Inteligência artificial provoca disrupção em analytics

Os avanços em tecnologias de análise e convergência levaram a avanços transformacionais no cenário empresarial, permitindo que empresas ganhem vantagem competitiva e criem formas de geração de receitas.

A disponibilidade de quantidades cada vez maiores de dados estruturados e não estruturados, juntamente com um poder de computação mais alto, mais barato e rápido, tem sido essencial para o desenvolvimento de análises avançadas. A internet das coisas (IoT) também impulsionou o desenvolvimento do mercado de análise de transmissão por meio de insights orientados por sensores, em tempo real, sobre o comportamento do consumidor.

Estudo recente da Frost & Sullivan sobre o tema revela os diferentes tipos de tecnologias analíticas, aplicações e indústrias potenciais afetadas, casos de uso, cenários futuros de convergência de tecnologia, cenário de patentes, modelos comerciais emergentes e novos fluxos de receita.

“A inteligência artificial, em particular, está diruptando o espaço de análise, criando oportunidades na área da saúde, agricultura, varejo, publicidade, mídia, automotivo, seguros, bancos, atendimento ao cliente, vigilância, jogos, educação e casas inteligentes”, disse Kiran Kumar, gerente do Programa TechVision da Frost & Sullivan.

O estudo identificou quatro pontos interessantes:

• A análise avançada está impactando várias indústrias-chave. Por exemplo, a análise será extremamente impactante em saúde, acelerando consideravelmente o processo de descoberta de medicamentos.
• A análise de imagem irá automatizar e melhorar a precisão do diagnóstico, reduzindo taxas de erro.
• O segmento automotivo dependerá dos avanços nas análises para sua evolução e adoção. O aprendizado de máquina irá empurrar a indústria de autocondução, e as análises de emoção serão eventualmente adaptadas para determinar o comportamento do driver.
• O espaço de publicidade e mídia também usará cada vez mais tecnologias avançadas de análise para medir o sentimento e as percepções dos consumidores e adaptar a combinação de produtos e a estratégia de marketing. Análise de sentimento e de mídias sociais serão cada vez mais adotadas pelos anunciantes para determinar ROI.

As empresas de análise tipicamente basearam suas decisões em dados padronizados disponíveis no mercado. No entanto, esses dados nem sempre fornecem uma imagem completa para tomar as melhores decisões preditivas.

Portanto, as empresas agora estão alavancando dados de todas as áreas de aplicação para criar modelos preditivos muito melhores. Por exemplo, as companhias de seguros de automóveis podem usar “dados ortogonais” de sistemas de telemática de veículos para fazer melhores modelos de previsão para calcular prêmios.