Revolucionando a análise de dados com IA generativa

A IA generativa surgiu como uma tecnologia inovadora ao gerar alguns casos de uso incríveis e valiosos no campo da análise de dados. A IA Genética revolucionou o cenário de análise de dados ao introduzir recursos sem precedentes em processamento de dados, interpretação e geração de valor. Desde que a IA generativa explodiu pela primeira vez em cena em 2022, as organizações têm explorado maneiras de usar a IA Genética para aprimorar as experiências do cliente, reduzir custos e aumentar a eficiência. Esta postagem é minha opinião sobre como a IA Genética está moldando a maneira como as organizações interagem, analisam e derivam valor de seus dados.

O desafio empresarial em torno da análise de dados

Dados são a força vital de qualquer organização, mas gerar um insight significativo a partir de uma quantidade avassaladora de dados é como tentar transformar feno em ouro. Isso me faz lembrar da ironia aquosa de Rime of the Ancient Mariner, que disse "Água, água por toda parte, nem uma gota para beber", exceto que aqui eu mudaria para "Dados, dados por toda parte, nem qualquer valor para ver". As empresas ainda estão lutando para gerar valor a partir de dados, pois seus dados se tornam cada vez mais complexos e geralmente vêm de fontes distintas. O grande volume de dados, informações isoladas em departamentos e a complexidade em estruturas e tipos de dados tornam quase impossível interpretar e criar um entendimento compartilhado de seus dados em vários domínios. Há também o fato de que 80% dos dados não são estruturados (como e-mails, postagens em mídias sociais, vídeos, arquivos de áudio e documentos) e não são facilmente acessíveis para análise. Usuários empresariais não técnicos geralmente enfrentam desafios com ferramentas analíticas complexas e acabam contratando cientistas de dados qualificados conforme os orçamentos disparam. Além disso, os dados evoluem com o tempo, e os tomadores de decisão não podem perder insights em tempo real para se manterem à frente.

Casos de uso comuns de IA generativa analítica

Agora que mencionei alguns dos desafios em torno dos dados organizacionais, compartilharei minha visão sobre como a IA de geração está vindo em nosso socorro.

A IA generativa é alimentada por modelos de linguagem grandes (LLMs), que são modelos de aprendizado profundo em larga escala pré-treinados em grandes quantidades de dados. Os transformadores podem gerar texto, imagens, vídeos, gráficos, relatórios e resumos com base em um prompt. Um prompt é uma instrução que diz a uma ferramenta de IA generativa o que fazer, como "resumir esta postagem de blog em 50 palavras ou menos". Os desenvolvedores de IA generativa criam modelos de IA, que são baseados em grandes volumes de dados, que os usuários empresariais podem usar para tomar decisões, previsões ou recomendações. Ao contrário dos sistemas tradicionais baseados em regras, onde os algoritmos são explicitamente programados, a IA generativa orientada por dados se destaca em padrões de aprendizado, relacionamentos e comportamentos a partir dos dados que encontra.

Um caso de uso relacionado a dados para Gen AI é automatizar a limpeza e o pré-processamento de dados, geração de insights em tempo real, modelagem de cenários preditivos e relatórios e visualizações automatizados. Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar Gen AI para analisar padrões de compra do cliente, gerar recomendações de marketing personalizadas, prever requisitos de estoque e até mesmo otimizar estratégias de preços. É aqui que a mágica da Gen AI começa, e a lista de casos de uso é extensa e sempre crescente. Ao usar Generative AI, você pode transformar sua análise de dados de um processo complexo e demorado que apenas especialistas podem entender para uma ferramenta de tomada de decisão ágil, acessível e inteligente.

Mas estou apenas começando. O diagrama acima mostra ainda mais aplicações da Gen AI em análise de dados, incluindo: testes para SQL ou Python gerando consultas ou código a partir de prompts de linguagem natural, geração automatizada de metadados pedindo à Gen AI para criar descrições e tags para conjuntos de dados, criando um chatbot para fornecer suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, com base nas políticas e documentação da sua organização, insights de negócios generativos (BI) pedindo à Gen AI para criar painéis ou visualizações de seus dados e até mesmo usando a Gen AI para executar análises únicas de um conjunto de dados específico

Introdução à Gen AI em suas análises

Antes de usar o Gen AI em seu processo de análise ou BI, 'primeiro determine se seus dados estão prontos. Este post do blog Is your data ready for Gen AI pode ajudar com esse processo. Texto para SQL/Python: superando a divisão técnica

Uma das capacidades do Gen AI que eu acho especialmente empolgante é sua capacidade de converter prompts de linguagem natural em consultas SQL precisas. Imagine um gerente de marketing querendo entender a segmentação de clientes sem profundo conhecimento técnico. Em vez de depender de engenheiros de dados, eles agora podem simplesmente digitar "Mostre-me os 10% principais clientes por gastos anuais que fizeram compras nos últimos três meses" no Gen AI e obter uma resposta!

A IA generativa traduz instantaneamente esse prompt legível por humanos em uma consulta SQL complexa, recuperando as informações precisas necessárias. Esse recurso economiza tempo, sim, mas o que eu acho especialmente poderoso é que ele capacita usuários não técnicos a executar análises de dados sofisticadas de forma independente. A IA generativa pode, sozinha, quebrar silos e democratizar o acesso a dados em suas organizações.

