Durante décadas, a inovação trazida pelos sistemas de Business Intelligence (BI) foi considerada entre as maiores invenções humanas para auxiliar os gestores corporativos a tomarem decisões mais rápidas e precisas para alavancar seus negócios, ao transformar dados em informações inteligentes. Nos últimos anos, essa tecnologia evoluiu ainda mais passando a suportar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, o chamado Big Data.

Apesar do BI ter trazido diversos avanços em relação ao que chamamos de análise descritiva, utilizando ferramentas como scoreboards, dashboards, consultas avançadas e até alertas, que, por sua vez, têm se tornado cada vez mais sofisticados, ele se restringe a tratar apenas do que aconteceu no passado. Ou seja, tudo o que ele gera não aborda nada sobre o que poderá surgir no futuro.

O advento das redes sociais ilustra bem o que quero dizer em relação às limitações dos sistemas de BI em relação a previsões futuras. O Facebook, por exemplo, trabalha com dados muito rápidos e em movimento, e, por isso, difíceis de serem analisados em partes pequenas. Para superar este desafio, temos que ter análises e tomadas de decisões contínuas com base na combinação desse grande volume de dados. É preciso substituir análises simples, pelas chamadas análises preditivas, que possibilitam pegarmos dados do passado e construirmos um modelo estatístico para fazer suposições, nos auxiliando a antecipar o futuro.

Para isso, devemos dar um passo além, que vai revolucionar a maneira como lidamos com a informação: a inteligência artificial (IA), uma evolução de todas as tecnologias já conhecidas que utiliza algoritmos inteligentes que permitem que máquinas e sistemas aprendam sozinhos, simulando a capacidade do ser humano de pensar e resolver problemas, de forma automática e proativa.

Criada há mais de 2 mil anos por filósofos que procuravam entender como são realizados os processos de visão, lembranças, aprendizagem e raciocínio, a IA vem conquistando seu espaço e sendo apontada por pesquisadores como o futuro do BI, e a principal aliada dos gestores na tomada de decisão, por fornecer aos computadores as habilidades necessárias para efetuar funções que apenas o cérebro humano era capaz de solucionar.

A principal diferença entre essas tecnologias é que o BI entrega informações importantes sobre seu negócio, mas para isso teve o papel humano por trás para montar os gráficos, definir os padrões, etc. Ele se restringe a fornecer os dados para análise, mas não sugere o melhor caminho. Já a IA proporciona informações mais acuradas e precisas, mostrando a realidade do negócio de modo quase científico, viabilizando tomadas de decisões certas em momentos críticos. E como ela faz isso? Basta ao humano, fornecer os dados iniciais baseados em suas regras de negócio para treiná-la, ensinando os primeiros passos. A partir disso ela aprenderá proativamente com base no histórico de informações com as quais ela já trabalhou.

Mas você deve estar se perguntando como isso pode te ajudar a superar os desafios do dia a dia da gestão? Primeiro eu diria a reduzir custos. Nos sistemas de BI, por exemplo, cada vez que você precisa dar manutenção no seu portfólio ou construir uma nova análise, é gerado um custo com TI. Como a IA atua como um algoritmo inteligente que aprende sozinho com as experiências passadas, construindo uma equação sem que seja necessária a intervenção humana, esse investimento se torna desnecessário.

Vou citar um exemplo de como a IA pode ser utilizada com sucesso pelo mundo corporativo. No setor financeiro, para liberar um crédito a um cliente é preciso investigar diversas características do seu comportamento, se é um bom ou um mau pagador, se já fraudou, se já foi à falência, ou se realiza pagamentos em dia, etc. A partir desses dados, se constrói uma equação sobre o score de risco do consumidor, que servirá para liberar ou não o seu crédito. Essa inteligência é estática, foi montada uma equação de risco e acabou ali.

Agora imagine contar com uma equação que se autoatualiza, de forma inteligente, conforme o histórico de comportamento do consumidor? A IA torna isso possível ao criar novos modelos baseados nos novos dados oriundos da operação, permitindo estabelecer uma previsão futura de comportamento.

Uma outra abordagem de como a IA pode trazer benefícios à gestão do negócio é permitindo aos gestores criar centenas de variáveis de mercado, sobre como está a economia e a concorrência, correlacionando dados e sugerindo probabilidades. Isso não seria possível por um humano, já que nossa capacidade de analisar uma grande quantidade de variáveis e correlacioná-las para transformar em informações úteis é limitada. Essa limitação nos obriga, muitas vezes, a utilizar o instinto para tomar uma decisão, o que pode nos induzir facilmente a erros.

Mais uma maneira de como a IA pode impactar decisões. Um gestor de um frigorífico pode analisar que, dependendo dos indicadores da economia, ele vende mais carne bovina, suína ou mais frango. Baseado nesse conjunto de variáveis, esse gestor percebeu um alto retorno ao investir em carne bovina quando a inflação está baixa. Essa correlação permite que ele saiba o tipo de carne que tem de comprar mais naquele período da economia. A construção dessa lógica cria um aprendizado para a IA, que irá automaticamente armazenar esses indicadores para utilizá-los futuramente em outros cenários.

Em uma estatística básica, sem utilizar essa inteligência, esses dados também seriam cruzados, mas haveria a necessidade de sempre atualizá-los manualmente para construir novas equações, gerando mais custos e dedicação de mão de obra. A IA aprende a partir de uma carga inicial de dados imputados pelo humano, e é programada para aprender com o histórico desses dados, se tornando ainda mais inteligente com o passar do tempo.

Sua utilidade vai além. Com o advento do Big Data e da Internet das Coisas (IoT), as organizações estão sendo pressionadas a substituir suas análises reativas, para proativas, ou seja, não adianta mais checar esporadicamente quais as próximas tendências e os problemas que o negócio está enfrentando. A partir de agora, para serem mais competitivas, as empresas precisam prever o futuro e se antecipar a ele, o que só é possível colocando a IA em prática.

Prevendo essa tendência, fornecedoras de ERP estão preparando seus sistemas para rodar essa tecnologia em seus módulos de BI, possibilitando aos clientes construir análise preditivas para alavancar seus negócios, otimizando o armazenamento, o processamento e a execução dos processos internos para coletar dados que auxiliam a tomada de decisão, aumentando a produtividade e reduzindo custos.

Fique atento e busque um parceiro que se antecipe a essas inovações e que esteja preparado para atender às necessidades do seu negócio, não só de hoje, como também do futuro.