O que é análise de IA? Insights de dados mais rápidos

As empresas têm aplicado modelos de machine learning aos esforços de análise de dados por muitos anos. Faz todo o sentido que os analistas que rastreiam grandes volumes de transações financeiras ou lideram operações de segurança executem os dados por meio de modelos de machine learning, encontrando anomalias e tendências muito mais rápido que os humanos.

Agora, os grandes modelos de linguagem, ou LLMs, que parecem ganhar novos recursos sofisticados a cada semana, oferecem oportunidades surpreendentes para que cientistas e analistas de dados transformem seus fluxos de trabalho por meio da automação e levem insights orientados por dados a mais pessoas da empresa.

O que é análise 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 machine learning, processamento de linguagem natural e técnicas de gerenciamento de dados. Assim como a análise tradicional, o objetivo da análise de IA é encontrar padrões, prever tendências, extrair insights, fazer previsões ou alguma combinação desses fatores. 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 isso, um processo de análise de IA busca automatizar muitas tarefas que antes exigiam muita mão de obra, 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 gera 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 executar processos complexos de preparação manual e de ciência de dados.

Análise de IA versus análise de dados tradicional

A análise de dados tradicional é um processo consultivo e iterativo que ocorre entre um empresário e um analista 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 responder a perguntas ou hipóteses sobre o que os dados podem revelar. Em seguida, eles reunirão os dados e aplicarão técnicas e ferramentas sofisticadas para verificar se a análise dos dados responde à pergunta ou valida a hipótese. Em seguida, eles podem criar essas descobertas em um painel que monitora métricas de negócios predefinidas ao longo do tempo. A análise de dados tradicional continua sendo uma ferramenta importante para ajudar as empresas a explorar relacionamentos e tendências em dados comerciais estruturados. Ela 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 executam para concluir a análise. Ele permite que os analistas de negócios solicitem e sintetizem informações dinamicamente sem a ajuda de especialistas em TI. Após ser configurada para verificar uma ampla variedade de dados de aplicações de negócios, além de dados não estruturados de redes sociais, emails, imagens e documentos, a análise de IA pode fazer isso de forma muito mais rápida e consistente do que um ser humano. Não é de se surpreender que a análise de IA esteja rapidamente se tornando uma ferramenta favorita dos analistas para aprofundar suas análises e melhorar sua eficiência.

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 o 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 estruturados de aplicações com dados não estruturados, como feeds de redes sociais, 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 e analistas de dados usam a análise de IA para melhorar a 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 concentrarem 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 de IA na empresa moderna

As empresas já investem há muito tempo em ferramentas de análise de dados e em conhecimento especializado para ajudá-las a tomar melhores decisões. A análise de IA pode melhorar significativamente a tomada de decisões nos negócios, automatizando a análise de dados, tornando-a mais rápida e precisa, mesmo quando processa diversos dados para descobrir insights que os processos 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 a análise de IA funciona

A análise de IA usa 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. Todas as empresas que buscam tomar decisões orientadas por dados e melhorar a eficiência operacional podem se beneficiar da análise de IA.

Aqui estão alguns termos que você precisa conhecer.

• Machine Learning: ML é uma subdisciplina da IA onde equipes de TI, analistas de dados e cientistas de dados usam algoritmos e estruturas de computação que se aperfeiçoam automaticamente para reconhecer padrões em dados que permitem aprender além de sua programação.
• Deep Learning: assim como no machine learning, um processo de deep learning é realizado em um arranjo de nós de computação chamados de redes neurais artificiais. Essas redes são modeladas no cérebro humano e permitem que os computadores executem tarefas complexas, como fazer previsões, além de 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 em análises de dados tradicionais 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 composição de um cérebro humano. No caso de uso da análise de IA, as redes neurais ajudam os modelos de IA a aprender a executar tarefas, incluindo reconhecimento de padrões e a 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.

