Nos últimos anos, a fusão da Inteligência Artificial (IA) com Business Intelligence (BI) tem revolucionado a forma como as empresas recolhem, analisam e utilizam dados para tomar decisões informadas. A combinação destas duas disciplinas não só melhorou a capacidade de compreender informações complexas, mas também acelerou a transformação digital das organizações.

A Inteligência Artificial trouxe inovações significativas para a área de Business Intelligence, impulsionando a análise de dados para além das capacidades tradicionais.

Na verdade, o crescente volume e complexidade de dados dentro das empresas está a incentivar a utilização de Inteligência Artificial para Power BI para melhorar as operações.

Existem várias aplicações de Inteligência Artificial no mundo dos negócios. Na realidade, a maioria de nós está constantemente em contacto com a Inteligência Artificial, de uma forma ou de outra e esta realidade já está a afetar praticamente todas as atividades de negócios em todos os setores.

À medida que as tecnologias de IA se tornam mais utilizadas, torna-se cada vez mais importantes para as empresas manter uma vantagem competitiva.

Inteligência Artificial ou IA é um termo amplo para sistemas computacionais inteligentes que imitam o pensamento e a aprendizagem semelhantes aos humanos.

A Inteligência Artificial aprende com experiências passadas e tenta simular a nossa intuição e julgamento humanos. A resolução de problemas, a aprendizagem independente contínua e a tomada de decisões são fundamentais para a IA.

A Inteligência Artificial nas organizações não visa apenas analisar e interpretar grandes quantidades de dados, mas também agir sobre as descobertas e entendimentos resultantes. A IA é capaz de ligar os pontos e faz previsões para o processo de tomada de decisão independente. Isto ajuda as empresas a apresentarem resultados tangíveis.

A tecnologia de Machine Learning (ML) tendo por base a Inteligência Artificial tornou possível utilizar a Inteligência Artificial nos negócios e criar aplicações que permitem realizar atividades especializadas, como:

• Ler e compreender textos escritos, como críticas ou sugestões de utilizadores.
• Identificar e categorizar imagens visuais e fotos.
• Reconhecer traços faciais e objetos, permitindo recomendações de produtos e identificação facial.

Os recursos de automação de processos avançados que a tecnologia de IA oferece são uma das formas mais significativas pelas quais esta tecnologia está a revolucionar as empresas modernas. A automação em todas as formas é um elemento de negócios bem-vindo, pois as empresas conseguem concentrar-se no desenvolvimento dos seus negócios, reduzir as despesas gerais e melhorar a experiência do cliente.

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A Inteligência Artificial está a ser utilizada para ajudar programadores a criar layouts de sites altamente funcionais e esteticamente aprazíveis, por exemplo. Algoritmos de machine learning podem ser usados para sugerir mudanças de layout e estilos de fonte com base no tipo de negócio ou mercado-alvo.

O panorama da gestão de frotas é outra área onde a Inteligência Artificial causou um grande impacto. Graças a empresas como a Tesla, a operação de carros autónomos é possível há muito tempo. Esta tecnologia, por outro lado, está agora a ser aproveitada para criar soluções para empresas de transporte comercial de mercadorias.

Deste modo, através da utilização de sensores no veículo, as soluções desenvolvidas a partir da Inteligência Artificial permitem seguir ativos móveis, como camiões semiautónomos ou carrinhas de entrega, quase em tempo real, proporcionando segurança considerável e benefícios de economia de custos.

É inegável que BI e AI fornecem valor comercial. No entanto, ambas as tecnologias podem ser utilizadas em conjunto para obter melhores resultados.

Inteligência Artificial e business intelligence quando utilizados em conjunto, permitem rever automaticamente grandes quantidades de dados e alertar os decisores sobre eventos e tendências interessantes. Além disso, as plataformas de BI impulsionadas pela IA podem ajudam os analistas a ter mais tempo para se concentrarem na análise de dados. Desta forma, os decisores são capazes de antecipar cenários e reagir de forma mais rápida. Ao combinar BI com as melhores capacidades de IA, as empresas têm a oportunidade de analisar dados de forma ainda mais eficiente, obter informações relevantes e antecipar o futuro. É exatamente aí que reside o valor acrescentado.

