IA generativa em ascensão

Você não precisa procurar muito para ver a rápida evolução da IA generativa acelerando a automação e mudando a demanda por várias ocupações. Empresas de todos os tamanhos, em todos os setores, começaram a experimentar, ou adotar totalmente, a IA.

A Ventana Research, que hoje faz parte da ISG, empresa líder mundial em consultoria e investigação tecnológica, concluiu que "um quarto das organizações utiliza a IA atualmente. Mais de um terço (34%) planeja adotar a IA nos próximos 12 meses e 9 em cada 10 (87%) dizem que adotarão a IA generativa em algum momento". Das organizações que já usam a IA, quase todas planejam aumentar ou manter os níveis de investimento.

A pesquisa da Ventana, encomendada pela MicroStrategy, mostra que a IA generativa em business intelligence pode:

• Fornecer uma vantagem competitiva ao capacitar os funcionários com insights baseados em dados e visualizações de dados em todos os níveis.
• Melhorar as experiências do cliente oferecendo o produto certo na hora certa.
• Reduzir custos por meio de otimização em larga escala.
• Melhorar o resultado final reduzindo ineficiências e impulsionando as vendas.

IA generativa no trabalho

A IA generativaé assim chamada porque pode processar conjuntos de dados massivos para identificar tendências e padrões e criar insights aprimorados sobre os seus dados. Ela ainda está em fase inicial, mas a combinação da IA generativa com ferramentas de processamento de linguagem natural (NLP) para compreender o significado e o contexto humano está abrindo um novo mundo de possibilidades.

Por exemplo, um varejista que usa IA no trabalho pode:

• Prever padrões de demanda para otimizar preços e lucratividade
• Evitar excesso ou falta de estoque analisando as preferências do cliente para manter os produtos certos nas prateleiras no momento certo
• Aumentar a satisfação do cliente antecipando a demanda e fornecendo experiências personalizadas adaptadas às preferências dele

Isso é mais acessível com consultas em linguagem natural ou funcionalidades de pesquisa que permitem que os usuários acessem dados e análises individualmente. Eles não precisam entender sobre camada semântica, gráfico de conhecimento ou modelagem de dados. Com pouco ou nenhum treinamento, o usuário final pode fazer perguntas à ferramenta de IA usando linguagem natural e receber respostas de maneira que ele entenda.

Ao acabar com a dependência de profissionais de TI ou de dados, as organizações podem compartilhar informações com mais facilidade em toda a organização. Isso, por sua vez, reduz os atrasos e libera esses recursos da empresa para tarefas mais valiosas, como business intelligence ou monetização de dados.

Faça a IA funcionar

A maioria das organizações tem tido dificuldade de lidar com a IA tradicional sem ajuda. A Ventana Research constatou que "dois terços das organizações (65%) não têm as habilidades necessárias para aplicar a IA com sucesso".

Lidando com a escassez de habilidades

Um dos principais desafios que as empresas enfrentam é a escassez de cientistas de dados altamente qualificados que possam desenvolver e aplicar modelos de IA. Os profissionais de dados de hoje podem ter as habilidades para desenvolver análises baseadas na IA tradicional, mas não têm os recursos para disponibilizar os resultados de seus modelos como pontos de dados para uso em análises de business intelligence.

Apesar das preocupações de que a IA generativa pode substituir a expertise humana em muitos trabalhos criativos e de resolução de problemas, espera-se que o mercado de trabalho para várias ocupações relacionadas a dados cresça mais rápido do que a média até 2031 (segundo o Bureau of Labor Statistics (BLS)). Na verdade, os cientistas de dados apresentam o "crescimento de empregabilidade mais rápido", com 36%. É por causa de recursos insuficientes que muitas empresas estão com dificuldade para descobrir como trazer a IA generativa para suas organizações agora.

Segurança na governança

Outro desafio? Governar a IA requer disciplina. Ela é essencial para criar confiança na modelagem de dados. No entanto, a Ventana Research descobriu que apenas um quarto das organizações (23%) tem políticas de governança em vigor para IA.

Os resultados da IA são moldados pela precisão e validade das entradas de dados. Ainda assim, as organizações que precisam documentar como as decisões baseadas em dados são tomadas enfrentam dificuldades para preservar os modelos de dados usados, mesmo quando os modelos de IA demandam atualizações regulares para garantir a qualidade.

Tendo em conta esses desafios, muitas empresas podem se beneficiar de uma plataforma de análise de produto único, como o MicroStrategy ONE, que tem uma base de código integrada construída do zero. Isso suporta uma capacidade mais abrangente de governança e conformidade, além de resultar em um código mais estável com menos bugs de software.

Disponibilizando a IA generativa para seus usuários

A IA generativa também permite que os fornecedores de software melhorem a produtividade e a acessibilidade a várias funcionalidades que tornam os produtos deles mais fáceis de usar. Com os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) transformando grandes quantidades de dados em insights acessíveis, mesmo para quem não tem conhecimento em ciência de dados, as empresas podem ver mais produtividade e potencializar mais inovação.

A MicroStrategy combinou IA baseada em LLM com business intelligence para oferecer mais valor empresarial do que nunca. O MicroStrategy ONE é uma plataforma confiável e aberta que fornece insights aprimorados por dados a todos os funcionários.

Para saber mais sobre como trazer a IA para sua organização e como aprimorar o business intelligence com ela, leia o eBook completo da Ventana "Revolucione sua análise com IA".