A capacidade humana de observação para tomada de decisão é bastante limitada para conseguir, sozinha, resolver as questões num mundo tão complexo e incerto como aquele em que vivemos hoje.
A Inteligência Artificial (IA) está a desafiar a capacidade humana a desenvolver processos de decisão cada vez mais rápidos e precisos que, se forem bem aproveitados, podem fazer toda a diferença. As soluções de Análise de Dados são complementarmente o instrumento essencial para dar resposta a esta turbulência que vivemos hoje.
Uma Solução de Análise de Dados faz uso de conhecimento experimental, científico e tecnológico, para explicar diferentes fenómenos e, desta forma, ser possível antecipar resultados e orientar o processo de tomada de decisão dentro de uma organização, de forma a escolher o caminho certo tendo em vista a obtenção dos melhores resultados possíveis.
O processo de decisão é feito com base em experiências para antecipar futuro.
Para perceber a importância da IA é necessário recuar no tempo, perceber os diferentes momentos de evolução civilizacional e o seu impacto na tomada de decisão.
Desde sempre que as decisões são baseadas em métodos de observação e decorrentes da experiência de cada pessoa no seu contexto de vida. Tudo o que é observado serve de experiência e é usado para influenciar novas decisões.
Até à Revolução Industrial, o modelo de decisão era essencialmente empírico, isto é, quanto mais experiência de passado existia, mais decisões acertadas eram tomadas (pelo menos na teoria).
O alcance das decisões do Homem estava limitado ao contexto do seu campo de observação. Por exemplo, a decisão sobre o plantio ou colheita de campos agrícolas dependia, essencialmente, do sucesso da colheita anterior e o seu retorno, ou alcance, era essencialmente de subsistência.
É válido, nestes termos, que o processo de decisão era feito com base em experiências para antecipar futuro.
Após a Revolução Industrial, assistiu-se à transferência gradual de processos de esforço físico de pessoas para as máquinas.
A troca comercial de bens e serviços passou a ser feita através de uma cadeia de distribuição mais complexa para alcançar mais mercados.
Com um campo de observação maior, a capacidade de observação humana é substituída por sistemas de monitorização que começam a recolher dados em toda a cadeia de valor para alimentar indicadores de suporte à decisão.
Um sistema sobretudo experimental que transfere o campo de visão de um gestor para uma rede distribuída de pessoas com funções de observação similares com base num modelo de gestão comum para tomada de decisão.
A tomada de decisão mantém o princípio, alargando o campo de análise.
Com a Revolução Tecnológica, assistimos a uma transferência gradual de processos de esforço intelectual de pessoas para máquinas.
A troca de bens e serviços passa a ser feita num mercado global e o contexto mundial muda em velocidade muito acelerada, com destino incerto, proporcionando várias respostas para uma mesma questão.
O campo observável torna-se portanto naquilo que a sociedade designa de sistema VUCA (volatility, uncertainty, complexity and ambiguity), ou seja, a tomada de decisão num mundo turbulento passa a ser baseada num conjunto de experiências que vão muito para além daquilo que é a capacidade humana de observação – Aumentar a Inteligência Humana só se torna possível através de uso de Inteligência Artificial.
Ora, para melhorar a capacidade de resposta aos novos requisitos de negócio deste futuro incerto, a Inteligência Artificial responde, sobretudo, da seguinte forma:
A Inteligência Humana sairá ela própria mais reforçada se conseguir tirar partido destas funções e recentrar a suas características humanas naquilo em que é verdadeiramente singular – Decidir!
Uma Solução de Análise de Dados tem como base uma pergunta colocada, que pode ser desde:
Em resposta a estas perguntas existem 3 fatores essenciais numa Solução de Análise de Dados.
Existe uma variedade grande de abordagens a seguir no uso de técnicas de processamento estatístico e/ou modelos de machine learning (árvores de decisão, regras de associação, redes neuronais, clustering, deteção de anomalias, …). A dificuldade está em selecionar o modelo que melhor serve os objetivos de resposta ao problema. Esses objetivos podem ter em conta critérios de precisão e explicabilidade. Se queremos satisfazer exclusivamente objetivos de desempenho optamos por precisão, quando o critério é transparência ou impacto ético da decisão optamos pela explicabilidade.
A qualidade dos dados é condição essencial para que se consigam atingir resultados credíveis.
Atingir essa qualidade é uma posição quase utópica no seio das organizações que conhecemos. Num projeto real, surgem inúmeros imprevistos que podem e devem ser mitigados.
O domínio técnico sobre o ambiente tecnológico que auxilia o processo de recolha e tratamento dos dados e ter claras quais as fontes de informação a usar são a base para antecipar alguns obstáculos que surgem habitualmente. Ter selecionada a plataforma que auxilia à ingestão e governo dos dados mantendo consistente o dicionário e o glossário de dados da organização fazendo uso de processos de Data Quality e Data Management é fundamental para que o nível de suporte à decisão seja garantido.
Existe uma variedade grande de ferramentas no mercado vocacionadas para este tipo de trabalhos e a sua utilização exige um conhecimento específico das linguagens próprias de cada construtor de software.
Adequar o domínio sobre o expertise técnico exigido da utilização de cada plataforma e envolver todos os agentes responsáveis pelos repositórios da informação a usar é fundamental para garantir uma resposta adequada durante toda a fase de implementação de um projeto.
Este tipo de projetos têm um predomínio técnico muito complexo e os resultados só têm o impacto desejado se tiverem significado para a vida das organizações.
O objetivo de usar um recurso de storytelling é sair dos factos e dos dados e falar de emoções. Falar do significado que estes dados têm na vida de uma organização.
A utilização de técnicas de UX Design ajuda-nos a redesenhar a experiência e ligar todos os stakeholder em função dos resultados que são alcançados.
Axians powered by Design Experience practice
A Axians, reconhecendo a necessidade de resposta aos desafios do mercado apostou na criação de um Centro de Analítica Avançada vocacionado a desenvolver um conjunto de práticas de trabalho que possibilitem cruzar as múltiplas áreas de conhecimento específico no desenvolvimento de soluções de Análise de Dados.
Atualmente, a Axians especializou este centro em 4 funções críticas de negócio para os nossos clientes:
Somos uma unidade líder em soluções de Analytics e IA com Sistemas Analíticos implementados em diferentes indústrias
Só assim é possível desafiar a capacidade humana a desenvolver processos de decisão cada vez mais rápidos e precisos que, se forem bem aproveitados, podem fazer toda a diferença no sucesso de uma empresa.
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