Além da geração de SQL, a Generative AI vai um passo além e acelera os fluxos de trabalho de ciência de dados convertendo descrições de linguagem natural em código Python totalmente funcional. Cientistas e analistas de dados agora podem descrever seus requisitos analíticos em inglês simples, e o sistema gera os scripts Python correspondentes para manipulação de dados, análise estatística e desenvolvimento de modelo de aprendizado de máquina. Para saber mais sobre este tópico, esta postagem do blog, Generative AI in data analytics - how AI is making it easier to access data , pode ser útil.

IA conversacional: transformando prompts em insights significativos

A Gen AI tem o potencial de gerar recomendações inteligentes e sugestões contextuais para impacto no mundo real. Considere estes cenários práticos: um provedor de saúde usa a Gen AI para analisar os resultados dos pacientes em vários departamentos, ou uma rede de varejo identifica oportunidades de vendas cruzadas gerando análises complexas de comportamento do cliente. A Gen AI pode fornecer recomendações identificando possíveis padrões ocultos em dados, sugerindo análises adicionais relevantes, destacando riscos ou correlações potenciais que podem não ser imediatamente aparentes e oferecendo insights contextuais que aprimoram a tomada de decisões.

Ao usar a Gen AI, por exemplo, um diretor de vendas que consulta a receita mensal pode não apenas receber os dados solicitados, mas também obter insights adicionais sobre potenciais oportunidades de crescimento, tendências sazonais ou segmentos de mercado emergentes.

Geração automatizada de metadados

Este é um dos meus usos favoritos da Gen AI, porque ela pode assumir tarefas que são importantes, mas que podem ser tediosas para humanos executarem. A Gen AI pode criar automaticamente metadados ricos e contextuais para produtos de dados, analisando o conteúdo e a estrutura de conjuntos de dados. Ela pode gerar descrições abrangentes e identificar e sugerir tags relevantes para ativos de dados.

Os modelos de marcação semântica podem criar marcações inteligentes e sensíveis ao contexto e usar a compreensão da linguagem natural para identificar relacionamentos diferenciados entre elementos de dados. Os recursos de marcação automática melhoram a capacidade de descoberta e o gerenciamento de dados, aumentando a eficiência ao economizar tempo na criação manual de marcações.

Esses metadados ricos, por sua vez, não apenas simplificam a colaboração por meio do compartilhamento de ativos com partes interessadas internas ou externas, mas também facilitam a conformidade com políticas e controles de governança de dados.

Chatbots: Ampliando o suporte ao cliente

As organizações têm usado IA conversacional para aprimorar os serviços ao cliente com a ajuda de chatbots. A IA conversacional funciona usando aprendizado de máquina (ML), que aprende com interações passadas, e Processamento de Linguagem Natural (NLP), que responde a interações humanas. Os chatbots simulam conversas humanas para melhorar a experiência do cliente, fornecendo respostas instantâneas 24 horas por dia.

Os chatbots podem ajudar a reduzir ou eliminar os tempos de espera para consultas básicas e ajudar os usuários a encontrar informações relevantes em tempo real. Os chatbots podem ser úteis na integração da base de conhecimento e no fornecimento de respostas sensíveis ao contexto aos usuários. Todos esses benefícios contribuem muito para aumentar a satisfação do usuário, reduzir os custos de suporte e fornecer assistência consistente e personalizada aos usuários. Embora todos esses benefícios pareçam lucrativos, precisamos garantir que os chatbots sejam amplamente testados com restrições e barreiras claramente definidas para garantir a precisão e a relevância das respostas.

Gen BI: Democratizando a análise de dados

Esta é uma das minhas aplicações favoritas do Gen AI, porque acredito que a maioria dos usuários internos pode se beneficiar de ter acesso direto aos dados da empresa. “Generative BI” é um termo que uso quando usuários empresariais usam IA conversacional para acessar dados da empresa para gerar visualizações e painéis personalizados. Então, sua ferramenta Gen AI se torna uma ferramenta Gen BI.

Você pode usar o Gen BI para fornecer análises de IA de autoatendimento, que podem integrar PLN, ferramentas de criação para criar painéis personalizados, integrações de dados e colaboração para fácil consumo de relatórios.

O que o Gen BI faz, em essência, é democratizar o acesso à análise, tirando-a das mãos da equipe de BI e entregando-a diretamente aos usuários. O Gen BI ajuda mais usuários não técnicos e stakeholders a trabalhar diretamente com dados. Integrar IA em soluções de BI permite a geração automatizada de painéis dinâmicos, criação inteligente de gráficos e tabelas, recomendações de visualização automatizadas e representações de dados sensíveis ao contexto.

Próximos passos: Testando a Gen AI com seus dados

Nesta postagem do blog, apontei alguns dos desafios com a análise de dados e forneci cinco casos de uso que você pode tentar começar a usar a Gen AI em sua análise hoje mesmo. A Gen AI tem o poder de tornar todos os seus dados isolados mais acessíveis e, em última análise, mais utilizáveis para tudo, desde chatbots de clientes até painéis de vendas perspicazes.

Se você quiser experimentar, o AVRIO é uma plataforma de dados alimentada por IA que gera análises em tempo real, insights, oportunidades e recomendações de todos os seus dados (estruturados e não estruturados) por meio de conversas intuitivas. Entre em contato para uma demonstração personalizada aqui .