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Previsões de inteligência artificial em decisões de negócios

Veja como as previsões de inteligência artificial (AI predictions) estão transformando a maneira como empresas tomam decisões.

A inteligência artificial (IA) tem sido destaque nos últimos anos, e cada vez mais empresas estão encontrando maneiras de usá-la para aumentar a eficiência e tomar melhores decisões. A IA gerativa pode criar coisas novas, como conteúdo e imagens, enquanto a IA preditiva é usada para previsão. As previsões de inteligência artificial (artificial intelligende, AI) podem impulsionar insights de negócios para ajudar você a tomar decisões melhores, mais informadas e baseadas em dados que afetam o desempenho da sua empresa.

A IA pode trabalhar mais rápido do que os humanos e resolver muitos problemas que as empresas enfrentam hoje. Como resultado, nos últimos anos, vimos cada vez mais empresas começarem a implementar IA e aprendizado de máquina (machine learning, ML) em suas operações diárias.

Mas você já começou a usar previsões de IA? As previsões de IA referem-se ao uso de IA para ajudá-lo a tomar melhores decisões, prevendo o futuro com base em dados passados. Com a IA, você pode prever as vendas ou o que pode acontecer se fizer alterações em seu negócio.

Então, como as previsões de IA podem ajudar você a impulsionar o crescimento dos negócios? Continue lendo para descobrir.

O aprendizado de máquina é um subconjunto de IA que usa algoritmos que imitam o aprendizado humano, fornecendo às máquinas conjuntos de dados. A partir desses conjuntos de dados, as máquinas podem aprender várias tarefas, desde a previsão até a análise de dados.

As empresas usam o aprendizado de máquina para melhorar os processos de tomada de decisão, tomando decisões baseadas em dados que afetam toda a empresa. Com a ajuda do aprendizado de máquina, as empresas podem começar a entender seus dados e fazer previsões sobre o que pode acontecer se mudarem alguns aspectos de seus negócios. Por exemplo, o que aconteceria com uma empresa se ela parasse de vender um de seus produtos? O aprendizado de máquina pode dizer a eles com base em dados de vendas anteriores.

Os dados estão no centro de qualquer processo de aprendizado de máquina, então você pode se perguntar por que mais empresas não estão usando esses dados. O aprendizado de máquina e a IA exigem grandes quantidades de dados de treinamento para aprender e, com dados suficientes, eles se tornam mais precisos.

No entanto, a IA em marketing e negócios pode ajudar as empresas a aprender como melhorar as vendas, melhorar a experiência do cliente e planejar o futuro.

Vamos dar uma olhada em algumas das maneiras pelas quais o aprendizado de máquina melhora a tomada de decisões.

Análise preditiva

A análise preditiva é outro subconjunto de IA baseado em estática. Ela faz previsões com base nos dados que tem, fornecendo melhores insights de inteligência comercial. Por exemplo, se você fornecer dados de vendas, isso pode fazer projeções de vendas para o próximo mês, trimestre ou ano. A análise preditiva usa modelagem preditiva para usar dados históricos para prever algo que possa acontecer no futuro.

Ela pode ser usada para prever qualquer coisa, desde que você tenha dados históricos. Por exemplo, as empresas financeiras podem usá-la para determinar quando vender uma ação com base no comportamento passado do mercado.

O ML também pode prever o desempenho de uma campanha de marketing e a probabilidade de converter clientes com base em compras e comportamentos anteriores, medindo o desempenho de uma campanha que ainda não aconteceu.

Segmentação de clientes

O aprendizado de máquina também pode ser usado para segmentar clientes com base em vários pontos de dados. Por exemplo, a IA pode agrupar clientes com características semelhantes com base em dados demográficos e atitudes. No entanto, quando você adiciona dados de clientes coletados em sua loja on-line, eles podem ser usados para segmentar clientes com base no comportamento de compra anterior.

Por exemplo, a Mailchimp usa análises preditivas para analisar o comportamento de compras anteriores e prever contatos com um valor de vida útil do cliente (customer lifetime value, CLV) alto, moderado ou baixo. Em seguida, essas previsões são usadas para segmentar seus clientes automaticamente.

A tecnologia de IA pode encontrar automaticamente padrões nos dados do cliente que o cérebro humano não consegue, permitindo segmentá-los com base nas informações que você nem sabia que existiam e criar campanhas de marketing mais personalizadas.

Usar aprendizado de máquina para segmentação de clientes aumenta a eficiência e é altamente escalável. Métodos manuais de procurar dados de clientes para encontrar semelhanças podem funcionar para pequenas empresas, mas não são eficientes o suficiente quando você tem dezenas de milhares de clientes.

