Inteligência Artificial e Inteligência de Mercado: saiba como usá-los a favor do seu negócio

A inteligência artificial (IA) tem recebido bastante atenção nos últimos anos, afetando praticamente todas as áreas da atividade humana. Enquanto isso, esse conceito muitas vezes é relacionado e até mesmo confundido com outras categorias relevantes de tecnologia e inovação, como o próprio Business Intelligence (BI) – a chamada Inteligência de Mercado no âmbito do marketing.

A IA (Inteligência Artificial) e a IM (Inteligência de Mercado) são cruciais para as organizações, exercendo papéis diferentes que aprimoram o negócio e proporcionam vantagem competitiva no mercado. Tendo em vista as dúvidas acerca dos conceitos, é fundamental entender a diferença entre os dois a fim de ajudar as empresas a economizar recursos e apostar em um planejamento estratégico eficiente, com ambos atuando de forma conjunta.

Para sanar de vez todas as dúvidas sobre o tema, entrevistamos Patricia Romancini, especialista em inteligência de mercado e professora da LiveU e Fabien Datas, diretor de marketing, inteligência de mercado e inteligência comercial. Confira!

1 - Qual o atual impacto da Inteligência Artificial no cenário da Inteligência de Mercado?

Patrícia - Praticamente todas as indústrias estão sendo afetadas pela Inteligência Artificial e na área de Inteligência de Mercado não é diferente. A IA traz para a área de Inteligência de Mercado metodologias de análise mais eficientes tornando processos mais produtivos e tornando a tomada de decisão mais rápida e assertiva.

Fabien - Para entender qual será o impacto da Inteligência Artificial (IA) no cenário da Inteligência de Mercado (IM), é importante primeiro relembrar o que entendemos por IM.

No meu entendimento, trata-se de um processo, uma metodologia de coleta, análise e monitoramento de informações do ambiente interno e externo para gerar Insights para o negócio e atender as necessidades do público alvo.

Neste contexto, a IA será fundamental para automatizar e facilitar todas as etapas do processo de IM!

Exemplos: a coleta de dados relevantes (diferenciar a informação relevante do "ruído" é hoje uma fase muito importante de IM) será facilitada num contexto de acesso à informação cada vez maior (a quantidade de dados duplica em 18 meses) e de forma mais rápida; a análise dos dados terá maior facilidade para processar os dados e para integrar informações de várias fontes; a comunicação dos dados será para usuários certos; a mensuração de resultados e processos de feedback irá entender se o processo está funcionando.

Sendo assim, a IA fará parte integrante do sucesso de um processo de IM. Num mundo cada vez mais VUCA, não há como pensar no futuro da IM sem associá-lo ao da inteligência artificial. A IA será um meio e não um fim em si para garantir um IM mais eficiente. No entanto, nada vai substituir o homem para liderar uma área de Inteligência de Mercado.

2 - Qual a importância dos profissionais de Inteligência de Mercado para encarar os desafios da evolução da IA?

Patrícia - Os profissionais da área de Inteligência de Mercado precisam saber trabalhar neste novo cenário e usar de tais processos de forma a responder os KIQs  - key intelligence questions - das áreas demandantes / stakeholders. Se não fizermos as perguntas corretas e alinhadas aos objetivos estratégicos, não adianta ter processos sofisticados de Inteligência Artificial.

Fabien - A IA é a atividade de processar informações de forma automática, sem ajuda humana, e é inferida para tomar a melhor decisão analisando o contexto mais completo de possibilidades e experiências.

Neste sentido, a experiência de um profissional de IM é bem relevante para ajudar a encarar os desafios da IA. Ele tem expertise em levantamento e análise de dados do mercado, em busca de fontes e insights do ambiente interno e externo.

Além disso, há algo que a IA dificilmente conseguirá dominar: a capacidade de transformar informações em ação e conhecimento! A IA vai ajudar muito a disponibilizar dados e informações, porém a parte de interpretação das informações de acordo com as mudanças de um mercado cada vez mais instável e volátil sempre ficará a carga do ser humano. Ninguém melhor do que o homem para contar histórias relevantes e inspiradoras.

3 - Quais os principais benefícios da inteligência artificial (IA) para o setor de Marketing e Inteligência de Mercado?

Patrícia - A Inteligência Artificial pode trazer técnicas de análises de um grande volume de dados identificando padrões ou tendências ou mesmo priorização que manualmente seria difícil (senão impossível) ou levaria muito tempo para analisar. Assim, pensando que as empresas e o mercado atualmente produzem um volume imenso de informações, a inteligência artificial auxilia a rápida tomada de decisão.

Fabien - A IA vai trazer os que chamamos de os 4 V’s: facilidade para processar uma grande quantidade (Volume) de dados; grande velocidade para processar estes dados; processo mais seguro para visualizar e filtrar os dados, checar as fontes e garantir a qualidade; integrar a variedade dos dados e poder cruzar as informações que serão em seguida analisadas pelos profissionais de IM.

Com a IA, o processo de coleta, armazenamento e integração dos dados poderá ser feito de forma bem mais automatizada para que o profissional de IM possam se preocupar com a interpretação dos dados e com as análises das informações, comunicando os Insights para as áreas e clientes.

4 - Fala-se tanto de Inteligência Artificial que o próprio termo parece ter perdido seu significado. Muitas vezes é confundido com outros conceitos e categorias como o Business Intelligence (BI), por exemplo. Sendo assim, quais são as principais diferenças e semelhanças entre ambos? 

