#Descomplicando a IA

O segundo passo para a IA: acelerar a transformação digital com Data Science

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A transformação digital é uma mudança holística entre pessoas, processos e tecnologia em uma organização. E a chave para que ela ocorra de forma bem-sucedida é a capacidade de usar o poder dos dados para gerar precisão e agilidade na tomada de decisões. É por isso que a ciência de dados tem se tornado tão importante para as empresas.

Ei, psiu!

Este artigo é parte da série #Descomplicando a IA. Se você perdeu o post anterior, corre aqui para conferir alguns insights sobre o primeiro passo para a IA: investir em governança de dados.

Com projetos de ciência de dados bem alinhados aos desafios enfrentados pelos negócios, as empresas, entre outros, podem:

– Personalizar experiências usando insights preditivos;
– Transformar as decisões operacionais com otimização;
– Acelerar as decisões;
– Diminuir o viés da inteligência artificial com explicabilidade.

Foi sobre isso que debatemos no segundo episódio da segunda temporada da websérie “Descomplicando a IA”, conduzida pelo cientista de dados Ricardo Cappra. O episódio que já está disponível on demand, começou com um debate sobre a importância da ciência de dados para o entendimento do cliente.

Por exemplo: como fazer a otimização de vendas cruzadas através de uma comunicação interativa com o cliente e com parceiros de negócios nos meios digitais? Isso envolve não apenas um modelo de assistente virtual, mas também um mecanismo de ciência de dados que permita a personificação do cliente no momento exato de interação.

Por trás da máquina: como funciona um projeto de ciência de dados?

Para exemplificar como acelerar o desenvolvimento de projetos de ciência de dados nas empresas, foi realizada uma demonstração de AutoIA na ferramenta IBM Watson Studio durante o episódio – essencial para quem quer entender como é possível escalar o uso da ciência de dados nas empresas de forma integrada e alinhada aos objetivos do negócio.

E por falar em objetivos do negócio, se o Planejamento de Sales & Operations na sua empresa é um desafio, o replay do episódio 2 está mais do que recomendado. Foi apresentado um projeto real de uma empresa do setor farmacêutico em que algoritmos de machine learning no Watson Studio atrelados a uma ferramenta de planejamento (o IBM Planning Analytics) permitiram não apenas a otimização do planejamento de produção da fábrica, mas também a previsibilidade de sell-out e sell-in e a rápida tomada de decisões de marketing, supply chain, manufatura, entre outros.

Coloque na agenda!


Mas a temporada não acabou! No dia 26 de maio acontecerá o terceiro e último episódio da websérie, com o tema: “Integrando a Inteligência Artificial em fluxos de trabalho existentes”. Teremos a chance de debater ao vivo com a equipe do Fleury sobre a melhoria da experiência do usuário nos laboratórios do Grupo com IBM Watson no WhatsApp. Vai perder?

Quer saber mais?

Se inscreva na websérie agora mesmo e acompanhe os posts aqui no blog durante as próximas semanas com a tag #Descomplicando a IA.

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Data & AI Product Marketing Manager na IBM

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