A precificação de SKUs, utilizando múltiplas variáveis é uma atividade complexa, principalmente em negócios com muitos produtos no portfólio. A execução dessa tarefa deve correlacionar uma série de informações para decisões rápidas de acordo com o momento do mercado. Por isso, as ferramentas de inteligência artificial são aliadas importantes para o trabalho do analista de Pricing, introduzindo o algoritmo inteligente na equação.

O profissional de Pricing auxilia a empresa na definição das políticas de preço, a partir de análises sobre custos diretos, descontos, impostos recuperáveis e não recuperáveis, posicionamento da concorrência, entre outros fatores que afetam diretamente o fluxo de caixa. Porém, são muitos pontos a serem acompanhados e a força humana dificilmente consegue acompanhar todas as variáveis.

A inteligência artificial, por outro lado, é capaz de coletar uma série de dados simultaneamente, cruzando-as para gerar análises mais precisas. Porém, ela ainda tem as suas limitações e precisa necessariamente de alguém que filtre as informações que chegam.

“Digamos que tenha 5 mil SKUs para precificar diariamente. É impossível dar atenção para todos, mas o algoritmos olha para 98% dos casos e ficam poucos casos para o time de pricing efetivamente analisar. É um ganho para o time”, afirma Guilherme Castanheira, especialista em pricing que participou do nosso webinar “Inteligência Artificial Aplicada ao Pricing e à Gestão de Descontos”.

Torna-se então um trabalho conjunto para levar mais eficácia às políticas de preço da empresa. A seguir, vamos entender melhor essa relação entre o analista de Pricing e o algoritmo inteligente!

A importância do analista de Pricing na empresa

O especialista de Pricing é responsável por acompanhar toda a complexidade da empresa e o contexto na qual está inserida, interpretando e analisando dados internos e externos. Para isso, ele deve manter contato direto com as várias áreas de negócio, principalmente com o comercial e o financeiro.

O comercial traz informações valiosas sobre o cliente e o que acontece na engrenagem externa da empresa, enquanto o financeiro traz insights sobre a geração de lucro. É responsabilidade do analista de Pricing ter controle sobre os dados de faturamento, preços e volumes de itens, além de entender as margens financeiras.

Ele precisa também ser capaz de validar e rastrear as causas dos problemas que podem impactar as movimentações de mercado. Então, deve entender o histórico da empresa para desvendar como processos ativos, interrompidos e parados podem influenciar nas políticas de preço e no fluxo de caixa. Isso inclui capacidades produtivas, quantidade de estoque de matéria-prima e produto final, logísticas, entre outros pontos.

O profissional deve ainda ficar atento para fatores instáveis, como tendências de mercado, previsibilidade de crescimento ou retração do setor e até as alterações na incidência de impostos. Tudo isso torna o trabalho do analista de Pricing bem complexo e robusto, necessitando de ferramentas modernas para dar apoio às atividades da força humana.

Como as ferramentas de algoritmo inteligente podem ajudar

A transformação digital trouxe para o setor de Pricing ferramentas capazes de coletar, filtrar e reunir dados estruturados e não estruturados de uma empresa. Com essas informações, as ferramentas de inteligência artificial conseguem identificar padrões de comportamento que permitem atender as demandas para uma estratégia alinhada às condições da empresa e do mercado.

Cabe ao analista de Pricing imputar no sistema as estratégias e regras de negócio para que o algoritmo inteligente possa captar informações relevantes. A regra de negócio pode determinar o foco do algoritmo para executar diferentes tipos de otimização, como a redução de estoque, ou ganhar da concorrência a qualquer custo — ou mesmo estratégias mistas. A partir desse direcionamento, a ferramenta consegue analisar milhares de dados em poucos segundos, entregando resultados baseados em uma maior quantidade de variáveis de negócio.

Nessa estratégia de precificação em que unimos a expertise de Pricing e a tecnologia, temos o conceito de preço dinâmico. Trata-se de gerar uma melhor previsibilidade de situações que possam ajudar a formular o preço ideal para produtos de forma rápida.

A ferramenta reúne os dados internos e externos conforme os inputs do analista e identifica os melhores pontos de preço para atender a estratégia. Assim, ela gera insumos e análises prontas, com base nos comportamentos e dados.

Limitações que se complementam

Embora as vantagens da implementação da inteligência artificial sejam visíveis, há algumas limitações que levam a necessidade de realizar checagens regularmente. Não há como acompanhar como as decisões do algoritmo inteligente são feitas, então a expertise do profissional é fundamental no cruzamento de dados. Isso porque a ferramenta não tem o poder de apontar se as correlações entre as informações de fato fazem sentido.

“Tem que ter alguém para criticar e fazer as correlações para a leitura. O papel do analista de pricing é controlar o que faz sentido e o que não faz. Mas, com certeza, vai aparecer muita coisa que ele não teria condição de ver sem o auxílio da inteligência artificial”, afirma Guilherme.

