Um guia sobre como usar analytics baseada em IA para maximizar o crescimento de startups

Dadas as operações enxutas, os orçamentos limitados e a pressão por crescimento que as startups frequentemente enfrentam, a inteligência artificial (IA) pode capacitar essas organizações com recursos e eficiências que, muitas vezes, são exclusivos de empresas maiores e com maior poder financeiro.

Essa é uma ótima notícia — essa democratização da analytics de IA está ajudando os líderes de startups a nivelar o campo de atuação em relação aos seus rivais mais consolidados, além de possibilitar a tomada de decisões estratégicas e disponibilizar insights avançados até mesmo para usuários sem conhecimentos técnicos.

A seguir, a equipe da Amazon Web Services (AWS) reuniu várias maneiras de aprender a usar analytics baseadas em IA para otimizar os processos e produtos da sua startup. Vamos analisar exemplos por setor e o que você deve levar em consideração ao decidir qual é a abordagem de analytics mais adequada para você.

A data analytics com IA é uma forma avançada de business intelligence que utiliza lógica e raciocínio — semelhantes ao pensamento humano — para analisar dados em grande escala e com um nível de complexidade que as ferramentas tradicionais muitas vezes não conseguem suportar.

Essas soluções baseadas em IA contam com tecnologias como machine learning, redes neurais e processamento de linguagem natural para automatizar processos que antes exigiam intervenção humana significativa.

Por exemplo, é possível usar o reconhecimento de imagens com redes neurais para analisar imagens de ressonância magnética na área da saúde, economizando tempo dos profissionais da área e melhorando a precisão do diagnóstico. Ao utilizar a AWS, você pode aproveitar serviços como o Amazon SageMaker, uma plataforma que ajuda a criar, treinar e realizar a implantação de modelos de machine learning em grande escala. O SageMaker simplifica todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde o rotulamento de dados até a implantação do modelo.

A analytics com IA pode gerar rapidamente insights aprofundados para aprimorar a tomada de decisões da sua startup. Ao integrar-se a outros serviços da AWS, como o Amazon Lex para interfaces conversacionais ou o Amazon Forecast para previsões de séries temporais, você pode explorar novas oportunidades de crescimento, ao mesmo tempo em que reduz custos e acelera a inovação.

Os recursos de analytics de qualquer solução de analytics baseada em IA são determinados, em primeiro lugar, pelo modelo de IA subjacente que a alimenta.

Os modelos usados para criar soluções de analytics com IA normalmente se enquadram em uma das quatro categorias a seguir:

1.  Machine learning

Embora os algoritmos de machine learning possam ser supervisionados ou não supervisionados em sua concepção, as analytics de machine learning não supervisionadas costumam oferecer o impacto mais significativo em termos de economia de tempo, eficiência e valor geral.

É comum que o machine learning não supervisionado seja utilizado para identificar padrões ocultos nos conjuntos de dados que estão sendo analisados. (Isso pode incluir novos padrões que sua startup não reconheceu nem mesmo nomeou sozinha.)   

Como a AWS pode ajudar as implementações em startups:

● Veja uma startup de cibersegurança, por exemplo. Ele pode usar o Amazon SageMaker para analisar dados de tráfego de rede quase em tempo real, identificando anomalias que podem indicar violações de segurança. Essa abordagem proativa economiza tempo e reduz a supervisão manual, permitindo que os fundadores se concentrem no crescimento do negócio principal.	● O Amazon SageMaker fornece uma plataforma totalmente gerenciada para criar, treinar e implantar modelos de ML em grande escala. (Isso ajuda equipes enxutas a configurar pipelines de aprendizado de máquina de forma rápida e confiável.)
● Amazon Personalize: ajuda a criar recomendações personalizadas de usuários em tempo real, que podem ser inestimáveis para startups de comércio eletrônico ou de mídia que buscam aumentar o engajamento e as conversões.	● Fluxos de trabalho de ML e MLOPs: a AWS oferece ferramentas gerenciadas (por exemplo, Amazon SageMaker Model Monitor) para automatizar o rastreamento de desempenho e alertá-lo quando os modelos se desviarem e precisarem de um novo treinamento.

