AI Analytics para empresas – benefícios, casos de uso e exemplos reais

A implementação da IA ​​está generalizada em todos os setores, trazendo uma mudança na forma como as empresas operam e inovam. Suas aplicações vão desde redução de custos e prevenção de erros até melhor atendimento ao cliente, melhoria de eficiência e automação de tarefas rotineiras.

Um avanço significativo nesta expansão impulsionada pela IA é o surgimento de tecnologias revolucionárias, como a IA generativa. Esta nova fronteira abre novas possibilidades para a tomada de decisões baseada em dados nas empresas e expande a aplicação da análise de IA. A trajetória da IA ​​promete soluções inovadoras para problemas complexos à medida que continua a desenvolver-se, destacando o seu papel crítico na formação do ambiente empresarial moderno.

Neste blog com curadoria, estudaremos a necessidade e a importância da análise baseada em IA para as empresas, seus benefícios, casos de uso e exemplos da vida real de marcas proeminentes. Vamos dar um rápido passo a passo.

A importância da IA ​​Analytics para as empresas

Uma pesquisa realizada pela NVP reflete as mudanças estratégicas que as empresas fizeram para se tornarem organizações orientadas por dados. Essas mudanças incluíram uma mudança do gerenciamento de dados para Big Data e, mais recentemente, para IA e análises. Curiosamente, 73,7% das empresas empregam agora Chief Data ou Analytics Officers, um aumento notável em relação aos 12,0% registados em 2012. O inquérito também indica uma tendência digna de nota, com 92,1% das empresas a reportar retornos sobre os seus dados e investimentos em IA em 2024, um aumento significativo de 48,1% em 2017.

No geral, este relatório esclarece como as empresas usam estrategicamente a análise de IA para aumentar a eficiência e a inovação. A análise de IA é fundamental para o cenário empresarial contemporâneo, pois revoluciona a tomada de decisões e garante a eficácia operacional.

As empresas podem obter informações anteriormente inatingíveis utilizando algoritmos de IA para examinar grandes conjuntos de dados, facilitando o planeamento estratégico e a tomada de decisões bem informadas. Ao prever tendências de mercado, a análise preditiva de IA maximiza o uso dos recursos disponíveis. A análise baseada em IA melhora a avaliação de riscos e o atendimento individualizado ao paciente em setores como finanças e saúde.

Além de agilizar procedimentos, esta ferramenta revolucionária oferece às organizações a flexibilidade necessária para se adaptarem a um mercado em constante mudança. A análise de IA pode transformar a forma como as empresas funcionam, incentivar a inovação e fornecer uma vantagem competitiva no atual ambiente de negócios acelerado.

Análise de IA versus análise de dados tradicional

A análise de IA representa uma evolução transformadora além dos métodos tradicionais de análise de dados. Embora ambas as abordagens visem extrair informações valiosas dos dados, elas diferem significativamente nas suas capacidades e metodologias. Aqui está uma comparação rápida:

A tabela acima destaca as principais distinções entre análises avançadas de IA e análises de dados tradicionais. Para uma exploração e compreensão mais profundas do cenário em evolução da análise de dados, você pode consultar nosso guia abrangente sobre análise de dados.

Benefícios do AI Analytics para empresas

As empresas podem colher vários benefícios da análise de IA, pois ela transforma os processos de tomada de decisão e aumenta a eficácia operacional geral. Vamos verificar isso.

Personalização

A análise de IA usa algoritmos de aprendizado de máquina para reagir dinamicamente às mudanças nas preferências do cliente, indo além da simples análise. A análise de IA ajuda a compreender os comportamentos únicos dos usuários, extraindo continuamente informações das interações dos usuários, permitindo que as empresas forneçam experiências hiperpersonalizadas.

O entendimento preciso obtido a partir da análise de dados de IA facilita o desenvolvimento de estratégias de marketing customizadas, garantindo que cada envolvimento do cliente seja pertinente e cativante. A capacidade da IA ​​de prever as preferências dos consumidores solidifica a sua posição como um impulsionador para as empresas que procuram superar as expectativas dos clientes num mercado que se torna cada vez mais competitivo.