Aplicações do mundo real e casos de uso para análise de IA

A análise de IA está se tornando rapidamente indispensável para analistas e cientistas de dados porque traz maior eficiência e recursos mais profundos para as tarefas de negócios diárias. Veja 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, entre outros, a tomar decisões rápidas e evitar problemas.
• Segurança de dados. Os modelos de machine learning podem descobrir padrões esperados e relacionamentos recorrentes entre pontos de dados e fazer isso em grandes volumes de dados, quase em tempo real. Isso permite que os modelos identifiquem anomalias que podem indicar qualquer coisa, desde fraude interna até um ataque iminente.
• Lei. A análise de IA pode ajudar as práticas jurídicas a simplificar a prática intensiva de trabalho de pesquisa, descoberta e preparação de resumos.
• 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 de rápido crescimento a tomar decisões oportunas diante de imprevistos, como atrasos climáticos, fechamento de estradas e até mesmo tráfego intenso.
• Medicine. A análise de IA pode ajudar a melhorar a medicina de várias maneiras. Por um lado, pode tornar a assistência médica mais eficiente, 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 monitorando suprimentos ou fazendo observações. A IA também pode ajudar médicos especialistas, como radiologistas, ao interpretar exames de raios-X, entre outros exames de imagem. Em achados médicos, a análise de IA pode ajudar os pesquisadores a identificar terapias ocultas em grandes quantidades de dados biológicos, reduzindo significativamente o processo de descoberta.
• Design do produto. O design de produtos é uma aplicação emergente de análise de IA. Ao analisar uma ampla gama de dados, incluindo avaliações de usuários e propriedades de materiais, as empresas de design de produtos podem permitir que a IA seja criativa e ofereça novas orientações para o desenvolvimento de itens que os consumidores ainda não sabem que querem.

Benefícios da análise de IA

As organizações que adotam a análise de IA geralmente descobrem que têm uma nova capacidade de identificar padrões e tendências nos dados que não são óbvias para os analistas humanos. O resultado geralmente é uma tomada de decisão mais assertiva e recomendações baseadas em dados, o que pode levar à maior eficiência operacional, maior satisfação do cliente e, por fim, 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 formas 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 eliminar a variabilidade e a possibilidade de erro humano do processo analítico.
• Melhoria na tomada de decisões: permitir que 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 ao 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, aumentando a produtividade e reduzindo 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 quando os conjuntos de dados são grandes, crescentes e diversificados.
• Inovação aprimorada: os LLMs e ML no centro da análise de IA estão constantemente verificando, analisando e prevendo resultados de negócios. Essas consultas orientadas por IA não estão vinculadas às pressuposições dos cientistas de dados e podem oferecer insights e previsões totalmente novas.

Como a análise de IA acelera a análise de dados

A análise de IA acelera o processo de identificação de padrões, usando o 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 permite que as organizações tomem decisões mais rápidas e informadas com base em todos os dados coletados, mesmo dados não estruturados.

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

• Processamento rápido de grandes quantidades de dados: os processos de análise de IA podem ajudar a preparar dados de muitas fontes e em muitos formatos, e o machine learning se destaca na análise rápida.
• 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.
• Analise dados de várias fontes: a análise de IA pode ajudar a acelerar o processo de consolidação, preparação e análise de dados. Isso é verdadeiro se os dados forem estruturados, por exemplo, de uma aplicação de negócios, ou não estruturados, como documentos de texto, imagens ou conteúdo da web.
• Maior variedade de aplicações: a análise de IA está ganhando novos recursos. Agora, é possível 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 intervenção humana.

Desafios e limitações da análise de IA

Apesar de todos os 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 sobre 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 gerar conclusões tendenciosas.
• Custos iniciais e tempo de inicialização: os custos iniciais da análise de IA vêm da combinação de poder computacional e experiência em dados, além da identificação das ferramentas analíticas e dos modelos de IA corretos e do estabelecimento dos fluxos de dados. Somente quando esses processos forem estabelecidos e os custos de configuração forem atendidos, a IA poderá fornecer insights contínuos.
• Conhecimento técnico: a análise de IA é uma ferramenta poderosa para analistas e cientistas de dados melhorarem fluxos de trabalho, mas é preciso muita supervisão e conhecimento para configurá-la e avaliar seus resultados. E as empresas sem essas habilidades podem ser desafiadas a recrutar e contratar especialistas em dados.
• Transparência: diferentemente da análise de dados tradicional, que é um processo consultivo e iterativo, a análise de IA é executada de forma autônoma, o que torna importante incorporar a capacidade de explicação ao design original.

