Informações sobre inteligência artificial (IA) estão inundando o mercado, as mídias e canais sociais. Sem dúvida é um tópico que merece atenção. Mas, pode ser difícil peneirar a excitação do mercado e promessas grandiosas para entender exatamente como a IA pode ser aplicada em soluções práticas e confiáveis. Como a maioria dos avanços tecnológicos, a incorporação de novas tecnologias nos processos de negócios requer uma liderança significativa e uma direção eficaz que todos os envolvidos possam entender facilmente.

Os avanços em machine learning nos permitiram criar sistemas que podem automatizar tarefas complexas por meio do aprendizado constante. Podemos estar inclinados a dizer que esses computadores são inteligentes com base nas tarefas que realizam e na maneira como interagem conosco durante a execução dessas tarefas. De fato, os computadores podem aprender, entender e fazer avaliações sobre o mundo com base nas informações que fornecemos a eles.

Mas o computador não entende estratégia. Está limitado a uma tarefa específica, que é executada de uma maneira muito inteligente. Sua capacidade de aprender e fornecer insights é limitada no escopo. Ainda é necessário que os seres humanos utilizem esses insights e determinem qual o papel que desempenharão em uma estratégia maior que atenda aos objetivos identificados. Se pudermos aproveitar os pontos fortes das máquinas e da inteligência artificial e, ao mesmo tempo, reconhecer suas fraquezas, poderemos usar as tecnologias atuais para alcançar o sucesso futuro.

**CONSTRUINDO CAPACIDADES DE IA**

Uma capacidade é a tarefa operacional que você quer que a máquina realize e isso requer que você considere o objetivo que você quer alcançar. Capacidades de IA podem aprender de modo contínuo e ser ajustado conforme alterações nas condições dos dados. Aqui estão algumas ideias de como você pode usar as habilidades de IA em um contexto de negócios: 

**• Reconhecimento de padrões.** Entenda tendências ou comportamentos típicos para transações financeiras de clientes e identificar que anomalias nos dados de gastos de uma conta para identificar comportamentos possivelmente fraudulentos.

**• Predição.** Capture a variabilidade de curto e longo prazo nos dados para melhorar a previsão do consumo de energia.

**• Classificação.** Examine imagens de trilhas de animais e agrupe-as por espécie para apoiar os esforços de conservação da vida selvagem.

**•** **Reconhecimento de imagem.** Determine se os nódulos em uma tomografia computadorizada bruta são malignos ou benignos.

**• Fala para texto.** Transcreva mensagens de voz do centro de atendimento ao cliente para texto para detecção de sentimento e análise posterior.

**• Pesquisa cognitiva.** Ofereça recomendações personalizadas aos compradores on-line, ligando seus interesses a outros clientes que tenham comprado itens semelhantes.

**• Interação de linguagem natural (ILN).** Informe um aplicativo de software para gerar um relatório sobre previsões de receita de vendas sem precisar executar os relatórios por conta própria.

**• Geração de linguagem natural (GLN).** Obtenha resumos de tudo que foi analisado a partir de uma grande coleção de documentos.

**IDENTIFICANDO OPORTUNIDADES DE IA**

A IA requer um objetivo claro. Seu objetivo não é um cortador de frios, então seu aplicativo de IA também não deveria ser. Entender como usar os elementos e capacidades para construir um sistema de IA requer uma estratégia que seja suportada por etapas deliberadas e bem medidas para alcançar seu objetivo (ao lado).

**INTEGRANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SUA ESTRATÉGIA ANALÍTICA**

Apesar da excitação, a inteligência artificial não é a solução correta para todos os problemas. Entender onde, quando e como aplicar esses recursos dentro de uma estratégia maior requer conhecimentos em indústria e inteligência analítica. Haverá problemas que são melhor resolvidos por métodos mais tradicionais e outros que são ideais para a aplicação de inteligência artificial. 

Um diferencial para o SAS é a nossa capacidade de combinar métodos tradicionais e modernos de machine learning na mesma plataforma, trabalhando nos mesmos dados com um modelo de segurança integrado. É simples – uma plataforma operando com qualquer método analítico.

Nós acreditamos que a inteligência analítica deve ser aplicada sempre que houver dados. É por isso que estamos incorporando recursos de inteligência artificial 

em nossa Plataforma SAS®. À medida que continuamos a fazer avanços no campo da inteligência artificial, você se beneficiará automaticamente de futuras versões da tecnologia SAS. 

Os grandes líderes tornam-se grandes ao equilibrar estratégia com tática, a visão do futuro com a da realidade atual e os pontos fortes com pontos fracos para atingir um objetivo claramente definido. Você entende sua estratégia; nós entendemos de inteligência analítica. Com a nossa orientação, você pode integrar inteligência analítica avançada, incluindo inteligência artificial, à sua estratégia – e entender os pontos fortes e fracos de vários métodos com base em seus objetivos. Juntos, aplicaremos análises práticas do mundo real que definem um caminho claro para concretizar sua visão e realizar seus objetivos.