Lisa Schwarz 
Líderes empresariais sempre enfrentarão decisões desafiadoras, mas a inteligência artificial (IA) está tornando esse processo mais ágil e preciso. Ao potencializar a análise de dados, a IA já começou a transformar a maneira como as organizações interpretam informações e tomam decisões estratégicas.
Além da velocidade com que fornece respostas para questões de negócios, a IA reduz o atrito no processo de tomada de decisão ao automatizar etapas complexas: desde a preparação e limpeza de dados até análises que antes exigiam horas ou dias de trabalho dos analistas.
Este artigo analisa o papel crescente da IA na análise de dados, o que as diferentes tecnologias oferecem e as diversas formas de aplicação para melhorar a qualidade das análises.
O que é IA em análise de dados?
A IA tem sido usada na análise de dados há vários anos, mas, até recentemente, era uma tecnologia restrita a grandes empresas que processavam enormes volumes de informação. Hoje, a IA se tornou popular, graças aos avanços rápidos em grandes modelos de linguagem (LLMs) e ferramentas de IA generativa.
Essas ferramentas de IA permitem que as empresas alcancem resultados mais rápidos, maior escala e mais precisão do que conseguiriam com iterações anteriores de análise de dados. Elas podem automatizar partes do processo de coleta e preparação de dados para obtenção de insights, que exige muitos recursos. Como resultado, com a IA, os analistas de dados ficam livres para realizar trabalhos de maior valor, incluindo processos de ajuste fino para análises preditivas e prescritivas mais precisas.
Por exemplo, enquanto a análise de séries temporais revela tendências históricas, como transações anteriores de clientes, adicionar recursos de IA permite que as empresas realizem essa análise com maiores volumes de dados e, então, façam previsões para dar suporte às decisões. Ferramentas de análise com recursos de IA incorporados também podem aprender à medida que avançam, fazendo descobertas inesperadas, às vezes independentemente de consultas programadas.
Além disso, a IA permite que as organizações analisem uma gama muito mais ampla de tipos de dados do que as ferramentas analíticas tradicionais podem lidar. Diferentemente da análise convencional, as ferramentas de IA podem escanear dados estruturados e não estruturados, descobrindo insights anteriormente indisponíveis em clipes de áudio ou vídeo, por exemplo. Elas permitem que líderes empresariais usem consultas em linguagem natural para ajudar a analisar dados não estruturados, como postagens em mídias sociais, texto simples, PDFs, vídeos e gravações de call center.
Principais conclusões
- A IA pode ajudar a automatizar tarefas que normalmente consomem o tempo valioso dos analistas de dados.
- A IA pode analisar fluxos de dados de entrada para fornecer insights em tempo real.
- Disponibilizar ferramentas de análise de IA aos dados da empresa pode gerar insights proprietários que criam vantagem competitiva.
- Uma nova classe de agentes de IA autônomos e semiautônomos pode ser configurada para executar uma variedade de tarefas sem intervenção humana.
Por que a IA é importante na análise de dados?
A aplicação da inteligência artificial à análise de dados vai muito além de ganhos incrementais de eficiência. A tecnologia tem o potencial de transformar a forma como as empresas obtêm insights de dados, a velocidade com que o fazem e a precisão dos resultados, automatizando tarefas como a identificação de padrões e anomalias sem exigir programação ou outras intervenções. Além disso, a IA pode ser configurada para analisar dados conforme eles são recebidos, gerando insights de negócios em tempo real.
Os LLMs por trás do rápido crescimento da IA podem ter acesso aos dados de uma organização, tornando possível aplicar análises de IA a informações proprietárias, como registros de clientes e transações de vendas. Tudo isso significa que a IA pode ajudar empresas de todos os tamanhos a se tornarem mais orientadas por dados em suas tomadas de decisão, cumprindo uma meta há muito buscada.
De acordo com projeções de mercado, o setor de análises com IA deve expandir-se a uma taxa anual composta de 22,6%, passando de US$ 29,1 bilhões em 2024 para US$ 223,3 bilhões até 2034.
Tecnologias de IA em análise de dados
A IA pode fornecer análises de dados empresariais em tempo real, permitindo que os tomadores de decisão façam escolhas mais rápidas, derivadas de dados mais recentes. A IA difere da análise de dados tradicional porque pode processar um amplo espectro de entradas de dados não estruturados executando algoritmos de reconhecimento de padrões em fontes de dados, incluindo vídeos, imagens estáticas e dados de sensores.
Aqui estão breves panoramas das principais tecnologias de IA que podem ser usadas na análise de dados.
- IA generativa: A IA generativa reúne tecnologias capazes de criar conteúdo — texto, imagens, vídeos, música e até código, a partir de solicitações em linguagem natural. Nos ambientes de análise de dados, os grandes modelos de linguagem (LLMs) são os mais utilizados, por sua capacidade de interpretar perguntas e gerar respostas contextualizadas.