Tomada de decisão baseada em dados

As soluções analíticas de IA podem digitalizar rapidamente grandes conjuntos de dados e identificar padrões e conexões importantes que os métodos estatísticos convencionais não perceberiam. A sua capacidade de reconhecer padrões de dados complexos permite às empresas encontrar possibilidades inexploradas e possíveis desafios. Além disso, a natureza iterativa da análise baseada em IA garante um avanço constante na precisão da tomada de decisões.

Uma estratégia de negócios ágil e responsiva, facilitada pela aprendizagem adaptativa, é crucial para navegar na dinâmica do mercado em constante mudança. Em última análise, a velocidade da análise de IA, a capacidade de identificar padrões e o potencial de melhoria contínua tornam-na uma ferramenta vital para qualquer organização que pretenda prosperar num ambiente de negócios orientado por dados.

Análise preditiva

A análise preditiva de dados da IA ​​vai além da mera identificação de tendências de mercado. Adota uma abordagem estratégica para compreender e otimizar as operações de negócios de forma abrangente. A IA na análise de dados não apenas avalia possíveis riscos e oportunidades, mas também antecipa mudanças no comportamento do consumidor e nas tendências do setor, utilizando padrões de dados anteriores.

A análise preditiva permite que as empresas tomem medidas preventivas e mitiguem riscos potenciais. Além disso, a flexibilidade dos sistemas de IA permite-lhes melhorar as projeções, garantindo a precisão das previsões em circunstâncias em constante mudança. Ser proativo melhora a tomada de decisões estratégicas, permitindo que as empresas permaneçam à frente da curva, aproveitem novas oportunidades e enfrentem desafios com precisão.

Detecção de fraude e segurança

A análise de inteligência artificial atua como defensora no setor financeiro, utilizando algoritmos sofisticados para identificar padrões complexos indicativos de atividades fraudulentas. Devido às suas capacidades de monitorização em tempo real, as irregularidades nas transações podem ser rapidamente identificadas, proporcionando proteção dinâmica contra ameaças cibernéticas em constante evolução.

Aproveitar a IA na análise pode ajudar a identificar estratégias de prevenção de fraudes, aumentando a resiliência das medidas de segurança. Isto reforça a posição da IA ​​como aliada vital na proteção do setor financeiro contra ameaças cibernéticas e esquemas fraudulentos.

Leia também: 10 maneiras pelas quais a IA está revolucionando o setor financeiro

Análise versátil de dados

A Inteligência Artificial na análise de dados amplia seu escopo para incluir conjuntos de dados complicados e não estruturados. Essa flexibilidade permite que as empresas extraiam insights de bancos de dados estruturados e fontes como texto, fotos e multimídia.

A IA para análise de dados oferece uma visão mais abrangente das operações, dos mercados e do comportamento do cliente, suportando vários formatos de dados. Esta adaptabilidade é especialmente útil em sectores onde os dados estão disponíveis em vários formatos, permitindo uma abordagem mais completa e complexa ao planeamento estratégico e à tomada de decisões.

Detecção de falhas em equipamentos

As empresas estão utilizando os recursos da inteligência artificial para examinar grandes conjuntos de dados e identificar tendências para detecção de defeitos e manutenção preditiva. Ao utilizar IA na análise de dados, torna-se possível prever falhas em máquinas ou necessidades de manutenção, examinando de perto os sensores dos equipamentos e os dados anteriores.

Ao utilizar IA para detecção de falhas, as empresas podem agendar a manutenção de forma integrada, o que minimiza o tempo de inatividade dispendioso e maximiza a eficiência operacional. A manutenção preditiva utilizando IA melhora a confiabilidade dos equipamentos e serve como um ativo estratégico para diversos setores, garantindo operações eficientes e procedimentos de manutenção econômicos.

Leia também – Como a IA nos negócios está trazendo transformação?

