Com o surgimento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, quais são as principais etapas que as empresas precisam adotar no movimento em direção à inteligência cognitiva?
Muitas empresas estão começando a ficarem atentas aos benefícios que a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina podem ter em seus negócios. Elas agora estão explorando como implementar essa nova tecnologia em seus negócios, mas, como muitos ainda estão em fase de descoberta, isso nem sempre é um processo simples.
As razões por trás do desafio são variadas: estrutura organizacional, infraestrutura e sistemas existentes históricos e complexos, falta de padronização e integração de dados, atitudes culturais em relação à mudança, ambientes regulatórios restritivos, e um reconhecimento de que há um novo conjunto de riscos associados às tecnologias cognitivas que precisam ser gerenciados. Às vezes, o conceito de uma abordagem de IA totalmente incorporada pode parecer uma realidade muito distante e é fácil ignorar o impacto que mesmo pequenos passos podem causar nessa jornada cognitiva.
Em um nível elevado, há uma série de etapas fundamentais que precisam ser tomadas no movimento em direção à inteligência cognitiva.
Etapa 1: integração de dados
Para se manterem competitivas, as empresas precisam acessar dados de forma rápida e fácil sobre a operação e o desempenho de seus negócios. O acesso a dados melhores e mais integrados, e a capacidade de reagir mais rapidamente a essas informações do que os concorrentes, proporcionam uma vantagem competitiva à empresa. A integração de dados e a criação de data warehouses (armazenamento de dados digitais), permitindo acesso quase em tempo real a grandes conjuntos de dados, estão se tornando cada vez mais populares, criando um ambiente forte para automação e inovação.
Etapa 2: análise e visualização de dados
Com um conjunto de dados integrados facilmente acessíveis em um data warehouses, as empresas estão usando análises para iluminar padrões, insights e oportunidades dentro desse conjunto de dados. Programas de visualização de dados permitem que o gerenciamento veja o desempenho de sua empresa em um contexto visual significativo e abrangente. A análise preditiva permite que as empresas extrapolem tendências em seus dados e identifiquem possíveis problemas antes que eles surjam. Isso permite que o gerenciamento identifique e responda melhor aos riscos financeiros e operacionais que a empresa enfrenta.
Etapa 3: automação do processo robótico (RPA)
RPA é o uso de software para executar tarefas baseadas em regras em um ambiente virtual, substituindo um processo manual. Pense nisso como uma macro do Excel em execução em vários sistemas. Há muito interesse na RPA, particularmente por aqueles que empregam um grande número de pessoas para processar dados. O RPA é uma ótima maneira de automatizar tarefas repetitivas e demoradas, melhorando a eficiência e permitindo que a equipe se concentre em atividades mais gratificantes e de maior valor.
Etapa 4: Inteligência cognitiva
A próxima etapa do processo é adicionar inteligência artificial e aprendizado de máquina ao RPA para permitir que os robôs de software tomem decisões e imitem ainda mais as interações humanas. Exemplos disso incluem o processamento de linguagem natural para ler e extrair informações de documentos, aprendizado de máquina para tomar decisões baseadas em experiências passadas e grandes volumes de dados e geração de linguagem natural para automatizar a escrita de relatórios em prosa de estilo humano, mas na velocidade de centenas de páginas por segundo.
Agora que você já compreendeu que inteligência cognitiva é desenvolvida ao longo da vida, a cognição consiste em um conjunto de habilidades mentais e cerebrais que são necessárias para obtenção de conhecimento dos seus clientes. Nós da ASC SAC, desenvolvemos a inteligência cognitiva em toda a jornada do cliente, desde o momento que ele começa a descobrir e entender todas as situações do seu produto. Para o desenvolvimento cognitivo é importante aprender novos conhecimentos junto com seu cliente. Com a aprendizagem de máquina, você poderá oferecer um atendimento com Robots, próximos de como seria um atendimento humano, de uma forma de que quem esteja do outro lado nem perceba que seja um robô.
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