Digitalização sob medida para o seu negócio
- Implementação de eficientes recursos de AI e BI de baixo custo na estrutura de TIC existente na organização.
- Capacitação de recursos humanos internos para administração da plataforma digital compatível com sistemas pre-existentes.
- Elaboração do Manual de Operação, suporte e acompanhamento do sistema.
Definição de objetivos e escopo
Identificar as necessidades da empresa:Quais áreas podem ser aprimoradas com IA + BI? (Ex: Otimização do tempo de execução de tarefas, atendimento ao cliente, marketing, gestão de estoque, otimização de preços).
Estabelecer metas específicas, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e com prazo definido (SMART): O que a empresa espera alcançar com a implementação? (Ex: aumentar as vendas em 10%, reduzir custos em 5%, melhorar a satisfação do cliente).
Definir o escopo da implementação: Quais áreas da empresa serão impactadas? Quais dados serão utilizados? Quais sistemas serão integrados?
Criar um plano de comunicação: Como
a equipe será informada sobre a implementação?
Quais os benefícios esperados
Preparação de dados e ferramentas
Identificar as fontes de dados: Quais sistemas e aplicativos da empresa geram dados relevantes? (Ex: CRM, ERP, plataformas de e-commerce, redes sociais).
Criar um sistema de coleta de dados: Como os dados serão coletados e armazenados? Quais os protocolos de segurança?
Limpar e organizar os dados: Remover dados duplicados, corrigir erros, padronizar formatos, preparar os dados para análise.
Criar um modelo de dados: Definir a estrutura dos dados, as relações entre as variáveis e as medidas de desempenho.
Seleção e Implementação de Ferramentas:
Escolher ferramentas de IA e BI adequadas: Existem diversas opções no mercado, cada uma
com seus próprios recursos e funcionalidades.
Avaliar as necessidades da empresa e o orçamento disponível.
Integrar as ferramentas com os sistemas existentes: Garantir compatibilidade entre as ferramentas e os sistemas da empresa.
Treinar a equipe: Ensinar os funcionários a usar as novas ferramentas, interpretar os
dados e tomar decisões baseadas em insights.
Desenvolvimento e treinamento de modelos
Criar modelos de IA: Utilizar algoritmos de machine learning para construir modelos de previsão, segmentação de serviços e clientes, detecção de fraudes, etc.
Treinar os modelos: Utilizar conjuntos de dados históricos para treinar os modelos e garantir sua precisão.
Validar os modelos: Testar os modelos em dados reais para verificar sua performance e ajustar os parâmetros.
Monitoramento e Análise Contínuos:
Monitorar os resultados: Acompanhar a performance dos modelos,
analisar os insights gerados e verificar se os objetivos estão sendo
alcançados.
Ajustar os modelos: Refinar os modelos de IA e BI com base nos resultados obtidos, adaptando-os às novas necessidades e às mudanças no mercado.
Melhorar o processo de tomada de decisões: Utilizar os insights gerados pela IA + BI para melhorar a tomada de decisões estratégicas e táticas.
Gestão de Riscos e Segurança:
Identificar e mitigar os riscos: Avaliar os riscos relacionados à privacidade
de dados, à segurança da informação, à ética do uso da IA e à implementação do
sistema.
Implementar medidas de segurança: Utilizar ferramentas de criptografia, controle de acesso e gerenciamento de riscos para proteger os dados e a empresa.
Garantir a conformidade com as leis de proteção de dados: Cumprir as regulamentações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil e a GDPR (General Data Protection Regulation) na Europa.