Inteligência Artificial Pragmática Para Melhores Decisões Em Vendas De Varejo

“Agora é oficial, o hype que se está dando para a Inteligência Artificial (IA) é um exagero”, comentou-me o nosso CFO depois de ouvir um discurso de vendas de uma conhecida organização de software de gestão. O universo passa por alguma coisa aproximado com a corrida do ouro, com imensas corporações que parecem desesperadas por subir ao carro da IA. É possível que exista casos graves de falsidade ideológica. Efetivamente, um estudo recente concluiu que 40% das start-ups IA europeias não fazem uso IA.

E, possivelmente, por este foco, a Europa não seja tão contrário de algumas partes do mundo. A ocorrência não é favorecido devido à falta de uma definição clara a respeito “IA”. Se aceitamos o sentido mais enorme do termo, cada coisa relacionada com pcs chegando a conclusões inteligentes baseadas nos fatos a que têm acesso, pode ser considerado como IA. Por outro lado, existe o chamado efeito IA, permanente do Teorema de Tesler: “IA é qualquer coisa que ainda não tenha sido feito”.

Como por exemplo, o reconhecimento óptico – atualmente a tecnologia rotineira, prontamente não se vê como IA. Também, os termos IA e Machine Learning (ML) não salientam muito sobre se os algoritmos subjacentes são fácil ou complicados. A observação estatística e a otimização desatualizados podem ser mais complexos do que os algoritmos classificados de IA ou ML. Os meus colegas, em RELEX e eu temos passado anos tentando educar o universo sobre o que é a IA, e quem sabe mais primordial, o que a IA não é.

Estamos muito orgulhosos de ser precursores da aplicação da Inteligência Artificial e o Machine Learning em formas que realmente mobilizam os resultados do negócio. E disto se deduz que também estávamos angustiados por noticiar como fazíamos IA real, em vez de apenas a promovê-la.

• País: Costa Rica
• 88 Transferências de alguns posts
• Galton, F (1874). English Men of Science: their Nature and Nurture. Londres
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Então nos demos conta. Nós também tínhamos sido absorvidos na exagerada promoção da IA. A verdade é que não importa que a tag coloca à tecnologia. 1. Usar as ferramentas mais adequadas pra transformar os detalhes em melhores decisões de negócio.

2. Fazê-lo de forma resistente e fiável pra conceder suporte aos trilhões de decisões que necessita tomar o retailer. 3. Ter resultados para salientar que isto motiva os resultados de negócio. A partir de nesse lugar, tomamos uma decisão prática.