Inteligência de decisão: O novo BI

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Sistemas e estratégias de business intelligence estão sendo aumentados com IA e aprendizado de máquina para fornecer contexto de tomada de decisão e recomendações em toda a empresa.

As plataformas de business intelligence (BI) estão evoluindo. Adicionando inteligência artificial e machine learning, as empresas estão transformando painéis de dados e análise de negócios em plataformas de suporte a decisões mais abrangentes. Esse movimento em direção à “inteligência de decisão” vê sua sofisticada mistura de ferramentas cada vez mais incorporadas aos fluxos de trabalho corporativos, quando e onde os tomadores de decisão mais precisam deles.

“A inteligência de decisão é a capacidade da empresa de processar grandes quantidades de dados para tomar decisões”, diz Nicole France, analista da Constellation Research. “É a mesma coisa que a inteligência de negócios ia fazer, mas acessível em toda a empresa.”

Alguns dos exemplos mais visíveis de inteligência de decisão em ação são os mecanismos de recomendação, que usam análises para prever quais produtos os consumidores achariam mais apropriados, ou quais filmes eles devem assistir a seguir. Ferramentas como essas fornecem contexto e opções pertinentes para ajudar as pessoas a tomar melhores decisões, diz França, acrescentando que os dashboards e análises das ferramentas tradicionais de BI ainda são valiosos, mas a inteligência de decisão é mais acessível e relevante.

“Para as pessoas na linha de frente, o contexto importa”, diz ela. “E há um grau de complexidade que é difícil de acertar. O objetivo é apresentar as coisas de forma clara e fácil de entender, para que as pessoas possam entender alguma análise complexa e tomar uma decisão rapidamente.”

O caso da inteligência de decisão

A pandemia COVID-19 acelerou as transformações digitais em quase todos os setores da economia global — e a IA está cada vez mais no centro disso. Mais de 95% das empresas pesquisadas pela 451 Research, consideram a IA importante para a transformação digital — e 65% dizem que é muito importante.

De acordo com a pesquisa, divulgada no final de janeiro, a adoção de IA aumentou 9 pontos percentuais no ano passado nos EUA em relação ao ano anterior, com apenas 28% das empresas dizendo que desaceleraram as iniciativas de IA como resultado da pandemia.

E um campo-chave onde a IA está pegando está em dados e análises. De acordo com uma pesquisa de 2021 com desenvolvedores de software e líderes de TI pela RealBI, 41% das empresas viram um aumento nas solicitações de acesso a dados e análises, com uma das principais razões para permitir que os usuários tossem decisões baseadas em dados. Além disso, a pesquisa mostrou maior interesse em incorporar aprendizado de máquina em softwares de análise ou dashboards, com quase 16% planejando adicionar a tecnologia em um futuro próximo, sobre os 6% das empresas que atualmente fazem.

Como a adição de IA ou aprendizado de máquina a uma plataforma de business intelligence permite que ela evolua para uma plataforma de inteligência de decisão, fornecendo contexto, previsões e recomendações quando e onde o tomador de decisão precisa deles.

De acordo com o Gartner, mais de um terço das grandes organizações terão analistas praticando inteligência de decisão até 2023.

A empresa de pesquisa define a “inteligência de decisão” como um quadro que permite aos líderes de dados e análises projetar modelos e processos de decisão no contexto de resultados e comportamentos dos negócios. Na prática, isso significa que a inteligência de decisão usa análises para ajudar funcionários, clientes ou parceiros de negócios a tomar decisões oferecendo-lhes dados, análises e previsões quando precisam e onde precisam.

À medida que a inteligência de decisão se torna uma parte central dos processos de negócios, as decisões são tomadas mais rapidamente, mais fácil e menos cara do que antes.

Cortando linhas no Detran da Califórnia

Não só a inteligência de decisão pode ajudar os funcionários a tomar melhores decisões, como também pode ajudá-los a tomar decisões mais rapidamente. Este último é particularmente importante quando as pessoas estão esperando na fila do Departamento de Veículos Automotores (Detran), arriscando pegar uma doença mortal a cada minuto que estão lá.

Ajay Gupta, diretor de transformação digital do Detran da Califórnia

“No meu mundo, a inteligência de decisão não é apenas análise e insights, mas ser capaz de tomar decisões”, diz Ajay Gupta, diretor de transformação digital do Detran da Califórnia. “Usamos a IA no nosso dia-a-dia de trabalho, onde não está apenas dizendo o que você precisa fazer e você vai fazê-lo, mas está ajudando você a tomar decisões como outro humano faria.”

A agência começou a implementar o processamento inteligente de documentos na época em que a pandemia atingiu, diz ele. Permitiu que os clientes carregassem documentos e descobrissem se havia algo que faltava antes de chegarem ao Detran. O fornecedor da plataforma de transformação digital ABBYY ajudou o Detran com o projeto, com trabalho adicional realizado pela consultoria User Friendly Consulting.

“Há alguma mineração envolvida com a visão computacional”, diz Gupta. “E a IA está tomando decisões baseadas em dados históricos e no treinamento que fornecemos.” A plataforma reduz a necessidade de as pessoas saírem e voltarem mais tarde com os documentos certos, diz ele. “E reduziu o tempo da transação porque havia menos processamento que tinha que ser feito na janela.”

Por exemplo, há um impulso federal para atualizar as carteiras de motorista para o novo formato Real ID, o que tornará mais fácil para as pessoas voarem no mercado interno. Como resultado, muitos residentes da Califórnia precisaram vir ao Detran para obter novas licenças. Ao adicionar a funcionalidade de IA e a capacidade de carregar documentos com antecedência, o Detran da Califórnia reduziu o tempo de transação presencial de 27 minutos por pessoa para cerca de 10 minutos.

