O mercado global de soluções e serviços de IA Preditiva deverá movimentar cerca de 108 bilhões de dólares até 2033. Esse montante representará uma taxa de crescimento anual de 21,9% no período, conforme a Market.Us.
Já se sabe, por exemplo, que 40% das indústrias mais bem-sucedidas já a incorporaram em processos produtivos e de manutenção. É o que aponta um extenso estudo da McKinsey.
Assim como os outros braços da Inteligência Artificial, os modelos preditivos estão em alta devido à crescente adoção por empresas em todos os setores da economia. Especialmente na área comercial.
Vamos entender em profundidade o que isso representa?
Continue lendo para saber em detalhes:
A IA Preditiva é um tipo de Inteligência Artificial que usa dados, algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina para antecipar resultados. Ela é "caracterizada por técnicas como análise de regressão, estatística multivariada, correspondência de padrões e modelagem de previsão", como destaca a Gartner.
Também pode-se classificar a IA Preditiva como um método de análise que capacita organizações a aumentar seu retorno sobre o investimento (ROI). Sobretudo por possibilitar decisões com base em informações que levam a previsões confiáveis.
No detalhe, soluções de IA Preditiva são capazes de prever e antecipar as necessidades ou eventos futuros de um negócio em variadas frentes. Ela permite, entre outras coisas, ver tendências chegando, ou prever riscos e suas soluções.
Esse modelo é diferente da IA Generativa que, por sua vez, é projetada para gerar conteúdo novo com base na entrada do usuário e nos dados não estruturados nos quais é treinada.
→ Para se certificar de que entendeu o que significa IA Preditiva, dê uma olhada na tabela a seguir, na qual demonstramos como ela se diferencia da IA Generativa:
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IA Preditiva |
vs |
IA Generativa |
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Modelo que faz previsões com base em dados históricos. |
Definição |
Modelo que cria novos dados semelhantes aos existentes. |
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Prever resultados futuros ou identificar padrões. |
Objetivo |
Gerar conteúdo novo e original. |
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Previsão de vendas, detecção de fraudes. |
Exemplos de aplicação |
Criação de imagens, texto, música. |
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Regressão linear, árvores de decisão, redes neurais. |
Algoritmos comuns |
GANs (Redes Adversárias Generativas), VAEs (Autoencoders Variacionais). |
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Dados históricos estruturados. |
Entrada de dados |
Dados existentes para treinar modelos de geração. |
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Valores numéricos, probabilidades, classificações. |
Saída de dados |
Imagens, texto, áudio, vídeos. |
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Análise estatística, aprendizado supervisionado. |
Principais técnicas |
Aprendizado não supervisionado, modelos probabilísticos. |
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Altamente dependente de grandes quantidades de dados históricos precisos. |
Exigência de dados |
Pode funcionar com menos dados, mas de qualidade. |
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Rápido após o treinamento. |
Tempo de resposta |
Pode ser mais lento devido à complexidade de geração. |
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Alta quando dispõe de dados de qualidade. |
Precisão |
Variável, depende da qualidade do treinamento. |
→ Confira também o infográfico:
Quanto aos principais componentes da IA Preditiva, eles incluem dados de entrada, algoritmos de Machine Learning e modelagem preditiva. Além disso, análise de séries temporais, clustering, métodos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, MLOps e explicabilidade.
A seguir, veja um detalhamento de cada um desses elementos-chave.
A base de qualquer modelo preditivo é o conjunto de dados utilizado para treinar e alimentar os algoritmos de Machine Learning.
Essas informações podem ser estruturadas ou não estruturadas e devem ser coletadas, higienizadas, enriquecidas e organizadas para garantir previsões precisas.
Aliás, a qualidade dos dados é fundamental, pois quando incorretos ou mal formatados eles, invariavelmente, levam a previsões imprecisas.
Além disso, a coleta normalmente é feita em diferentes fontes (transações, histórico de clientes, bases públicas, sensores, entre outras) — fornecendo o material necessário para os algoritmos identificarem padrões e apontarem resultados.
Os algoritmos são sequências de instruções ou regras lógicas usadas por computadores para resolver problemas ou executar tarefas específicas. Eles conformam o núcleo central da IA Preditiva processando os dados e criando modelos que aprendem com os padrões identificados.
Existem vários tipos de algoritmos usados, dependendo do tipo de previsão desejada:
Basicamente, cada algoritmo tem suas próprias vantagens e é escolhido com base na natureza dos dados e do problema a ser resolvido.
A implantação bem-sucedida de IA Preditiva exige o uso de práticas de Machine Learning Operations (MLOps), que facilitam o mapeamento, a atualização e a manutenção contínua dos modelos.
Isso inclui desde o gerenciamento da versão do modelo até o monitoramento de sua performance em tempo real. Dessa forma, garantindo que ele continue gerando previsões precisas ao longo do tempo.
Os modelos preditivos são os resultados finais dos treinamentos dos algoritmos. Eles se baseiam nos padrões identificados nos dados de entrada para fazer previsões.
Quanto ao processo de criação de um modelo, ele envolve repetidos ajustes e testes até que se atinja um nível aceitável de precisão. E, muito importante: a robustez do modelo depende da qualidade dos dados e da escolha do algoritmo, além de fatores como balanceamento e eliminação de vieses.
Este é um componente da IA Preditiva vital para previsões que envolvem dados sequenciais. Tais como vendas ao longo do tempo ou a análise de tendências de comportamento de compradores e consumidores.