AI Analytics in Business – Casos de uso e exemplos da vida real

Os numerosos usos da análise de IA estão revolucionando os negócios em vários setores. Esses casos de uso demonstram o papel crítico da IA ​​e da análise de dados na transformação de processos e decisões em diversos setores de negócios. Vamos explorar alguns exemplos reais de análise de IA para empresas:

1. Estratégia de segmentação de clientes baseada em IA da Netflix

Segmentos de clientes podem ser criados usando dados de IA de acordo com seus dados demográficos, preferências e comportamento. Ao usar a segmentação, as organizações podem melhorar a satisfação e a retenção do cliente, fornecendo a grupos distintos de clientes experiências individualizadas, esforços de marketing focados e sugestões de produtos.

Por exemplo, a Netflix divide sua base de usuários em vários grupos usando análises de IA para examinar o comportamento do usuário, incluindo histórico de visualização e preferências. Isso aumenta a satisfação e o envolvimento do cliente, permitindo-lhes oferecer sugestões personalizadas de filmes e séries da web.

2. Medidas de melhoria de segurança do PayPal

A análise de IA em tempo real nas finanças pode identificar padrões de atividades fraudulentas. As empresas podem diminuir as perdas financeiras e melhorar a segurança dos sistemas financeiros, identificando e impedindo prontamente transações fraudulentas. Isto pode ser feito monitorando-os de perto e comparando-os com padrões pré-estabelecidos.

O PayPal, por exemplo, utiliza inteligência artificial para reconhecer e impedir transações fraudulentas instantaneamente. O sistema de IA do PayPal examina o comportamento do usuário, padrões de transação e outros dados pertinentes por meio de algoritmos avançados e modelos de aprendizado de máquina para identificar prontamente anomalias ou atividades suspeitas.

Ajuda o PayPal a reduzir a probabilidade de fraude financeira com os usuários e a plataforma, tomando medidas imediatas, como interromper ou sinalizar transações. Além de melhorar a segurança das transações financeiras, o aspecto em tempo real dessa detecção de fraudes baseada em IA ajuda a manter a confiança dos usuários nos serviços do PayPal.

Na Appinventiv, trabalhamos com a Bajaj Finserv, uma empresa indiana líder em FinTech, ajudando-os a resolver seus desafios de segurança. Utilizamos métodos avançados de segurança para prevenir e prever fraudes financeiras. Isso os ajudou a aumentar a integração de comerciantes para mais de 300, garantindo mais de 3 lacs transações por dia.

3. Análise de projeção de vendas do Salesforce com IA

A análise preditiva prevê vendas futuras utilizando tendências de mercado, comportamento do cliente e dados anteriores. Isso ajuda as empresas na alocação de recursos, planejamento de estratégia de marketing e otimização de estoque. Diminui os efeitos das condições erráticas do mercado e ajuda na rápida tomada de decisões.

A Salesforce, por exemplo, usa análise de dados baseada em inteligência artificial para priorizar leads para equipes de vendas e prever tendências de vendas. A previsão de vendas, a otimização de preços e as chances potenciais de upsell são auxiliadas pelo Einstein Analytics da Salesforce, que analisa dados anteriores, condições atuais do mercado e comportamento do cliente.

4. Otimização da cadeia de suprimentos otimizada por IA do Walmart

A análise de IA para empresas ajuda as organizações a analisar enormes volumes de dados envolvendo logística, demanda e níveis de estoque para otimizar a cadeia de suprimentos. Ao utilizar dados para um melhor processo de tomada de decisão, as empresas podem otimizar rotas de transporte, alterar cronogramas de produção e economizar dinheiro, ao mesmo tempo que aumentam a eficiência geral.

Por exemplo, o Walmart utiliza o poder dos insights de IA para otimizar sua cadeia de suprimentos. Por meio de análises meticulosas dos níveis de estoque, demanda de produtos e logística de transporte, o Walmart aumenta a eficiência operacional e reduz custos. Além disso, ajuda o Walmart a garantir o estoque contínuo de produtos nas lojas, garantindo uma experiência de compra ágil e centrada no cliente.

Na Appinventiv, ajudamos uma empresa de manufatura global a melhorar sua eficiência operacional, implantando uma solução eficiente de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Isto resultou num aumento de 60% na visibilidade da cadeia de abastecimento, num aumento de 30% na eficiência operacional e numa redução de 40% nos custos de transporte.

