Inteligência artificial e processamento de eventos em tempo real

Ao aproveitar a IA para o processamento de eventos em tempo real, as empresas podem conectar eventos díspares para detectar e responder a novas tendências, ameaças e oportunidades. Em 2023, o IBM Institute for Business Value (IBV) entrevistou 2.500 executivos globais e descobriu que as empresas de melhor categoria estão obtendo um ROI de 13% em seus projetos de IA, mais do que o dobro do ROI médio de 5,9%.

Como todas as empresas se esforçam para adotar a melhor abordagem para ferramentas de IA, vamos discutir as melhores práticas para saber como sua empresa pode aproveitar a IA para melhorar seus casos de uso de processamento de eventos em tempo real.

Uma arquitetura orientada a eventos é essencial para acelerar a velocidade dos negócios. Com ela, as organizações podem auxiliar as equipes de negócios e TI a adquirir a capacidade de acessar, interpretar e agir com base em informações em tempo real sobre situações únicas que surjam em toda a organização. O processamento de eventos complexos (CEP) permite que as equipes transformem seus eventos de negócios brutos em insights praticáveis, obtenham uma visão persistente e atualizada de seus dados críticos e movam rapidamente os dados para onde são necessários, na estrutura em que estão necessários.

A inteligência artificial também é fundamental para as empresas, ajudando a fornecer recursos para simplificar os processos de negócios e melhorar as decisões estratégicas. De fato, em uma pesquisa com 6.700 executivos de nível de diretoria, o IBV descobriu que mais de 85% dos adotantes avançados conseguiram reduzir seus custos operacionais com a IA. A IA não simbólica pode ser útil para transformar dados não estruturados em informações organizadas e significativas. Isso ajuda a simplificar a análise de dados e possibilita a tomada de decisão informada. Além disso, a capacidade dos algoritmos de IA de reconhecer padrões, aprendendo com os dados históricos exclusivos da sua empresa, pode capacitar as empresas a prever novas tendências e identificar anomalias mais cedo e com baixa latência. Além disso, a IA simbólica pode ser projetada para raciocinar e inferir sobre fatos e dados estruturados, tornando-a útil para navegar por cenários empresariais complexos. Além do mais, os desenvolvimentos em grandes modelos de linguagem (LLM) de código aberto e fechado estão aprimorando a capacidade da IA de entender a linguagem simples e natural. Vimos exemplos disso na mais recente evolução dos chatbots. Isso pode ajudar as empresas a otimizar a experiência do cliente, permitindo que extraiam rapidamente insights das interações na jornada dos clientes.

Ao unir inteligência artificial e processamento de eventos em tempo real, as empresas podem aprimorar seus esforços em ambas as frentes e ajudar a garantir que seus investimentos estejam causando um impacto nos objetivos de negócios. Processamento de eventos em tempo real pode ajudar a impulsionar uma IA mais rápida e precisa; e a IA podem ajudar a tornar os esforços de processamento de eventos da sua empresa mais inteligentes e responsivos aos seus clientes.

Ao combinar o processamento de eventos e a IA, as empresas estão ajudando a impulsionar uma nova era de tomada de decisão altamente precisa e baseada em dados. Aqui estão algumas maneiras pelas quais o processamento de eventos pode desempenhar um papel fundamental na alimentação dos recursos de IA.

