A utilização da ciência de dados e inteligência artificial cresceu de 32% em 2018, para 48% em 2020, segundo um estudo da consultoria Everis em parceria com a Endeavor. Isso significa que muitas empresas já estão utilizando dessas metodologias em benefício de seus negócios.
Dessa forma, a ciência da dados e o uso de inteligência artificial, tem sido uma das principais estratégias das empresas em busca de operações mais eficientes, redução de custos e aprimoramento de resultados.
Para que você possa entender melhor como essas metodologias podem ajudar o seu negócio, criamos este artigo. Aproveite a leitura e entenda a relação entre ciência de dados e inteligência artificial.
O que é a ciência de dados?
A ciência de dados é feita a partir da aplicação de técnicas avançadas de análises de informações de qualquer natureza. Sendo seu principal objetivo, selecionar os elementos- chave e a partir deles extrair conhecimento, detectar padrões e obter insights.
Esse campo de estudo, têm ganhado bastante espaço nas últimas décadas com a massificação da internet e a disseminação do conceito de Big Data. Termo que refere-se a análise estratégica e coleta de um grande volume de dados.
O que é inteligência artificial?
Inteligência artificial se refere à forma como as máquinas e sistemas realizam tarefas humanas, tomando como base o uso de informações coletadas em banco de dados. Ela é criada inspirada na inteligência natural como a humana, por exemplo.
As IA’s mais tradicionais começaram com seus objetivos explicitamente definidos como as de GPS. Contudo, as tecnologias mais recentes são capazes de detectar padrões e encontrar suas metas incorporadas nos dados.
Dessa forma, a IA pode ser útil nas mais variadas situações e aplicações dentro da engenharia de software, sendo assim, ótimas metodologias para o desenvolvimento de soluções a problemas existentes.
Qual é a relação entre ciência de dados e inteligência artificial?
Conforme dito acima, as IA’s utilizam se de dados para executar tarefas. Desse modo, podemos considerar que a inteligência artificial e a ciência de dados podem ser usadas de forma intercambiável, ou seja, podem ser articuladas para objetivos comuns.
Diferentes, porém complementares
A inteligência artificial tem como principal característica a autonomia, uma vez que, por meio do machine learning, alguns sistemas são capazes de alterar o seu próprio comportamento usando como base sua própria experiência.
Um exemplo disso, são os algoritmos utilizados nas redes sociais, quando te oferecem conteúdos como “o que você pode gostar” ou o Google Maps que após alguns usos passa a sugerir na barra de pesquisas as rotas mais frequentes.
Isso significa que conforme o usuário coloca informações no sistema, o algoritmo da inteligência artificial utiliza-se dos dados fornecidos pelo usuário para melhorar o seu desempenho e dessa forma a experiência de uso e eficiência.
Ciência de dados e inteligência artificial na prática!
O uso de inteligência artificial já é uma realidade em diversas empresas e tem sido utilizado para as mais diversas funcionalidades. Confira abaixo alguns cases:
Detecção de anomalias
Muito utilizada no setor financeiro e no comércio eletrônico, esse tipo de algoritmo é um aliado e tanto para trazer mais segurança a clientes e usuários. Sendo usado em contas bancárias por exemplo:
Vamos supor que uma pessoa não costuma fazer grandes movimentações em sua conta bancária e, de repente, são feitas grandes retiradas e transferências. Baseando-se no comportamento dos últimos meses será detectada uma possível falha na segurança.
Criação de Chatbots
Outro exemplo da relação entre IA, machine learning e ciência de dados são os Chatbots. Quanto mais eles conversam com os clientes, mais realista ficam as respostas. Neste caso, a ciência de dados mais uma vez é a aliada do treino desses atendentes virtuais.
Carros autônomos
Já se perguntou como os carros autônomos podem reconhecer sinais fechados, mapear ruas e detectar contextos?
Isso é feito por meio de uma base de dados extensa com fotos de ruas, placas e sinalizações, além de uma infinidade de contextos. Os dados fornecem conteúdo para que a IA possa exercer a sua machine learningo que resulta em um carro autônomo confiável.
Viu como a ciência de dados e a inteligência artificial são complementares?
Principais vantagens do data science e machine learning
Agora que você já sabe como esses mecanismos funcionam, é momento para refletir sobre as vantagens e perceber como essas soluções tecnológicas podem ser aplicadas dentro da sua empresa. Confira abaixo as principais vantagens do data science e machine learning:
Aprendizado com dados
Além de ser utilizado juntamente as IA’s, com o machine learning sua empresa poderá analisar uma grande quantidade de dados complexos. O que será fundamental para a extração de insights I de forma otimizar o seu atendimento e/ou produto.
Ao utilizar essa tecnologia é possível criar algoritmos que executam o trabalho de forma bastante eficiente, o que permite uma operação mais produtiva e livre de erros provocados por fator humano.
Aumento da produtividade
Com a ajuda do machine learning a rotina fica mais tranquila e a equipe pode se ocupar com questões mais estratégicas. Uma vez que com essa solução pode se substituir e automatizar diversos processos internos.
Outra vantagem é a criação de análises e relatórios mais exatos e confiáveis, já que a IA aprende com os dados mais utilizados. Uma vez que eles são usados como ponto de partida para a otimização das ações do próprio algoritmo.
Redução de Custos
Você sabia que aliando data science e machine learning você pode economizar com fornecedores?
Isso porque, existem sistemas que podem por exemplo ler cláusulas contratuais, traduzem a linguagem jurídica e são capazes até mesmo de identificar cláusulas faltantes em documentos?
Funcionalidade como a exemplificada, dispensam a contratação de serviços a mais. O que não apenas simplifica a rotina como também favorece a redução de custos de fornecedores e trabalhistas.
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