Previsão de IA para empresas: como funciona?

Ao analisar dados de anos anteriores, a IA pode ajudar as empresas a prever tendências futuras na sua indústria para que possam ajustar as suas estratégias em conformidade. Por exemplo, se uma empresa de varejo perceber que as vendas de roupas de inverno estão diminuindo ano após ano, ela poderá decidir se concentrar mais na venda de itens de verão no futuro.

Vamos falar sobre algumas das análises mais populares.

Agrupamento

Se você deseja fazer uma análise de cluster, há algumas coisas que você precisa ter em mente. Primeiro, você precisará decidir que tipo de dados possui e que tipo de algoritmo de cluster será mais apropriado para esses dados. Existem muitos tipos diferentes de algoritmos, por isso é importante escolher um que funcione bem com seus dados. Depois de decidir sobre um algoritmo, você precisará reunir seus dados e prepará-los para análise.

Isso geralmente envolve dimensionar os dados para que todas as variáveis ​​estejam na mesma escala e, em seguida, executar o algoritmo. Dependendo dos resultados da análise de agrupamento, pode ser necessário ajustar os parâmetros do algoritmo ou até mesmo tentar um diferente.

Também é importante lembrar que agrupamento não é uma ciência exata; não há garantia de que seus clusters serão perfeitos ou quase perfeitos. O objetivo é simplesmente agrupar itens semelhantes para que possam ser analisados ​​posteriormente.

Um ótimo exemplo de algoritmo para esse tipo de análise é o K-means, um algoritmo de cluster usado para particionar e agrupar dados. Este algoritmo é utilizado quando não há conhecimento prévio sobre a estrutura dos dados. K-means funciona escolhendo k pontos aleatoriamente como centros de cluster e então atribuindo cada ponto ao centro de cluster mais próximo.

Os centros do cluster são então atualizados tomando a média de todos os pontos atribuídos a esse cluster. Este processo é repetido até a convergência, que ocorre quando os centros do cluster não mudam entre as iterações. Este algoritmo tem diversas vantagens, incluindo a sua simplicidade e facilidade de implementação.

O clustering é uma maneira fantástica de explorar se você pode encontrar padrões em seus dados, mesmo que não tenha certeza de que existam. Você pode descobrir tendências de clientes que, de outra forma, passariam despercebidas.

Redes neurais

As redes neurais são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina que é usado para modelar padrões complexos em dados. As redes neurais são compostas por um grande número de nós de processamento interconectados, ou neurônios, que podem aprender a reconhecer padrões de dados de entrada.

As redes neurais podem ser usadas para diversas tarefas, incluindo classificação, regressão e previsão. No contexto da previsão, as redes neurais podem ser usadas para prever valores futuros com base em dados passados. Por exemplo, uma rede neural poderia ser treinada em dados históricos de ações para prever tendências futuras do mercado.

Muitos tipos diferentes de arquiteturas de redes neurais podem ser usados ​​para tarefas de previsão. A arquitetura mais comum é a rede neural feed-forward, que consiste em uma camada de entrada, camadas ocultas e uma camada de saída. As entradas são alimentadas na camada de entrada, onde são processadas pelas camadas ocultas antes de serem passadas para a camada de saída. A camada de saída produz os valores previstos com base nas entradas das camadas anteriores.

Outras arquiteturas populares incluem redes neurais recorrentes (RNNs) e redes neurais convolucionais (CNNs). As RNNs processam as entradas sequencialmente e mantêm um vetor de estado interno que captura informações sobre as entradas anteriores; isso os torna adequados para tarefas de previsão de séries temporais, como previsão do tempo ou previsão de preços de ações.

As CNNs também são eficazes em tarefas de previsão de séries temporais; no entanto, sua principal vantagem é a capacidade de aprender recursos a partir de dados brutos, como imagens ou documentos de texto, sem exigir antecipadamente uma extensa engenharia de recursos.

Como implementar previsões de IA em seu negócio

A previsão de IA é um campo relativamente novo e ainda há muitos desafios a superar. No entanto, as empresas que conseguem implementar previsões de IA com sucesso podem colher os frutos de ter uma previsão mais precisa e confiável. Aqui estão algumas dicas sobre como implementar previsões de IA em seu negócio.

Defina seus objetivos

Antes de começar a usar IA para previsões, você precisa definir o que deseja alcançar. Que decisões você precisa tomar para se beneficiar de previsões mais precisas? Depois de conhecer seus objetivos, você pode começar a procurar maneiras pelas quais a IA pode ajudá-lo a alcançá-los.

Coletar dados

Um dos aspectos mais importantes da previsão de IA é a coleta de dados. Você precisa de conjuntos de dados de alta qualidade para que os algoritmos produzam resultados precisos. Certifique-se de ter pontos de dados históricos suficientes para que a IA possa identificar padrões e tendências com precisão. Se possível, complemente os seus dados com fontes externas, como dados meteorológicos ou indicadores económicos.