- Técnicas de machine learning (ML): Embora a maioria das ferramentas de IA seja baseada em machine learning, os LLMs e seus equivalentes generativos vão além dos métodos clássicos de treinamento para conquistar objetivos mais avançados. Seus algoritmos detectam anomalias, classificam imagens, corrigem erros automaticamente e transformam dados brutos em informações prontas para análise — reduzindo custos e acelerando a obtenção de insights. Além disso, sustenta aplicações setoriais como diagnóstico médico, prevenção de fraudes e previsão de churn.
- LLMs: Treinados em grandes volumes de texto, os LLMs geram conteúdo e insights em formato acessível. Com o método de Geração Aumentada de Recuperação (RAG), podem acessar dados corporativos e criar relatórios, validar a qualidade das informações e identificar padrões, aumentando a eficiência e a precisão das análises. Quando especializados, oferecem vantagem competitiva sobre modelos genéricos.
- Agentes de IA: Representam o próximo passo na automação. Usam LLMs para planejar e executar tarefas complexas, aprendendo com interações anteriores. São capazes de monitorar anomalias, validar dados e orquestrar fluxos de trabalho, e, diferentemente dos LLMs, podem explicar como chegaram a determinado resultado.
- Processamento de linguagem natural (PLN): O PLN permite que sistemas compreendam a linguagem humana escrita ou falada. Na prática, um executivo pode simplesmente perguntar: “Quanto vendemos de camisas verdes no mês passado?”, e a IA interpreta e executa a análise, eliminando etapas técnicas como consultas SQL.
- Geração aumentada de recuperação (RAG): Essencial para análises corporativas, a RAG permite que os LLMs integrem dados internos e contextuais ao processo de geração de conteúdo, tornando os resultados mais precisos e atualizados. Sem ela, os modelos não acessam dados proprietários, limitando seu uso em ambientes empresariais.
- Indexação de dados vetoriais: Vetores são representações numéricas que capturam o significado semântico de dados. Essa técnica permite buscar informações por similaridade, e não apenas por palavras exatas, como encontrar todas as imagens de carros esportivos vermelhos em um grande banco de dados. Também viabiliza análises multimodais, combinando texto, imagem e vídeo.
- Pesquisa de similaridade: Com base na vetorização, os sistemas podem localizar dados com características semelhantes. Em um contexto de análise, é possível buscar “camisas verdes” e obter automaticamente informações relacionadas a produtos equivalentes, ampliando a precisão e o contexto dos insights.
Onde a IA pode ser usada em análise de dados?
À medida que os conjuntos de dados e os LLMs crescem em escala e complexidade, a inteligência artificial se torna essencial para gerenciar, interpretar e extrair valor dessas informações.
As técnicas de IA permitem identificar padrões e anomalias com muito mais rapidez e precisão, além de automatizar a preparação de dados, reduzindo custos e acelerando a geração de insights.
A análise em tempo real, impulsionada por IA, também aumenta a agilidade e a assertividade na tomada de decisões.
1. Análises Preditivas
A IA fortalece as análises preditivas(opens in a new tab), processando grandes volumes de dados e aumentando a precisão dos modelos. Com isso, os analistas conseguem antecipar tendências, reduzir riscos e personalizar estratégias com base em insights mais assertivos e confiáveis.
2. Previsões
Com capacidade para lidar com dados estruturados e não estruturados — como imagens e redes sociais —, a IA melhora previsões de demanda, cadeia de suprimentos e financeiras(opens in a new tab), aprendendo e se adaptando a contextos em constante mudança.
3. Análise de sentimentos
Empresas usam IA para analisar o feedback de clientes, monitorar redes sociais e interpretar pesquisas de mercado. Esses modelos ajudam a compreender percepções e ajustar mensagens, produtos e campanhas conforme o sentimento do público.
4. Segmentação de clientes
A IA automatiza o cruzamento de informações de CRM e planejamento de recursos empresariais (ERP), identificando perfis de alto valor com base em comportamento, gasto e engajamento. Isso melhora a eficácia de marketing e vendas, gerando campanhas mais direcionadas.
5. Geração de texto
LLMs podem criar relatórios automáticos e sumarizados, agilizando o trabalho de analistas. Também auxiliam na organização e categorização de dados, produzindo conteúdo coerente, adaptado a diferentes estilos e públicos.
6. Detecção de anomalias
Modelos de machine learning identificam desvios e exceções em grandes bases de dados, aprimorando a prevenção de fraudes e o atendimento ao cliente, com alertas automáticos sobre inconsistências.
7. Depuração e solução de problemas
Ferramentas de IA ajudam a localizar erros de dados e códigos antes da execução de análises, sinalizando lacunas ou valores ausentes e evitando falhas que poderiam comprometer os resultados.
8. Automação
A IA reduz custos e erros em cargas de trabalho complexas, garantindo eficiência, rastreabilidade e conformidade regulatória. Cada vez mais, empresas aplicam automação inteligente para reconhecer padrões e anomalias em grandes volumes de dados.
9. Painéis e relatórios
Com acesso a diversos tipos de dados, a IA aprofunda a análise dos KPIs e eleva a qualidade dos relatórios automáticos, proporcionando uma visão mais completa e em tempo real do desempenho organizacional, ao mesmo tempo em que atende a múltiplas exigências de conformidade regulatória(opens in a new tab).