Detecção de fraude

Detecção de fraude refere-se a processos de TI que impedem pagamentos fraudulentos. Infelizmente, muitas ferramentas de proteção contra fraudes têm grandes contas de falsos positivos, o que impede que clientes reais possam fazer negócios com você.

Por exemplo, ordens grandes foram consideradas mais propensas a serem fraudulentas, bloqueando transações em um determinado valor. Se o seu sistema de detecção de fraude bloquear os clientes automaticamente com base na quantidade do pedido ou no valor de vendas, você não poderá determinar se algum desses pedidos foi de clientes genuínos.

A tecnologia de IA resolve alguns dos problemas relacionados a programas de detecção de fraude desatualizados. Além disso, funciona mais rápido do que a maioria desses programas, dando resultados imediatamente após receber um pedido. A detecção de fraudes de ML também é mais escalável, permitindo aumentar o volume de transações fornecendo mais dados. Mas isso é só o começo.

Usar o aprendizado de máquina para detecção de fraudes é mais preciso, o que significa que você não está potencialmente bloqueando clientes genuínos. Essas tecnologias aprendem com padrões e podem se adaptar a mudanças mais rapidamente do que a inteligência humana. Portanto, ele pode identificar transações suspeitas ou fraudulentas ainda mais rapidamente para proteger sua empresa.

Otimização de recursos

A inteligência artificial e o ML usam algoritmos que superam os humanos, alocando recursos facilmente (seja trabalho ou dinheiro) mais rapidamente. Os modelos de IA podem continuar aprendendo assim que forem treinados sem intervenção humana. Após a implantação do modelo, você pode usá-lo para alocar recursos processando rapidamente grandes quantidades de dados e encontrando locais livres para trabalho ou dinheiro que são facilmente negligenciados.

Análise de sentimento

As tecnologias de IA podem ajudar em quase todos os aspectos do seu negócio porque são mais precisas e eficientes do que a mente humana. Por exemplo, modelos treinados podem usar ML para analisar o sentimento do cliente ou funcionário, revisando textos e categorizando-os como positivos ou negativos para criar dados quantitativos fáceis de entender. Esse modelo pode ser útil para acompanhar o sentimento do cliente ou funcionário para ajudá-lo a aprender como melhorar processos internos ou externos.

Avaliação de risco

Seu diretor de tecnologia pode realizar uma avaliação de risco para identificar perigos potenciais para os sistemas de TI da sua empresa. No entanto, os investimentos em IA podem ajudar a identificar perigos e analisar o resultado potencial se esses perigos ocorrem fora dos sistemas de TI.

Em vez disso, você pode avaliar o risco do que pode acontecer se seu site cair durante os feriados, quanto custaria substituir um funcionário ou como uma campanha de marketing específica afetaria as vendas.

Previsão de demanda

A previsão de demanda permite prever vendas futuras com base em dados de vendas anteriores, permitindo fazer previsões sobre qualquer coisa relacionada ao seu negócio.

As tecnologias de IA usam algoritmos que analisam padrões de vendas e preveem tendências futuras. Por exemplo, um proprietário de loja física pode determinar qual dia da semana é o mais movimentado sem vê-lo sozinho.

Você também pode usar a previsão de demanda ao longo do ano para determinar sua alocação de orçamento. Por exemplo, você pode achar que julho é o seu mês mais movimentado, permitindo que você gaste mais em várias iniciativas, como marketing e vendas.

A IA preditiva pode produzir resultados mais precisos do que a inteligência humana, mas os dois devem trabalhar juntos. Usar IA nos negócios pode ajudar a classificar e organizar dados, mas é sua responsabilidade tirar conclusões.

Descobrir padrões ocultos

A IA preditiva descobre padrões ocultos nos dados. Depois de ter os dados, ele pode começar a encontrar semelhanças e agrupar efetivamente os pontos de dados. Por exemplo, você pode fornecer dados de clientes para encontrar padrões ocultos entre seus clientes e revelar novas informações que você não viu antes.

A IA pode encontrar padrões em qualquer conjunto de dados, se houver algum para encontrar. Por exemplo, você pode dar fotos de animais e ele encontrará uma maneira de categorizá-los com base na aparência.

O que isso significa para as empresas? Em última análise, a IA pode descobrir novos padrões que você não viu antes, ajudando você a aprender mais sobre seus negócios e seus clientes.

Simplificar a análise de dados

A IA aprimora a análise de dados ao ser capaz de analisar quantidades enormes muito mais rapidamente do que os cientistas de dados humanos. Ela pode identificar tendências que os humanos não conseguem detectar e ajudar as empresas a prever resultados futuros enquanto tomam decisões mais orientadas por dados.