IA desempenha um papel fundamental na recolha de dados ao automatizar processos que costumavam ser demorados e suscetíveis a erros humanos. Ferramentas de IA, como algoritmos de machine learning, analisam grandes volumes de informações de forma eficiente e precisa, identificam padrões e correlações difíceis de detetar manualmente. Isto acelera o processo de recolha de dados e permite que as empresas tomem decisões informadas em tempo real.

Um dos principais benefícios da integração da Inteligência Artificial em Business Intelligence é a capacidade de análise preditiva. A Inteligência Artificial analisa dados históricos e identifica tendências, o que ajuda as empresas a antecipar mudanças no mercado, comportamentos do cliente e outras variáveis relevantes, assim como na elaboração de estratégias proativas, para minimizar riscos e maximizar oportunidades.

Além disso, a IA torna possível a análise de dados não estruturados, como informações de redes sociais, comentários de clientes e conteúdo multimédia. Estes tipos de dados fornecem uma visão abrangente e mais precisa do ambiente de negócios.

Outra forma em que a IA contribui para o BI é através da personalização de recomendações e insights. Ao analisar o comportamento passado do cliente e os padrões de compra, a IA pode fornecer recomendações relevantes, melhorar a experiência do cliente e aumentar as taxas de conversão. Isto também se aplica à tomada de decisões internas, onde a Inteligência Artificial sugere ações com base em análises de dados precisas.

As aplicações de Business Intelligence beneficiam da Inteligência Artificial. A Business Intelligence está mais bem posicionada com a IA para decompor grandes volumes de dados em informações mais detalhadas. A Inteligência Artificial ajuda as empresas a compreenderem melhor o valor dos componentes mais pequenos num contexto mais amplo.

Depois, há o problema das informações em tempo real, dado que Business Intelligence permite analisar e visualizar grandes volumes de dados, mas não consegue antecipar tendências nem fornecer informações em tempo real na sua iteração atual. A IA, por outro lado, utiliza tecnologia de ponta, como machine learning, para fornecer previsões em tempo real sobre tendências futuras.

Como resultado, as capacidades dos sistemas de Business Intelligence são expandidas aumentando o valor para as empresas.

Business Intelligence potenciada por IA permite que as organizações obtenham informações vitais a partir de dados previamente não explorados. As aplicações de Business Intelligence impulsionadas por IA são capazes de analisar novos dados e detetar tendências significativas para a empresa.

IA também permite que a Business Intelligence aproveite tecnologias de ponta, como análise preditiva, machine learning e processamento de linguagem natural, a fim de ampliar o âmbito das informações apresentadas.

As organizações procuram soluções que preencham a lacuna entre a representação visual e as informações relevantes retiradas da análise de dados, em vez de dependerem de um painel visual de tendências de big data. É aqui que a Business Intelligence impulsionada por IA pode ajudar.

Mesmo com as tecnologias de Business Intelligence, a análise de grandes quantidades de dados pode tornar-se uma operação difícil. Para recolher as informações necessárias, os analistas de dados profissionais têm de examinar centenas de gráficos e painéis. Por outro lado, a Inteligência Artificial permite simplificar as coisas.

Uma vez que, tecnologias baseadas em IA, como o processamento de linguagem natural e a machine learning, estão a aproximar a comunicação entre máquina e ser humano, ocorre uma simplificação. A Inteligência Artificial permite que os robots compreendam melhor a linguagem humana e vice-versa, tornando mais fácil para os analistas de dados descobrirem correlações e informações relevantes.

Business intelligence quando combinada com a Inteligência Artificial permite que as empresas analisem uma grande quantidade de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados, para obter informações relevantes, mais detalhadas e abrangentes.

