A implementação da Análise de Dados com Inteligência Artificial dentro das empresas provocou uma revolução no mundo dos negócios, principalmente quando o assunto é gestão de qualidade e a otimização de processos. Veja como esta junção contribui para tomadas de decisão estratégicas e melhorias contínuas nos processos aqui neste conteúdo da Apollo Solutions.
Resumidamente, Inteligência Artificial é um campo da ciência da computação que visa estudar e desenvolver máquinas (físicas e softwares, por exemplo) para que elas consigam agir de maneira autônoma e lógica, como seres humanos. Ou seja, é a IA que confere às máquinas a capacidade de interpretar dados externos, aprender com eles e fazer tarefas específicas.
Entre as muitas aplicações da Inteligência Artificial, se destaca o seu papel quando é utilizada para Análise de Dados. A partir de sistemas de IA, as empresas conseguem avaliar qualitativamente grandes volumes de dados. Afinal, a cada clique que um cliente dá em alguma rede social ou resposta a um chatbot, por exemplo, representa mais informação sobre ele que é dada à determinada empresa.
Além disso, algoritmos de Inteligência Artificial quando usados para Análise de Dados conseguem avaliar rapidamente enormes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências, prever resultados, compreender o desempenho passado, perceber oportunidades e obter insights valiosos que, muitas vezes, passam despercebidos aos olhos humanos. Assim, os gestores tomam decisões estratégicas com base em informações precisas e confiáveis.
Outros exemplos de benefícios da Inteligência Artificial na Análise de Dados são: acompanhamento de indicadores de desempenho em tempo real, monitoramento constante dos resultados do negócio, previsão mais assertiva sobre projeções de compras e vendas, uma visão integrada de projetos, redução de falhas e riscos, geração de relatórios completos, etc.
Análise de Dados x Gestão da Qualidade
Agora é hora de focar na importância da Análise de Dados, impulsionada pela IA, na gestão de qualidade, que consiste no conjunto de processos, técnicas e estratégias que uma empresa adota para garantir que os seus produtos e serviços atendam às expectativas dos clientes. Aqui nós estamos falando tanto da qualidade em si, como também dos processos internos da organização, que envolve atendimento, produção e pós-venda.
Em primeiro lugar, a Análise de Dados com IA é fundamental para a criação do produto e/ou serviço que vai conquistar o público alvo da empresa. Isso porque ao permitir que a organização descubra, por meio dos dados coletados sobre os seus potenciais clientes, os interesses do consumidor, a empresa consegue dar exatamente aquilo que o seu público está procurando.
A oferta de um atendimento virtual eficiente é outro aspecto fundamental. Como a IA está nos smartphones, computadores, mecanismos de busca e redes sociais usadas pelos clientes, ela coleta um volume de dados robusto que pode viabilizar a criação de sistemas de recomendação e responder automaticamente uma série de demandas mais simples que são enviadas pelos consumidores por meio de chatbots.
Você sabia que até os processos de recrutamento e seleção das empresas são beneficiados pela aplicação da IA? Os algoritmos analisam dados presentes nos currículos, investigam padrões e fazem uma seleção automática dos candidatos mais qualificados para a vaga oferecida, por exemplo.
A própria experiência do colaborador dentro da empresa também pode ser aprimorada com a IA e seus chatbots que “garimpam” os dados. Muitas organizações já utilizam assistentes virtuais para oferecer um suporte mais rápido para os seus funcionários. Por meio desses canais digitais, os colaboradores conseguem tirar suas dúvidas sobre benefícios e políticas internas, por exemplo, sem precisar da atuação de profissionais do setor de Recursos Humanos.
A Análise de Dados com IA ainda é uma excelente estratégia para gerenciamento e melhoria contínua de processos. Ao conjugar as duas tecnologias, a empresa ganha a capacidade de mapear todos os métodos e recursos utilizados no contexto dos negócios para obter métricas e indicadores relativos a todas as etapas da produção.
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