Isso ajudou muito durante a pandemia, acrescenta Gupta. “Quanto menos tempo você passar em uma instalação lotada, menos mudanças de exposição.” Além disso, sem que os documentos fossem passados para frente e para trás, havia menos oportunidade para o vírus ser transmitido em superfícies de papel.

Um chatbot também ajuda a responder perguntas básicas tanto de clientes quanto de funcionários do Detran, diz ele. “Uma coisa que estamos explorando agora é usar isso para treinar os técnicos just-in-time.”

Injetando inteligência de decisão

O Detran da Califórnia também está planejando usar IA para agendamento. Com cerca de 10.000 funcionários trabalhando em casa, em escritórios de campo e na sede, pode ser complicado garantir que os turnos sejam cobertos com pessoal suficiente em cada filial.

Hoje, cientistas de dados do Detran realizam as análises para isso, fornecendo recomendações aos gerentes regionais e gerentes de escritório. Mas a agência agora está avaliando plataformas para incorporar a inteligência de decisão em sistemas usados por funcionários não cientistas de dados e espera fazer sua escolha final de fornecedor este ano.

“Com novas ferramentas, isso será federado”, diz Gupta, e integrado aos sistemas de fluxo de trabalho. “Tudo isso vai fazer parte de uma interface fácil de usar, usando produtos fora da caixa especificamente projetados para ter uma boa experiência de usuário. Isso criará um processo de tomada de decisão aumentado para os funcionários.”

A decisão final caberá aos humanos, diz ele. “Ele apresenta opções, cria calendários que podem ser alterados, cria o cronograma de linha de base ideal e o gatilho real é puxado pelos gestores.”

As ferramentas que o Detran está avaliando atualmente para isso incluem a capacidade de injetar dados de tráfego de rua. O site da agência já inclui informações de tráfego a pé, para ajudar os clientes a decidir em que dia e hora entrar. As informações também são usadas para agendar turnos de trabalho.

“Mas na Área da Baía e Los Angeles, o tráfego e o estacionamento criam muitas interrupções ao redor dos escritórios de campo, por isso estamos olhando para a ingestão desses dados que nos ajudariam a fazer essa otimização”, diz Gupta.

O Detran também está buscando aprendizado de máquina para ajudar os investigadores internos a identificar resíduos e abusos dentro e fora da organização. “Nosso objetivo é chegar a um modelo de inteligência de decisão auxiliado pelo homem com um feed de nossos investigadores, cientistas comportamentais e oficiais de dados”, diz ele.

O COVID-19 acelerou os prazos de transformação da agência, diz ele, mas o Detran já estava indo nessa direção.

“Conseguimos aproveitar bem essa crise para ajudar nossos clientes com IA e RPA e ML. Espero que possamos continuar a dinâmica. Espero que o COVID vá embora — e rápido — mas que o que fizemos permaneça”, diz Gupta.

Outros casos de uso para inteligência de decisão

A segurança cibernética é uma área onde as pessoas têm que tomar decisões baseadas em grandes quantidades de dados em movimento rápido com muito risco potencial para suas empresas. Aqui, a IA e a ML podem desempenhar um papel em ajudar os analistas de segurança a tomar melhores decisões, como mostra a empresa de networking Cato Networks.

Avidan Avraham, líder da equipe de pesquisa, Cato Networks

“Usamos AI e ML intensamente para uma série de atividades no Cato”, diz Avidan Avraham, líder da equipe de pesquisa da empresa. “Por exemplo, construímos um modelo de reputação que usa todas as informações que temos sobre um domínio ou endereço IP. Com base em dados internos de rede e dados de inteligência de código aberto, ele prevê a probabilidade de ser malicioso.”

Isso significa que os analistas de caça a ameaças podem priorizar suas investigações, diz ele.

A Cato construiu sua própria tecnologia para fazer isso, usando a Amazon Elastic MapReduce para treinar seus modelos. A empresa usa o sistema há mais de um ano, diz Avraham, com bons resultados e baixa taxa de falsos positivos. “Está embutido no fluxo de trabalho de nossos analistas”, diz ele. “Antes de construirmos essa tecnologia, costumávamos fazer a análise manualmente, então, obviamente, é um processo muito mais rápido agora.”

A inteligência de decisão também pode ajudar as empresas a serem mais consistentes. Tome-se, por exemplo, um oficial do banco tomando uma decisão de aprovação de empréstimo.

Anand Rao, sócio e líder global de IA, PricewaterhouseCoopers

“O que acontece em muitos casos quando os indivíduos estão envolvidos é que cada indivíduo tem um passado diferente”, diz Anand Rao, sócio e líder global de IA da PricewaterhouseCoopers.

Existem maneiras pelas quais as empresas tentam alcançar consistência, como com o treinamento, mas fatores externos ainda entram em jogo. Se um agente de empréstimos está tendo um dia ruim, por exemplo. Aqui, as ferramentas de inteligência de decisão podem fornecer contexto e recomendações para ajudar a criar mais consistência nos processos de negócios.

As aplicações de inteligência de decisão em outros domínios corporativos, incluindo o gerenciamento de relacionamento com o cliente e as ferramentas de vendas, também estão crescendo — e não surpreendentemente, dada a promessa de emparelhar inteligência humana com IA para aumentar o processo de tomada de decisão.

Fonte: cio