Quando os dados provêm de várias fontes, é difícil apresentá-los em dashboards de fácil leitura. No entanto, com a Inteligência Artificial, os dados podem ser especificados a uma grande escala, tornando mais fácil a obtenção de informações significativas. Depois, há a questão da falta de profissionais qualificados.

Os analistas de dados são escassos, através da realização de algumas das responsabilidades tradicionalmente atribuídas a um analista de dados, o software de processamento correto pode ajudar a resolver alguns dos desafios causados pela falta de competências.

As aplicações de business intelligence baseadas em IA são agora uma tendência em todo o mundo. Organizações de vários setores estão a implementar inúmeras aplicações de IA na gestão de negócios e a renovar os seus fluxos operacionais e funcionais para alcançar os objetivos pretendidos neste espaço digital.

A tecnologia mais significativa da IA, o Machine Learning (ML), também está a mudar o setor de desenvolvimento de aplicações móveis de business intelligence.

Para avaliar o desempenho e combinar o progresso com as metas, identificar as necessidades do cliente e prever as preferências do cliente, as organizações estão a investir cada vez mais em aplicações de software de business intelligence baseadas em IA e ML e a medir o seu progresso e desempenho com facilidade.

Assim, a utilização de IA no desenvolvimento de aplicações de business intelligence está a aumentar nos últimos anos.

Apresentamos alguns exemplos de aplicações de business intelligence baseados em IA, desenvolvidas pelas principais empresas de IT do mundo, para diferentes setores de negócio e indústrias.

A SAP é uma empresa líder em desenvolvimento de software.

SAP HANA (High-performance ANalytic Appliance) é uma base de dados de vários modelos que armazena dados na sua própria memória em vez de a manter num disco. O design de base de dados in-memory orientada a colunas permite executar funções analíticas avançadas em conjunto com transações de alta velocidade, num único sistema.

A SAP HANA é uma plataforma moderna utilizada por milhares de clientes em todo o mundo. Contudo, o SAP HANA é muito mais do que uma base de dados. Além de funcionar como servidor de base de dados, armazenando e obtendo dados solicitados por aplicações, fornece capacidades avançadas de pesquisa, funções analíticas e integração de dados para todos os tipos de dados – estruturados e não estruturados. Também funciona como um servidor de aplicação e ajuda as empresas a criarem aplicações inteligentes e baseadas em insights, com base em dados em tempo real, computação in-memory e tecnologia de machine learning.

Ao combinar várias capacidades de gestão de dados e ao disponibilizar, imediatamente todos os tipos de dados a partir de um único sistema, a plataforma ajuda as empresas a inovar e a eliminar obstáculos à transformação digital.

A maioria das organizações utiliza este software para gerir bases de dados de informação que recolheram. Por exemplo, a Walmart, uma das principais cadeias de lojas de retalho do mundo, utiliza a plataforma para registar e processar a suas transações de alto volume que acontecem em 10 segundos.

É uma das melhores aplicações de negócios para Inteligência Artificial. A Apptus é uma empresa de desenvolvimento de aplicações de BI que está a utilizar a Inteligência Artificial para automação, simplificando operações e aumentando a eficiência dos processos.

A Apptus desenvolveu uma plataforma de Business Intelligence alimentada por IA – eSales para empresas de comércio eletrónico e retalho. Esta aplicação utiliza machine learning, PNL, análise preditiva e aprendizagem profunda, como tecnologias de IA, e ajuda as empresas a processar automaticamente os dados dos clientes e a maximizar as vendas.

A plataforma eSales da Apptus identifica e analisa dados relacionados com o comportamento de pesquisa e compra dos clientes e ajuda os provedores de serviços de comércio eletrónico a exibir ou enviar recomendações personalizadas de produtos automaticamente. Permite aumentar a fidelidade do cliente e otimizar o valor das vendas.

A integração do BI no marketing proporciona uma vantagem estratégica significativa.

