O que é IA preditiva? Saiba a sua utilidade e funcionamento

A IA preditiva é uma área da inteligência artificial que usa dados e modelos de machine learning para prever eventos futuros. Basicamente, essa tecnologia é util para a gestão e análise de riscos, já que possibilita a tomada de decisão antecipada de empresas e organizações.

Para se consiga obter um bom resultado, a IA preditiva necessita que se forneça dados relevantes para que seja feita a análise de padrões através de parâmetros aprendidos com técnicas de machine learning. Quanto maior a qualidade das informações, melhor.

A seguir, entenda o que é a inteligencia artificial preditiva, os tipos de uso e como funciona a tecnologia.

O que é IA preditiva?

A IA preditiva é uma área da inteligência artificial que pode ser usada para prever potenciais resultados futuros, causalidade e exposição a riscos.

A inteligência artificial preditiva faz uma análise estatística, acelerando o processamento de uma grande quantidade de dados de uma empresa, por exemplo, sendo capaz de identificar padrões e mostrar tendencias.

Para que serve a IA preditiva?

A IA preditiva é útil na gestão e análise de riscos, possibilitando que uma organização tome decisões estratégicas antecipadamente. Devido à alta capacidade de análise e processamento de dados estatísticos, a IA preditiva consegue identificar padrões e antecipar potenciais comportamentos para determinados cenários.

A IA preditiva também pode ser utilizada para obter insights sobre o comportamento do cliente, além de ajudar no aprimoramento de processos dentro de diversos setores de uma organização.

Dessa forma, a tecnologia pode trazer economia, vantagem competitiva e oferecer soluções para problemas enfrentados por empresas.

Quais são os exemplos de uso da IA preditiva?

Veja abaixo alguns exemplos de uso da IA preditiva:

• Gestão de inventário: identificação das demandas do consumidor para gerir melhor itens em estoque;
• Gestão da cadeia de abastecimento: dizer quando o congestionamento nas estradas irá significar o aumento de demanda dos consumidores por produtos;
• Experiências personalizadas para o usuário: antecipa as solicitações dos usuários, melhorando a experiência dos clientes. Isso é possível ao prever o comportamento com base nos dados dos clientes e atividades anteriores;
• Assistência de saúde: ao ser alimentada com dados do histórico médico do paciente, a IA preditiva consegue prever possíveis condições de saúde;
• Marketing: ajuda a criar conteúdo, produtos e mensagens com base no comportamento do público-alvo;
• Finanças: prever movimentos de mercado e analisar transações para detectar fraudes;
• Varejo e comércio eletrônico: fazer a análise de dados de vendas, sazonalidade, fatores não financeiros para identificar padrões e otimizar estratégias de preços, prever a demanda do consumidor ou prever tendências do mercado;
• Manutenção preditiva: monitora diversos fatores de máquinas, identificando equipamentos com risco de falha antecipadamente, evitando possíveis acidentes ou prejuízos;
• Otimização das atividades dos funcionários: automatização de processos em diversas atividades laborais, trazendo maior eficiência, eficácia e efetividade para as tarefas realizadas.

Como funciona a IA preditiva?

A IA preditiva funciona através da análise de grandes quantidades de dados fornecidos pela empresa. O objetivo é que a inteligência artificial identifique padrões e gere previsões.

Para que os resultados gerados pela IA preditiva tenham boa qualidade, é importante que a empresa colete informações relevantes, como dados históricos e transacionais, de diversas fontes de informação nos processos realizados.

Feito isso, a inteligência artificial utiliza algoritmos de machine learning supervisionado, como regressão linear, árvores de decisão, e redes neurais, para analisar padrões em grandes conjuntos de dados e prever comportamentos futuros.

A tecnologia também é capaz de aprimorar resultados com o passar do tempo, por conta da constante alimentação com dados. Isso é possível porque os parâmetros para a identificação de padrões são melhorados através de técnicas de machine learning.

Quais as vantagens da IA preditiva?

As principais vantagens do uso da IA preditiva são as seguintes:

• Otimização de processos: traz mais eficiência, eficácia e efetividade para a realização de diversos processos a nível estratégico, tático e operacional na empresa.
• Gestão de riscos: a análise de riscos leva menos tempo para ocorrer e possibilita a tomada de decisão antecipada à ocorrência de algum problema na empresa.
• Auxilia a análise de causas: em conjunto com técnicas de avaliação qualitativa, a IA preditiva auxilia na localização das causas para determinado problema.

Quais as desvantagens da IA preditiva?

As principais desvantagens do uso da IA preditiva são as seguintes:

• Dependência da qualidade de informações: necessidade de haver dados relevantes de fontes variadas para obter resultados com maior qualidade.
• Alimentação constante de dados: para que o resultado faça sentido, a empresa tem que alimentar a IA preditiva com resultados atuais de forma constante, para que a IA possa analisar e gerar informações relevantes.
• Falha pela ausência de valores: se não houver informações necessárias para analisar determinada característica, a IA preditiva irá falhar em gerar um bom resultado.
• Resultados incorretos: caso a coleta de dados seja realizada sem seguir os protocolos corretamente, o resultado pode ser incorreto.

Qual a diferença entre IA preditiva e IA generativa?

A IA generativa é uma inteligência artificial que responde a um prompt (comando) do usuário em forma de texto, áudio, imagens, código de programação ou vídeo. A tecnologia faz análises a partir de um grande volume de dados brutos para encontrar padrões e responder através de linguagem natural para o usuário.

Já a IA preditiva realiza a análise estatística de uma grande quantidade de informações que nem sempre são públicas, podendo ser dados sigilosos de uma empresa. O objetivo aqui é prever resultados futuros para algum evento ou mostrar alguma tendência, gerando a otimização de processos e a prevenção de riscos para organizações.

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