Um exemplo que o especialista cita é a questão de lançamento de um produto.  A máquina identifica níveis adicionais ao SKU para enriquecer a análise de dados, trazendo pontos do histórico de outros lançamentos similares. “Você consegue usar a sua hierarquia de produtos para contar essa história. Você empresta informações de outros produtos para ajudar na previsão daquele SKU. São muitos tipos de mecanismos que a inteligência artificial nos oferece que, sabendo usar, você consegue montar muita análise interessante”

É preciso aproveitar as previsões do algoritmo inteligente em conjunto com as regras de negócio contextuais em cada situação. Algumas estratégias exigem preços mais competitivos, enquanto que outras permitem elevar os valores de acordo com o posicionamento da marca. A ferramenta é um auxílio importante, mas no final, a decisão será sempre do analista de Pricing.

Quer saber mais sobre a precificação dinâmica? Baixe o nosso e-book e-book “Preço Dinâmico: O método para melhorar sua estratégia de Pricing”.

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O ano de 2020 trouxe muitos desafios, mas trouxe também muitos resultados excelentes para a AI Consult. Além de realizar negócios importantes de transformação digital com nossos clientes, desenvolvendo soluções digitais com inteligência artificial de qualidade para vários campos de atuação, apostamos forte em projetos de inovação aberta (open innovation) com grandes empresas e programas de aceleração.

Acreditamos que inovar em negócios é muito mais do que tecnologia de fronteira. É importante conhecer bem a dor do cliente para que o desenvolvimento tecnológico gere valor para quem demanda. Aqui entram os nossos parceiros de open innovation: grandes empresas que conhecem muito bem o desafio a ser solucionado. Gera-se assim a sinergia perfeita, entre o conhecimento técnico de ponta da AI Consult com o conhecimento de causa da empresa madrinha. 

Nos processos que participamos, buscamos ir além dos laços comerciais, procurando expandir o relacionamento com toda a comunidade que desenvolve inovação por meio de tecnologia. A ideia é expandir conhecimentos e relacionamentos para entender o que o mercado tem a oferecer e investir em oportunidades para gerar negócios cada vez melhores e mais duradouros.

Para explorar nosso potencial e reforçar nossa presença no setor de tecnologia, desenvolvemos vários projetos promissores de soluções digitais e inteligência artificial junto a programas de aceleração e centros de open innovation. A seguir, apresentamos algumas dessas empreitadas e nossos ótimos resultados nos processos de seleção em 2020!

Startup Rio 2020

O Startup Rio é um programa de aceleração e desenvolvimento de novos empreendedores do Estado do Rio de Janeiro, sendo desenvolvido pela FAPERJ. O edital tem como objetivo promover iniciativas com foco em inovação para o ambiente de tecnologia digital.

O edital de 2020 propõe investimentos de até R$ 6 milhões nas startups selecionadas. Competindo entre 527 projetos submetidos inicialmente, A AI Consult conseguiu chegar até a fase final de seleção.

Ficamos entre os 100 primeiros colocados que participarão de uma última fase para a incubação. Até o momento, já conquistamos o direito de receber investimentos para o desenvolvimento do nosso projeto, que envolve uma solução de Preço Dinâmico. A proposta é aplicar a inteligência artificial na recomendação de preços em mercados cujos valores mudam constantemente, de acordo com uma série de variáveis.

Brain Open Desafio IoT

O Brain Open Desafio IoT é um programa de aceleração desenvolvido pelo Brain São Paulo e pela aceleradora HARDS de Florianópolis. Voltado para startups de tecnologia com soluções customizáveis em inteligência de dados com foco em IoT, o projeto visa gerar business cases em parceria com a Algar Telecom, a partir de informações geradas por milhões de dispositivos.

Na fase final do Desafio IoT, a AI Consult conseguiu figurar entre as 5 primeiras colocadas entre 68 inscritas. A seleção teve duas etapas e optou pelas empresas com maior potencial de realizar tratamentos de dados em larga escala junto ao setor de Telecom. Com isso, estamos prontos para desenvolver um projeto inovador de inteligência artificial utilizando a ampla base de dados da Algar.

FIEMG Lab 4.0

O FIEMG Lab 4.0 é mais um programa de aceleração no qual fomos aprovados, tendo foco em startups com soluções digitais industriais (indtechs). A AI Consult está entre as 50 empresas selecionadas para participar da 3ª Jornada do projeto, que terá duração de um ano e três fases para o desenvolvimento dos projetos para o setor industrial.

A primeira fase, com duração de dois meses, será um diagnóstico de potencialidade e direcionamento dos projetos. Grandes empresas, como Vale, USIMINAS e Fiat Chrysler, participarão da orientação das participantes. A FIEMG também disponibilizará o envolvimento com mais de 15 mil indústrias de sua extensa rede.

Apenas 20 startups terão direito de participar da prova de conceito (POC), com acesso a investimentos especiais. A fase 2 será o desenvolvimento de negócio e tecnologia, com 6 meses de duração, enquanto a 3ª e última fase terá 4 meses para a implantação.

