Artigo: “Inteligência Artificial generativa leva a análise de dados a um outro patamar”

Texto de Luis Lombardi (foto), vice-presidente da MicroStrategy na América Latina:

Já faz um tempo que a Inteligência Artificial (IA) existe, mas a IA generativa abriu novas possibilidades para fornecer insights de forma mais acessível a mais pessoas.

O valor da IA impulsionou as organizações a aumentar a sua utilização nos negócios. Além disso, os modelos de linguagem ampla (LLMs) melhoraram significativamente tanto a experiência quanto os resultados da IA, impulsionando assim um aumento extraordinário de interesse do mercado.

Não é à toa que isso ocorreu. Afinal, a IA pode proporcionar às empresas vantagem competitiva, aprimorar a experiência do cliente, reduzir custos e melhorar o desempenho operacional e financeiro.

No entanto, ainda é comum vermos empresas, inclusive as grandes, relatarem que não têm habilidades necessárias para aplicar a IA tradicional com sucesso, muito devido a uma preocupação altamente relevante: a confiabilidade nos dados. A governança da IA é algo muito desafiador, pois são pouquíssimas as organizações que possuem políticas de controle e adminstração de informações corporativas.

Parte desse desafio é que ferramentas de IA separadas exigem uma governação separada. Dessa forma, sem uma política bem estruturada, fica difícil confiar e contar com os resultados das análises baseadas nas aplicações de IA.

Em contraste a isso, a IA generativa pode ser combinada com o BI (Business Intelligence) de uma forma que a IA tradicional não consegue.

A IA generativa tem o potencial para tornar os elementos da IA muito mais acessíveis sem exigir mudanças drásticas em um conjunto de habilidades da organização. Um dos aspectos mais atraentes da IA generativa é o processamento de linguagem natural (PNL), que pode facilitar o acesso de muitos indivíduos a dados e análises.

Antes da popularização da IA generativa, desenvolver os modelos de PNL para interagir com dados e a análise era um processo complicado. Os modelos precisavam ser programados com muito cuidado para poder lidar com todas as várias maneiras pelas quais uma pergunta pode ser feita, o que é muito mais fácil hoje com a IA generativa apoiada pelos LLMs.

Os LLMs tornam muito mais fácil gerar explicações em linguagem simples para ajudar os indivíduos a compreender os principais aspectos de diferentes análises.

A PNL também abre um novo mundo de possibilidades para outros aspectos das ferramentas de BI, tornando muito mais simples a criação de relatórios e painéis de dados (dashboards). Os indivíduos podem simplesmente descrever o tipo de análise que desejam, indicar os dados a serem analisados e como gostaria que sejam exibidos.

Usando instruções básicas como essas, as modernas ferramentas de BI aprimoradas com IA generativa podem produzir um primeiro rascunho da exibição. Este rascunho pode exigir alguns ajustes, mas esta abordagem pode tornar os usuários e analistas profissionais de BI muito mais produtivos.

A combinação de IA generativa e BI permite que muito mais colaboradores das áreas de negócios nas empresas acessem recursos de inteligência de negócios porque não exige conhecimento técnico para fazer análises e obter insights.

Por outro lado, os usuários avançados também podem se beneficiar. Por exemplo, LLMs podem ser usados para gerar ou explicar códigos. Quando for necessário incluir instruções SQL na ferramenta de BI, a IA generativa pode produzir o SQL apropriado para realizar a tarefa. Da mesma forma, quando uma análise foi desenvolvida por terceiros, ela pode ser usada para criar uma explicação das instruções SQL ou otimizar o SQL nessa análise.

Com todos esses recursos aprimorados de PNL alimentados por LLMs, a IA generativa combinada com BI evoluiu  para experiências de conversação sobre dados e seu significado subjacente. Por meio de bots ou assistentes virtuais.

O chatbot com IA é capaz de responder automaticamente a perguntas para a obtenção de insights de autoatendimento que explicam o “porquê” por trás dos dados. Por meio dele também é possível solicitar informações específicas, resumos ou cenários hipotéticos em tempo real. Além disso, auxilia na criação de dashboards para visualização de dados seguindo as especificações de design solicitadas pelos usuários ao bot.

Esse não é o futuro do BI. É o estágio atual.

A poderosa combinação de IA e BI está aí para simplificar as análises de informações e tomadas de decisão nas organizações. Ela chegou para quebrar a barreira do uso de análises e acesso aos dados por qualquer colaborador ou usuário não técnico, fomentando, assim, um número maior de organizações orientadas a dados.