5. Utilização de chatbots pela Amazon para análise de dados de clientes

As empresas usam amplamente chatbots de IA para serviços de suporte ao cliente, oferecendo atendimento ao cliente em tempo real e 24 horas por dia. Além de ajudar os usuários com procedimentos de solução de problemas e, se necessário, encaminhar problemas complexos para agentes humanos, eles podem responder às perguntas mais frequentes por meio de seus recursos de análise de IA. Isso aumenta a eficácia do atendimento ao cliente, acelera os tempos de resposta e melhora a experiência geral do cliente.

A Amazon, uma das maiores tecnologias de comércio eletrônico, incorporou efetivamente chatbots de IA em seus serviços de suporte ao cliente, o que também os ajudou a superar desafios de análise manual de dados. Os chatbots de IA podem analisar dados mais rapidamente do que os humanos, o que garante que os clientes sempre obtenham assistência oportuna. Aproveitando os recursos de análise de IA, os chatbots podem analisar o comportamento do consumidor e oferecer aos usuários recomendações personalizadas.

6. Diagnóstico de saúde baseado em IA da IBM

Especialistas médicos podem diagnosticar doenças e oferecer opções de tratamento personalizadas usando análises de IA na área da saúde. Os sistemas de IA podem oferecer análises criteriosas de um grande volume de dados de ensaios clínicos, informações de pacientes e periódicos médicos. Esta análise ajuda os prestadores de cuidados de saúde a fornecer cuidados mais precisos e oportunos.

Por exemplo, o IBM Watson usa análises de IA para oncologia para ajudar oncologistas a diagnosticar e tratar o câncer. Com base na característica única da doença de cada paciente, o Watson pode prescrever um curso específico de tratamento revisando dados de ensaios clínicos, literatura médica e informações do paciente.

A Appinventiv implementou com sucesso a IA na área da saúde com projetos como o YouCOMM, um sistema de comunicação com pacientes hospitalares. Com o YouCOMM, os pacientes podem se comunicar em tempo real com enfermeiras e outros funcionários do hospital. A plataforma possui uma interface amigável que incorpora comandos de voz e outras alternativas manuais, como movimentos de cabeça.

O YouCOMM melhorou significativamente a eficiência do contato entre pacientes e funcionários e permitiu que a administração do hospital mantivesse registros completos dos prazos com que as solicitações dos pacientes são concluídas. A eficácia desta solução levou à sua adoção por mais de 5 cadeias hospitalares nos EUA, resultando num aumento significativo de 60% nas taxas de resposta em tempo real dos enfermeiros.

7. Estratégia Dinâmica de Preços da Delta Airlines

Algoritmos de preços dinâmicos analisam os preços dos concorrentes, as condições de mercado e o comportamento do cliente para ajustar os preços em tempo real. Esta abordagem aumenta a receita capitalizando as variações da procura, proporcionando descontos quando a procura é baixa e otimizando as estratégias de preços de acordo com vários critérios.

A Delta Airlines utiliza IA e análise de dados para estruturar sua estratégia dinâmica de preços. A companhia aérea pode modificar as tarifas das passagens em tempo real para otimizar a receita e preencher os assentos disponíveis, avaliando a demanda, o horário de partida e os preços dos concorrentes.

8. Abordagem de análise de mídia social da Hootsuite

As empresas podem compreender melhor a sua presença online usando análises de IA nas redes sociais. A análise de sentimento, por exemplo, determina a opinião pública sobre um determinado produto ou marca. Esses insights ajudam as organizações a melhorar o engajamento, aprimorar suas estratégias de mídia social e abordar com eficácia o feedback dos clientes.

Por exemplo, a Hootsuite usa análises de IA para examinar o envolvimento do usuário e as tendências das mídias sociais. A plataforma analisa o sentimento, o comportamento do público e o sucesso das campanhas nas redes sociais usando algoritmos de aprendizado de máquina.

Leia também: Como criar um aplicativo de mídia social em 2023 – um guia abrangente

9. Análise e recrutamento de dados de RH da Unilever com IA

A análise de RH baseada em IA automatiza a correspondência de candidatos e a triagem de currículos, o que agiliza o processo de contratação. Isso libera o pessoal de RH para se concentrar em tarefas de contratação mais estratégicas, como conduzir entrevistas aprofundadas e determinar a adequação cultural. A análise de IA também pode ajudar na retenção de pessoal, identificando os elementos que influenciam a satisfação no trabalho.