Esse é apenas o começo para a AI Consult! Em pouco mais de um ano de atuação no mercado, expandimos bastante nosso circuito de projetos e ainda iremos muito além, com novos clientes e projetos de open innovation. Está interessado em desenvolver uma parceria de negócios conosco? Entre em contato e nos envie sua proposta! 

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Nos negócios, o termo inteligência artificial (ou artificial intelligence, AI) muitas vezes soa como uma oportunidade de reduzir custos, aumentar a produtividade e criar novos produtos. Mas o caminho a ser seguido para aproveitar as oportunidades de transformação digital nas empresas vai além da inovação tecnológica.

É preciso estabelecer também uma mudança de mentalidade na cultura. Isso envolve, por exemplo, o redesenho dos processos internos e a qualificação da equipe.

Quer saber mais sobre o assunto? Acompanhe este texto e conheça quais estratégias os gestores podem utilizar para se adaptar às novas tecnologias e à transformação digital nas empresas. Boa leitura!

A inteligência artificial é uma tendência irreversível. Se não pode vencê-la, junte-se a ela

Um estudo recente do Institute For The Future em parceira com a Dell Technologies mostrou que 85% dos empregos a existirem em 2030 não foram nem inventados ainda. Em linha gerais, o estudo aponta para uma substituição de tarefas manuais — mais repetitivas e burocráticas — por softwares e dispositivos programados em inteligência artificial.

Para alguns funcionários, o termo soa como risco de substituição do emprego por máquinas no redesenho de processos. Para que esse medo não resulte em resistência interna para a inovação e transformação digital nas empresas, é importante esclarecer como a inteligência artificial pode se virar oportunidade para quem souber aproveitá-la.

Caberá à empresa  orientar as equipes para essa transição, mas cada colaborador deve estar aberto a se reinventar. O perigo está em ficar parado, sendo fundamental se alinhar com a inovação tecnológica.

A inteligência artificial não substitui empregos, mas sim atividades

As novas tecnologias vão continuar a exigir a presença de pessoas nos processos gerenciais e criativos. A colaboração entre homem e máquina será cada vez mais necessária para que o redesenho de processos seja bem sucedido.

Uma das principais funcionalidades da tecnologia é justamente automatizar os processos na empresa. Isso quer dizer que, no futuro, os colaboradores irão reduzir o tempo alocado com tarefas repetitivas, que ficarão a cargo da inteligência artificial.

Com essa economia de tempo, o colaborador terá condições de se dedicar a atividades mais produtivas que exigem relacionamento e criatividade. Portanto, a empresa deve fomentar o desenvolvimento dessas habilidades.

Sem mágicas no redesenho de processos: nem todas as tarefas podem ser feitas pela máquina

Há um senso comum que diz que as máquinas vão substituir a inteligência dos humanos na transformação digital das empresas. Na verdade, não é bem assim. Até mesmo as máquinas mais potentes precisam de gerenciamento humano rigoroso para que o redesenho de processos funcione.

Os profissionais mais disputados serão aqueles capazes de extrair o máximo de resultado de tecnologias como a inteligência artificial. Para isso, será necessário que o colaborador combine a experiência de negócios com conhecimento tecnológico.

Para quem ocupa cargos mais altos, será fundamental ter a visão estratégica de qual solução tecnológica pode ser introduzida no seu departamento em algum momento. O gestor que não conseguir liderar a inovação tecnológica da sua área corre o risco de ficar para trás.

Cabe à empresa oferecer aos colaboradores treinamentos internos específicos, demonstrando como a tecnologia vai ser aplicada nos diversos setores. Os melhores funcionários serão aqueles capazes de pensar fora da caixa e transformar o conhecimento em inovação.

Aposte no redesenho de processos

Evidentemente, a introdução de novas tecnologias vai alterar o dia a dia de uma empresa não tão adaptada aos recursos tecnológicos. O redesenho de processos tem função de impacto na transformação digital das empresas.

A introdução de novas ferramentas vai alterar a forma como toda as equipes trabalham. Não adianta ter ferramentas novas com hábitos antigos. Será necessário sair da zona de conforto e alinhar a rotina às novas tecnologias. Desde a pessoa que coleta de dados no campo, até aquela que recebe uma ordem vinda de um algoritmo de inteligência artificial, todos terão que se adaptar.

Para além da mudança de postura individual, os líderes da empresa devem ser os responsáveis pela reorganização coletiva das atividades. Há que se repensar, por exemplo, na governança dos dados e nas instâncias decisórias. Questões relacionadas à segurança de dados, como privacidade e adequação à Lei Geral de Proteção de Dados, também devem ser consideradas.

Apresentamos algumas informações sobre transformação digital nas empresas. No redesenho de processos, é interessante contar com uma ajuda especializada, que ofereça soluções tecnológicas, acompanhe o processamento das soluções no cotidiano da empresa e avalie a necessidade de ajustes no treinamento para o time.

Quer conhecer uma empresa assim? Então, entre em contato com a AI Consult! Somos uma startup especializada em soluções de inteligência artificial e Data Analytics no Brasil e nos Estados Unidos.

