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Como construir uma solução com a IA para a minha empresa?

Para a realização de uma consultoria de Inteligência Artificial (IA), inicialmente, é necessário que haja um problema quantitativo, no qual será solucionado por meio da matemática aplicada.

Os problemas quantitativos são resolvidos, normalmente, por meio de uma previsão ou uma otimização de processos. Para sermos mais claros, seguem os próximos exemplos:

  1. Aplicação de otimização
    Um de seus intuitos é maximizar os retornos de um fluxo de caixa, aliado à uma boa estratégia, pode entregar resultados impressionantes para uma companhia que visa aumentar seus rendimentos por meio dos investimentos.
  2. Aplicação de previsão
    É fundamental para que se tenha uma estimativa assertiva na previsão de informações que são relevantes para a companhia, como comportamento de clientes e funcionários, venda de produtos, produção etc..

Estas informações permitem, entre outras coisas, que o corpo administrativo da empresa tome decisões assertivas, que garantam a solvência da corporação.

A seguir apresentaremos dois cenários possíveis, para a criação e utilização da Inteligência Artificial, confira.

Fluxo de caixa / Investimentos

Conhecendo o problema a ser resolvido, o próximo passo será reunir os dados necessários para que sejam inseridos no programa de IA.

Para que a solução funcione corretamente, abaixo listamos as informações que serão necessárias:

  1. Todas as opções de investimento e empréstimos oferecidas pelas corretoras e bancos, detalhando todas as regras e restrições – valores mínimos e máximos, tempo mínimo de aplicação, descontos, taxas, tempo de resgate e liquidação;
  2. É necessário que o cliente possua uma perspectiva de pagamentos e recebimentos futuros.

Uma parcela da diferença entre os pagamentos e recebimentos será gerenciada a partir de investimentos, caso essa diferença seja positiva.
Se for negativa, esta será administrada por meio de empréstimos, no qual ao final de um período (de um ano, por exemplo) será necessário que o valor final seja positivo e o mais elevado possível.

Ao contrário do que se acredita, a gestão do fluxo de caixa não deve ser orientada sempre pelo maior índice de retorno, pois esta atividade de gerenciar o fluxo de caixa exige uma sequência de decisões, pois, cada uma tem o potencial de interferir nas próximas.

Com efeito, o software deve ser capaz de explorar a combinatória de possibilidades para os dias necessários e encontrar um conjunto de decisões que otimizem os recursos e prazos.

De um modo geral, é necessário que haja uma pessoa ou uma equipe para administrar e operar as informações inseridas no sistema. Esta pessoa deverá ler os relatórios finais para executar as decisões recomendadas pelo programa.

Para medir o potencial do sistema oferecido e validação dos resultados, sugerimos uma fase piloto para o teste do modelo de Inteligência Artificial.

Previsão de vendas

Para demonstrar um modelo de Inteligência Artificial orientado para a previsão de vendas, vamos exemplificar com a situação de uma revendedora de veículos.

Considere que a revendedora X deve adquirir veículos seminovos, para que seja possível revendê-los com a margem desejada.

Para que esta empresa seja bem sucedida em sua empreitada, deverá realizar boas projeções de vendas para os veículos que irá adquirir. Com efeito, é fundamental possuir uma base de dados com registros importantes e corretos a respeito do desempenho das vendas anteriores e, por sua vez, inseri-las no software de Inteligência Artificial.

Quando o sistema estiver funcionando devidamente, a revendedora poderá se orientar, nos momentos de negociação em suas aquisições, por exemplo, para que possa ter uma base e uma perspectiva de venda sobre esses veículos, auxiliando na negociação com seu respectivo fornecedor.

Além disso, o software pode entregar uma previsão do tempo para a venda de um veículo, fornecer um índice de margem provável para a revenda, entre outras possíveis informações.

Neste caso também sugerimos uma fase piloto para o teste do modelo de Inteligência Artificial.

Considerações

Todo trabalho de Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e afins, são soluções que devem ser praticadas de modo customizado, ou seja, é fundamental que haja um tratamento do problema de modo especial para cada cliente, ao invés de entregar soluções em série para clientes ou situações parecidas.

É de suma importância adaptar a estrutura de captação e tratamento de dados para as condições do cliente. Outro fator que evidencia a necessidade de cuidados especiais para cada situação, é que os Insights gerados são variáveis no tempo, visto que as informação que as geram também são.

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