Aprimorando com GenAI Preditivo - KDnuggets

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Caramelo salgado. Yin e Yang. Rock and roll. IA preditiva e IA generativa. São todas combinações que causam um impacto muito maior quando juntas do que sozinhas. E hoje estamos aqui para explorar essa última combinação: GenAI preditiva da Pecan. O que é e como remodelará sua experiência de IA?

Vamos explorar os recursos do Predictive GenAI e descobrir como ele melhora a acessibilidade, a eficiência e o impacto do uso da análise preditiva em seus negócios.

Definindo GenAI Preditiva

‎O que significa GenAI Preditiva

O Predictive GenAI da Pecan combina IA preditiva e IA generativa. O Predictive GenAI usa métodos generativos de IA para apoiar o processo de modelagem preditiva, incluindo a definição do modelo necessário, a geração de uma estrutura inicial e a oferta de orientação no ajuste fino do modelo.

A modelagem preditiva refere-se aos métodos tradicionais de aprendizado de máquina que adquirem informações de dados de treinamento e depois usam essa análise para fazer previsões com novos dados.

Considere um modelo de previsão de rotatividade de clientes como exemplo. Ao analisar dados históricos de clientes, os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões de comportamento que muitas vezes provocam a rotatividade de clientes. Em seguida, o modelo pode examinar os dados atuais dos clientes para detectar esses mesmos padrões, identificando indivíduos em risco de abandono no futuro.

A Pecan AI ajudou com sucesso muitos clientes a realizar essa tarefa de modelagem ao longo dos anos. (Esses pioneiros estão obtendo uma vantagem competitiva, ultrapassando 61% dos CEOs que ainda nem começaram a explorar a IA preditiva, de acordo com a McKinsey.)

Embora a previsão da rotatividade de clientes seja um caso de uso comumente discutido para análise preditiva, mesmo este exemplo de IA preditiva apresenta desafios. Mesmo profissionais experientes podem achar difícil escolher a abordagem ideal – e algo aparentemente tão básico como definir “rotatividade” para um determinado negócio pode gerar divergências. O processo de coleta de requisitos, estabelecimento de um entendimento compartilhado com o negócio e codificação manual para atender a necessidades específicas pode consumir muito tempo, exigir conhecimentos técnicos especializados e trazer um certo grau de risco.
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Como você pode imaginar, lidar com tarefas preditivas em setores ou departamentos mais específicos pode ser ainda mais difícil. E se, em vez de prever a rotatividade de clientes, você quisesse prever:

Qual caminhão de lixo da sua cidade irá quebrar no próximo mês, considerando seus registros de serviço e quilometragem
O tempo que a entrega de uma refeição levará para chegar à sua casa com base no clima, no trânsito e na seleção do restaurante
O provável vencedor de competições de queda de braço, com informações sobre competições anteriores e as características físicas dos competidores

Essas podem ser tarefas preditivas menos comuns, mas podem ser extremamente úteis para quem precisa saber essas respostas. No entanto, é improvável que você encontre uma ferramenta pré-construída que o ajude a construir modelos preditivos para essas questões. Até onde sabemos, nenhuma “solução de software de previsão de competição de queda de braço” está atualmente disponível no mercado (mas, ei, há uma ideia de inicialização gratuita para você).

Portanto, quer você tenha um desafio de negócios comumente compartilhado, como rotatividade ou um problema de nicho, você enfrentará uma batalha difícil na construção de um modelo preditivo para ajudar a resolvê-lo. Suas opções podem parecer limitadas: você precisa codificar manualmente uma solução? Contratar uma equipe de cientistas de dados para assumir a tarefa e preparar-se para seis meses a um ano de espera por um modelo que possa ou não atender às suas necessidades reais?

Não. Porque o Predictive GenAI agora está aqui para ajudá-lo a atingir seus objetivos de modelagem preditiva, sem a necessidade de se aprofundar em codificação ou estatística. Com o Predictive GenAI, você chegará a previsões precisas com mais facilidade e rapidez, uma melhoria notável em relação aos processos tediosos e lentos do passado.