Por exemplo, a Unilever usa análises de IA em seu processo de contratação. A empresa usa algoritmos de IA para avaliar currículos e encontrar candidatos adequados com base em suas credenciais e conjuntos de habilidades. Isso facilita o processo de contratação e ajuda a identificar os candidatos mais adequados para as vagas em aberto.

10. Confiabilidade ou maximização do tempo de atividade do Uber por meio de IA

Manter operações ininterruptas é mais importante em um mundo acelerado de serviços digitais. O tempo de inatividade ou as interrupções podem afetar seriamente as organizações que tentam atender às necessidades cada vez maiores dos clientes. Essas consequências podem afetar a satisfação do cliente, a confiança e a reputação de toda a empresa.

A Uber, líder no espaço de compartilhamento de viagens, depende da IA ​​para garantir o máximo de confiabilidade e tempo de atividade. Os sistemas de IA monitoram e analisam continuamente enormes bancos de dados, identificando possíveis perigos, ineficiências e interrupções em tempo real. O método baseado em IA da Uber melhora a confiabilidade da plataforma ao abordar os problemas de forma proativa. Além de evitar interrupções no serviço, isso também diminui a possibilidade de acidentes, hackers e erros humanos.

O uso de IA pela Uber em suas operações é um excelente exemplo do efeito revolucionário no tempo de atividade e na confiabilidade. Ele demonstra como esta tecnologia de ponta pode melhorar as experiências dos usuários e manter o bom funcionamento dos serviços no cenário digital em constante mudança.

Leia também – IA nos negócios: um guia de integração abrangente

Navegando pelos desafios e considerações na implementação de análises de IA para empresas

A implementação da análise de dados baseada em inteligência artificial traz vários desafios complexos que podem ser enfrentados com considerações ou soluções adequadas. Vamos verificar isso:

Privacidade e segurança de dados

À medida que a análise de dados e a IA se tornam cada vez mais importantes, aumentam as preocupações com a segurança e a privacidade de dados sensíveis. A utilização de enormes conjuntos de dados apresenta certas preocupações à medida que as empresas incorporam IA nas suas operações, tais como abuso, acesso indesejado e violações de dados. O desafio reside em proteger estes dados contra ameaças cibernéticas em constante mudança. A resolução destas questões é fundamental para construir a confiança das partes interessadas e dos utilizadores, exigindo medidas fortes para reforçar a privacidade dos dados e os sistemas de segurança.

Solução : adote estratégias de anonimato, implemente técnicas de criptografia robustas e siga diretrizes de conformidade rigorosas, como o GDPR. Avaliações e auditorias frequentes podem garantir a segurança dos dados e práticas de privacidade abertas promovem a confiança dos utilizadores.

Complexidades de integração

Muitos componentes intrincados estão envolvidos na integração da análise de IA em processos de negócios bem estabelecidos. Os desafios de integração surgem porque as infra-estruturas actuais das empresas funcionam frequentemente em múltiplas plataformas e tecnologias. Problemas de compatibilidade, discrepâncias de dados e interrupções podem resultar dessa complexidade. Estas questões devem ser resolvidas para utilizar plenamente a análise de IA para as empresas, sem interferir nas operações regulares e para garantir uma integração suave e harmoniosa na estrutura organizacional.

Solução : O melhor curso de ação é investir em padrões de interoperabilidade, planejar uma estratégia de integração em fases e avaliar minuciosamente a infraestrutura atual. A contratação de uma equipe experiente de desenvolvimento de software garante um processo de integração mais tranquilo, garantindo eficiência no seu projeto.

Lacunas de habilidades e treinamento

A falta de especialistas qualificados na criação, implementação e supervisão de soluções analíticas de IA impede que esta tecnologia revolucionária seja amplamente utilizada. Há uma escassez crítica de talentos especializados em IA, uma vez que a procura excede o conjunto de talentos disponíveis. Este desafio afeta pessoas em diversas áreas, incluindo cientistas de dados e desenvolvedores de IA.