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A manutenção preditiva na indústria tem um grande impacto para a vida útil de equipamentos. O processo visa reduzir o tempo de parada de máquinas, possibilitando, por exemplo, um melhor planejamento de manutenção. Porém, o projeto precisa ser bem desenvolvido para um bom monitoramento da produção. 

Segundo dados do Departamento de Energia dos EUA, a economia gerada pela aplicação desse modelo chega a até 30% nos custos de manutenção, com redução de aproximadamente 75% nas paradas e até 45% no tempo de inatividade. Com isso, o retorno de investimento (ROI) pode ser de até 10 vezes o valor aplicado.

Esses números mostram alguns dos vários benefícios que a manutenção preditiva na indústria pode trazer para um negócio. Mas você sabe quais são os passos para implementá-la? Veja a seguir como montar o seu projeto!

Elementos indispensáveis para a manutenção preditiva na indústria

Um projeto de manutenção preditiva não pode ser realizado sem três elementos imprescindíveis para a sua implementação. São eles: 

• Dados – Fontes de informações são fundamentais para o treinamento dos algoritmos. Em um caso ideal, o maquinário possui sensores que enviam dados em tempo real. Além disso, as informações de manutenção e falhas estão digitalizadas. Normalmente, esse não é o cenário encontrado — é normal que informações de manutenção estejam disponibilizadas em papel. Porém, não impossibilita a execução do projeto: a única diferença será a inclusão de um tempo adicional para a estruturação dos dados
• Algoritmos de Machine Learning – Cada caso terá um algoritmo ideal. É raro que o mesmo algoritmo seja o mais indicado para casos diferentes. Dessa forma, a customização dos algoritmos de Machine Learning é cerne na implementação de um sistema de manutenção preditiva que seja efetivo.
• Expertise da Indústria – A estruturação dos dados e seleção dos algoritmos deve ter um forte componente de expertise do dia a dia da operação. Aqui, a contribuição dos responsáveis pela manutenção preditiva se faz fundamental. Essa experiência deve ser incorporada no sistema para que ele seja efetivo.

Entenda o que deve ser monitorado

A partir do machine learning, os algoritmos podem aprender novas informações com o tempo, mas é preciso ter um ponto de partida. Por isso, entender quais são os equipamentos a serem acompanhados e os problemas que podem acontecer a eles deve ser o início para a manutenção preditiva na indústria.

Uma parada de máquina desnecessária pode acontecer por vários motivos. Alguns são muito comuns, enquanto outros podem ser mais específicos. Um bom diagnóstico deve permitir que os algoritmos inteligentes ter acesso a fluídos, desgastes dos componentes, vibração e temperatura das máquinas.

O último item é um dos principais, pois age diretamente na qualidade dos equipamentos. Por isso, os algoritmos inteligentes precisam acompanhar câmaras frias, estufas e/ou câmaras de maturação, de acordo com o tipo de indústria.

Selecione os dados

Para um bom funcionamento da inteligência artificial na manutenção preditiva, é preciso ter os dados que vão guiar os algoritmos. A tecnologia aplicada é capaz de extraí-los dos sistemas, desde que as informações estejam imputadas adequadamente.

É necessário ter disponível uma série de materiais que possibilitem a ação do machine learning nas máquinas. Considere gráficos de produtividade, histórico das coletas das variáveis, softwares de gestão, gadgets de comunicação, entre outras ferramentas favoráveis à obtenção de dados.

Com a conexão dessas estruturas aos equipamentos por meio de sensores, os algoritmos inteligentes poderão trabalhar por si só e continuar o trabalho de coleta para gerar relatórios e análises estratégicas.

Tenha uma equipe de acompanhamento

Apesar de a inteligência artificial poder realizar a manutenção preditiva na indústria automaticamente, você ainda precisa ter um time por trás dela. O sucesso do projeto depende do acompanhamento correto para garantir o melhor aprendizado de máquina com as técnicas de aplicação.

O cientista de dados é o profissional responsável por filtrar as informações que entram e saem do sistema. Porém, ele ainda precisa trabalhar em conjunto com a equipe que lida diretamente com as máquinas.

Esses funcionários entendem na prática como os equipamentos funcionam, tendo acesso a dados importantes para a manutenção preditiva na indústria. Na via contrária, o cientista também deve instruí-los para aplicar as técnicas indicadas no manuseio das máquinas.

Encontre um parceiro especializado

Sem o conhecimento e as ferramentas adequados, o sucesso da implantação da manutenção preditiva pode ser comprometido. Ter o apoio de um parceiro é o caminho mais seguro para construir algoritmos inteligentes capazes de identificar adequadamente os riscos de danos dos equipamentos e parada de máquina.

O processo deve ser feito em escalas e seu parceiro saberá instruir a implementação da maneira mais efetiva. Uma empresa de inteligência artificial está preparada para determinar as etapas apropriadas sem correr o risco de prejudicar o desenvolvimento do machine learning.

Além de promover a construção das ferramentas ideais, o parceiro poderá ajudar a encontrar um bom cientista de dados, bem como auxiliar na análise e coleta das informações para input.