• Eventos como combustível para modelos de IA: modelos de inteligência artificial dependem de big data para refinar a eficácia de seus recursos. Uma plataforma de fluxo de eventos (ESP) desempenha um papel crucial nisso, fornecendo um pipeline contínuo de informações em tempo real de fontes de dados de missão crítica das empresas. Isso ajuda a garantir que os modelos de IA tenham acesso aos dados mais recentes, sejam eles processados em movimento a partir de um event stream ou agrupados em grandes conjuntos de dados, para ajudar os modelos a treinar com mais eficiência e operar na velocidade dos negócios.
• Agregados como insights preditivos: os agregados, que consolidam dados de várias fontes em seu ambiente de negócios, podem servir como preditores valiosos para algoritmos de aprendizado de máquina (ML). Em vez de pesquisar APIs repetidamente ou esperar que os dados sejam processados em lotes, o processamento de eventos pode calcular esses agregados de forma incremental, operando continuamente à medida que seus fluxos brutos de eventos são gerados. A análise de dados de fluxo pode ser usada para ajudar a melhorar a velocidade e a precisão das previsões dos modelos.
• Contexto atualizado para aplicar a IA de forma eficaz: o processamento de eventos pode desempenhar um papel crucial na formação do contexto comercial em tempo real necessário para aproveitar o poder da IA. O processamento de eventos ajuda a atualizar e refinar continuamente nossa compreensão dos cenários de negócios em andamento. Isso ajuda a garantir que os insights derivados de dados históricos, por meio do treinamento de modelos de aprendizado de máquina (modelos de ML), sejam práticos e aplicáveis no presente. Por exemplo, quando a IA apresenta uma previsão de que um cliente pode estar à beira de trocar a empresa por outra, é importante considerar essa previsão no contexto do nosso conhecimento atual sobre um cliente específico. Esse conhecimento não é estático, e novos dados de eventos ajudam a evoluir nosso conhecimento mais recente a cada interação, para ajudar a orientar a tomada de decisão e a intervenção.

Ao fazer a ponte entre o processamento de eventos e a IA, as empresas podem ajudar a fornecer dados em tempo real para o treinamento de modelos de IA, aproveitar o processamento de dados em movimento para calcular agregados em tempo real que ajudam a melhorar as previsões e ajudar a garantir que a IA possa ser aplicada de forma eficaz dentro dos um contexto comercial atualizado.

A inteligência artificial pode tornar o processamento de event streams mais inteligente e responsivo em cenários de dados dinâmicos e complexos. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode aprimorar suas iniciativas orientadas a eventos:

• Detecção de anomalias e reconhecimento de padrões: a capacidade da inteligência artificial de detectar anomalias e reconhecer padrões pode ajudar a aprimorar muito o processamento de eventos. A IA pode filtrar o fluxo constante de eventos de negócios brutos para identificar irregularidades ou tendências significativas. Ao combinar análises históricas com o reconhecimento de padrões de eventos em tempo real, as empresas podem ajudar suas equipes a desenvolver perfis mais detalhados e responder proativamente a ameaças potenciais e novas oportunidades de clientes.
• Raciocínio para correlação e causalidade: a inteligência artificial pode ajudar a equipar ferramentas de processamento de eventos em tempo real com a capacidade de raciocinar sobre correlação e causalidade entre as principais métricas de negócios e os fluxos de dados. Isso significa que a IA não só pode identificar relações entre fluxos de eventos de negócios, como também descobrir dinâmicas de causa e efeito que podem esclarecer cenários de negócios anteriormente não considerados.
• Interpretação de dados não estruturados: os dados não estruturados geralmente podem conter insights inexplorados. A IA é excelente para entender linguagem simples e natural e interpretar outros tipos de dados não estruturados contidos em seus eventos recebidos. Essa capacidade pode ajudar a aprimorar a inteligência geral de seus sistemas de processamento de eventos, extraindo informações valiosas de fontes de eventos aparentemente caóticas ou desorganizadas.

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O IBM Event Automation é uma solução totalmente adaptável, desenvolvida com base em tecnologias abertas, com recursos para:

• Fluxo de eventos: colete e distribua fluxos brutos de eventos comerciais em tempo real com o Apache Kafka de nível empresarial.
• Gerenciamento de endpoints de eventos: descreva e documente eventos facilmente de acordo com a especificação da API Async. Promova o compartilhamento e a reutilização, mantendo o controle e a governança.
• Processamento de eventos: utilize o poder do Apache Flink para criar e testar instantaneamente fluxos de processamento de fluxos SQL em uma tela de criação intuitiva e de pouco código.

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