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A Siemens está a utilizar a tecnologia de ML para monitorizar e validar a forma como os equipamentos de máquinas industriais estão a funcionar. A empresa lançou o MindSphere, uma plataforma de nuvem aberta do setor em versão beta.

O foco principal desta plataforma monitorizar o desempenho das máquinas e detetar defeitos para requisitos de serviço.

Esta aplicação de BI alimentada por IA está a ser usada por muitas indústrias para monitorizar as máquinas e medir o desempenho. Essa previsão em dispositivos ajuda as empresas a tomar decisões informadas sobre a manutenção antecipada e também para gerir os equipamentos de forma eficiente para prolongar o tempo de vida útil.

As mais recentes tecnologias estão a ter um papel importante no avanço em várias indústrias. O uso de sensores está a aumentar em equipamentos físicos como veículos, espaços de equipamentos, máquinas e plantas de produção, e estes podem ser automatizados ou analisados por Inteligência Artificial.

Quando se trata de IoT, não se trata apenas de gadgets de consumo, plataformas de petróleo, camiões comerciais, navios de carga e comboios podem ser automatizados ou digitalizados, examinados e previstos através de redes.

Indústrias como aviação e petróleo e gás estão a utilizar o sistema operacional Predix da GE para conhecer os dados históricos de desempenho dos equipamentos, utilizando a vantagem das aplicações industriais, para identificar diferentes tipos de resultados operacionais, como quando há possibilidade de falha de máquinas.

O sistema operacional da GE não permite apenas automatizar operações primárias, este sistema é capaz de processar uma grande quantidade de informações e preparar um relatório de previsão em segundos.

A indústria de petróleo e gás está a utilizar a solução inteligente de oleodutos da Accenture para examinar oleodutos que estão a um milhão de quilómetros em todo o mundo. Reúne informações dos gasodutos e fontes externas para a segurança e o uso adequado dos recursos.

Como referido anteriormente, a utilização de business intelligence orientada por IA permite melhorar os resultados e fornecer informações mais profundas. Mais especificamente, os utilizadores são capazes de analisar com eficácia grandes quantidades de dados, incluindo tipos de dados estruturados e não estruturados. As aplicações orientadas por IA podem destacar áreas prioritárias com mais eficiência do que a BI padrão. Os benefícios incluem:

• Melhorar os recursos de BI: a IA fornecem uma capacidade maior de entender as relações entre dados, nuances, discrepâncias e tendências ocultas.
• Tomar decisões informadas: os recursos preditivos da BI orientada por IA permitem que os utilizadores identifiquem tendências com mais facilidade e tomem decisões mais informadas.
• Tomar decisões proativas: a IA permite identificar, rapidamente as tendências contidas nos dados atuais, assim os analistas são capazes de identificar essas tendências desde o início e tomar decisões proativas em tempo real.
• BI adaptável inteligente: os recursos de machine learning da IA podem melhorar a performance da BI graças à capacidade da IA de descobrir análises e recomendações que fornecem os melhores resultados.
• Melhores insights: as soluções de BI impulsionadas por IA ajudam os utilizadores a identificar melhor as tendências ocultas e a fornecer novas informações que não são facilmente visíveis com as ferramentas de BI antigas.

O advento da Inteligência Artificial (IA) na realidade das empresas resultou numa série de vantagens de automação para as empresas em desenvolvimento. Isso é especialmente verdadeiro para cientistas de dados que usam machine learning para melhorar a precisão e a eficiência de análises de negócios muito complicadas e técnicas.

No entanto, a importância da IA não se limita aos negócios de base tecnológica.

Existem muitas aplicações da Inteligência Artificial nos negócios, como recursos humanos, contabilidade e até mesmo saúde, onde são guardados e geridos grandes volumes de dados de clientes.