Essas são algumas medidas importantes para iniciar um projeto de manutenção preditiva na indústria. Se você segui-las com atenção, será muito mais fácil alcançar o sucesso da estratégia, no menor tempo possível e com as melhores ferramentas.

Quer saber mais sobre o tema? Então baixe agora mesmo o nosso e-book Manutenção Preditiva: Reduzindo prejuízos com a previsão de falhas de equipamentos, entenda toda a sua importância para a indústria e veja mais dicas de implementação!

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Com as compras online, são quase infinitas as possibilidades de escolhas para os clientes. São diversos sites e perfis comerciais em redes sociais que oferecem seus produtos e serviços para todos os gostos e necessidades. No entanto, os clientes não costumam ter tempo suficiente para estudar detalhadamente cada produto ou serviço. É nesse contexto que o sistema de recomendação desempenha um papel importante. 

Ele pode ajudar os usuários a encontrar produtos e conteúdos mais alinhados com seu perfil. A lógica do sistema de recomendação se baseia em pegadas digitais deixadas pelos usuários ou avaliações de outros consumidores a respeito do produto procurado.

Quer saber mais sobre esse assunto? Acompanhe este texto e conheça as arquiteturas básicas do sistema de recomendação, quais são as suas vantagens e cases de sucesso. Descubra também quais cuidados devem ser tomados e reconheça a necessidade de buscar ajuda especializada para implementação. Confira!

Quais são as arquiteturas básicas do sistema de recomendação?

As possibilidades de selecionar dados para recomendar algo para o cliente podem ser bastante amplas. É possível, por exemplo, indicar um produto com base no que outros usuário gostaram ou recomendar a partir dos gostos pessoais do usuário. E que tal as duas coisas? Conheça a seguir três modelos de arquitetura do sistema de recomendação.

Sistema de recomendação baseado em conteúdo

Trata-se um de sistema mais personalizado que considera a experiência pregressa do usuário, ou seja, os itens que o usuário demonstrou interesse no passado e/ou as configurações de preferências do usuário. 

Um exemplo comum disso são os anúncios patrocinados nas redes sociais. O sistema que dá suporte a essa estratégia avalia o histórico de postagens, o perfil dos amigos seguidos e características dos dados cadastrais do usuário para filtrar os produtos ou serviços que mais se encaixam o perfil dele. 

Sistema de recomendação colaborativo

Esse sistema considera a experiência de todos os usuários, ou seja, não considera as classificações feitas pelo próprio usuário, mas sim o que os outros fizeram. Esse tipo de arquitetura é bastante comum no ramo de e-commerce.

Um exemplo típico é quando o usuário entra em uma loja de comércio eletrônico e busca determinado produto. Ao encontrá-lo, ele encontra logo abaixo desse produto um hall de recomendações de outros produtos que tiveram boa avaliação de outros usuários naquele site. 

Geralmente, esse tópico vem acompanhado com os dizeres “pessoas que compraram este produto gostaram desse também”.

Para persuadir o usuário, o sistema de recomendação colaborativo faz uso de diversas avaliações. Por exemplo, é comum utilizar a escala de pontuação baseada em estrelas. Também a do tipo de marcar como gostei ou não gostei, além da presença de postagens com comentários sobre o item. 

Sistema de recomendação híbrido

Esse modelo abrange a conexão entre o sistema de recomendação baseado em conteúdo e o colaborativo. Nesse contexto, o modelo híbrido ajuda a balancear os pontos fortes e fracos dos outros dois. 

Nesse sistema é possível, por exemplo, produzir listas separadas de recomendações e unir os resultados para produzir uma lista final. O sistema de recomendação híbrido ainda permite utilizar pesos para os tipos de filtragem, valorizando itens que recebem mais acessos. 

Outra possibilidade é recomendar ao usuário as indicações feitas por outros usuários semelhantes, os quais, em teoria, têm gostos parecidos. Há também a opção de recomendar itens próximos àqueles que o usuário comprou anteriormente.

Por que usar a ferramenta?

O sistema de recomendação é um excelente beneficiário para aumentar a interação entre empresa e cliente. Isso porque ele permite que a empresa gere uma experiência diferenciada de pessoa para pessoa. 

Como resultado disso, a empresa melhora sua capacidade de oferecer soluções ao cliente e aprofunda a experiência deste, tornando-a mais personalizada. 

Outra vantagem é que o sistema de recomendação permite eliminar dúvidas referentes à escolha dos produtos por parte do cliente. Isso quer dizer que um panorama mais relevante para o usuário é apresentado, fazendo com que este tenha maior possibilidade de encontrar produtos que comunicam com seu perfil. 

Isso é bastante interessante porque o cliente nota que a empresa tem se esforçado para oferecer a melhor experiência. Dessa forma, ele tende a se fidelizar e também recomendar a marca para os seus amigos. 

Como a vitrine digital da Amazon recomenda seus produtos?

A gigantesca empresa Amazon teve grande sucesso na implementação de um sistema de recomendação online: a Amazon Personalize. Trata-se de uma ferramenta que facilita recomendações individualizadas nos aplicativos da empresa.