2.  Métodos baseados em conhecimento e raciocínio

Esse modelo de analytics gera insights e conclusões a partir de dados, com base em restrições estabelecidas por regras lógicas do tipo “se/então” e em raciocínios fundamentados em uma base de conhecimento existente.

Essa abordagem de analytics baseada em IA visa estruturar insights e raciocínios dentro de parâmetros estabelecidos, a fim de alcançar maior rapidez e consistência, além de ajudar os analistas humanos, em vez de tentar aplicar o raciocínio baseado em restrições de forma independente. Essa abordagem pode ser facilmente aplicada quando um sistema de chatbot auxilia no atendimento ao cliente. Com o auxílio de bases de conhecimento sobre produtos e serviços, os chatbots podem responder às dúvidas dos clientes de forma rápida e consistente.

Como a AWS pode ajudar as implementações em startups:

●  O Amazon Lex permite que startups criem interfaces de IA conversacionais, como chatbots e assistentes de voz. Ao integrar sua base de conhecimento existente, você pode atender às consultas dos clientes em grande escala. (Por exemplo, uma plataforma de suporte ao cliente SaaS pode usar o Amazon Lex para responder às perguntas dos usuários e obter informações de uma base de conhecimento do produto. Isso reduz a carga de trabalho dos atendentes agênticos e proporciona respostas rápidas e consistentes — aumentando a satisfação dos usuários.)

● Acionado sob demanda, o AWS Lambda pode executar verificações lógicas ou buscar dados de um repositório de conhecimento para fornecer respostas consistentes e atualizadas em tempo real.

● Você pode automatizar e ter orquestração sem servidor para aplicativos modernos com o AWS Step Functions. Ele coordena tarefas e serviços em fluxos de trabalho automatizados, o que é útil quando o sistema baseado em conhecimento da sua startup precisa conectar várias verificações lógicas. (Por exemplo, verificar os detalhes do pedido e, em seguida, consultar as atualizações sobre o envio.)

3.  Algoritmos de tomada de decisão

Um algoritmo de tomada de decisão é projetado para analisar dados e gerar insights alinhados à decisão que um usuário humano precisará tomar. Ele utiliza técnicas baseadas em dados, como o machine learning, para processar informações e recomendar ações ou opções consistentes com objetivos predefinidos.

Os algoritmos de tomada de decisão são frequentemente desenvolvidos para identificar uma decisão recomendada ou fornecer uma pontuação quantitativa que sirva de base para a escolha final. Por exemplo, uma startup de fintech pode desenvolver um algoritmo de pontuação de crédito para avaliar o risco de crédito dos solicitantes de empréstimos.

Como a AWS pode ajudar as implementações em startups:

● Uma startup de fintech com o objetivo de avaliar os pedidos de empréstimo com mais precisão poderia integrar o Amazon Fraud Detector em sua plataforma, automatizando o processo de avaliação de risco. Enquanto isso, o Amazon Forecast pode ajudar a mesma startup a prever os requisitos de capital e se preparar para as flutuações do mercado.	● Amazon Forecast: fornece previsões de séries temporais examinando automaticamente os dados históricos. Isso pode ser útil para planejamento de estoque, projeções de receita ou gerenciamento da cadeia de suprimentos.
● Amazon Fraud Detector: usa ML para identificar atividades potencialmente fraudulentas. Você pode incorporar esses insights diretamente no fluxo de trabalho da sua aplicação para automatizar as aprovações ou acionar novas revisões.	● Combinação de vários serviços da AWS: você pode centralizar as análises de dados e simplificar a tomada de decisões integrando o Amazon Forecast ou o Fraud Detector às ferramentas de dados da AWS, como Amazon Redshift ou Amazon S3.

