Tendências de BI, IA e ML para 2020

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Em 2020, as inovações na tecnologia e as mudanças nos processos operacionais das empresas trarão soluções que farão uma revolução no ambiente de dados. Assim, as organizações devem colocar a análise de dados e Business Intelligence (BI) como suas principais prioridades de investimentos em inovação.

Alguns aspectos em BI permitem que as empresas direcionem seus projetos para determinadas áreas e tomem estratégias mais bem-sucedidas. Para tanto, é importante que o profissional de BI seja multidisciplinar e esteja atualizado.

As tendências de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) em 2019 demonstraram que foi um ano importante para as novas tecnologias, que ganharam espaço nos negócios internacionais. Com isso, o sucesso da IA em aplicativos de mercado será ainda mais impulsionado em 2020. 

Tendências para 2020

De acordo com o site Dianatech, que aplica IA no âmbito jurídico, estima-se que até 2024 a escassez de cientistas de dados não será um desafio para a adesão de ciência de dados ou Machine Learning.  Além disso, o Dianatech divulgou que, nos países desenvolvidos, 20% dos cidadãos usarão assistentes de IA para tarefas diárias.

Em 2020, com a análise aumentada a partir de Inteligência Artificial, Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural, será possível ter ferramentas que permitirão a interação com dados de negócios de forma orgânica. Ainda, de acordo com o site, a IA, o processamento e a análise de gráficos continuarão a dominar o mercado de 2020 até 2022.

Atualmente, ocorre a democratização do Business Intelligence porque as ferramentas de IA, Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural estão cada vez mais acessíveis para empresas de diferentes tamanhos e áreas de atuação através da ampla difusão desses aplicativos.

Das diversas tecnologias emergentes previstas para 2020, a empresa de consultoria Gartner destaca que as tecnologias sensoriais  têm um papel importante na disponibilização dos dados necessários para os modelos e algoritmos de IA em tempo real. Dentre as aplicações das tecnologias sensoriais está a possibilidade de ampliar a experiência sensorial da realidade virtual.

Governança de dados e ética digital

Com o avanço da cultura digital é preciso que as organizações tomem iniciativas relacionadas à alfabetização de dados e ética digital, envolvendo, inclusive, a privacidade dos dados. Estas práticas têm impacto significativo sobre todos os seus funcionários, além de serem importantes para as empresas e essenciais para o mercado de trabalho.

Com a difusão da IA, cultura digital e fake news, empresas e governos estão cada vez mais empenhados ​​na ética digital. Os líderes devem investir em discussões sobre ética digital e adotar soluções tecnológicas para conseguir a confiança do público.

Desta forma, a importância da governança de dados é outra tendência importante porque empresas e indústrias que possuem governança coerente têm classificações mais altas e são mais eficazes na inteligência de negócios e na administração dos dados. A má administração dos dados coletados e a imprecisão de informações pode gerar uma falta de confiança nos líderes e stakeholders.

Agilidade e trabalho em tempo real

Em 2020 é fundamental que as empresas trabalhem em tempo real para que consigam tomar as melhores decisões de negócios. Indo de encontro com tal necessidade, tecnologias como o 5G, o IPV6, o Kubernetes, a arquitetura de streaming, dentre outras, são ferramentas importantes para que as empresas consigam reagir de forma ágil no mercado e ter um lugar de destaque frente à concorrência.

Além disso, a análise aumentada será um recurso relevante ao fornecer informações com mais agilidade e menos requisitos, diferentemente das atuais abordagens manuais. Por isso, é importante que os profissionais utilizem diversas técnicas para que o gerenciamento de dados ocorra de forma eficaz.

Atualmente, com o avanço da Data Science (DS), Business Intelligence e Machine Learning temos a possibilidade de acessar mais dados do que conseguimos processar e, como consequência, o analytics já não será mais suficiente.