Patrícia - O termo Inteligência Artificial (usualmente abreviado como IA em português ou AI em inglês) refere-se a processos e técnicas avançadas de análise de dados baseada em lógica, geralmente inclui Machine Learning para interpretar um grande volume de dados para tomada de decisões. Já Business Intelligence (BI) refere-se a processos de coleta, integração, armazenamento e análise de dados. O termo é muito amplo, e por vezes plataformas de BI podem  se valer de processos e técnicas de inteligência artificial. Sempre estamos tratando de Big Data, ou seja, de um cenário com volume grande e crescente de dados estruturados ou não.

Fabien - Entendo a área de BI como sendo o processo de coleta, armazenamento, interpretação, análise e comunicação dos dados transacionais (dados internos) de uma empresa (dados de CRM, de programas de fidelidade ou de cupons fiscais como: vendas, frequência, ticket médio, estoque, margem, etc.). O seu par na análise dos dados externos é a Inteligência Competitiva (IC).

A IM é bem diferente da área de BI e se abastece dela (como também da área de IC) para criar conhecimento. Da mesma forma que IA pode ajudar a automatizar o processo de IM, também pode ajudar a área de BI nesse mesmo aspecto.

5 - A chegada da IA tem extrema importância quando falamos de Inteligência de Mercado. Isso porque, diante da velocidade com que novos dados são gerados, não há mais capacidade humana que dê conta de processá-los em tempo hábil. Nesse sentido, como os profissionais de BI podem se adaptar a esse novo panorama? Qual o cenário da profissão para os próximos anos?

Patrícia - Certamente os profissionais de Inteligência de Mercado além de conhecimentos relacionados à estratégica de negócios, deverão dominar ou minimamente saber dialogar com a tecnologia. Cursos relacionados a ciência de dados, linguagens de programação ou aplicações que conseguem processar e integrar grande volume de dados provenientes de diversas fontes são caminhos necessários a serem trilhados. Mais que tendência, tudo isso já é realidade.

Fabien - BI é uma coisa e IM é outra. IM se alimenta de dados internos (dados secundários, BI) e externos (pesquisas, IC) para gerar insights e conhecimento para a Companhia.

Os profissionais de BI e IM vão precisar entender melhor como funciona IA.

Existem três funções em data science:

• Engenheiro de dados (cria algoritmos e programa para coleta e armazenamento de dados);
• Analista de dados (análise de dados passados para criar insights e reports/dashboards para a Companhia = análise descritiva);
• Cientista de dados (usa programação para fazer análises preditivas e prescritivas).

Os profissionais de BI e IM vão precisar focar mais na interpretação dos dados e nas análises. A ênfase também será maior em storytelling para engajar o público alvo.

O novo cenário competitivo justifica que o profissional de amanhã desenvolve competências T Shape, tendo uma competência Core, mas entendendo cada vez mais de outras competências para compor e complementar o seu portfólio. A IA fará parte dessas competências complementares. Isso não significa que todo profissional deve dominar perfeitamente linguagens de programação como Python ou R, porém deverão ter entendimento de como funciona para focar melhor em se tornar um bom Analista de dados.

6 - Embora a Inteligência Artificial atualmente ainda esteja muito distante da IA superinteligente, prevista pela ficção científica, a tecnologia já pode ser vista com sucesso em uma variedade de campos. A tendência é que no futuro suas aplicações abrangerão mais setores e atividades do mercado. Com isso, quais as perspectivas você vê para o futuro da IA no cenário da Inteligência de Mercado? O que possivelmente veremos funcionando nos próximos anos?

Patrícia - As áreas de inteligência precisam ser ágeis, precisam saber lidar com muitas informações vindas de diferentes fontes e precisa saber identificar mudanças de cenários de forma rápida e eficiente. Neste cenário, a tecnologia pode e deve ajudar. E aplicações e técnicas de inteligência artificial serão aliadas de áreas de inteligência de mercado bem sucedidas.

Fabien - Vejo a IA atuando de forma muito forte em formas de facilitar o acesso aos dados, fazendo uma triagem dos dados mais relevantes e trazendo filtros de forma simplificada e rápida, além de trazer informações em tempo real e outras formas de integrar e apresentar as informações de forma a agilizar a análise e a interpretação dos dados.

Ferramentas de Data Visualization (Tableau, Qlikview, Power BI) usarão cada vez mais IA para aprender com o seu ambiente e propor consolidações que sejam mais relevantes para o negócio, criando padrões de análises básicas.

Sendo assim, iremos ganhar tempo para se dedicar à atividades que serão mais enaltecedoras para a área de IM.

7 - Por fim, quais conselhos você daria aos profissionais de BI que desejam obter mais sucesso em suas operações com o uso da Inteligência Artificial (IA)?

Patrícia - Seja curioso, estude as principais tendências tecnológicas e entenda qual a melhor forma de aplicar a seu mercado sempre. Mas comece com um processo gradual de automatizações de processos antes de tentar aplicar os processos mais sofisticados de inteligência artificial, pois pequenos e constantes avanços podem trazer grandes benefícios e grandes investimentos nem sempre são justificáveis.

Fabien – A resposta é simples: aprender com a IA! Ela não é um substituto, mas sim um aliado para a busca de um melhor conhecimento do seu público alvo.

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