Escolha o algoritmo certo

Muitos algoritmos diferentes podem ser usados ​​para previsão. Cada um tem seus pontos fortes e fracos, por isso é importante escolher aquele que se adapta bem aos seus dados e aos seus objetivos. Se você não tiver certeza de qual algoritmo usar, consulte especialistas ou experimente alguns diferentes para ver qual funciona melhor para suas necessidades.

Implementar e monitorar

Depois de escolher um algoritmo, você precisa implementá-lo em seu sistema de previsão. Este pode ser um processo complexo, por isso é importante trabalhar com especialistas que entendam de IA e saibam como integrá-la adequadamente aos seus sistemas existentes. Assim que a implementação for concluída, monitore os resultados de perto para garantir que a IA forneça previsões precisas. Faça os ajustes necessários para obter o máximo benefício desta ferramenta poderosa.

Promova uma cultura baseada em dados

Incentive a transparência e a colaboração em torno dos dados. Certifique-se de que todos na organização tenham acesso aos dados necessários para realizar seu trabalho e incentive-os a compartilhar insights e ideias sobre como eles podem ser usados ​​de forma mais eficaz. Uma cultura orientada a dados incentiva a experimentação e a inovação com dados. Permita que os funcionários experimentem diferentes maneiras de usar os dados e vejam o que funciona melhor para sua empresa.

Tome decisões baseadas em dados sempre que possível. Isso significa usar dados para informar tudo, desde o planejamento estratégico até as operações diárias. Deixe os números guiá-lo tanto quanto possível! Afinal, os números não mentem.

Abordar a resistência abertamente

E se você estiver enfrentando resistência à assistência de IA? Bem, geralmente sua melhor aposta é conversar com pessoas com atitude negativa e tentar entender de onde vem a apreensão. Tente entender por que eles se sentem como se sentem e converse sobre isso. Se você está tentando ajudar alguém a aceitar a IA, há algumas coisas que você pode fazer:

1. Explique como a IA pode ser útil. Seja ajudando-nos nas tarefas diárias ou fornecendo-nos novos insights, a IA pode ser genuinamente benéfica de várias maneiras. Ajudar os membros da sua equipe a ver esses benefícios pode ajudar muito a integrá-los à IA.
2. Tranquilize-os de que a IA não substituirá totalmente os humanos. Um dos maiores temores em torno da IA ​​é que ela eventualmente assuma o controle de todos os empregos humanos e nos deixe obsoletos. Embora a automação vá mudar a força de trabalho tal como a conhecemos, ainda há muitas coisas que apenas os humanos podem fazer – por isso, ainda não têm nada com que se preocupar!
3. Incentive-os a experimentar por si mesmos. Uma grande parte de aceitar algo novo é experimentá-lo em primeira mão. Portanto, se você conhece alguém que está hesitante em usar um serviço ou produto de IA, convide-o para experimentar com você. Provavelmente, eles estarão muito mais abertos a isso depois de verem como isso pode ser conveniente e fácil de usar.

Os desafios da previsão de IA

Por mais poderosa que seja, a previsão assistida por IA tem seus desafios. Uma questão é que pode ser difícil explicar como as previsões são feitas, o que pode levar à desconfiança por parte dos decisores que não compreendem a tecnologia. Existe também o risco de as empresas se tornarem demasiado dependentes da IA ​​e se esquecerem de como tomar decisões sem ela.

Tomemos por exemplo redes neurais. Se um tomador de decisão perguntar ao cientista de dados como o modelo chegou a uma conclusão, podemos explicar a teoria por trás dele, mas não podemos dizer qual neurônio é acionado em qual camada e o que isso representa. É um ato de fé para pessoas avessas ao risco ou resistentes às novas tecnologias.

Outro desafio é que os sistemas de IA estão em constante aprendizagem e evolução. Isso significa que suas previsões podem mudar com o tempo, à medida que aprendem novas informações. Isto pode tornar difícil confiar nas suas previsões a longo prazo.

Outro ponto a ter em mente é que, embora você possa retreinar e ajustar uma IA, quanto mais variadas forem as informações que você alimenta, maior será a probabilidade de você sofrer interferência catastrófica. Em outras palavras, o modelo pode simplesmente esquecer o que foi treinado para fazer no início. Em alguns casos, isto pode acontecer mesmo que os novos dados partilhem uma semelhança superficial com os antigos.

Finalmente, os sistemas de IA podem não ser capazes de lidar com eventos inesperados ou mudanças nos padrões de dados. Isso pode levar a previsões imprecisas ou até mesmo a falhas completas quando as coisas não saem como esperado.

E nem é preciso dizer, mas trabalhar com IA requer habilidade técnica. Nem todo desenvolvedor ou cientista de dados possui o conhecimento técnico para construir ou ajustar um modelo. Isso significa que talvez você precise expandir sua equipe.

Apesar desses desafios, não há dúvida de que as previsões baseadas em IA vieram para ficar. À medida que os conjuntos de dados continuam a crescer e a tornar-se mais complexos, os métodos tradicionais de análise terão dificuldade em acompanhar o ritmo. Para as empresas que pretendem manter-se à frente da curva, investir agora em IA pode ser fundamental para o seu sucesso futuro.

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