Melhorar a modelagem preditiva

A modelagem preditiva é uma técnica usada para prever o comportamento futuro, respondendo à pergunta: "O que acontece se..." A análise de dados históricos pode gerar um modelo que prevê resultados futuros. A IA aprimora a modelagem preditiva analisando padrões históricos de forma mais rápida e eficiente para detectar padrões em novos dados e usá-los para prever o futuro.

Por exemplo, você pode usá-lo para determinar o que pode acontecer com as vendas se remover um produto da sua linha, investir em um novo site ou anunciar mais durante a baixa temporada.

Personalizar as experiências do cliente

Construir relacionamentos com clientes é uma das melhores maneiras de promover seu negócio. Com a IA, você pode aprender tudo o que há para saber sobre seus clientes e personalizar suas experiências.

Por exemplo, a IA pode ajudá-lo a encontrar padrões no comportamento de compra para dizer qual a probabilidade de alguém comprar um produto semelhante.

O uso de IA pode otimizar o processo de tomada de decisão, ajudando a organizar os dados de maneira fácil de entender. Entre as vantagens de usar a IA para tomar decisões de negócios estão:

Exatidão e precisão

A IA não comete erros e não é propensa a erros humanos. Um cientista de dados pode inserir um número de dados errado ou mal lido, levando a resultados imprecisos. A IA não pode cometer esses mesmos erros porque tem apenas os dados que você dá para ela trabalhar.

Velocidade e eficiência

Quando você administra um negócio, precisa ser flexível e tomar decisões rapidamente. Mas, infelizmente, você nem sempre terá tempo para coletar e analisar dados.

Os sistemas de IA podem processar e analisar grandes quantidades de dados mais rapidamente do que qualquer pessoa, reduzindo o tempo necessário para tomar decisões importantes.

Redução do viés humano

O viés de dados é algo que apenas humanos podem inserir na equação. Os sistemas de IA só se tornam tendenciosos quando viés é inserido. Portanto, quando analisarem dados, não serão inseridos vieses. No entanto, o viés humano pode ser reintroduzido após a IA ter realizado seu trabalho.

Por exemplo, um modelo de IA pode prever que as vendas aumentarão durante os feriados com base em dados de vendas anteriores. No entanto, seu sistema de IA pode não ter dados sobre o que causa o aumento nas vendas, levando os proprietários de empresas a pensar que devem esperar um aumento nas vendas a cada temporada de festas.

Nesse caso, a IA pode analisar dados de anos em que a mesma empresa tinha estratégias abrangentes de marketing para feriados. Portanto, presumir que o negócio terá automaticamente aumento de vendas durante os feriados é impreciso.

Desafios e limitações dos sistemas de IA

Infelizmente, as pequenas empresas ainda não podem aproveitar a IA preditiva. Aqui estão alguns desafios que você pode enfrentar se estiver considerando fazer o investimento:

Qualidade e quantidade dos dados

O treinamento de modelos de IA e ML requer grandes quantidades de dados de alta qualidade. Sem esse treinamento, o seu sistema não pode aprender, produzindo resultados imprecisos.

Interpretabilidade e explicabilidade

A IA analisa dados, permitindo identificar padrões mais rapidamente do que antes e prever resultados com base em variáveis. No entanto, não é possível interpretar esses resultados.

Se você está se perguntando se deve alocar mais dinheiro ao seu departamento de marketing, a IA só pode dizer o que pode acontecer se você fizer isso; ela não pode fornecer conselhos. Em vez disso, você mesmo deve interpretar as previsões para tomar a melhor decisão possível.

Intervenção humana

Como mencionamos, atualmente há dois tipos populares de IA: IA preditiva e generativa. A IA generativa cria conteúdo e imagens e é frequentemente usada para impulsionar chatbots, enquanto a IA preditiva usa estatísticas para prever o futuro.

Ambos exigem intervenção humana. Os chatbots de IA não podem responder a todos os tipos de consultas de clientes, e a IA preditiva só pode analisar dados, ela não pode refletir sobre ou interpretar os dados. Aqueles que interpretam os dados podem cometer erros, mesmo que a IA possa prever com precisão o resultado com base nos dados.

O futuro parece brilhante para a IA nos fluxos de trabalho de negócios

A IA pode ser usada em toda a sua empresa. Muitas empresas já usam a IA para melhorar a segmentação de clientes e os fluxos de trabalho.

A IA preditiva pode ajudá-lo a tomar decisões de negócios mais informadas. Comece a usar a Mailchimp hoje mesmo para aproveitar nossos insights preditivos de e-commerce para ajudar você a criar campanhas de marketing mais eficazes.

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