Esse sistema permite, por exemplo, que a empresa conheça o fluxo de atividades do usuário, colhendo informações advindas dos cliques, cadastramentos, compras realizadas e visualizações da página.  

Também esse sistema de recomendação faz pesquisas a partir de informações demográficas registradas pelos seus usuários, destacando aspectos como a idade e localização. Todas essas informações conquistam mais envolvimento por parte do cliente e permite realizações de promoções de marketing direcionadas.

Quais cuidados tomar no uso do sistema de recomendação?

O sistema de recomendação é uma ferramenta bastante útil, mas é preciso ser usada com cuidado para que sua aplicação seja bem-sucedida. Por exemplo, não se recomenda copiar literalmente os modelos de recomendações já realizados por outras empresas.

Isso porque cada empresa apresenta características próprias que devem ser consideradas. O algoritmo muitas vezes não compreende aspectos culturais e questões de negociação específicas da sua marca.

Por exemplo, o aplicativo do sistema pode indicar para o cliente um produto similar, com maior margem de lucro para a empresa, mas que não tem muito a ver com a necessidade imediata dele.

É o caso de o usuário procurar por camisetas do seu time favorito de futebol e encontrar na pesquisa exemplares do time rival. Isso pode trazer uma experiência ruim.

Como um auxílio especializado pode ser importante a utilização eficaz da ferramenta?

Conforme verificamos, o sistema de recomendação é eficiente, mas precisa estar engendrado nas características próprias de cada negócio. Para isso é necessário o olhar humano especializado a fim de garantir o melhor uso possível da ferramenta.

Com uma ajuda especializada, vai ser possível obter o desenho de processo de inclusão de cultura da tomada de decisões baseada em dados, considerando a estrutura e os processos de cada empresa.

Essas foram algumas informações sobre sistema de recomendação. É importante destacar que uma empresa especializada em dados pode aprimorar o algoritmo do sistema de recomendação, trabalhando-o para que se insira na realidade do cliente. O resultado disso é fazer com que a aplicação traga resultados efetivos e gere valor de maneira sustentável a empresa.

Quer conhecer uma empresa que pode oferecer esses benefícios a você? Entre em contato com a AI Consult. Nossa Startup que desenvolve e implementa soluções de Inteligência Artificial e Data Analytics no Brasil e nos Estados Unidos, tudo personalizado e adequado ao perfil do seu negócio.

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Na próxima quarta-feira (22/08), a AI Consult participará do IEP Talks com o tema “Manutenção Preditiva: como utilizar a Inteligência Artificial na Indústria”. O evento é um programa promovido periodicamente pelo Instituto de Engenharia do Paraná (IEP) para gerar conhecimento sobre temas do universo de engenharia.

A palestra será ministrada pelo nosso CIO, Vinícius Pantoja, que explicará desde os conceitos de inteligência artificial até como essa tecnologia pode ser aplicada na indústria para otimizar as máquinas.

Veja a seguir um aperitivo do que você aprenderá a respeito de manutenção preditiva!

Desvendando a inteligência artificial e o machine learning

Para entender a manutenção preditiva, alguns conceitos devem estar claros na mente do espectador. Por isso, iremos detalhar o que é inteligência artificial e machine learning, com exemplos práticos e casos de sucesso. Você verá os potenciais e limitações dessas tecnologias, bem como o funcionamento dos algoritmos.

É importante saber que os projetos de IA precisam adotar metodologias específicas. A escolha dos métodos se baseia em uma série de fatores, como a cultura da empresa. Conheça os principais modelos adotados no mercado e como executar um plano bem elaborado de IA.

O que é manutenção preditiva

As falhas em máquinas industriais são um dos problemas que afetam os resultados no setor de produção.  A manutenção dos equipamentos não só interrompe a produção, mas ainda tem alto custo para a empresa.

A boa notícia é que a inteligência artificial permite prever vários defeitos antes que eles passem a prejudicar o andamento dos processos. É nesse contexto que entra a manutenção preditiva, apontando os problemas existentes e as máquinas com maior potencial de falhas.

Mas como exatamente funciona esse processo? Como você pode aplicá-lo no seu negócio? São alguns tópicos que serão abordados na palestra.

Apresentação de casos práticos

Vários setores industriais podem se beneficiar da manutenção preditiva. A indústria tem vários segmentos, cada um com as suas especificidades e necessidades. Entre os exemplos que iremos apresentar, você verá casos práticos nos setores de energia elétrica, automóveis e maquinários de forma geral.

Serão abordados os objetivos de algumas empresas desses segmentos na implementação de manutenção preditiva, a forma de aplicação, alguns diagnósticos encontrados e os resultados alcançados. Tudo isso de forma a gerar identificação com o seu negócio!

Tire suas dúvidas sobre manutenção preditiva

Tem interesse em gerar mais resultados para a sua empresa? Entenda exatamente o que é necessário para começar a usar a manutenção preditiva! Iremos esclarecer as dúvidas mais comuns e como você pode aplicar a inteligência artificial no seu negócio.