Ao processar grandes volumes de dados de forma mais rápida e eficiente do que os seres humanos, os sistemas orientados por Inteligência Artificial podem ajudar os médicos a diagnosticar e tratar os seus pacientes com mais rapidez e precisão. Enquanto isso, as tecnologias de Inteligência Artificial nos departamentos de RH e contabilidade auxiliam na automação de tarefas redundantes e repetitivas de entrada de dados e relatórios, além de aumentar a produtividade e a produção.

A combinação de Business Intelligence e Inteligência Artificial oferece uma sinergia significativa que impulsiona a análise de dados a novos patamares. Ao integrar a IA para Power BI, uma série de benefícios significativos podem ser alcançados, proporcionando insights mais rápidos, precisos e uma tomada de decisão mais informada. Aqui estão alguns dos principais benefícios dessa integração:

1. Análise Avançada de Dados: A IA consegue processar grandes volumes de dados em tempo real, identificando padrões e correlações que podem não ser óbvias para os analistas humanos. Isto resulta em insights mais rápidos e precisos sobre o desempenho dos negócios e as tendências do mercado.
2. Deteção de Anomalias: Os algoritmos de IA vão detetar automaticamente anomalias nos dados, alertando os utilizadores sobre problemas potenciais ou oportunidades que merecem atenção imediata.
3. Recomendações Inteligentes: A IA vai fornecer recomendações personalizadas com base nos padrões identificados nos dados, ajudando os tomadores de decisão a avaliar diferentes cenários e escolher a melhor estratégia.
4. Previsões Precisas: Os modelos de IA irão prever resultados futuros com base em dados históricos e tendências atuais, permitindo uma tomada de decisão mais informada e estratégica.
5. Descoberta de Insights Inesperados: A IA é capaz de identificar tendências ocultas e insights inesperados nos dados, revelando oportunidades de negócio que podem ter passado despercebidas durante a análise tradicional de BI.
6. Segmentação Avançada de Clientes: Algoritmos de IA conseguem segmentar clientes com base em comportamentos e preferências, permitindo campanhas de marketing mais direcionadas e eficazes.

Ao integrar a IA para análise de dados, as organizações conseguem extrair o máximo valor dos seus dados, capacitando os utilizadores com insights acionáveis e impulsionando a inovação e a competitividade nos negócios. Esta combinação oferece uma vantagem significativa, permitindo às empresas uma adaptação rápida às mudanças no mercado e antecipem as necessidades dos clientes.

A integração de Inteligência Artificial (IA) em iniciativas de Business Intelligence (BI) tem impulsionado o sucesso de diversas empresas, oferecendo insights mais profundos e orientando decisões estratégicas fundamentais. Abaixo encontra alguns estudos de caso de empresas que alcançaram êxito ao combinar IA e BI, destacando os desafios enfrentados e as lições aprendidas:

1. Netflix: Personalização de Recomendações

A Netflix enfrentava o desafio de oferecer recomendações personalizadas aos seus milhões de assinantes, considerando a vasta diversidade de preferências de conteúdo. Ao integrar Business Intelligence e Inteligência Artificial com algoritmos avançados para analisar os padrões de visualização de cada utilizador e fornecer recomendações altamente personalizadas, a empresa registou um aumento significativo na satisfação do cliente e na retenção de assinantes, com mais de 80% do conteúdo assistido sendo descoberto por meio das recomendações personalizadas.

2. Amazon: Otimização de Inventário

A Amazon precisava de gerir eficientemente o seu vasto inventário global, minimizando os custos de armazenamento e maximizando a disponibilidade de produtos. Utilizando técnicas avançadas de IA para Power BI, a Amazon melhorou os seus sistemas de BI para prever a procura de produtos com base em dados históricos de vendas, tendências sazonais e eventos específicos. A empresa reduziu os custos de armazenamento em milhões de dólares, enquanto melhorou a disponibilidade de produtos e a experiência do cliente.

