro da Análise Avançada de IA

Uma esperança fundamental da análise de IA é que ela ajude as empresas a tomar decisões ideais, analisando grandes quantidades de dados para identificar tendências, padrões e insights que os humanos talvez nunca possam ver. Os pagamentos rápidos devem ser uma compreensão mais profunda dos clientes e a capacidade de automatizar tarefas repetitivas. A longo prazo, vemos a análise de IA como o núcleo da inovação e do crescimento dos negócios.

A comunidade do Oracle Analytics está ajudando a moldar o futuro: os participantes podem explorar tecnologias, fazer perguntas, participar de laboratórios ao vivo e muito mais. Especificamente, a evolução técnica e as aplicações têm algumas linhas de tendência claras.

  • Evolução futura da análise de IA. Os LLMs e outros modelos de IA no coração da análise de IA estão evoluindo rapidamente. Os LLMs disponíveis publicamente já estão mudando a codificação, o desenvolvimento de conteúdo e o atendimento ao cliente. À medida que esses modelos de IA se tornam mais sofisticados ao imitar habilidades humanas sutis, a análise de IA como parceira para decisões humanas se tornará a forma dominante de análise em grandes organizações.
  • Aplicações futuras da análise de IA. Devido à sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados de diversos conjuntos de dados - e fazê-lo em tempo real - a análise de IA encontrará um uso em um número crescente de setores. Isso provavelmente levará a sugestões mais direcionadas para clientes de entretenimento e varejo, detecção de fraude mais rápida para empresas de finanças e seguros e poderá oferecer suporte a melhores resultados para os pacientes em ambientes de assistência médica.

Melhores dados de negócios na velocidade da IA com a Oracle

A Oracle pode ajudar você a trazer análises de IA para sua empresa. Com a Oracle como parceira, seus analistas de dados e cientistas de dados obtêm uma plataforma de análise líder do setor e uma plataforma automatizada de gerenciamento de dados, bem como serviços prontos para uso para uma ampla variedade de tarefas de análise.

A plataforma Oracle Analytics oferece às organizações um serviço nativo da nuvem no qual empresários e especialistas em dados podem colaborar em todo o processo de análise de IA. Isso inclui ingestão e modelagem de dados, preparação e enriquecimento de dados e visualização - e controle rígido sobre segurança e governança de dados. As plataformas de gerenciamento de dados e os aplicativos de negócios da Oracle são incorporados com machine learning e tecnologias de processamento de linguagem natural para ajudar a fornecer análises de IA em toda a organização.

À medida que as empresas de tecnologia continuam a avançar com LLMs, os recursos estranhos desses modelos de IA encontrarão rapidamente seu caminho nas ferramentas de análise de dados. A partir deste ponto, qualquer pessoa que entre no campo da análise de dados desejará considerar aproveitar as ferramentas de análise orientadas por IA. O próximo passo para esses analistas será liderar a implementação de um processo de análise de IA para suas organizações, abrindo um futuro em que insights atualizados e orientados por dados estejam disponíveis para mais tomadores de decisão em toda a empresa.

Dados e IA: um guia do CIO para o sucesso

Os dados são o combustível que impulsiona a análise de IA. Sem dados relevantes e de alta qualidade, os modelos de IA não podem aprender, fazer previsões precisas ou fornecer insights valiosos. Veja como os CIOs podem ajudar a habilitar os dados de suas organizações para que eles forneçam uma base sólida para a IA.

Perguntas Frequentes sobre Análise de IA

Quais habilidades são necessárias para a análise de IA?

Há muitas habilidades que podem ser importantes para estabelecer um processo de análise de IA em uma organização, começando com aquelas atualmente possuídas por seus cientistas de dados e analistas de dados. Uma vez que o programa está em funcionamento, o objetivo é que as pessoas com conhecimento de negócios, mas pouca experiência em análise de dados, sejam capazes de fazer análises aprofundadas usando texto em idioma nativo e prompts falados.

O que os analistas de inteligência artificial fazem?

Os analistas de IA usam as mais recentes ferramentas de IA e LLMs para aprimorar suas análises e capacitar os não especialistas a realizar análises de dados usando prompts de texto e linguagem natural.

O que os cientistas de dados fazem na análise de IA?

Os cientistas de dados são essenciais para configurar um processo de análise de IA. Eles trazem a capacidade de definir problemas e projetar abordagens analíticas em que a IA se baseará. Eles também podem ser responsáveis por monitorar as operações de IA e ajudar a explicar suas saídas.

A inteligência artificial é uma forma de análise?

Como a análise, a inteligência artificial depende da ingestão e interpretação de dados de muitas formas. A análise de IA, no entanto, foi projetada para usar técnicas sofisticadas de manipulação de dados para ajudar a desenhar tendências, correlações e anomalias em dados de negócios e fornecer visualizações para ajudar a destacar suas descobertas.

Qual é a diferença entre análise e inteligência artificial?

A inteligência artificial é importante para a análise de dados, mas abrange um espectro muito mais amplo de habilidades. A inteligência artificial pode ser usada para gerar código, texto, imagens e outros conteúdos, o que está muito além das necessidades da maioria das análises de negócios. No entanto, a capacidade da IA de extrair informações de imagens e documentos e combiná-las com dados de aplicativos pode ter um impacto poderoso nos insights fornecidos por meio da análise de dados.

A análise de IA pode substituir analistas humanos?

Atualmente, a análise de IA não pode substituir analistas humanos, mas pode tornar um analista individual muito mais produtivo e criativo. IA e machine learning trazem mais eficiência para preparação, análise e até visualização de dados.

A análise de IA é acessível para pequenas empresas?

O crescimento de serviços baseados em nuvem baseados em ML e LLMs avançados significa que uma pequena empresa pode fazer upload de dados e extrair insights. A análise de IA está democratizando a experiência em dados necessária para fazer análises de dados perspicazes.

Como as empresas podem começar com a análise de IA?

As empresas devem entrar em contato com seus provedores de nuvem para saber mais sobre o crescente número de ferramentas de análise que aproveitam os modelos de IA para fornecer análises com muito pouca experiência em dados ou investimento inicial.