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AI-driven ou data-driven ?

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Por que as análises orientadas por AI são essenciais para a tomada de decisões

As empresas já estão fazendo análises com o uso de algoritmos específicos de Artificial Intelligence (AI) como um novo item “obrigatório” quando se trata de transformação digital. 

Qualquer empresa orientada a dados ( data-driven ) precisa passar a gerenciar suas operações com dados tão claros quanto a luz, e as análises orientadas por AI ( AI-driven ) podem propiciar isso.

Muitas empresas acham bastante desafiador não apenas coletar grandes quantidades de dados, mas também entender os dados e aplicá-los no contexto certo. Como resultado, não estão conseguindo tirar o máximo proveito de seus crescentes volumes de dados disponíveis, há muito dado, mas muita lentidão e alto custo para se obter informações precisas.

As ferramentas tradicionais de análise, como BIs e planilhas, são usadas há quase 25 anos como as ferramentas de análises das empresas, claro que serviram a um propósito, mas têm várias deficiências que as tornam inadequadas no ambiente de negócios atual, pois não tem a agilidade e a precisão que são indispensáveis. 

Essas ferramentas não são dimensionadas facilmente para atender às crescentes demandas e exigem analistas especializados para que as análises sejam possíveis, o que gera altos custos.

AI-driven analysis está transformando o modo de se fazer análises, saindo dos Self Service BIs e planilhas, para um nível de velocidade, volume e granularidade, que não é possível ser feito com os recursos atuais de BI, Analytics ou planilhas. 

As empresas estão adotando AI-driven analysis para tomar decisões com um nível de informação muito mais qualificado, melhorando a vantagem competitiva, além de reduzir custos de overhead. 

As análises AI-driven estão no centro da revolução digital nas análises, ajudando as empresas a melhorar suas ações, com precisão e agilidade, propiciando gerar novas oportunidades de receita.

Algoritmos sofisticados presentes nas soluções AI-driven, podem ser usados para analisar muito mais detalhadamente e de forma ágil, o comportamento histórico de clientes, concorrentes, vendedores, produtos, dentre outras informações relevantes, para tirar conclusões sobre o que aconteceu, o que está acontecendo ou análises preditivas do que precisa ser feito para enfrentar melhor os desafios e oportunidades. 

As soluções AI-driven mais eficazes e poderosas, tem vários tipos de análises prontas para uso, rápidas e precisas, e é fundamental a fácil visualização das oportunidades aos executivos para a tomada de decisões.  

Conclusão:

As empresas que não usam análises baseadas em AI-driven podem esperar por grandes desafios.

Ainda há muitas empesas gastando muito dinheiro para criar grandes bases de dados, no entanto, faltam recursos analíticos para poder explorar adequadamente os dados, ou seja, essas bases frequentemente não estão sendo analisadas com a precisão e agilidade necessária para causar impacto organizacional relevante. 

Como exemplo, muitas vezes as empresas gastam Milhões para implantar ERPs, tem uma grande base de dados, e depois se criam Data Lakes ou DW, mas grandes bases de dados sem uma análise ágil e precisa não tem valor algum.

É o mesmo que uma montanha de ouro inexplorada.

Ao construir uma cultura AI-driven, as empresas se preparam melhor para competir na nova era dos negócios digitais, a era AI-driven ao invés do antigo Data-driven.

Qualquer empresa deve assumir que seus concorrentes estão usando AI-drive analysis, ou usarão em breve.

AI-driven analysis – Um dos pilares do sucesso empresarial

AI-driven – a análise orientada por algoritmos de AI, pode ajudar todos os tipos de empresas a tomar melhores decisões para seus negócios e contribuir para 3 pilares do sucesso:

  • aumentar a receita
  • controlar e minimizar custos / despesas e
  • garantir experiência de alta qualidade aos usuários.

AUMENTO DA RECEITA: 

Algoritmos de AI-driven analysis encontram rapidamente as distorções e novas oportunidades de negócios, que por consequência irão permitir otimização da atuação no  mercado e vendas mais eficazes. 

As empresas podem acompanhar melhor o desempenho de, por exemplo, equipes de vendas, produtos e serviços, bem como os vários fatores que afetam as tendências.

CONTROLE DE CUSTOS / DESPESAS: 

Quanto ao controle de custos, as empresas podem identificar rapidamente os pontos cegos em seus custos ou despesas. Por exemplo, em uma determinada situação pode ter identificado que a folha de pagamento e uso de serviços na nuvem estão entre os itens mais caros, mas isso precisa ser rastreado para identificar quais são os itens a serem otimizados, onde estão os GAPs a serem atacados. 

Podemos usar AI para um rastreamento que aprofunde e descubra o que está fazendo com determinados custos ou despesas estejam mais relevantes, ou podemos analisar o que torna uma campanha de marketing mais econômica para evitar gastar o dispêndio de grandes quantias em iniciativas que não geram conversões em vendas.

MELHORAR A EXPERIÊNCIA DO CLIENTE: 

Quando se trata de qualidade e experiência do cliente, as empresas podem usar AI-driven analysis para analisar interações e transações e encontrar maneiras de fazer melhorias. 

AI pode detectar padrões problemáticos imediatamente ( por exemplo, quedas de vendas ou taxas de conversão ). 

Também pode-se  prever quais clientes são mais propensos a deixar de ser clientes, para que as equipes possam responder rapidamente aos pontos de atrito. 

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