Análise de IA e considerações éticas

As considerações éticas com a análise de IA geralmente podem girar em torno de questões como privacidade de dados, transparência, parcialidade 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 grandes e diversificados, as informações desses conjuntos de dados, incluindo informações confidenciais, podem ser inadvertidamente incluídas nos resultados 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 da segurança.
• Equidade: todos os processos de análise estão sujeitos a vieses estatísticos e a análise de IA não está livre disso. É possível que a análise de IA que se baseia em conjuntos de dados tendenciosos favoreça um determinado grupo porque essa tendência está contida nos conjuntos de dados usados para fazer a análise, mesmo que essa tendência seja, na maioria das vezes, involuntária.
• Responsabilidade: processos automatizados, como análise de IA, podem ser projetados para aumentar a produtividade ao abstrair os detalhes complexos por trás de sua análise. No entanto, as abstrações podem dificultar a responsabilização por um processo ou ação específica quando uma empresa atua com base em análises automatizadas. 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 das entradas de dados e dos resultados da IA para ajudar a garantir que eles estejam em conformidade com as considerações comerciais e éticas.
• Conformidade legal e regulatória: os programas de análise de IA em qualquer empresa devem considerar que esses programas de análise de IA sejam projetados com relatórios legais e regulamentares em mente.

Futuro da análise de IA

Uma promessa fundamental da análise de IA é que ela ajudará as empresas a tomar decisões ideais, analisando grandes quantidades de dados para identificar tendências, padrões e insights que os seres humanos talvez nunca consigam 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 Oracle Analytics está moldando 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.

• A evolução da análise de IA. Os LLMs e outros modelos de IA no centro 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 de decisões humanas se tornará a forma dominante de análise em grandes organizações.
• Usos futuros da análise de IA. Devido à sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados de diversos conjuntos de dados, e em tempo real, a análise de IA será utilizada em um número cada vez maior de setores. Isso provavelmente levará a sugestões mais direcionadas para clientes de entretenimento e varejo, a uma detecção mais rápida de fraudes para empresas financeiras e de seguros, além de poder oferecer suporte a melhores resultados para pacientes na área de saúde.

Melhores dados de negócios na velocidade da IA com a Oracle

A Oracle pode ajudar você a implementar a análise de IA na sua empresa. Com a Oracle como parceira, seus analistas e cientistas de dados obtêm uma plataforma de análise líder do setor e uma plataforma de gerenciamento automatizado de dados, além de 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 a ingestão e a modelagem de dados, a preparação e o enriquecimento de dados e a visualização, além de um controle rígido sobre a segurança e a governança dos dados. As plataformas de gerenciamento de dados e as aplicações de negócios da Oracle são incorporadas com machine learning e tecnologias de processamento de linguagem natural para fornecer análises de IA em toda a organização.

À medida que as empresas de tecnologia continuam avançando com os LLMs, os recursos excepcionais desses modelos de IA rapidamente serão incorporados às ferramentas de análise de dados. A partir deste ponto, qualquer pessoa que entre no campo da análise de dados deverá considerar a possibilidade de 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.

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 por aquelas que os cientistas e analistas de dados possuem atualmente. Quando o programa estiver em execução, o objetivo é que as pessoas com conhecimento de negócios, mas com pouca experiência em análise de dados, consigam fazer análises detalhadas usando texto e texto e prompts falados no idioma nativo.

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 fazer 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 nas quais a IA se baseará. Também podem ser responsáveis por monitorar as operações de IA e ajudar a explicar seus resultados.

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 identificar tendências, correlações e anomalias nos dados comerciais e fornecer visualizações para ajudar a destacar seus resultados.

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 significativo sobre os insights fornecidos pela 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 dos 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 o conhecimento de dados necessário para fazer uma análise de dados criteriosa.

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 número crescente de ferramentas de análise que usam os modelos de IA para fornecer análises com muito pouco conhecimento de dados ou investimento inicial.