4.  Métodos de busca e teoria de otimização

Esse modelo de analytics com IA extrai insights de um grande conjunto de dados para propor possíveis soluções para um determinado problema. O problema cria restrições para orientar o processo de busca da IA na tentativa de encontrar uma solução ideal.

Os métodos de busca e a teoria da otimização são frequentemente usados para identificar estratégias mais eficientes, produtivas ou de alto desempenho. Melhorar a eficiência energética, a alocação de recursos e os resultados do cliente são todas as metas possíveis do uso dessa abordagem de analytics com IA.

Como a AWS pode ajudar as implementações em startups:

● Uma startup de logística poderia integrar o AWS IoT para rastreamento de veículos em tempo real e o Amazon EMR para processar grandes quantidades de dados de rotas. Em seguida, ele poderia usar algoritmos de otimização personalizados para gerar rotas econômicas e que economizassem tempo.	● Amazon Kendra: um serviço de pesquisa inteligente que usa ML para fornecer resultados de pesquisa altamente precisos a partir de documentos internos ou repositórios de conhecimento.
● AWS IoT: para startups que dependem de dados de sensores (soluções de logística, manufatura ou energia), os serviços de IoT da AWS fornecem métricas em tempo real aos seus algoritmos de otimização, informando melhores resultados de pesquisa.

Como qualquer investimento em tecnologia, a analytics com IA deve abordar resultados que sua organização não poderia alcançar de outra forma. Ao avaliar as opções para equipar sua organização com uma solução de analytics com IA, talvez você queira primeiro determinar quais resultados potenciais são a principal prioridade.

Aqui estão algumas das formas mais comuns pelas quais outras startups estão usando analytics baseada em IA:

Mais rapidez na tomada de decisões	Os sistemas de IA, especialmente aqueles criados com o Amazon SageMaker ou outros serviços de IA da AWS, analisam grandes conjuntos de dados em uma fração do tempo que uma equipe humana levaria. Uma análise mais rápida se converte em decisões mais ágeis. Por exemplo, startups de comércio eletrônico geralmente confiam no Amazon Personalize para recomendações de produtos e estratégias de preços em tempo real.
Operações otimizadas	Os métodos de pesquisa e outras soluções de IA podem oferecer eficiências operacionais diárias. Uma startup de transporte pode confiar em dados de sensores e eventos em tempo real para identificar as rotas ideais. Você pode orquestrar esses insights com o mínimo de sobrecarga de infraestrutura, aproveitando as tecnologias sem servidor da AWS, como o AWS Lambda ou o AWS Step Functions.
Suporte para crescimento rápido	Como a analytics baseada em IA é capaz de gerenciar conjuntos de dados grandes e complexos, ela tem escalabilidade e pode se adaptar facilmente ao crescimento da sua startup. Se você utilizar soluções baseadas na nuvem, seus sistemas poderão lidar com picos na ingestão de dados sem gargalos de performance. Essa agilidade é especialmente valiosa em setores em rápido crescimento, como fintech, tecnologia da saúde ou aplicações de marketplace.
Antecipação das tendências de crescimento	Modelos preditivos, como os criados com o Amazon Forecast, ajudam sua startup a planejar mudanças futuras nas demandas de recursos, custos e segurança de dados. Você pode ajustar suas estratégias de forma proativa ou até mesmo mudar de direção ao antecipar tendências de mercado para acompanhar as mudanças nas condições do mercado.

A solução de analytics de IA mais adequada não será a mesma para todos os casos de uso. Ao escolher um modelo de IA para apoiar sua analytics, você deve avaliar essas soluções com base em quatro fatores-chave que afetam a performance desse modelo e seu valor para a sua organização ao longo do tempo:

1. Integridade da analytics escalável

Embora a tecnologia que sustenta a analytics com IA seja, em teoria, fácil de escalar, o caso de uso da análise e os conjuntos de dados utilizados podem afetar sua escalabilidade e criar limitações ou complicações ao se utilizar essa solução.