Com isso, uma mudança no mercado é necessária. Pesquisa recente do Gartner revela que dentre 813 organizações avaliadas, 87% delas têm baixa inteligência dos negócios e são imaturas no âmbito de análises de dados. Mesmo assim, de acordo com a empresa especializada em serviços de pesquisa de mercado, MarketsandMarkets (2018), o mercado de Business Intelligence e Analytics crescerá 26,78 bilhões dólares até 2020.

De acordo com o Gartner, até 2020 mais de 40% de todas a tarefas de ciência de dados serão feitas por máquinas, sem a interferência humana. Apesar da demanda por análises ser enorme, muitas vezes não há pessoas qualificadas suficientes para atendê-la. Isso reflete o aumento da automatização de processos nas corporações.

Além disso, as empresas precisam interpretar e contextualizar seus dados. Por isso, elas criam funções especializadas para isso. Portanto, é importante que os analistas estejam qualificados para realizar o storytelling, ou seja, contar a história e trajetória dos dados.

Processamento de Linguagem Natural e Natural Language Querying

Por outro lado, em 2020, um dos os serviços de ML mais procurados será o processamento de linguagem natural (PNL).  A IA e o PNL contribuirão conjuntamente para a criação de assistentes ativados por voz que transcreverão a linguagem humana em dados para análise posterior.

Apesar do Natural Language Querying (NLQ) existir há alguns anos, ele não tem mostrado uma grande adesão. Especialistas acreditam que a nova tendência para o NLQ será a partir do comando por meio da voz. Além disso, há muitas inovações sendo desenvolvidas.

Percebe-se que, através da Big Data, os empresários conseguem inovar e conquistar a confiança de seus clientes. Deste modo, ML atualmente é uma tecnologia que está sendo cada vez mais procurada para ajudar na inovação e transformação dos negócios. Também está ocorrendo um aumento do desenvolvimento de aplicativos para reconhecimento de texto e fala, análise de imagens, PNL, dentre outros avanços. Isso possibilita vantagem sobre a concorrência.

Serviços em Nuvem

Com o surgimento das arquiteturas em nuvem, conteinerização, interface de programação de aplicativos e micro serviços, o cenário de TI atual é bastante distinto do que era há uma década atrás. Muitas organizações que investiram em análise descritiva obtiveram benefícios, mas atualmente é importante focar nos avanços do Google Analytics.

Em 2020 é tendência que os provedores de serviços em nuvem ofereçam aprendizado de máquina como serviço para a empresas sem instalações locais de gerenciamento de dados. Fornecedores deste sistema como Amazon, IBM, Microsoft e Google, já começaram a oferecer esses serviços para empresas que não possuem programas internos de ML.

Novas diretrizes

As organizações precisarão estabelecer equilíbrio entre seus dados, novas tecnologias e colaboradores para adotar o modelo de análise preditiva orientado por IA, o que é importante na tomada de decisões de forma mais produtiva e eficaz. Para isso, investimentos de capital, além de mudanças na infraestrutura e treinamento dos funcionários são necessários. Assim, a interação entre Big Data e a análise preditiva, juntamente com a computação em nuvem, pode trazer muitas inovações para as empresas e permitir o fornecimento de informações importantes de forma instantânea e acurada.

Mercado de trabalho

A carência atual no mercado de trabalho de cientistas de dados qualificados terá que ser suprida a partir de uma parceria entre a indústria, empresas e universidades através de programas de capacitação e cursos na área de Ciência de Dados.

Neste cenário, o Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada (ICA) da PUC-Rio ocupa um lugar de destaque no mercado. Sua pesquisa tem como objetivo principal a solução de problemas empresariais, sendo um núcleo focado no desenvolvimento de tecnologia e na formação na área de Inteligência Computacional Aplicada. Além disso, o laboratório atua de forma impactante no mercado de trabalho através de seus  cursos como a pós-graduação em Business Intelligence, BI Master (https://bit.ly/2rUBQ21), que abrange profissionais de todas as área de atuação.