O que é IA preditiva?

Analistas há muito tempo utilizam análise preditiva dentro das organizações para tomar decisões baseadas em dados. No entanto, a tecnologia de IA preditiva acelera a análise estatística de dados e pode torná-la mais precisa devido ao grande volume de dados que os algoritmos de aprendizado de máquina têm à disposição. A IA preditiva chega a suas conclusões analisando milhares de fatores e, potencialmente, muitas décadas de dados. Essas previsões ajudam as organizações a se prepararem para tendências futuras.

A IA preditiva às vezes é confundida com análises de dados descritivas ou prescritivas. Análises descritivas ajudam as organizações a entender por que algo aconteceu no passado, enquanto análises preditivas ajudam a antecipar o que provavelmente ocorrerá. Análises prescritivas recomendam ações que uma organização pode tomar para garantir que esses resultados aconteçam.

A IA preditiva é amplamente utilizada para obter insights sobre o comportamento do cliente e otimizar a tomada de decisões em diversos setores. Ela pode prever desde a evasão de clientes até interrupções na cadeia de suprimentos e falhas mecânicas, permitindo um planejamento proativo ao produzir previsões confiáveis e precisas.

A precisão e o desempenho dos modelos de IA preditiva dependem amplamente da qualidade e quantidade dos dados de treinamento. Práticas rigorosas de governança de dados, limpeza de dados, validação e atualizações consistentes dos conjuntos de dados garantem que os dados utilizados sejam confiáveis, o que, por sua vez, aprimora a precisão dos modelos preditivos.

Criar uma aplicação de IA preditiva requer que uma empresa reúna dados relevantes de diversas fontes e os limpe, definindo valores ausentes, valores discrepantes ou variáveis irrelevantes. Em seguida, os dados são divididos em conjuntos de treinamento e teste, sendo que o conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de teste é utilizado para avaliar seu desempenho. A IA preditiva usa análise de big data e deep learning para examinar dados históricos, padrões e tendências; quanto mais dados forem fornecidos aos algoritmos de aprendizado de máquina, melhores serão as previsões.

Também é essencial que as organizações abordem considerações éticas e mitiguem vieses em modelos de IA preditiva. Vieses nos dados ou nos algoritmos podem levar a resultados injustos ou discriminatórios. As práticas de IA ética protegem contra impactos prejudiciais e constroem confiança com usuários e stakeholders.

Quando os dados estão prontos, cientistas de dados podem treinar o modelo de IA preditiva. Diversos algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, decision trees e redes neurais, podem ser utilizados. A escolha do algoritmo depende da natureza dos dados e do tipo de previsão a ser realizada.

A IA preditiva emprega um subconjunto de algoritmos de aprendizado de máquina e IA para gerar previsões precisas.

Redes neurais são amplamente utilizadas para diversas tarefas porque conseguem aprender padrões complexos a partir de grandes conjuntos de dados.

A regressão linear é uma técnica utilizada principalmente para identificar correlações entre variáveis, enquanto a regressão logística é prática para tarefas de classificação, como ajudar a categorizar dados em grupos distintos.

Máquinas de vetores de suporte também são usadas para classificação, oferecendo desempenho robusto em cenários com separações claras de margem.

Árvores de decisão estimam resultados dividindo os dados em ramificações com base nos valores das características, melhorando a precisão da classificação.

O clustering K-means é utilizado para classificar dados em grupos com base na similaridade, auxiliando na descoberta de padrões subjacentes dentro dos dados.

Independentemente do algoritmo que uma organização utiliza, durante o treinamento, o modelo aprende relacionamentos e padrões nos dados e ajusta seus parâmetros internos. Ele tenta minimizar a diferença entre suas produções previstas e os valores reais no conjunto de treinamento. Esse processo é frequentemente iterativo, onde o modelo ajusta repetidamente seus parâmetros com base no erro que observa até atingir um estado ótimo.

Modelos treinados com dados mais diversos e representativos tendem a ter um desempenho melhor nas previsões. Além disso, a escolha do algoritmo e os parâmetros definidos durante o treinamento podem impactar a precisão do modelo. Com dados suficientes, um modelo de aprendizado de máquina pode aprender a filtrar as informações e processar os dados, resultando em resultados mais precisos.

A IA preditiva pode consultar bancos de dados de forma rápida e eficiente utilizando embeddings. Embeddings são uma maneira de armazenar informações que permite à IA identificar similaridades e relacionamentos. Criados por camadas de redes neurais não supervisionadas, embeddings transformam informações em vetores e os posicionam dentro de um espaço matemático que se relaciona com todas as outras informações no conjunto de dados. Embeddings que se agrupam são considerados relevantes entre si, permitindo que a IA "leia" rapidamente todos os dados relevantes e faça uma previsão.

