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Novo caminho para tecnologia de negócios com Inteligência Artificial – Por Rene Abdon

Até pouco tempo atrás, era comum que as empresas monitorassem todas as suas operações em um NOC (Network Operations Center, ou Centro de Comando e Controle). Ainda hoje, encontramos muitas organizações mais tradicionais que continuam a recorrer a essa central. No entanto, é preciso dizer que esse tipo de local está fadado a desaparecer em função da complexidade que a transformação digital está trazendo para o mercado e que impacta todos os departamentos e funções de uma empresa.

Os líderes de negócios possuem como desafio elevar suas companhias para um nível mais alto combinando tecnologias inovadoras aos modelos de negócios organizacionais e operacionais para trazer crescimento. Com a migração para Cloud, microsserviços, Big Data e Internet das Coisas cada vez mais presentes no cotidiano, as estratégias de gestão da performance digital se tornam o foco para gerenciar sistemas cada vez mais complexos. Assim, uma abordagem assertiva é crucial para sobreviver em um cenário em que a experiência do cliente faz a diferença.

Antes, o SLA (sigla em inglês para Acordo de Nível de Serviço) referia-se apenas à disponibilidade do sistema. Agora, esse indicador muda todo o tempo com as novas tecnologias e atualizações constantes das plataformas. Com isso, está cada vez mais desafiador para as empresas manterem seus negócios atualizados. A expectativa de performance cresce e a dificuldade para atingir o melhor desempenho aumenta exponencialmente.

Além disso, o desafio não está apenas na atualização a cada lançamento, mas também em lidar com um cliente cada vez mais empoderado e que não permite que seu tempo seja desperdiçado. Na era em que os consumidores são globalizados e possuem acesso a inúmeros canais digitais, se eles não tiverem recurso, usabilidade e correções que desejam rapidamente, recorrerão aos concorrentes.

Para ser capaz de analisar todos os dados existentes no Big Data, não perder atualizações, prover informações de valor e ainda garantir correções rápidas para que os problemas não impactem na experiência do cliente, é preciso redefinir o conceito de monitoramento com a Inteligência Artificial. Não basta mais que a companhia possua um NOC ou equipes de infraestrutura e operações imersas em suas rotinas de investigar falhas, reunir métricas e preparar relatórios, ignorando alertas de usuários até que o aviso se torne de fato um problema. Com a enorme quantidade de dados disponíveis, torna-se impossível que seres humanos tenham a capacidade de avaliar, encontrar erros e extrair análises apenas com as ferramentas tradicionais e telas cheias de alarmes de erros.

Dessa forma, é necessário recorrer à Inteligência Artificial (IA) para conseguir gerenciar todo esse sistema, encontrar as falhas e determinar o melhor caminho para a autorresolução sempre que possível. Com a análise da tecnologia de negócios, é possível aplicar a aprendizagem automática e IA aos dados das redes de monitoramento, sistemas, servidores, aplicativos, experiências de usuários e clientes, além de dados de negócios. Por meio dessas informações, pode-se vincular problemas de tecnologia, como a resposta lenta do servidor de aplicativos aos carrinhos de compras abandonados, e saber o valor da receita perdida. Os insights gerados ainda conseguem elevar a eficiência da automação, melhorar a experiência dos clientes e os resultados da empresa, além de qualificar o impacto causado no consumidor.

Neste mundo envolvido pela transformação digital, não é possível mais esperar que os problemas aconteçam. É necessário se prevenir, olhando para frente, mudando a maneira de gerir os problemas e passando a utilizar a Inteligência Artificial. Reconhecer que os tradicionais NOCs já não são suficientes e repensar a maneira de monitorar sua performance digital deve ser o novo caminho para a análise de tecnologia dos negócios.

Rene Abdon, Diretor de Serviços da Dynatrace no Brasil

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Empresas criam 1ª Associação Brasileira de Inteligência Artificial

Um grupo de 16 empresas com atuação no setor de Inteligência Artificial no Brasil acaba de anunciar a criação da primeira entidade representativa do setor. A Associação Brasileira de Inteligência Artificial (ABRIA), reúne tanto startups quanto empresas já consolidadas no setor.

Existem hoje cerca de 40 empresas iniciantes que se dedicam exclusivamente a criar ou aplicar soluções de AI no Brasil para aumentar a eficiência em setores como seguros, marketing digital, varejo, agronegócios, educação, saúde, legislação, transportes, serviços financeiros e linguagem natural.

Na avaliação do presidente da ABRIA, Yan Di, a criação da entidade permitirá somar esforços entre as empresas brasileiras que atuam no setor, ampliar a troca de informações entre players nacionais e acelerar a adoção de plataformas de AI que melhorem a produtividade da economia brasileira. “Estudos internacionais indicam que a aplicação de soluções de AI geram, em média, um aumento de 40% na produtividade das empresas que a adotam. Em segmentos como o varejo, por exemplo, este ganho chega a 60%, acelerando a tomada de decisões e auxiliando na prospecção de novos clientes”, afirma.

Para o CEO da Nama, Rodrigo Scotti, a iniciativa integrará a comunidade desenvolvedora e tornará mais palpável para a população a tecnologia em Inteligência Artificial genuinamente brasileira. “Queremos que as boas práticas em Inteligência Artificial sejam cada vez mais disseminadas na sociedade e possam ajudar muitas pessoas em suas atividades cotidianas”, comenta.

Entre as atividades já definidas na agenda da entidade estão a produção do primeiro mapa público do setor de Inteligência Artificial no Brasil, identificando as startups em ascensão, empresas internacionais operando no Brasil e projetos de pesquisa nos setores acadêmicos. Veja abaixo os sócios fundadores da ABRIA. Mais informações podem ser obtidas no email contato@abria.com.br.

Conheça as empresas participantes:

1 – Baidu

Multinacional; líder global em inteligência artificial

2 – Nuveo

Empresa brasileira; automatiza coleta e análise de dados

3 – MeCasei

Pesquisa de preços e organização de eventos por AI

4 – Dataholics

Análise de risco de crédito e segmentação para marketing

5 – Nexus Edge

IA proprietária para publicidade

6 – Directtalk

Processamento em linguagem natural

7 – Hekima

Solução de Big Data e Inteligência Artificial

8 – Neurologic

Pesquisas de mercado e análises de dados

9 – Horizonfour

Análise de dados para ações de marketing

10 – Mvisia

Máquinas de visão para seleção de produtos no meio agrícola

11 – Allgoo

Análise de dados para o mercado de investimentos

12 – Docbot

Plataforma de assistentes virtuais (BOTS) de saúde e bem-estar

13 – Intexfy

Aplicações de inteligência artificial para vendas

14 – Nama

Chatbots que compreendem a linguagem humana

15 – Fhinck

AI para aumentar a produtividade das operações de suporte e backoffice

16 – Geofusion

Location analytics para decisões de negócio

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