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A tecnologia está sempre entregando soluções inovadoras e surpreendentes que influenciam mudanças profundas nos negócios, e isso deve continuar nos anos que estão por vir. A Inteligência Artificial (IA) será ainda mais impactante nas empresas, assim como o Big Data, Analytics, Processamento de Linguagem Natural (PLN) e o avanço do Machine Learning (Aprendizado de Máquina) fomentado pelo Deep Learning (Aprendizagem Profunda).
De fato, a IA nos possibilita compreender melhor os dados e executar tarefas complexas, enquanto o Big Data e o Analytics serão decisivos no gerenciamento de grandes volumes de dados, que estão em constante crescimento.
Com efeito, o uso das informações extraídas e sua correta classificação, é possível que as organizações forneçam produtos e serviços para resolver os problemas e responder às dores dos consumidores. Por essa razão, os dados devem ser protegidos, governados, transformados e utilizados com responsabilidade. Nesse contexto, as organizações buscam cada vez mais a análise e adoção de modelos orientados por dados para fomentar as tomadas de decisões. Essa inclinação é acompanhada por investimentos em tecnologias com Inteligência Artificial que aprimoram a capacidade analítica e trazem competitividade para as empresas se destacarem no mercado.
Conforme um estudo da McKinsey, a adoção de soluções com IA está se expandindo rapidamente, com dois terços dos participantes afirmando que suas empresas pretendem aumentar os investimentos nessa área nos próximos anos. Com isso, uma gama de soluções, como as ferramentas de PLN, chatbots, assistentes virtuais, robôs e sensores para análise e previsões, já se tornaram mainstream e devem estar mais presentes no cotidiano das empresas. Consequentemente, o uso desses recursos reduzirá a probabilidade de erros causados por humanos e o tempo de trabalho será redistribuído para tarefas mais criativas e complexas, incentivando estratégias de crescimento.
As tendências de tecnologia mais presentes atualmente e suas variantes estão alinhadas com a direção econômica de customização de bens e serviços, a complexidade do aumento dos dados e a segurança da informação. Esse cenário é possível graças às mais recentes tecnologias de IA, especialmente ao Machine Learning, que possibilita o processamento de grandes conjuntos de dados e a previsão do comportamento do consumidor. A sua combinação com soluções em nuvem também tem um sério potencial no atendimento aos clientes, assim como a implementação de chatbots e RPA (Robotic Process Automation).
Assim sendo, a maneira de tirar proveito do potencial desses recursos nas empresas será através da reprodução de padrões de interação humana, bem como a transformação da interação homem-máquina. Isso será alcançado principalmente trabalhando com a PLN e o Machine Learning, com destaque para o Deep Learning, modelo que treina computadores com o uso de um enorme conjunto de dados rotulados e usa estruturas de algoritmos de várias camadas chamadas redes neurais.
Com isso, esses algoritmos extraem conclusões com uma análise contínua e seguindo uma estrutura lógica parecida com as dos seres humanos. Da mesma forma que uma pessoa usa o cérebro para detectar padrões e classificar tipos de informações, é possível conquistar resultados precisos com essas técnicas de Inteligência Artificial.
Outra tendência importante para o próximo ano se refere a inovações relacionadas a enormes volumes de dados. Por essa razão, é possível prever uma aplicação mais ampla de soluções baseadas em Big Data e Analytics. Em termos conceituais, o Big Data trata de conjuntos de dados maciços e complexos gerados e transmitidos rapidamente de uma ampla variedade de fontes. Os conjuntos podem ser estruturados, semiestruturados e não estruturados, e são frequentemente analisados para descobrir padrões e insights aplicáveis sobre a atividade do usuário e da máquina. Já o Analytics é o processo científico de descobrir e transmitir os padrões significativos que podem ser identificados nos dados para facilitar a tomada de melhores decisões.
Com maiores capacidades e funcionalidades, vem uma carga de desenvolvimento de posturas de segurança melhores e mais confiáveis e modelos mais eficientes. Então, a análise de Big Data ajudará as empresas a conquistar vantagem competitiva ao implementar ferramentas analíticas básicas para preparar suas operações e prever que imprevistos aconteçam, mantendo a continuidade dos negócios. Métodos preditivos são implementados para examinar dados modernos e eventos históricos para conhecer os clientes e reconhecer possíveis riscos e eventos negativos para uma corporação. Nesse contexto, a análise preditiva em Big Data é uma estratégia extremamente eficiente na correção de dados coletados analisados para prever as respostas dos clientes. Isso permite que as organizações definam as etapas que precisam praticar, identificando o próximo movimento de um cliente e oferecer serviços e produtos melhores.
Apesar da disponibilidade e fácil acesso à tecnologia, pode-se notar que as empresas estão em diferentes estágios de migração, implementação e domínio das inovações. Por esses motivos, com integradores especializados as empresas podem superar os desafios e superar as etapas, assim como alinhar os componentes mais importantes para estabelecer uma infraestrutura eficiente e viabilizar a implementação eficiente e bem-sucedida das últimas tendências tecnológicas, como Analytics, Big Data e Inteligência Artificial. O futuro é promissor para as empresas que se preparam adequadamente para tirar o melhor proveito das oportunidades e sabem o quanto a análise de dados impulsiona vantagens competitivas e garantem a continuidade dos negócios.
