O que é algoritmo e como as empresas podem usá-lo em seus negócios

Você sabe o que é algoritmo de IA? Eles são capazes de reconhecer padrões em dados e permitir que sistemas computacionais aprendam por meio deles! Entenda como a sua empresa pode se beneficiar!  

Segundo a McKinsey, as organizações que implantaram algoritmos de personalização de marketing tiveram um aumento de 20% em vendas. De acordo com a Deloitte, o resultado de campanhas publicitárias melhorou em até 30% ao contar com algoritmos para planejamento, monitoramento e correção dos processos durante a execução. 

Para a McKinsey, o uso de algoritmos de Inteligência Artificial ajudaram a reduzir em até 25% a taxa de churn e a aumentar em 20% a receita com clientes da base.

Investimentos em inteligência artificial estão alcançando patamares cada vez mais elevados e existe uma explicação para isso: a capacidade da empresa acelerar suas operações, análises e fundamentar decisões. 

Sua empresa está na lista das que já iniciaram o movimento de adoção e uso inteligente da IA? No artigo de hoje, explicamos o que é algoritmo de IA, qual é o papel deles na tomada de decisão estratégica e como a sua empresa pode obter resultados jamais vistos antes por meio desta tecnologia. Acompanhe! 

O que é um algoritmo de IA e qual a sua importância?

Algoritmos de IA são sequências de comandos que um computador utiliza para executar uma tarefa. Esses códigos são projetados para seguir uma ordem lógica, identificar padrões nos dados e aprender em cima disso para tomar decisões ou realizar ações específicas, o que pode ser conhecido também como aprendizado de máquina ou machine learning.

A importância dos algoritmos se dá pelo fato de conseguirem processar e analisar um volume massivo de dados e apontar tendências que seriam difíceis de detectar manualmente. Não só isso, treinar sistemas e máquinas para automatizar tarefas complexas e repetitivas.

Aplicações práticas de algoritmos de IA em diferentes setores

Por causa da capacidade de processar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos, os algoritmos de Inteligência Artificial vêm sendo aplicados em diferentes vertentes de negócio. 

Na agricultura, por exemplo, estão sendo utilizados para melhorar a eficiência e a produtividade no campo através da robótica agrícola, do monitoramento de culturas e da análise preditiva. Além disso, estão facilitando a gestão de propriedades, fornecendo aos produtores rurais insights relevantes baseados em imagens.  

Já no setor automotivo, os algoritmos estão sendo aplicados desde a produção até a entrega de infoentretenimento. Otimização de processos na linha de montagem, identificação precisa de falhas e defeitos, análise em massa na gestão de ativos, fabricação de automóveis mais lógicos e automatizados. Essas são apenas algumas das aplicações.

Na logística e no varejo, os algoritmos estão transformando a forma com que as empresas atendem seus clientes ao entregar recomendações de produtos específicos, ofertas personalizadas e conteúdo direcionado. Além disso, estão contribuindo também para a previsão de demandas, o gerenciamento de estoque e a maior transparência nas cadeias de suprimentos. 

Na área de saúde, os algoritmos de IA estão conseguindo identificar padrões que ajudam nos diagnósticos médicos e na criação de métodos inovadores de tratamento. Robôs e sistemas cirúrgicos alimentados por IA também estão sendo aplicados dentro das salas cirúrgicas para auxiliar os cirurgiões em procedimentos críticos. 

O setor financeiro também está sendo beneficiado pela aplicação dos algoritmos de Inteligência Artificial. Eles estão desempenhando o papel de detecção de fraudes e movimentações suspeitas nas contas e também ajudando na entrega de serviços bancários mais personalizados e ágeis a partir do uso de assistentes virtuais. 

De acordo com um relatório publicado pela Goldman Sachs, os investimentos em Inteligência Artificial devem atingir a marca de US$ 200 bilhões até 2025, isso globalmente. E em razão da ascensão da IA corporativa, o Gartner prevê que a IA será responsável por 20% da força de trabalho global e 40% de toda produtividade econômica até 2028.  

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O papel da gestão de dados no uso eficiente dos algoritmos de IA

Para que os algoritmos de IA consigam aprender e identificar padrões em cima dos dados, é necessário que eles sejam alimentados com a maior quantidade de informações possível. 

É importante entendermos, no entanto, que a quantidade de dados não é o único fator determinante para a empresa alcançar o uso eficiente dos algoritmos de Inteligência Artificial. Os dados utilizados no treinamento precisam ser de alta qualidade, acessíveis, seguros e estar em conformidade com as principais regulamentações.

Assim sendo, podemos afirmar que a primeira preocupação das empresas precisa estar em otimizar a gestão de seus próprios dados. Etapas como coleta, armazenamento, manutenção e processamento devem ser realizadas corretamente e com o máximo de agilidade. Não só isso, é necessário que a empresa tenha no time talentos capazes de analisar dados para geração de insights úteis. 

A partir dos processos de coleta, armazenamento, manutenção e processamento, os dados poderão ter machine learning aplicados neles. Mas assim como o gerenciamento de dados é importante, a gestão dos modelos de ML também é necessária para: – Garantir que os dados de treinamento sejam de alta qualidade; – Proteger os modelos e os dados utilizados para treiná-los; – Garantir que os modelos tenham uma explicabilidade clara e transparente; – Assegurar que os modelos sejam desenvolvidos e utilizados de acordo com os padrões éticos, legais e regulatórios.

Como garantir a tomada de decisões com as ferramentas adequadas

A necessidade e a importância de implementar uma cultura de dados motivou muitos fornecedores de software a desenvolver soluções robustas para gerenciar dados e simplificar as análises. 

Essas soluções são determinantes dentro dos ambientes corporativos, que querem se beneficiar das informações ou então treinar máquinas e sistemas por meio da Inteligência Artificial para desempenhar tarefas repetitivas.

Um estudo desenvolvido pela McKinsey mostra que a forma como os dados são analisados e processados deve mudar até 2025. O apoio da Inteligência Artificial se tornará peça-chave para o uso eficiente dos dados, movimentando equipes a se tornarem menos operacionais e mais estratégicas.

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