3. Starbucks: Otimização da Experiência do Cliente

A Starbucks procurava melhorar a experiência do cliente nas suas lojas físicas, adaptando os seus menus e promoções às preferências individuais dos clientes.A empresa integrou a IA nos seus sistemas de BI para analisar os dados de transações e comportamento dos clientes, identificando padrões e personalizando ofertas com base em preferências individuais. Assim, a Starbucks registou um aumento nas vendas e na fidelidade do cliente, com uma experiência mais personalizada e relevante para os seus clientes.

Estes exemplos demonstram como a integração eficaz de IA em iniciativas de BI vai impulsionar o sucesso empresarial, desde que seja realizada com uma abordagem estratégica e focada nos resultados.

O impacto da Inteligência Artificial em Business Intelligence tem-se refletido, nos últimos anos, através da integração de capacidades de IA nas principais ferramentas de BI. Este avanço tem permitido uma análise de dados mais precisa, rápida e intuitiva, abrindo novas oportunidades para as empresas otimizarem os seus processos de tomada de decisão. Abaixo, apresentamos uma visão geral das plataformas de BI mais utilizadas que integram IA, destacando as suas capacidades e particularidades:

• Power BI
  
  Desenvolvido pela Microsoft, o Power BI é uma das ferramentas mais populares no campo do Business Intelligence. A integração de IA no Power BI permite realizar previsões avançadas, criar relatórios automáticos e gerar insights de forma rápida. A funcionalidade de perguntas em linguagem natural, por exemplo, facilita o acesso a informações sem necessidade de programação, enquanto as capacidades de machine learning ajudam a identificar padrões escondidos nos dados.

• Tableau
  
  O Tableau é outra plataforma de BI amplamente utilizada, conhecida pela sua forte capacidade de visualização de dados. Com a integração de IA, o Tableau tem melhorado as suas funcionalidades de análise preditiva e prescritiva. A plataforma oferece recomendações automáticas de insights e gráficos com base nos dados disponíveis, permitindo aos utilizadores encontrar novas correlações e tendências. O seu foco em análises visuais, aliado à IA, torna-o ideal para equipas que precisam de explorar grandes volumes de dados com rapidez.

• Looker
  
  Pertencente à Google, o Looker é uma ferramenta que também se destaca pela integração de IA. A plataforma é conhecida pela sua flexibilidade e capacidade de integração com diversas fontes de dados, incluindo big data. A IA no Looker potencia a criação de dashboards interativos que facilitam a análise em tempo real e permitem prever tendências de mercado, bem como otimizar operações comerciais. Além disso, as integrações com outras soluções da Google Cloud ampliam as suas capacidades analíticas.

Cada uma destas ferramentas tem o seu próprio conjunto de funcionalidades que, impulsionadas pela Inteligência Artificial, permitem às organizações tomar decisões mais informadas e orientadas por dados. O impacto da Inteligência Artificial em Business Intelligence é evidente, com estas plataformas a liderarem o caminho na automação da análise de dados e na criação de insights práticos e valiosos.

Pequenas empresas podem agora usar estratégias testadas e comprovadas para atingir objetivos empresariais desejados graças à introdução da IA no mercado.

À medida que esta tecnologia avança, surgem novas empresas, oportunidades de negócio, aplicações para consumidores e mudanças no mercado de trabalho.

A IA impulsiona a vantagem competitiva das empresas, quando integrada com BI, oferece soluções analíticas aplicada em diferentes contextos de negócios. Individualmente, business intelligence apenas realiza análise de dados, data mining e outras tarefas relacionadas com dados. Quando integrada com a Inteligência Artificial, permite fornecer soluções preditivas para qualquer negócio e analisar tendências de dados históricos.

As ferramentas de BI potenciadas por IA permitem ajudar as empresas a reduzir o tempo de análise de dados a descobrir problemas anteriormente desconhecidos através de pesquisas mais profundas e recolha de informações de dados não examinados.

Quer aproveitem Business Intelligence ou a Inteligência Artificial, as empresas capazes de utilizar todo o seu potencial, têm maior probabilidade de ter sucesso no mundo orientado por dados.