Por exemplo, um modelo que utilize métodos baseados em conhecimento e raciocínio pode enfrentar dificuldades iniciais quando novos clientes, pontos de dados e conhecimentos são incorporados à solução. Se os modelos de analytics não forem retreinados adequadamente, isso pode comprometer a qualidade e a precisão das conclusões de analytics.

2. Eficiência de processamento

Quanto mais supervisão, engenharia e gestão são necessários para a analytics de IA, menos eficiente ela se torna. A supervisão humana pode ser um compromisso de recursos necessário em muitos casos de uso diferentes, como para garantir a conformidade regulatória ou evitar preconceitos. Ainda assim, esse envolvimento acarretará custos adicionais de tempo e mão de obra que afetarão a eficiência do seu investimento em analytics.

3. Exatidão e precisão

A concepção de um modelo de IA, suas capacidades preditivas e a taxa de ocorrência de erros nos dados influenciam a precisão geral de suas conclusões. Algumas instâncias de analytics de IA podem apresentar um grau de erro maior do que outras.

O machine learning não supervisionado, por exemplo, alcança eficiência ao minimizar a supervisão de um analista humano, mas isso pode acarretar o risco de gerar insights menos precisos. Leve em consideração a garantia da qualidade dos dados, a seleção de algoritmos e o monitoramento contínuo para garantir precisão e eficiência.

Você pode implementar o Amazon SageMaker Model Monitor para verificar a variação do modelo e problemas de dados. Garantir a qualidade dos dados desde o início — além de um ajuste contínuo — ajuda a manter um alto nível de precisão nas suas decisões baseadas em IA.

4. Privacidade de dados

Antes de implementar uma solução de analytics baseada em IA, analise sua política de privacidade de dados. Sua startup deve entender exatamente como o provedor terceirizado coleta, processa e armazena essas informações.

Você também pode querer avaliar quais tipos de dados podem ser compartilhados com a solução de analytics. Em alguns casos, as restrições quanto aos tipos de dados que você está disposto a compartilhar podem afetar a utilidade dessa tecnologia.

Aborde a questão da privacidade de dados desde o primeiro dia. Considere:

●  Criptografia: Use o AWS Key Management Service (AWS KMS) para criptografar dados em repouso. O Transport Layer Security (TLS) é responsável pela criptografia dos dados em trânsito.

● Gerenciamento de identidade e acesso: o AWS Identity and Access Management (IAM) e o AWS Identity Center permitem que você defina permissões refinadas.

Muitos serviços da AWS, incluindo o Amazon S3, oferecem suporte à criptografia em repouso e em trânsito usando o AWS Key Management Service (KMS). Para controle de acesso, considere usar o AWS Identity and Access Management (IAM) ou o AWS Identity Center para ajustar as permissões. Sempre revise políticas específicas de tratamento de dados de qualquer serviço de IA que você adote.

Veja uma inspiração ao considerar os possíveis usos da analytics baseada em IA em sua organização:

