[TIMEBRA] Decision Intelligence (DI) para momentos críticos de negócios

IA (Inteligência Artificial) e analytics estão desempenhando papéis essenciais para impulsionar a inovação entre muitas empresas que estão navegando na onda de transformação digital durante esta pandemia. Muitos líderes empresariais percebem que as pessoas não estão programadas para pensar exponencialmente, mas incrementalmente em um mundo linear, incapaz de ver os efeitos em cascata de suas ações. A pandemia evidenciou o enorme impacto que tem na qualidade das decisões tomadas, especialmente no contexto empresarial.

Organizações em todo o mundo estão modernizando a maneira como pensam sobre a tomada de decisões, buscando automação sempre que possível. Embora os modelos de IA ajudem a criar previsões e rótulos, eles ainda deixam perguntas como “E daí?” e “O que devo fazer sobre isso?” É aqui que a inteligência de decisão (DI – Decision Intelligence) entra em jogo.

DI é uma disciplina emergente de criação de modelos de decisão sólidos em uma ampla gama de processos, ajudando os usuários a mapear ações voltadas para resultados. Ele fornece uma estrutura para ajudar os líderes de dados e análises a projetar, modelar, alinhar, executar, monitorar e ajustar modelos e processos de decisão no contexto de resultados e comportamento de negócios.

Os modelos de DI são capazes de produzir decisões mais rápidas e precisas que fornecem melhores resultados. Também reúnem as habilidades da data science aplicada, ciências sociais e ciência gerencial, trazendo assim elementos humanos para os processos de modelagem e tomada de decisão. Dessa forma, é possível potencializar os benefícios da intuição humana e, ao mesmo tempo, eliminar erros como preconceitos ao tomar uma decisão.

O Gartner indica que teremos 800 por cento a mais de dados até o final de 2020 e 80 por cento disso são dados não estruturados que consistem em imagens, e-mails, gravações de voz e muito mais. Como a força de trabalho humana não será capaz de processar todos esses dados manualmente, as organizações podem usar DI combinada com algoritmos de machine learning aprimorados para lidar com esse aumento.

Agora que sabemos o que a DI significa e faz, aqui estão cinco leituras interessantes que discutem mais a fundo a DI.

1. DI vs BI: no que sua empresa está funcionando?

As empresas estão procurando ferramentas e plataformas de BI (Business Intelligence) de última geração que sejam mais rápidas e modernas para resolver problemas baseados em um domínio específico. A DI pode ser a solução para tomar melhores decisões para obter melhores resultados.

2. Melhores decisões por meio de DI

Fonte: Analytics Insight

A DI se concentra em decisões de negócios e resultados correspondentes, em vez de algoritmos de aprendizado de máquina. Ela coloca o foco no envolvimento de humanos no processo de tomada de decisão, juntamente com dados e algoritmos, melhorando assim a qualidade das decisões.

3. O elo que faltava em muitos projetos de data science: DI

A DI é a aplicação de data science no contexto de um problema de negócios. Ela aumenta o data science com ciências sociais e ciências gerenciais. Somente combinando os princípios e habilidades dessas disciplinas é que as decisões de negócios podem ser desbloqueadas.

4. DI vs BI

A DI usa uma arquitetura de dados moderna e processamento massivamente paralelo para levar em consideração todos os dados da empresa. Ela fornece insights mais profundos em comparação com aplicativos de BI que são construídos em torno de estruturas de dados mais antigas, apresentando painéis estáticos.

5. Quando a inteligência artificial não é suficiente: a nova disciplina da DI

Os fundamentos da DI podem ser compreendidos em três etapas: entender o que é uma decisão, entender como mapear ações que levam a resultados e aprender como fazer um brainstorming de resultados e ações. Seguir essas etapas ajudará qualquer praticante a começar.

O poder preditivo da IA ​​apoiado pela ciência de dados está desempenhando um papel proeminente na liderança das organizações em direção ao novo normal. O Gartner diz que em 2023, mais de 33% das grandes organizações terão analistas praticando a DI, incluindo modelagem de decisão. É previsto que, no futuro, os agentes de IA poderão tomar decisões por conta própria, com os atributos e capacidades de uma pessoa que dirige um departamento.

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