Business Analytics e a eficiência no tratamento de dados
- Por Larissa Sant'Ana
Os dados são parte essencial do dia a dia das empresas, mas as formas utilizadas para explorá-los ainda são pouco eficientes. Enquanto a maior parte das empresas tira proveito dos dados a partir de análises descritivas baseadas em Business Intelligence (BI), modelo que torna grandes times dedicados a tarefas mecânicas e repetitivas, a evolução da tecnologia já permite a realização de projetos de Business Analytics (BA).
Diferentemente do BI, o qual abastece dashboards que apontam para tendências baseadas em fotografias do passado e na experiência, o Business Analytics apoia-se no poder computacional, em novos algoritmos e no grande volume de dados para empregar modelos de aprendizado de máquina e fazer previsões – como Churn Prediction (retenção de clientes), Cross-Selling (vendas) e Collection Score (recuperação de créditos) – de forma mais automatizada.
Com o avanço das tecnologias, a análise mais eficiente e precisa dos dados, que passa a acontecer em tempo real, traz maior poder de ação paras as empresas e possibilita a criação de soluções de Customer Experience (CX) mais assertivas. Consequentemente, os resultados gerados pelos negócios são melhores. E os próximos anos serão ainda mais promissores nesse sentido.
“Acreditamos que todas as empresas, em algum momento, farão uso de Inteligência Artificial, seja para prever o comportamento dos clientes, seja para usar modelos pré-treinados com o GPT. A Transferência de Aprendizado e a IA Explicável são aplicações importantes que ainda estão por vir – além de uma série de aplicações de IA – e ganham a nossa atenção desde já”, afirma Gabriel Camargo, CEO e cofundador da Deep.
A empresa de soluções de Business Analytics entende que essas novas soluções trarão um poder de escala maior para as companhias e permitirão focar ainda mais os problemas reais dos negócios. “Enquanto a Transferência de Aprendizado, ao aprender uma tarefa, utiliza o conhecimento adquirido para ajudar a aprender outra tarefa relacionada, a IA Explicável traz abordagens que buscam tornar os modelos de IA mais transparentes e compreensíveis para os humanos. Hoje, boa parte dos resultados obtidos pelos modelos de Deep Learning não pode ser explicada”, explica Camargo.
Dessa forma, à medida que as soluções tecnológicas evoluem, a capacidade das empresas de compreender as necessidades, as opiniões e as expectativas do cliente também avança. Quem acompanhar a tendência estará preparado para oferecer uma jornada de experiência encantadora. Porém, os desafios para isso começam desde já: além da necessidade de qualidade dos dados, é preciso ter uma definição clara do problema de negócio e compreender a complexidade dos algoritmos, a interpretabilidade e o processo de implantação.
Camargo alerta: “Sem as tecnologias adequadas, as companhias necessitam de profissionais hiperqualificados usando linguagens de programação específicas e, por vezes, não conseguem apurar e medir a precisão dos seus modelos.”
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Implementando modelos de Business Analytics
A busca pela capacidade de compreender o cliente em tempo real e gerar experiências que agreguem valor ao momento de vida das pessoas precisa estar alinhada à realidade da empresa e ao seu estágio de maturidade no uso de soluções e tecnologias. Por isso, o primeiro passo para construir um processo de Business Analytics realmente eficiente na construção do CX é ter o problema de negócio estruturado.
“Esse problema moldará todas as ações subsequentes. Isso porque não existe um modelo de IA, de propósito geral, capaz de resolver tudo. Os modelos exigem dados e técnicas específicas, algoritmos e tarefas de processamento que farão o modelo ter uma acurácia, ou seja, uma previsão real quando o modelo for posto em produção”, explica o CEO da Deep.
Por exemplo, um modelo de Previsão de Churn para empresa de telecom exigirá algoritmos de classificação que separam clientes prováveis dos não prováveis ao cancelamento de assinatura. Já modelos que preveem a capacidade financeira absoluta de um cliente quitar o débito podem exigir modelos de regressão.
A definição do uso de IA em cada processo é outra frente que precisa ser bem planejada. “A realização de modelos de IA pressupõe alguns requisitos, os quais a Deep ajuda a construir. Usamos IA em diversas etapas e produtos. Nossas soluções de Speech Analytics alcançaram uma precisão de mais de 90%. Essa solução é capaz de transcrever áudios de Contact Center em escala, aplicar processamento de linguagem natural e identificar padrões. Fazemos também uso intenso de Deep Learning, que é o estado da arte em termos de tecnologia de IA. Recentemente, esse produto também ganhou modelos pré-treinados chamados LLM, que são capazes de aprender muito mais rápido e produzir novos dados”, conta Camargo.
A partir de um bom planejamento e implementação, as empresas conseguirão utilizar tecnologias que impactem diretamente a qualidade do CX para crescer. “A Deep, a partir da sua plataforma, ajuda os seus clientes em todas as etapas, como definição do problema, coleta e tratamento dos dados, seleção dos melhores algoritmos e seus hiperparâmetros, assim como na implantação dos modelos e dashboards que possam contar a história por inúmeros ângulos e perspectivas. Fazemos uso de tecnologias de big data, além da presença de mais de 80 algoritmos em nossos produtos”, destaca Gabriel Camargo.
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