Do Micro Ao Macro
IA na prática: 3 aplicações na análise de dados corporativa
Com adoção crescente da IA, empresas aceleram análises, identificam padrões e ajustam pesquisas, segundo dados globais e avaliação do setor
A IA passou a ocupar papel central na análise de dados corporativa. Segundo a pesquisa The State of AI in Early 2024, da McKinsey, a adoção da tecnologia avançou de 55% para 72% no mundo em apenas um ano, impulsionada pela popularização da IA generativa.
Esse avanço alterou a forma como empresas organizam informações, interpretam dados e apoiam decisões. Processos antes manuais passaram a ser automatizados, com impacto direto no tempo de resposta e na leitura de cenários.
Para Talita Castro, CEO da PiniOn, a IA mudou a estrutura da análise de dados nos negócios. Segundo ela, a tecnologia permite acelerar leituras e ampliar a precisão, desde que haja equilíbrio com análise humana.
IA acelera a análise de grandes volumes
Primeiro, a IA reduziu o tempo necessário para processar grandes volumes de informação. Algoritmos conseguem cruzar bases extensas, identificar padrões e gerar relatórios em prazos menores.
Com isso, empresas deixam de esperar dias para acessar dados consolidados. Em mercados sujeitos a mudanças frequentes, essa rapidez influencia diretamente o ritmo das decisões.
Mesmo assim, a metodologia segue relevante. O desenho da pesquisa, a construção do questionário e fundamentos de antropologia e neurociência continuam necessários para a consistência dos dados.
IA identifica padrões e antecipa tendências
Na sequência, a IA ampliou a capacidade de conectar informações que antes pareciam isoladas. Ao relacionar dados distintos, a tecnologia apoia projeções e leituras mais amplas do comportamento do mercado.
Esse recurso permite ajustes em produtos, campanhas e estratégias com base em evidências, reduzindo decisões guiadas apenas por percepção.
IA personaliza pesquisas e coleta dados
Além disso, a IA passou a ser aplicada na personalização de pesquisas. Questionários dinâmicos se adaptam ao perfil e às respostas de cada participante, substituindo formulários únicos.
Esse modelo tende a elevar o engajamento dos respondentes e a qualidade das informações coletadas. Ainda assim, o rigor metodológico segue necessário para garantir resultados consistentes.
Segundo Talita Castro, quando a pesquisa se ajusta ao perfil de quem responde, os dados capturam com mais precisão o comportamento analisado.
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