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Utilizar o Microsoft Copilot para Análise Preditiva, Previsão e Tomada de Decisões Empresariais
(MENAFN- Robotics & Automation News) A viragem do século marcou uma transição, passando de arquivos físicos para bases de dados. Embora muitas vezes vejamos isso como uma forma de ser mais preciso e eficiente, foi só quando a ciência de dados se tornou ubíqua, mesmo entre pequenas empresas, que o verdadeiro poder passou a residir na capacidade de manipular e analisar os dados agora digitalizados.
Depois, o surgimento da IA generativa e de ferramentas como o Microsoft Copilot trouxe uma nova mudança, onde proprietários não técnicos deixam de apenas registrar o passado ou avaliar o presente, para prever o futuro.
Transformando dados estáticos em insights preditivos
Um gestor muitas vezes analisa um relatório no final do mês para perceber que a produção caiu ou que a rotatividade de clientes aumentou. Claro, até lá, o dano já foi feito. As aplicações impulsionadas por IA mudam isso de duas formas.
Primeiro, a análise em tempo real aparece imediatamente, mas usando machine learning, aplicações personalizadas podem identificar padrões que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Isso significa que problemas de negócio recebem um aviso de precaução com antecedência, ou que os KPIs estão no caminho de serem perdidos.
IA generativa para manutenção preditiva
Isso nos leva à manutenção preditiva. Tradicionalmente, a manutenção era baseada em seguir uma programação (preventiva) ou era usada após uma falha (reativa). Nenhuma das duas é ideal, pois uma leva a custos desnecessários, e a outra sofre com tempos de inatividade.
A IA generativa pode ser usada em aplicações personalizadas para que as empresas possam fazer melhor uso dos números. Pode ser uma empresa de manufatura usando sensores IoT e registros históricos de manutenção, e até notas não estruturadas de técnicos podem ser quantificadas por LLMs.
Não são apenas números rígidos que podem ser usados como entradas.
Neste exemplo de armazém, a aplicação não espera que um sensor atinja um limite, ela analisa várias variáveis e suas relações, como o comportamento de vibração, temperatura e os padrões de reparos anteriores, culminando em um resultado provável.
Depois, um alerta é emitido quando um componente está propenso a falhar. Os custos de manutenção reduzem-se, e o ciclo de vida dos ativos é prolongado.
Mas isso também se aplica a qualquer ambiente. Um vendedor de gelados pode calcular quando seus estoques provavelmente irão acabar, incluindo mudanças sazonais e padrões de cadeia de suprimentos.
Previsão inteligente
Previsões não são novidade, mas muitas vezes são prejudicadas por dados demasiado restritos, além do viés humano (que busca padrões que deseja encontrar). A IA generativa ajuda a incorporar mais variáveis e evitar vieses.
Quando o Copilot está nessas aplicações, ajuda a descrever, em palavras, o que os dados estão dizendo. Proprietários não técnicos podem perguntar: Como um aumento de 10% nos custos de matérias-primas afetará nosso cronograma de entregas do terceiro trimestre?
A IA possui os dados, que, quando rotulados com precisão, podem começar a realizar simulações corretas e fornecer uma resposta escrita, não técnica. Pode se tornar um assistente consultado antes de fazer mudanças, como uma aquisição prévia.
Melhorando o atendimento ao cliente
O atendimento ao cliente é uma das indústrias mais impactadas pela IA. Chatbots não são novidade, mas a forma como operam agora é. Antes, eram árvores de decisão if-then, mas hoje é muito mais uma experiência com LLMs.
Algumas das aplicações incluem classificar automaticamente as consultas, priorizá-las com base no valor histórico do cliente ou na urgência do tom, talvez ponderando a probabilidade de esse cliente deixar uma avaliação negativa online, e redigir resoluções personalizadas.
O Copilot pode ajudar agentes humanos resumindo longas conversas por e-mail e sugerindo o melhor caminho a seguir com base na política da empresa e em resoluções bem-sucedidas anteriores. Isso pode reduzir o tempo de resolução, pois a IA cuida da recuperação de dados — a tarefa do agente passa a ser focar na empatia e na resolução de problemas de alto nível.
Quando cada interação se torna um ponto de dado, que é utilizado com machine learning para melhorar soluções futuras, ela passa a fazer parte da pesquisa e desenvolvimento.
Construindo uma base para uma arquitetura orientada por IA
O potencial dessas ferramentas é tão vasto que muitas vezes ficamos paralisados por ela. E, embora a IA seja uma ferramenta poderosa, isso não significa que não possamos usá-la de forma inadequada — ela não é inerentemente otimizada.
Quando é limitada pelos dados que acessa, precisamos estruturar os dados da empresa de forma que não fiquem isolados ou mal rotulados.
As empresas frequentemente recorrem a consultorias especializadas em power apps para modernizar seus processos legados. Uma aplicação bem arquitetada significa que os dados são estruturados, seguros e acessíveis.
É o ambiente limpo necessário para que o Copilot possa ser utilizado de forma eficaz. É uma base que, muitas vezes, só precisa ser acertada uma vez.
Uma visão de futuro
As aplicações de negócio não são mais ferramentas que usamos apenas para fazer o trabalho, mas sim parceiros ativos e assistentes. Elas não substituem a necessidade de trabalhadores especializados, mas reduzem essa necessidade, especialmente quando a organização é projetada para ser auto-sensing e auto-corrigível.
O Copilot e aplicações personalizadas impulsionadas por IA estão cada vez mais sendo utilizados por concorrentes, mas sem consultoria em power apps, eles podem não estar extraindo todo o valor possível dos dados disponíveis.