Sistemas e estratégias de BI estão sendo aumentados com IA e machine learning para fornecer contexto de tomada de decisão
As plataformas de Business Intelligence (BI) estão evoluindo. Ao adicionar inteligência artificial e machine learning, as empresas estão transformando data dashboards e business analytics em plataformas de suporte para decisões mais abrangentes. Esse movimento em direção à “inteligência de decisão” vê sua combinação sofisticada de ferramentas cada vez mais incorporada aos fluxos de trabalho corporativos, quando e onde os tomadores de decisão mais precisam delas.
“Inteligência de decisão é a capacidade da empresa de processar grandes quantidades de dados para tomar decisões”, diz Nicole France, Analista da Constellation Research. “É a mesma coisa que a inteligência de negócios faria, mas acessível em toda a empresa”.
Alguns dos exemplos mais visíveis de inteligência de decisão em ação são os mecanismos de recomendação, que usam analytics para prever quais produtos os consumidores achariam mais apropriados ou quais filmes eles deveriam assistir em seguida. Ferramentas como essas fornecem contexto e opções pertinentes para ajudar as pessoas a tomar melhores decisões, diz France, acrescentando que dashboards e analytics das ferramentas tradicionais de BI ainda são valiosas, mas a inteligência de decisão é mais acessível e relevante.
“Para as pessoas na linha de frente, o contexto é importante”, diz ela. “E há um grau de complexidade que é difícil de acertar. O objetivo é apresentar as coisas de uma forma clara e fácil de entender, para que as pessoas possam entender algumas análises complexas e tomar uma decisão rapidamente”.
A pandemia de Covid-19 acelerou as transformações digitais em quase todos os setores da economia global – e a IA está cada vez mais no centro disso. Mais de 95% das empresas pesquisadas pela 451 Research consideram a IA importante para a transformação digital – e 65% dizem que é muito importante.
De acordo com a pesquisa, divulgada no final de janeiro, a adoção de IA aumentou 9 pontos percentuais no ano passado nos EUA em comparação com o ano anterior, com apenas 28% das empresas dizendo que desaceleraram as iniciativas de IA como resultado da pandemia.
E um campo-chave onde a IA está se popularizando é o Data & Analytics. De acordo com uma pesquisa de 2021 com desenvolvedores de software e líderes de TI do RealBI, 41% das empresas viram um aumento nas solicitações de acesso a dados e analytics, sendo um dos principais motivos para permitir que os usuários tomem decisões baseadas em dados. Além disso, a pesquisa mostrou um maior interesse em incorporar o machine learning em analytics software ou dashboards, com quase 16% planejando adicionar a tecnologia em um futuro próximo, contra 6% das empresas que o fazem atualmente.
Tal como a adição de IA ou machine learning a uma plataforma de inteligência de negócios permite que ela evolua para uma plataforma de inteligência de decisão, fornecendo contexto, previsões e recomendações quando e onde o tomador de decisão precisar.
De acordo com o Gartner, mais de um terço das grandes organizações terão analistas praticando inteligência de decisão até 2023.
A empresa de pesquisa define “inteligência de decisão” como uma estrutura que permite aos líderes de dados e analytics projetar modelos de decisão e processos no contexto de resultados de negócios e comportamento. Na prática, isso significa que a inteligência de decisão usa analytics para ajudar funcionários, clientes ou parceiros de negócios a tomar decisões, oferecendo-lhes dados, análises e previsões quando e onde precisam.
À medida que a inteligência de decisão se torna uma parte central dos processos de negócios, as decisões são tomadas de forma mais rápida, fácil e econômica do que antes.
A segurança cibernética é uma área em que as pessoas precisam tomar decisões com base em grandes quantidades de dados em movimento rápido, com muito risco potencial para suas empresas. Aqui, a IA e o ML podem ajudar os analistas de segurança a tomar melhores decisões, como mostra a empresa de rede Cato Networks.
“Usamos IA e ML intensivamente para várias atividades na Cato”, diz Avidan Avraham, Líder da Equipe de Pesquisa da empresa. “Por exemplo, construímos um modelo de reputação que usa todas as informações que temos sobre um domínio ou endereço de IP. Com base em dados de rede interna e dados de inteligência de código aberto, ele prevê a probabilidade de ser malicioso”.
Isso significa que os analistas que caçam ameaças podem priorizar suas investigações, diz ele.
Cato construiu sua própria tecnologia para fazer isso, usando o Amazon Elastic MapReduce para treinar seus modelos. A empresa já usa o sistema há mais de um ano, diz Avraham, com bons resultados e um baixo índice de falsos positivos. “Ele está incorporado ao fluxo de trabalho de nossos analistas”, diz ele. “Antes de construirmos essa tecnologia, costumávamos fazer a análise manualmente, então, obviamente, é um processo muito mais rápido agora”.
A inteligência de decisão também pode ajudar as empresas a serem mais consistentes. Considere, por exemplo, um funcionário do banco que toma uma decisão de aprovação de um empréstimo.
“O que acontece em muitos casos quando indivíduos estão envolvidos é que cada indivíduo tem uma formação diferente”, diz Anand Rao, Sócio e Líder Global de IA da PricewaterhouseCoopers.
Existem maneiras pelas quais as empresas tentam alcançar consistência, como com treinamento, mas fatores externos ainda entram em jogo. Se um agente de crédito está tendo um dia ruim, por exemplo. Aqui, as ferramentas de inteligência de decisão podem fornecer contexto e recomendações para ajudar a criar mais consistência nos processos de negócios.
Os aplicativos de inteligência de decisão em outros domínios corporativos, incluindo gerenciamento de relacionamento com o cliente e ferramentas de vendas, também estão crescendo – e não é surpresa, dada a promessa de emparelhar inteligência humana com IA para aumentar o processo de tomada de decisão.