Basicamente, a análise de séries temporais permite que o modelo preditivo antecipe eventos futuros com base em padrões passados. Isso o torna útil, por exemplo, para planejar campanhas e prever movimentos dos concorrentes com antecedência.
No âmbito da IA Preditiva, clustering, ou agrupamento, é um método de segmentação de dados em grupos com características semelhantes. Ele é particularmente útil para classificar stakeholders ou identificar padrões comportamentais em grandes volumes de dados.
Embora não seja uma técnica preditiva por si só, o clustering auxilia na construção de modelos mais precisos. Isso porque facilita a separação dos dados com base em características subjacentes — um processo fundamental antes da aplicação de algoritmos de previsão.
Os algoritmos de aprendizado de máquina usados em IA Preditiva podem ser supervisionados ou não supervisionados.
No aprendizado supervisionado, o algoritmo é treinado com dados rotulados, nos quais as respostas corretas são conhecidas, o que ajuda o sistema a fazer previsões precisas.
Já no aprendizado não supervisionado, a aplicação tenta identificar padrões em insumos informacionais sem qualquer orientação explícita. Neste caso, é possível descobrir padrões ocultos ou novas correlações.
Por fim, é importante destacar que um desafio crescente com a IA Preditiva é garantir que seus resultados sejam compreensíveis e transparentes.
Entram em campo então as ferramentas de "AI explicável". Elas, em síntese, permitem que as previsões sejam compreendidas por usuários humanos. Além disso, aumentam a confiança nos modelos, já que decisões baseadas em IA são muitas vezes críticas para o negócio.
Já é senso comum que as organizações que incorporam a Inteligência Artificial em suas estratégias comerciais obtêm excelentes resultados. Por exemplo, um grupo de companhias analisadas em 2016 experimentou um aumento de 50% em leads qualificados, segundo um estudo publicado na Harvard Business Review.
Outro conjunto de empresas notou um aumento de 20% no retorno sobre o investimento (ROI) em IA, resultando em um crescimento médio de receita de 15%, conforme levantamento da McKinsey.
A pergunta que fica é: como os negócios B2B se beneficiam da IA Preditiva em vendas, especificamente?
Veja, nos tópicos que seguem, algumas das principais aplicabilidades.
A IA Preditiva eleva as capacidades das equipes de Vendas B2B de antecipar demandas com precisão.
Ela, com base em dados históricos e análises de comportamento, entre outras variáveis, ajuda a determinar quando os clientes irão precisar de um novo pedido ou quais produtos terão maior procura em determinadas épocas.
Essa previsibilidade coloca vendedores e demais membros da área um passo à frente. Especialmente permitindo abordagens proativas e garantindo que as ofertas sejam apresentadas no momento exato — reduz ciclos de negociações e acelera conversões.
Por falar em personalização das abordagens, a IA Preditiva é especialmente útil em vendas complexas.
Ela fornece análise do histórico de interações com prospects e clientes, por exemplo, identificando padrões e recomendando estratégias mais eficazes para cada perfil de comprador.
A partir dos insights fornecidos por algoritmos de machine learning preditivos, Marketing e Vendas conseguem elaborar mensagens de acordo com as necessidades de cada empresa. Inclusive valendo-se de dados de intenção, entre outros modelos analíticos, para gerar maior aderência e confiança no processo de negociação.
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Sistemas dotados de IA Preditiva ajudam a antever tendências de mercado em tempo real, permitindo que times comerciais conheçam mudanças importantes no cenário competitivo em tempo hábil.
Com base em dados de concorrentes, de comportamento do consumidor e de variáveis macroeconômicas, essas soluções podem indicar oscilações que impactarão a demanda. Dessa forma, estrategistas, analistas e operadores conseguem realizar ajustes rápidos em suas táticas e estratégias.
Outra aplicação da IA Preditiva muito útil em Vendas B2B é a capacidade de monitorar a movimentação da concorrência.
Boas plataformas dotadas de algoritmos preditivos facilitam a análise de dados públicos identificando padrões que podem indicar novas estratégias de mercado, reajustes em preços ou lançamentos de ofertas.
Com essas informações em mãos, o departamento de Vendas pode se adaptar com agilidade. Por exemplo, ajustando suas ofertas, revisando a precificação e estruturando formas de negociação que mantenham a empresa competitiva e relevante no mercado.
O uso adequado da IA Preditiva também costuma ter impacto positivo na gestão de relacionamentos com clientes.
Ao prever as necessidades com base em dados anteriores, Vendas pode atuar de maneira mais proativa, oferecendo soluções antes que o cliente perceba a necessidade. Isso fortalece a confiabilidade e aumenta a satisfação, resultando em maior fidelização e, consequentemente, em oportunidades de upsell e cross-sell.
Por fim, é importante destacar que a aplicação estratégica da IA Preditiva é útil nas iniciativas de otimização das operações comerciais.
Ela pode ser usada para prever gargalos operacionais, ter sugestões de melhorias nos fluxos de trabalho e identificar oportunidades de automação. Dessa forma, pode-se elevar a performance, liberando mais tempo para os vendedores focarem em atividades de maior valor.
Ela é uma ferramenta poderosa que utiliza a análise de dados e Machine Learning para ajudar as empresas a antecipar e planejar o futuro, entre outras aplicabilidades.
Não é em vão que as organizações com maior maturidade comercial (aquelas que investem em inovações tecnológicas e capacitam seus times para a inteligência de dados), têm investido em IA Preditiva.
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