Solução : Invista em programas de treinamento extensivos para ajudar os funcionários atuais a se tornarem mais proficientes em IA. Estabelecer parcerias com instituições de ensino para desenvolver um pool de talentos em inteligência artificial. Além disso, considere trabalhar com fornecedores de IA ou utilizar serviços gerenciados de TI para compensar lacunas de talentos e garantir a adoção bem-sucedida da análise de IA pelas empresas.

Uso Ético da IA

É necessário lidar com as complexidades do preconceito, da transparência e do potencial uso indevido para garantir a implantação ética da IA. Criar algoritmos e modelos que sejam eticamente sólidos e desprovidos de preconceitos é a parte desafiadora.

Solução : Garantir que as equipes de desenvolvimento de IA realizem auditorias regulares de algoritmos em busca de preconceitos e promovam discussões contínuas sobre práticas éticas de IA dentro da empresa e em todo o setor.

Adote análises baseadas em IA para o seu negócio com Appinventiv

A análise de IA não é mais uma opção, mas sim uma ferramenta necessária para acelerar o crescimento e remodelar a forma como as empresas operam. A análise de IA para empresas está mudando setores e paradigmas operacionais em diversas áreas, incluindo manufatura, varejo, saúde, finanças e marketing. Aproveitando a IA, as empresas podem tomar melhores decisões estratégicas, prever tendências futuras, descobrir insights ocultos, automatizar análises de dados complexos e analisar várias fontes de dados.

Libere o poder da análise sofisticada, melhore a tomada de decisões e aumente suas habilidades de negócios com os serviços de análise de IA da Appinventiv. Nossas soluções personalizadas de IA são feitas para impulsionar seu negócio em direção a uma expansão constante e garantir uma estratégia com visão de futuro para aproveitar todo o potencial da IA ​​para alcançar o sucesso.

Seja prevendo tendências de mercado, personalizando as experiências dos clientes ou melhorando a eficiência operacional, nossos serviços de desenvolvimento de inteligência artificial são criados para atender às necessidades exclusivas do seu negócio.

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Perguntas frequentes

P. Como a análise de IA é usada nas empresas?

R. Empresas de diferentes setores utilizam análises de IA para aprimorar os processos de tomada de decisão, extrair insights valiosos e otimizar operações. O uso de análises de IA para empresas se reflete nestes exemplos:

• Processamento e análise de dados
• Controle de qualidade
• Otimização da cadeia de suprimentos
• Produtividade dos funcionários
• Análise preditiva
• Personalização
• Detecção de fraude
• Analise competitiva
• Gerenciamento de riscos

P. Qual é o futuro da análise de IA para as empresas?

R. Espera-se que o futuro da análise baseada em IA para negócios continue avançando em direção a insights mais complexos e personalizados. As empresas podem esperar capacidades preditivas melhoradas à medida que as tecnologias de IA se desenvolvem, oferecendo maiores informações sobre o comportamento do consumidor, tendências de mercado e possíveis perigos. A adoção generalizada da automação e do aumento da eficiência permeará vários setores, integrando insights de IA nos processos diários de tomada de decisão.

A influência da IA ​​aumentará quando combinada com outras tecnologias de ponta, como a computação de ponta e a Internet das Coisas (IoT). A crescente importância das considerações éticas e das técnicas responsáveis ​​de IA garantirá a utilização adequada e transparente dos dados. Globalmente, a análise de IA tornar-se-á um activo inestimável para as empresas nos próximos anos, promovendo a inovação e a competitividade da indústria.

P. Qual é o papel da análise de IA em uma empresa?

R. A análise de IA oferece um impacto transformacional nos processos de tomada de decisão e outras operações essenciais das empresas. Ao aproveitar algoritmos de IA, as empresas podem atrair insights valiosos de enormes conjuntos de dados que as ajudam a melhorar a eficiência geral.

A análise baseada em IA para negócios ajuda a melhorar os processos de alocação de recursos, facilita experiências personalizadas do cliente e reduz custos ao identificar as ineficiências dentro da organização. Também ajuda as empresas a permanecerem ágeis e receptivas às dinâmicas de mercado em constante mudança. No geral, ajuda as organizações a enfrentar desafios de negócios complexos.