10. Visualização de dados
Ferramentas com IA permitem criar gráficos e dashboards dinâmicos, que revelam padrões ocultos e mostram como as tendências evoluem ao longo do tempo, facilitando a interpretação e a comunicação dos insights.
Exemplos de casos de uso de IA em análises de dados
À medida que os analistas de dados adotam cada vez mais a IA, eles estão descobrindo maneiras novas e não tradicionais de usar dados para gerar valor comercial. A seguir estão cinco maneiras importantes pelas quais as organizações estão usando IA em análises.
- Depuração de código: Ferramentas de programação assistidas por IA podem ajudar engenheiros de software a completar seus códigos, encontrar bugs e sugerir abordagens alternativas. Isso pode ser valioso para depurar scripts de análise de dados e melhorar a precisão e a confiabilidade das análises.
- Limpeza automatizada de dados: Corrigir erros em um conjunto de dados é caro e demorado, mas essencial para obter resultados precisos. A aplicação de IA para corrigir imprecisões em conjuntos de dados, como remover informações duplicadas, permite que os analistas gastem menos tempo em intervenções manuais e mais tempo se concentrando em funções analíticas mais sofisticadas.
- Geração de dados sintéticos: Na área da saúde, a proteção de informações de identificação pessoal é uma exigência federal. Dados sintéticos — dados artificiais que replicam padrões, estruturas e outras propriedades de dados sem conter nenhuma informação real — permitem que analistas evitem expor informações confidenciais que violam normas e requisitos de proteção de privacidade.
- Análise preditiva aprimorada: Identificar padrões complexos por meio de modelagem preditiva(opens in a new tab) permite que as empresas melhorem seu domínio de aplicações de alto valor, como previsão de demanda, rotatividade de clientes e manutenção preventiva. A análise preditiva aprimorada por IA pode processar conjuntos de dados maiores e empregar abordagens mais sofisticadas do que as formas anteriores, oferecendo, assim, insights mais profundos e precisos do que as abordagens padrão permitem.
- Extração e explicação de insights: Métodos analíticos auxiliados por IA que descobrem padrões e anomalias ocultos em grandes conjuntos de dados se tornam ainda mais valiosos quando podem renderizar resultados em linguagem clara e simples. Isso é especialmente útil na análise de causa raiz, que os analistas podem usar para determinar as origens de problemas de desempenho do sistema, por exemplo, e então fazer correções oportunas.
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O uso da IA está crescendo porque as organizações querem que ela ajude a aumentar a produtividade e gerar insights, enquanto seus funcionários querem que ela simplifique seu trabalho e ajude nas tarefas diárias mais árduas. O NetSuite incorpora a funcionalidade de IA em todo o seu sistema ERP para ajudar a atingir esses objetivos estratégicos.
Líderes empresariais, por exemplo, podem tomar decisões mais rápidas e informadas com a ajuda dos recursos do NetSuite AI Advisor. Ele pode ajudá-los a aplicar análises de IA a grandes conjuntos de dados para melhorar a precisão das previsões e adicionar comentários narrativos aos relatórios. O NetSuite AI Assistant pode aumentar a produtividade da equipe ao criar relatórios e gráficos por meio de uma interface de linguagem natural. O NetSuite SuiteAnalytics Assistant pode aumentar a produtividade da equipe criando relatórios e gráficos por meio de uma interface de linguagem natural.
A análise de dados é um processo frequentemente complexo e demorado, ideal para automação de IA. Os tomadores de decisão sabem que podem alcançar melhores resultados comerciais se conseguirem insights de dados mais oportunos e precisos, mas para chegar lá, muitas vezes, eles precisam primeiro investir tempo e dinheiro para limpar e integrar dados de fontes distintas. A IA pode ajudar as organizações a superarem esses obstáculos preparando automaticamente conjuntos de dados para análise. Mas as vantagens não param por aí. Os recursos de IA podem melhorar a qualidade e a precisão dos resultados analíticos e melhorar a capacidade das equipes de análise de compartilhar esses resultados de maneiras que os tornem mais compreensíveis para todas as partes interessadas.
Perguntas frequentes sobre IA em análise de dados
A IA está ajudando os analistas de dados?
A IA pode lidar com etapas rotineiras de preparação de dados que até agora impediam os analistas de realizar trabalhos de maior valor. As empresas podem usar IA para ajudar a conduzir testes estatísticos, descobrir padrões, anomalias e correlações, e detectar problemas de qualidade de dados antes do início da análise. Esses usos da IA podem ajudar a melhorar a precisão e aumentar a produtividade do analista de dados.
A IA pode ser usada para coletar dados?
A IA pode incrementar a coleta de dados, utilizando automação para preparar dados para análise. Ela executa tarefas que antes exigiam muito trabalho, como mesclar conjuntos de dados, padronizar formatos e validações. A IA também processa dados de outras formas relevantes, filtrando fluxos de dados brutos de sensores da Internet das Coisas, entre outros dispositivos. Esses feeds de dados permitem que as organizações obtenham insights oportunos sobre o status de dispositivos importantes.