Quais são os dados necessários para essa tecnologia começar a rodar nos seus sistemas? Que tipo de equipamento pode ser analisado? Quais são os valores de investimento e os prazos para a estratégia começar a funcionar?

Se você ainda tiver dúvidas, estaremos abertos para os seus questionamentos. Haverá um momento reservado especialmente para perguntas e comentários.

Participe do IEP Talks “Manutenção Preditiva: como utilizar a Inteligência Artificial na Indústria” com o nosso CIO, Vinícius Pantoja. O evento será realizado das 17h às 19h nessa quarta-feira (26/08). As inscrições são gratuitas e podem ser feitas até o dia da realização pelo site do Sympla.

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A importância da ciência de dados já está clara para o ganho de competitividade no mercado. Muitas empresas já estão certas disso.

Porém, o fato é que muitas organizações ainda se perdem na hora de definir qual solução em inteligência artificial (IA) empregar frente ao problema que vivenciam.

Assim, acabam não adotando ou adiando projetos de inovação.  

Alcance da inteligência artificial

Estudo global da consultoria Gartner realizado em 2017 já apontava que, apesar de a inteligência artificial despertar grande interesse de organizações globais, 54% dos projetos em ciência de dados estruturados entre 2015 e 2017 não foram sequer iniciados ou foram implementados apenas parcialmente.

Parte desse cenário se dá pelo fato de muitas companhias ainda serem seduzidas pelos algoritmos mais modernos e sofisticados. Sem priorizar a adequação do processo à estrutura da empresa, aos processos corporativos do cotidiano e, principalmente, às pessoas. 

Afinal, a inteligência artificial não se encerra na tecnologia.

Trata-se de uma transformação digital que influi na cultura organizacional das empresas e exige das lideranças aprender e treinar colaboradores para o trabalho com os algoritmos.

É a estrada para a tomada de decisão baseada em dados, que é o que realmente pode trazer mais produtividade, eficiência e competitividade às organizações.

Jornada da inteligência

Recentemente conduzimos a jornada de workshops gratuitos Inteligência Artificial para Tomadores de Decisão em diferentes capitais, como Vitória, São Paulo, Rio e Porto Alegre.

O objetivo era entender as principais dúvidas e anseios das corporações e orientar tomadores de decisão quanto aos passos a serem dados para a transformação digital de fato.  

Assim, a partir do que mapeamos nos eventos e da nossa experiência na startup AI Consult, atendendo empresas no Brasil e Estados Unidos, listamos seis passos fundamentais para ajudar as companhias a avançarem na transformação digital com a IA, adotando critérios assertivos para a escolha da melhor solução, de forma sustentável e envolvendo pessoas: 

1. Organize os dados

A inteligência artificial pressupõe uma visão preditiva, mas as previsões só acontecem em cima de dados.

Assim, é preciso ter um histórico, um banco de dados, seja qual for o porte da empresa.

Caso a sua empresa ainda não possua os dados necessários, nunca é tarde para começar a gerá-los.

2. Defina o problema a ser solucionado e objetivos a serem alcançados

Feito isso, não há um só caminho para iniciar o processo.

Temos visto duas trajetórias: a primeira é o top-down, em que a instituição define estrategicamente que deve investir na inclusão de soluções inovadoras de IA e data science.

Essa decisão já sinaliza uma certa maturidade da empresa.

O segundo caminho é o bottom-up, em que uma área da instituição realiza um projeto pontual e, a partir daí, identifica outras oportunidades na companhia e, aos poucos, vai avançando e se tornando mais inovadora. 

3. Desenvolva os algoritmos, dando preferências à simplicidade

Há algumas aplicações, já testadas em diversas localidades ou empresas do mundo, que são reconhecidamente bem-sucedidas e documentadas.

Em muitos casos replicar essas soluções na organização que vai iniciar um projeto pode gerar alto ganho com baixo risco.

O papel da consultoria é justamente encontrar o melhor projeto para cada empresa, o que envolve entender e discutir o problema diagnosticado e avaliar os dados disponíveis.

Quanto mais simples forem as técnicas (sem prejuízo da qualidade), maiores serão as chances de a equipe compreendê-las, participar do seu desenvolvimento e, posteriormente, ter maior utilização. Isso é muito importante.

4. Redesenhe os processos e protocolos

O algoritmo de inteligência artificial somente proporcionará valor para a empresa se for integrado ao dia a dia da organização.

Para isso acontecer é necessário que todos os stakeholders do processo estejam convencidos e conscientes da sua importância, desde o funcionário do chão de fábrica, que fornece dados que serão utilizados pelo modelo, até o usuário final, responsável pela tomada de decisão a partir do resultado do algoritmo. 

5. Valorize a experiência adquirida pela empresa

A experiência adquirida pelas pessoas chave da empresa deve ser levada em consideração na construção dos algoritmos e, sobretudo, na sua aplicação.

Vale ressaltar que a inteligência artificial não é infalível; ou seja, a combinação de pessoas experientes, tecnologia de ponta e processos bem desenhados maximizará os resultados do projeto.

6. Treine a equipe

A crença de que a IA rouba postos de trabalho é exagerada.

