Como a IA Preditiva prevê eventos futuros

A maioria das pessoas adoraria saber o que o futuro reserva. Alguns provavelmente gostariam de saber se serão ricos ou terão uma casa chique. Outros gostariam simplesmente de saber como estará o tempo no seu aniversário daqui a seis meses.

A tecnologia de IA preditiva pode dizer o que o futuro reserva – bem, para o seu negócio, pelo menos. Embora você possa precisar de uma bola de cristal, o processo metódico de IA preditiva é muito mais prático. E é muito mais confiável do que a bola brilhante de uma cartomante.

Como a IA preditiva prevê o futuro

Não há nada de místico na IA preditiva. Esta tecnologia segue um processo predefinido para aprender sobre padrões e comportamentos anteriores. Ele usa essas informações para construir um modelo de dados para prever eventos futuros com base em eventos passados.

Mas, antes que possa dizer algo sobre o futuro, há vários passos que os sistemas preditivos de IA devem seguir. Isso inclui o seguinte:

• Colete e pré-processe dados: todas as previsões começam com dados. Quando um modelo preditivo de IA puder acessar os dados mais recentes (e de melhor qualidade), suas previsões serão muito mais precisas.

Os modelos preditivos de IA também podem lidar com vários tipos de dados, incluindo números, texto e dados de sensores. No entanto, não importa quais dados o modelo prefira, ele não pode usar dados brutos.

É por isso que os sistemas preditivos de IA sempre pré-processarão os dados em um formato que possam compreender. Isso também significa que os dados devem ser limpos e organizados antes de serem alterados para um formato compreensível.

• Seleção de modelo: A próxima etapa é escolher a arquitetura correta do modelo de IA. As opções de arquitetura mais comuns incluem algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais ou árvores de decisão.

Cada um desses tipos de arquitetura possui pontos fortes e fracos exclusivos. Isso torna o processo de seleção crucial. Qualquer que você escolher deve estar perfeitamente alinhado com a tarefa em questão.

Uma vez selecionado, o modelo de IA passa por um processo de treinamento específico. O modelo recebe e digere dados preparados para identificar padrões, comportamento e relacionamentos.

O processo de treinamento é repetitivo para avaliar constantemente o desempenho do modelo. Isso facilita a realização de ajustes para que o modelo se torne mais preciso em suas previsões.

• Mais avaliação: Concluir o processo de treinamento não significa que o modelo de IA terá um bom desempenho automaticamente. Embora possa impressionar com o uso de dados de treinamento, pode falhar espetacularmente com dados invisíveis.

É por isso que é necessária uma avaliação mais aprofundada após a formação inicial. Um conjunto de dados separado é necessário para testes para determinar a generalização do modelo. É crucial testar a capacidade do modelo de fazer previsões precisas além dos dados de treinamento.

Com base no resultado da avaliação adicionada, o modelo pode necessitar de mais refinamento. É possível fazer isso ajustando seus parâmetros originais. Se isso não funcionar, pode ser necessário recomeçar, utilizando uma arquitetura de modelo diferente.

• Implantação do modelo preditivo de IA: se o modelo de IA funcionar bem após a avaliação, ele estará pronto para funcionar. Neste ponto, uma empresa ou organização integrará o modelo num sistema onde continuará a fazer previsões.

Por exemplo, os modelos de manutenção preditiva integram-se ao sistema de controle digital de uma fábrica. Isso permite que os trabalhadores da fábrica antecipem falhas de máquinas e equipamentos e tomem precauções.

Contudo, a integração não significa o fim do processo de formação. Os modelos preditivos de IA exigem monitoramento constante para garantir seu desempenho. Quando novos dados estiverem disponíveis, os modelos devem ser treinados novamente para garantir que suas previsões permaneçam relevantes e precisas.

As limitações da IA ​​preditiva

Novamente, a IA preditiva não funciona por mágica, por isso terá algumas limitações. Embora esta tecnologia seja útil para prever eventos futuros em diferentes sectores de actividade, só pode funcionar com os dados que recebe.

Por exemplo, os modelos preditivos de IA precisam de dados de alta qualidade e suficientes para treinar e fazer previsões precisas. Se um modelo obtiver apenas informações tendenciosas ou incompletas, suas previsões irão refleti-las.

Além disso, variáveis ​​imprevistas podem limitar esta tecnologia. Tais variáveis ​​podem influenciar qualquer evento, e os modelos de IA terão dificuldade em prever qualquer coisa nestas situações.

Isso também significa que as previsões preditivas da IA ​​serão sempre uma probabilidade, não uma certeza. Por exemplo, aquelas pessoas que desejam saber a previsão do tempo daqui a seis meses provavelmente não consideram que uma mudança inesperada no padrão do vento poderia trazer chuva, mesmo que não haja previsão de chuva para um dia específico.

Da mesma forma, uma mudança inesperada pode ocorrer num negócio, anulando completamente as previsões originais da IA.

A IA Preditiva é justa e transparente?

Em 2024, todos se perguntam se o uso da IA ​​na tomada de decisões é ético. Afinal, se houver viés nos dados de treinamento originais, isso poderá levar a previsões discriminatórias.

Por exemplo, se o modelo de aprovação de empréstimos de um banco for treinado com base em dados históricos desatualizados, poderá produzir previsões tendenciosas que favorecem dados demográficos específicos.

Como não é 100% claro como os modelos de IA chegam às suas conclusões e previsões, há falta de transparência. Em última análise, isto diminui a confiança e levanta várias questões sobre a responsabilização.

Os desenvolvedores devem fazer um esforço extra para treinar modelos preditivos de IA com os dados mais recentes. É a única maneira de garantir que os modelos sejam treinados de forma transparente e forneçam previsões e previsões imparciais.

Indústrias que mais se beneficiam da tecnologia de IA preditiva

Deixando de lado essas preocupações, a IA preditiva continua a agitar vários setores de negócios. Nas finanças, os modelos de IA prevêem com precisão as tendências do mercado de ações e podem ajudar a prevenir atividades fraudulentas.

Na área da saúde, os médicos usam IA preditiva para diagnosticar doenças mais cedo e prever os resultados dos pacientes. No setor retalhista, os sistemas preditivos de IA prevêem a procura dos clientes e podem até ajudar os profissionais de marketing a personalizar campanhas publicitárias.

A IA preditiva também ajuda a prevenir interrupções na indústria da cadeia de abastecimento, prevendo potenciais falhas logísticas.

À medida que esta tecnologia se expande e evolui, continuará a transformar outros setores empresariais em todo o mundo.

IA preditiva aponta o caminho para um futuro mais eficiente

Não há nada de cristalino na bola de IA preditiva. Em vez disso, esta bola tecnologicamente avançada continuará a conduzir todos em direção a um futuro mais eficiente, repleto de gestão proativa de riscos e tomada de decisões otimizada.