Desenvolvimento de produtos e aplicações	Analise dados de uso do produto, a interação do usuário e as métricas de desempenho para identificar áreas de melhoria em seu produto. É possível adicionar recursos ou resolver qualquer problema destacado pela sua solução de analytics com IA. Soluções de desenvolvimento de aplicativos de IA na AWS ajudam startups a otimizar suas arquiteturas e processos de produção e a usar modelos básicos e de aumento. Com isso, você pode desenvolver de forma confiável produtos e serviços baseados em IA/ML.
Detecção de fraudes e ameaças em serviços financeiros	Use a detecção de padrões anômalos para identificar possíveis atividades fraudulentas ou compras não autorizadas. Ações de gatilho automatizadas podem ser implementadas para mitigar riscos usando fatores como padrões de gastos ou volumes de transações. O Amazon Fraud Detector oferece suporte à pontuação de transações em tempo real, economizando tempo e recursos valiosos para sua equipe.
Otimização da cadeia de suprimentos em transporte e logística	As frotas marítimas e as cadeias de suprimentos podem usar a analytics com IA para agilizar as operações, reduzir os custos de envio, acelerar o atendimento e/ou responder a possíveis interrupções e atrasos. Saiba mais com nosso guia sobre como otimizar seus processos de cadeia de suprimentos com IA generativa na AWS.
Analytics preditiva na área da saúde	Os profissionais de saúde já estão usando a analytics com IA para contabilizar dados de registros eletrônicos de saúde (EHR) e outras fontes ao desenvolver planos de tratamento e facilitar o atendimento ao paciente. Usando serviços da AWS qualificados pela HIPAA, como o Amazon SageMaker, você pode manter a conformidade enquanto inova com a IA.
Manutenção preventiva para a fabricação de equipamentos	Os sensores da Internet das Coisas (IoT) podem coletar dados sobre o desempenho da fabricação de equipamentos e inseri-los em uma solução de analytics com IA. A IA pode recomendar a manutenção antes que os problemas aumentem, reduzindo o tempo de inatividade. Os serviços de IoT da AWS se integram à analytics com IA para facilitar a manutenção preditiva e a otimização de recursos.
Iniciativas de energia e sustentabilidade	Treine métodos de busca e modelos de otimização para identificar abordagens mais eficientes de consumo de energia, reduzindo os custos de energia e ajudando sua startup a atingir metas de sustentabilidade internas e externas.

É novo no mundo da analytics com IA? Aqui estão alguns passos iniciais para ajudar você a dar início à sua jornada:

●  Explore os serviços de IA da AWS: Comece consultando a visão geral da IA da AWS para verificar quais soluções atendem às suas necessidades, seja o Amazon SageMaker para machine learning ou o Amazon Kendra para pesquisa inteligente.

●  Experimente soluções prontas para uso: confira o Amazon SageMaker JumpStart para modelos de IA prontos para implantação, incluindo IA generativa.

●  Aproveite os recursos voltados para startups: o portal AWS Startups oferece uma variedade de ferramentas, guias e créditos. Se você se qualificar, o AWS Activate oferece créditos e treinamento técnico.

●  Implemente práticas recomendadas: desenvolva um pipeline de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) utilizando o AWS CodePipeline ou fluxos de trabalho baseados em Git. Treine regularmente os modelos para acompanhar as mudanças no comportamento dos usuários ou nas entradas de dados.

As startups têm uma oportunidade sem precedentes de aproveitar o poder da analytics baseada em IA para promover o crescimento sustentável e a inovação. Ao aproveitar os recursos de apoio voltados para fundadores disponíveis por meio do AWS Activate, do AWS Startup Partner Solutions e de outros programas, sua startup pode começar a implementar soluções sofisticadas de analytics de IA com rapidez. Esteja o seu foco na eficiência operacional, na experiência do cliente ou no desenvolvimento de produtos, o caminho para o sucesso impulsionado pela IA está mais acessível do que nunca. 

Se você estiver pronto para explorar soluções de analytics com IA, acesse o AWS Startups para obter recursos e orientações criados especialmente para fundadores. Você também pode aproveitar o AWS Activate para obter possíveis créditos ou participar de um programa de aceleração. E se você precisar de suporte especializado, consulte o diretório AWS Startup Partner Solutions para encontrar parceiros que possam ajudar a transformar sua visão de analytics com IA em realidade.

Recursos adicionais: 

●  As startups que se enquadram nos critérios podem se inscrever no AWS Activate, que oferece créditos e suporte técnico para impulsionar a adoção da nuvem, incluindo projetos de IA e ML.

● Conheça os parceiros especializados que ajudam as startups a implementar analytics baseadas em IA na página AWS Startup Partner Solutions.

●  Na página AWS Data for Startups, descubra ferramentas e orientações sobre como estruturar e gerenciar dados de maneira eficaz — um pré-requisito essencial para o sucesso da IA.

●  Inspire-se aprendendo a criar experiências baseadas em IA por meio da página de recursos Aplicações de IA generativa.

●  Aprenda com um exemplo prático de escalabilidade de soluções sem servidor, explorando este estudo de caso otimizado para a nuvem.