O que a inteligência artificial requer é treinamento para que as pessoas saibam trabalhar melhor com os algoritmos, em uma somatória.

A tomada de decisões baseada em dados é das pessoas e deve ser o objetivo das organizações. 

*Por Edmilson Varejão e Vinícius Pantoja, sócios fundadores da AI Consult

**Artigo previamente publicado em Inov.jor

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Para a Startup AI Consult, muitas empresas reconhecem a necessidade de se aplicar as tecnologias mais inovadoras, mas esbarram no desconhecimento de como deve ser a adequação às necessidades do negócio, para gerar mais valor e produtividade

O estudo global do Gartner, empresa mundial em pesquisa e aconselhamento corporativo, realizado em 20 17, apontou que, apesar da Inteligência Artificial- IA, despertar grande interesse das organizações globais, 54% dos projetos em ciências de dados estruturados entre 2015 e 2017 não foram sequer iniciados ou foram implementados apenas parcialmente em processos produtivos.

Para a startup AI Consult, que apoia empresas brasileiras na aplicação de inteligência artificial em diversos segmentos da economia, os dados reforçam sua experiência de que um dos fatores de sucesso em projetos desse tipo é desenvolver a solução mais adequada a partir da identificação de quando, por que, como e qual tecnologia em inteligência artificial implementar. “A inteligência artificial é a nova eletricidade do mercado. Muito embora a importância da ciência dos dados já esteja clara para o ganho de competitividade, o fato é que muitas empresas ainda se perdem na hora de definir qual solução empregar frente ao problema que vivenciam, e acabam não adotando ou adiando projetos de inovação”, diz Edmilson Varejão, mestre e doutorando em economia pela Fundação Getúlio Vargas – FGV, especialista em Data Science pela UCLA, dos Estados Unidos, e um dos sócios-fundadores da AI Consult.

A AI Consult atua no Brasil e nos Estados Unidos orientando organizações sobre as diversas soluções e infinidade de aplicações técnicas que a sigla IA sintetiza hoje no mercado. A Startup desenvolve também produtos inovadores e sob medida em machine learning e data analytics, nas áreas de predição de falhas em equipamentos para redução de custos (manutenção preditiva), modelagem inteligente para otimização de estoques, predição de evasão de clientes e elaboração de indicadores-chave em Big Data, entre outras.

Desafio é incluir AI no dia a dia da empresa

O mesmo estudo do Gartner também apontou que quase 60% dos líderes que já estavam gerenciando projetos em Inteligência Artificial naquele período, disseram que o lançamento real poderia levar o dobro do tempo do que o que fora planejado inicialmente, no começo das ações. Segundo a AI Consult, isso acontece também porque muitas organizações são seduzidas pela técnica mais sofisticada e deixam de priorizar a adequação à estrutura e aos processos corporativos que vivenciam no cotidiano. “Nesse contexto, o foco da AI Consult vai além da implementação dos algoritmos mais modernos, e trabalha sobretudo para incluir os resultados da Inteligência Artificial no dia a dia do cliente, ou seja, para que a tecnologia realmente faça sentido e gere valor de maneira sustentável”, explica Vinícius Pantoja, mestre em economia pela FGV, reitor da Princeton School of AI, nos Estados Unidos; certificado em Data Science pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) e sócio-fundador da AI Consult.

Por isso, para aliar eficácia aos projetos de AI e contribuir para a redução desse percentual de soluções descontinuadas ou mesmo abortadas, a AI Consult apoia-se na experiência em consultoria e na formação econômica dos sócios para identificar os gaps e dores do cliente e, a partir daí, por meio de uma equipe de especialistas em ciências de dados, identificar a melhor solução de AI, redesenhar processos operacionais da empresa a partir dos resultados dos algoritmos e trabalhar na manutenção desses processos com ajustes e treinamentos.

Cultura da tomada de decisões baseada em dados

Sob esse fluxo de trabalho, a AI Consult oferece soluções de Gestão Inteligente de Ativos Industriais (Plataforma GIAI), plataforma que hospeda os dados relevantes e os utiliza para prever, por meio de uso de inteligência artificial, quais máquinas e equipamentos possuem maior chance de falha e recomenda manutenção preditiva; Nowcasting – que usa a AI para estimar com agilidade variáveis macroeconômicas, regionais e setoriais, como PIBs estaduais e indicadores em áreas como energia elétrica, óleo e gás; Marketing, com algoritmo que usa dados em tempo real para auxiliar as empresas nas estratégias de gestão de estoques e gestão da base de clientes; entre outras aplicações, a partir das necessidades e desafios do cliente.

A ideia é sempre contribuir para a construção da cultura da tomada de decisão baseada em dados (data-driven decision making), o que compreende um trabalho feito sob medida para cada empresa, capaz de mudar completamente a história de qualquer negócio. “Em outras palavras, dominamos as técnicas mais sofisticadas, mas entendemos que elas são o meio e não o fim em um processo de inclusão de AI no dia a dia de uma empresa, de forma real e transformadora”, completa Edmilson.

*Artigo previamente publicado por InforChannel

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