A explicabilidade e a transparência nos modelos de IA são fundamentais para construir confiança e garantir a conformidade regulatória. A IA explicável ajuda os stakeholders a entender como as previsões são feitas; fornecer transparência é essencial para ganhar a confiança dos usuários e atender a padrões legais e éticos, especialmente em áreas sensíveis como finanças e saúde.

Aplicações de análises preditivas envolvem alimentar dados estruturados, como figuras de vendas, leituras de sensores e registros financeiros, em algoritmos de aprendizado de máquina como regressão ou árvores de decisão para fornecer análises em tempo real. Os algoritmos analisam correlações históricas entre variáveis que precederam os resultados. Esses padrões informam modelos quantitativos para prever eventos sob novas condições. A precisão continua melhorando à medida que os modelos ingerem mais dados relevantes e limpos ao longo de horizontes de tempo mais longos para refinar as correlações. As previsões tornam-se mais confiáveis à medida que os sucessos se acumulam.

Como fatores externos podem impactá-las, a IA preditiva mede resultados potenciais, não certezas. No entanto, depender fortemente de previsões e remover o julgamento humano pode abrir riscos de viés. Prever comportamentos humanos também levanta questões éticas, e as organizações devem estar atentas a não depender excessivamente dessas previsões.

Tanto a IA preditiva quanto a IA generativa usam aprendizado de máquina combinado com acesso a big data. A IA preditiva utiliza aprendizado de máquina para extrapolar o futuro. Ferramentas de IA generativa, como ChatGPT ou Llama 3, usam grandes modelos de linguagem (LLMs) para gerar novos conteúdos a partir de prompts em linguagem natural. Modelos de IA generativa utilizam análise estatística para criar um tipo de previsão, mas seu objetivo é prever as palavras corretas, segmentos de código ou elementos visuais para gerar.

O uso de modelos de IA preditiva ou de IA generativa não é estritamente binário. Em vez de uma escolha entre um ou outro, muitas empresas podem se beneficiar adotando estrategicamente tanto a IA generativa quanto a preditiva em conjunto. Seus conjuntos de habilidades especializadas podem se complementar mutuamente se combinados de forma criteriosa.

Para que a IA preditiva entregue o máximo valor, ela deve ser integrada aos processos e fluxos de trabalho existentes de negócios. Essa integração ajuda a garantir que os insights e previsões gerados pelos sistemas de IA sejam acionáveis e possam fornecer valor. As organizações devem focar em alinhar a IA preditiva com seus objetivos estratégicos e necessidades operacionais para se beneficiarem plenamente dela.

A IA preditiva pode ajudar a identificar quando a demanda do consumidor está mais alta e quando uma loja deve ter mais itens em estoque. Por exemplo, no caso de um desastre natural como um furacão, uma loja pode garantir que tenha itens essenciais em estoque.

A IA preditiva pode determinar quando a congestão nas estradas será mais provável, ajudando caminhões a atender picos na demanda dos usuários por mercadorias.

A IA preditiva pode ajudar os provedores de serviços a antecipar solicitações dos usuários, melhorar as experiências dos clientes e prever comportamentos com base nos dados dos clientes e atividades passadas.

Com dados suficientes, a IA preditiva pode ajudar a prever condições de saúde potenciais com base no histórico médico de um paciente.

A IA preditiva pode ajudar o marketing a desenvolver conteúdo, produtos e mensagens que clientes potenciais possam se interessar, antecipando o comportamento dos usuários.

A IA preditiva pode prever movimentos de mercado e analisar dados de transações para aprimorar a detecção de fraudes, como um login de dispositivo incomum, uma nova localização ou uma solicitação que não se enquadra no comportamento usual de um usuário específico.

A IA preditiva pode examinar dados de vendas, sazonalidade e fatores não financeiros para otimizar estratégias de precificação, prever a demanda do consumidor ou prever tendências de mercado futuras.

A IA preditiva pode agilizar o gerenciamento de reclamações e prever perdas potenciais.

Ao monitorar vibração, temperatura e outros dados de sensores de máquinas, a IA preditiva identifica equipamentos com risco de falha para que possam ser servidos proativamente e evitar downtime.

Plataformas de streaming aplicam modelos preditivos para sugerir conteúdo personalizado que corresponda aos gostos dos usuários com base em seus históricos de visualização e audição.

Automatizar processos no ambiente de trabalho com IA preditiva pode executar tarefas de curto prazo na análise de dados, aprimorando ainda mais a automação e permitindo que os funcionários concentrem suas energias na tomada de decisões e em escolhas criativas.