‎O que a GenAI Preditiva pode fazer

Quer se trate de rotatividade de clientes, manutenção de caminhões ou qualquer outra coisa que você precise resolver com um modelo preditivo, nosso Predictive GenAI está aqui para ajudar. Mas o que o componente “GenAI” traz para o cenário?

Como você provavelmente sabe, os humanos podem ter interações profundas e perspicazes com ferramentas generativas de IA usando linguagem natural simples. Os diálogos com GenAI podem produzir diversos resultados criativos, incluindo texto, imagens, áudio, dados sintéticos, código e muito mais. Se você já bombardeou o ChatGPT com perguntas bobas, experimentou em primeira mão a notável capacidade do GenAI de lidar com a variedade de informações que os humanos podem fornecer.

O Predictive GenAI da Pecan transforma a entrada humana em modelagem preditiva. Nossos recursos Predictive GenAI tornam possível traduzir sua preocupação comercial em um modelo preditivo mais rápido do que nunca, não importa quão específicas ou de nicho possam ser suas necessidades.
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Primeiro, o Predictive Chat reunirá informações essenciais sobre seus objetivos e ajudará você a definir uma “pergunta preditiva” que seu modelo possa responder. Fazer uma pergunta pode parecer uma etapa relativamente pequena no processo, mas na Pecan descobrimos que é fundamental. Por exemplo, considere o modelo de rotatividade de clientes mencionado acima. A “rotatividade” de uma empresa pode significar que ela nunca mais terá notícias de um cliente; para outra empresa, pode significar uma redução da atividade (mas não o fim completo do relacionamento).

Definir esses detalhes como parte das questões preditivas é como especificar a quantidade precisa de ingredientes para uma receita. Claro, a água faz parte da sua lista de ingredientes para assar pão, mas o quantidade de água faz uma enorme diferença no seu produto final.

O Predictive Chat orienta você na determinação de todos esses ingredientes críticos para facilitar ao máximo a criação de um modelo preditivo bem-sucedido. Não são necessárias suposições — você saberá desde o início exatamente o que estará prevendo e que isso será relevante para as necessidades e objetivos do seu negócio.

O Predictive GenAI da Pecan fornece modelagem preditiva rápida e contínua

Em seguida, você avançará para uma experiência do Predictive Notebook baseada em SQL que orientará suas próximas etapas. Usando GenAI, nosso Predictive Notebook é pré-preenchido com consultas SQL, então você não precisa escrevê-las sozinho. Basta ajustá-los onde necessário para fazer os ajustes desejados. Você não terá que se esforçar para analisar quais campos são relevantes, quais tabelas juntar e como, ou quais agregações serão necessárias.

A combinação de IA preditiva e generativa levará a melhores resultados de negócios. O Predictive GenAI da Pecan apresenta uma maneira poderosa de obter valor comercial combinando essas tecnologias.

Como o Predictive GenAI transformará seus esforços de IA

Nem sempre é fácil para os analistas de dados e empresários traduzirem suas preocupações de negócios em tarefas de modelagem preditiva acionáveis e bem definidas. O Predictive GenAI da Pecan agora lida precisamente com essa tradução – da necessidade de negócios ao modelo preditivo. Seu componente generativo pode compreender e buscar as informações necessárias sobre as necessidades do negócio.

Com o Predictive GenAI, não há mais dúvidas: “Poderíamos construir um modelo para prever isso?” As dificuldades dos esforços anteriores de IA ficaram no passado. Você não precisará tentar aprender Python, recrutar um cientista de dados para sua equipe ao custo de US$ 250 mil ou mais por ano ou procurar uma empresa de consultoria que poder ser capaz de compreender as nuances do seu negócio.

Em vez disso, basta sentar para um bate-papo simples e começar sua jornada rumo ao sucesso com o Predictive GenAI da Pecan.

Você pode comece de graça. Mal podemos esperar para ver o que você vai prever.