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Sobre Inteligência Artificial: BI

Este é o último de três artigos sobre Inteligência Artificial: agora vamos falar de BI e Big Data.  Lembrando que o primeiro artigo foi sobre ECM e o segundo falei sobre aplicações de BPM

Antes de começar a falar de tecnologia, vamos pensar como é a formação da inteligência humana e traçar alguns paralelos.

Os pais e  professores começam ensinando a criança a responder perguntas. E, em boa parte da vida, medimos o resultado do aprendizado avaliando se a pessoa é capaz de responder corretamente. Em seguida, a criança/adolescente aprende a repetir tarefas seguindo instruções. A sua capacidade em reproduzir este processo corretamente será determinante na vida adulta. E, finalmente, capacitamos o ser humano para tomar decisões.

Responder > ECM
Reproduzir > BPM
Decidir > BI 

BI significa Inteligência de Negócios e chamamos assim ferramentas de TI de apoio à tomada de decisão. Neste contexto, a Inteligência Artificial poderá usar os resultados das ferramentas de BI para tomar decisões estratégicas e reduzir a variação em situações críticas da empresa.

A tomada de decisão sempre envolve a maximização e/ou minimização de um indicador de sucesso variando as condições de negócio.  

As metas a serem alcançadas sempre são algo como: minimizar o custo, maximizar as vendas, minimizar as reclamações, maximizar os lucro, é sempre maximizar ou minimizar. Quando juntamos vários  critérios de uma só vez pode ser mais difícil de encontrar resultados e o apoio matemático pode ser essencial para encontrar o cenário ideal.

Algoritmos que encontram pontos de máximo ou mínimos podem também ser usados para comparar padrões e identificar elementos em imagens por exemplo.  Algoritmos que adotam o critério de máxima probabilidade são usados para escolher a melhor opção entre as possíveis.  Conhecimento de teoria Bayesiana é frequentemente usado em ferramentas de Inteligência Artificial para este tipo de avaliação.

Como o BI trata os dados? Por exemplo, ferramentas de BI costumam a apresentar gráficos que são capazes de representar graficamente até 3 variáveis se considerarmos profundidade e cor.  Uma função de 4 variáveis já é bem mais complexo, por exemplo: custo por validade, preço, distância e estoque - Custo(v, p, d, e) obrigaria uma representação gráfica em 5 dimensões e isso é impossível!  

Então, já que não podemos enxergar as opções, só nos resta busca a melhor solução matematicamente.  É neste ponto que a Inteligência Artificial atua diretamente na tomada de decisão, ao invés de colocar as opções para o usuário escolher, ela encontra a melhor solução e decide.  




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