Como a ciência de dados e inteligência artificial estão sendo utilizados nas empresas?

O contexto tecnológico encontrou grande força no mundo dos negócios. Pensar em recursos sem o protagonismo da inovação é, no mínimo, incoerente. Assim, uma junção é fundamental para fazer isso acontecer: ciência de dados e inteligência artificial. É um desafio para o gestor aplicar essa estratégia apenas com olhar humano e ter a tecnologia por trás é essencial para garantir o sucesso da gestão, trazendo competitividade e performance.

Por isso, preparamos um artigo focado e objetivo com os principais pontos que envolvem a conexão entre essas duas inteligências para alavancar o seu negócio. Acompanhe!

O que é ciência de dados e inteligência artificial?

Ciência de dados é uma área que aplica técnicas no estudo de coleta, armazenamento e tratamento de informações. Atualmente, os negócios exigem a análise de índices, métricas e números que refletem a saúde e o desenvolvimento de um projeto. Outro ponto particularmente interessante é o boom vivido pelo uso massivo de smartphones e acesso a sites, redes sociais e aplicativos. Tudo isso gera um número considerável de transações e interações tanto online como offline.

A ciência de dados objetiva exatamente estudar essas interações. Um exemplo claro é a transformação da jornada do cliente, que passa por contagem de acessos, conduta a sites e caminho até a decisão de compra. Nessa estrada são analisadas características-chave como:

• idade;
• gênero;
• escolaridade;
• classe social; entre outras.

Se a ciência de dados é fundamental, a inteligência artificial não fica para trás. Nesse cenário tecnológico e com análise avançada de informações, ter equipamentos que possam responder a estímulos com ações pré-programadas é um trunfo importante para gerar valor para um negócio.

Com base em algorítmicos é possível identificar variáveis, além de interpretar e solucionar problemas. Assim, uma máquina é capaz de simular ações humanas, principalmente mecânicas e operacionais. Logicamente, ações que envolvam raciocínio analítico não são suportados, porém, processos repetitivos e relativamente fáceis de estruturar são perfeitamente programáveis, fazendo com que máquinas agilizem rotinas e eliminem erros.

Como ciência de dados e inteligência artificial se relacionam?

Vamos pensar em duas perguntas-chave para entender o relacionamento. Primeiramente, como coletamos, tratamos, armazenamos e analisamos dados? A técnica para isso é aplicar a ciência de dados. Agora, como usamos esses dados de maneira relevante para um negócio? A reposta é por meio de inteligência artificial, ou seja, enquanto a ciência de dados se dá de forma mais teórica, a IA atua de maneira mais prática para o negócio.

Mais ainda, enquanto a ciência de dados será útil para o planejamento estratégico, a inteligência artificial será importante para a automatização de processos. Ainda, esta última será mais eficaz quando a primeira for bem aplicada, entende? Agora, veja benefícios práticos dessa junção.

Evolui o processo de tomada de decisão

A ciência de dados trabalha especificamente no sentido de aprimorar a base de conhecimento do negócio. Nesse ponto, o gestor conquista mais amplitude para avaliar e identificar riscos para imprimir as melhores decisões.

Já a inteligência artificial acelerará o fluxo de processos, dando mais liberdade para pensar em questões de complexidade, criatividade e inovação. Dessa forma, o gestor integra de forma mais fácil a questão operacional, sem causar preocupações com a parte mecânica de um negócio.

Evolui do método empírico para o analítico

A junção dos dois conceitos também tende a aprimorar o método de análise. Não que o método empírico não tenha nenhum valor, porém, com um alto número de dados para analisar, considerar apenas a experiência e a observação pode limitar o poder de decisão. Já as ferramentas tecnológicas de ciência de dados e inteligência artificial acrescentam um valor excepcional a esse potencial de decisão. Também, possibilitam que o gestor combine as duas técnicas para obter a melhor decisão possível.

Como aplicar esses conceitos em um negócio?

A aplicação desses conceitos em um negócio passa essencialmente pela adoção de soluções tecnológicas profissionais. Novamente, combinar o conhecimento com técnicas e inovações é o que fará o negócio ser mais competitivo e desenvolto.

Também, vale acrescentar um olhar voltado para a inovação à política de negócios e fazer com que a equipe priorize métodos tecnológicos para a gestão. Nesse ponto, as ferramentas se tornam cruciais para acrescentar valor e elevar o nível de excelência da gestão.

Aplicações práticas da ciência de dados envolvem análises de mercado, como financeiro, indústria e trafego web. Além de estatísticas em setores como varejo, educação ou economia, compreendendo números e transformando dados em informações de valor.

Já as aplicações práticas da inteligência artificial envolvem robótica, carros autônomos e tecnologias de automação de processos. O objetivo é fazer com que os dispositivos trabalhem de forma autoprogramada e retornem rotinas de forma mais rápida, qualitativa e sem erros.

O que esperar dessa junção no longo prazo?

Há uma perspectiva de crescimento da utilização da ciência de dados e da inteligência artificial nas empresas ao longo dos próximos anos. Isso porque são tecnologias de ponta que tendem a embasar qualquer negócio ao longo do tempo.

Basta observar o comportamento do próprio consumidor e confirmar o grande avanço nos últimos anos. Smartphones e o ambiente web dominam as ações, e essa combinação tecnológica gera uma quantidade absurda de dados e informações.

A própria Covid-19 mostrou um grande avanço das tecnologias online e impulsionou as empresas a adotar cada vez mais soluções digitais, tanto para sobrevivência como para evolução dos negócios.

Nesse cenário, as soluções empresariais estão voltadas para agregar valor em gestão de dados e automação. Os estudos avançam a cada dia e surgem várias soluções exclusivamente no ambiente digital, como:

• e-commerce;
• marketing digital;
• business intelligence;
• análise avançada de dados;
• big data; entre outras.

Todas essas tecnologias só atestam a validade de soluções como as aplicáveis em ciência de dados e inteligência artificial. É importante que o gestor adote e mantenha estudo contínuo para que o seu negócio saiba como implementar essas tecnologias.

Chegamos ao fim do nosso artigo. Cabe uma reflexão sobre a relevância da gestão de dados no contexto da tecnologia, assim, essa conexão entre ciência de dados e inteligência artificial é crucial para conquistar excelência.

Vamos subir o assunto? Que tal compartilhar em suas redes sociais os impactos da junção entre ciência de dados e inteligência artificial?