A inteligência artificial evoluiu para ser um pilar nas tomadas de decisão corporativas e na transformação digital de diversas indústrias. Três tipos principais de modelos de IA desempenham papéis distintos no tratamento de dados: descritivos, preditivos e prescritivos. Cada um desses modelos tem funções específicas e oferece benefícios importantes para o mercado.

Modelos descritivos: análise e segmentação

Os modelos descritivos são responsáveis por caracterizar e entender os dados disponíveis. Eles não fazem previsões, mas criam insights a partir do que já é conhecido. Técnicas de agrupamento são comumente usadas nesse tipo de modelagem para segmentar dados, como no caso de empresas que buscam identificar perfis de clientes com base em características sociodemográficas e hábitos de consumo.

Um exemplo de aplicação ocorre quando uma empresa utiliza um modelo descritivo para entender quais clientes têm maior potencial de aderência a uma campanha de marketing. Esses modelos ajudam a segmentar grupos de clientes com base em características como faixa etária, renda ou comportamento de compra, permitindo que a empresa ajuste suas estratégias de comunicação e alocação de recursos de maneira mais precisa.

Modelos preditivos: previsões e tendências

Já os modelos preditivos utilizam dados históricos para prever eventos futuros. Eles são amplamente usados em aprendizado de máquina supervisionado. Nesse tipo de aprendizado, os algoritmos aprendem a partir de dados rotulados, ou seja, dados cujas saídas já são conhecidas. Por exemplo, se você tem um conjunto de dados sobre vendas passadas, esses dados podem incluir não apenas os itens vendidos (as entradas), mas também as informações de cada venda (as saídas, que já estão conhecidas). Isso permite que o modelo aprenda com os dados anteriores para prever o que acontecerá em situações futuras.

A predição de tendências em vendas ou preços de mercado é um exemplo comum de aplicação. O modelo pode prever a demanda por um produto, permitindo que empresas ajustem seu estoque ou determinem preços com base nas variações esperadas. Em alguns casos, essa predição pode ser ajustada para identificar tendências de maneira qualitativa, como indicar se a demanda será "alta" ou "baixa" em vez de fornecer um valor numérico exato.

Além disso, os modelos preditivos podem classificar eventos. Por exemplo, ao enviar uma campanha de marketing, o modelo pode prever se o cliente irá ou não clicar em um anúncio ou converter uma compra. Nesses casos, as saídas são categorias ("sim" ou "não"), o que caracteriza o uso da classificação.

Modelos prescritivos: ações e decisões estratégicas

Os modelos prescritivos vão além de prever resultados; eles indicam quais ações devem ser tomadas. Esses modelos analisam as predições feitas por modelos anteriores e sugerem decisões que otimizem resultados. Muitas vezes, esses modelos são usados em conjunto com os preditivos, permitindo uma atuação mais assertiva.

Na gestão de carteiras de investimento, por exemplo, o modelo preditivo pode estimar o desempenho futuro de ações, enquanto o modelo prescritivo orienta sobre a melhor forma de alocar os recursos, minimizando riscos e maximizando os lucros. Modelos prescritivos também são usados para resolver problemas de alocação de recursos em setores como finanças, logística e gestão de riscos, ajudando a determinar qual é a melhor ação a ser tomada com base nas previsões fornecidas.

Esses modelos são essenciais para a tomada de decisões estratégicas em cenários complexos, como a escolha de investimentos em um portfólio de ações, a gestão de estoques em grandes empresas ou o gerenciamento de risco financeiro. Eles utilizam modelos matemáticos que combinam predições com políticas de otimização, recomendando a melhor decisão com base nos dados disponíveis.

A integração desses três tipos de modelagem — descritiva, preditiva e prescritiva — permite que empresas otimizem o uso de inteligência artificial em suas operações, desde a compreensão inicial dos dados até a ação final com base em previsões e recomendações assertivas, melhorando a eficiência operacional e maximizando os resultados.