Nos últimos anos, a IA revolucionou nossas vidas não apenas automatizando o trabalho repetitivo, mas também aparentemente desenvolvendo a capacidade de “pensar” como um ser humano e explorar o reservatório de criatividade. Sério, quantos de vocês usaram “Chat-GPT” para compor um poema ou usaram “Suno” para outra canção de amor? Talvez seja altura de passarmos de uma época sombria, em que os humanos precisavam de ser responsáveis por todos os chatos trabalhos de cópia, para um futuro mais de alta tecnologia, onde somos deixados a fazer a verdadeira matança, por exemplo, negociação e planeamento estratégico. Extração de dados na era da IA Ferramentas de web scraping com IA Nos tempos modernos, geralmente coletamos dados online de uma ou múltiplas fontes. O tedioso processo pode ser automatizado, pois a ação de colheita é repetitiva. Para fazer isso, existem diversas ferramentas de coleta de dados disponíveis ou, se preferir, você pode chamá-las . de ferramentas de web scraping As formas antigas de extrair dados da Internet podem ser problemáticas porque dependem da regra HTML do site para navegar até os dados de destino. Depois que a estrutura HTML for alterada, a regra de extração será inválida. Sem mencionar que os sites modernos tendem a envolver interação Javascript para melhorar a experiência do usuário, o que aumenta a dificuldade de obter os dados com precisão. Com a ajuda da IA, entretanto, podemos lidar facilmente com as alterações do site. Pegue uma ferramenta, por exemplo. Como uma ferramenta de raspagem sem código, o Octoparse se dedica a integrar IA em sua interface intuitiva de raspagem. Ele aproveita a IA para melhorar a detecção automática de elementos de páginas da web, tornando mais fácil para iniciantes começarem a raspar. A IA aumenta a precisão da identificação de campos de dados, botões e outros elementos interativos em páginas da web, reduzindo a curva de aprendizado para novos usuários. Ao simplificar a configuração inicial, os usuários podem criar rapidamente fluxos de trabalho de scraping eficazes sem conhecimento técnico. Para usuários mais avançados, a IA do Octoparse pode ajudar na escrita e ajuste de regras de scraping. Uma vez treinada, a IA pode gerar e modificar o código necessário para acomodar as mudanças nas estruturas do site. Esse recurso garante que as regras de scraping permaneçam eficazes mesmo à medida que os sites evoluem, reduzindo a necessidade de intervenção manual e manutenção contínua. Os usuários podem contar com a IA para lidar com ajustes complexos, garantindo a extração contínua de dados com interrupções mínimas. Automação robótica de processos (RPA) com IA Existem também para automatizar quaisquer etapas repetitivas e regulares dentro ou entre software e sistemas. ferramentas RPA (Robotic Process Automation) baseadas em IA “A automação robótica de processos não é um robô físico [ou] mecânico”, diz Chris Huff, diretor de estratégia da . Embora possa imitar a maioria das interações humano-computador para realizar as tarefas e processos mais mundanos e repetitivos no local de trabalho, em alto volume e velocidade. Por exemplo, imagine que você precisa mover arquivos de um lugar para outro ou realizar uma reserva de frete. Kofax Com a IA unindo-se à automação, as coisas podem ser feitas de maneira mais inteligente. Por exemplo, a IA pode ajudar a decidir quais documentos e arquivos serão processados usando o Processamento de Linguagem Natural (PNL). A IA pode ler e interpretar o texto e o conteúdo e categorizá-los para diferentes fluxos de trabalho de automação. Também podemos usar uma linguagem natural simples para conversar com a IA, para que ela possa construir o fluxo de trabalho RPA automaticamente para nós, de acordo com nossas demandas e até mesmo com base em padrões e situações históricas. Chegou o momento em que a IA pode ser nosso parceiro poderoso na vida e no trabalho! Análise de dados na era da IA Apoiada pela magia do aprendizado de máquina, a IA pode processar conjuntos de dados grandes e complexos e obter previsões e insights precisos, identificando padrões e anomalias. Não se trata apenas de analisar números. A IA está ficando muito mais inteligente do que isso hoje em dia. Limpeza de dados de IA Como os dados nem sempre são consistentes no formato e podem incluir imprecisões, a IA pode ajudar na limpeza e pré-processamento de dados, identificando anomalias como entradas duplicadas, endereços com erros ortográficos, valores ausentes, formatação inconsistente para locais, etc. A IA do também auxilia na limpeza preliminar dos dados extraídos. Ao aplicar algoritmos de IA para filtrar e refinar os dados brutos, os usuários podem receber resultados de maior qualidade que são mais úteis para análise. Esse processo de limpeza automatizado ajuda a eliminar erros e inconsistências, fornecendo conjuntos de dados mais limpos que exigem menos processamento manual. Como resultado, os usuários podem se concentrar na análise dos dados em vez de perder tempo em tarefas tediosas de limpeza. Octoparse Visualização de dados de IA A IA pode criar tabelas e gráficos interativos que revelam até mesmo a menor mudança ignorada pelo olho humano. Com dados em tempo real sendo constantemente alimentados no sistema de IA, o painel refletirá as últimas tendências e padrões para quaisquer ações imediatas. Por exemplo, a ThoughtSpot aproveita a IA e uma interface orientada a pesquisa para simplificar a exploração e visualização de dados. Ele se conecta a diversas fontes de dados, consolidando informações em uma plataforma, e permite aos usuários criar modelos lógicos de dados que definem relacionamentos e contexto. Ao digitar consultas em linguagem natural na barra de pesquisa do ThoughtSpot, os usuários podem fazer com que a IA interprete e busque dados relevantes. A plataforma gera tabelas, gráficos e painéis interativos com base nessas consultas, que os usuários podem personalizar ainda mais. Insights de dados de IA Como humanos, somos excelentes em extrair insights das circunstâncias. Mas mesmo os analistas de dados de nível mais baixo levam muito tempo para dominar as habilidades de interpretação de gráficos e processamento de dados. Usar a IA, então, pode nos poupar muito tempo e também o custo para obter os insights de que precisamos. A IA, com sua capacidade poderosa e insondável de PNL (Processamento de Linguagem Natural), pode nos ajudar a conduzir análises preditivas, bem como análises de sentimentos. No comércio eletrônico, soluções de análise de dados baseadas em IA, como ajudam milhares de empresas a obter uma compreensão completa de como seus produtos se comportam. Desde o perfil do cliente (quem, quando, onde, porquê), feedback positivo/negativo até necessidades não satisfeitas e preocupações pré-compra, esta ferramenta (incluindo também a sua extensão) fornece informações detalhadas que podem ser cruciais para o desenvolvimento posterior do produto e direção da campanha de marketing. Octoparse VOC, Sobre o monitoramento de preços, algumas ferramentas de IA podem tornar esse processo rápido e fácil. Competera é uma plataforma de preços baseada em IA projetada para ajudar os varejistas a otimizar estratégias de preços. Com algoritmos e aprendizado de máquina, oferece otimização de preços com base em vários fatores, como elasticidade da demanda. Está claro que a IA realmente desempenha um papel significativo na análise preditiva. Ao prever padrões futuros, as ferramentas de análise de dados baseadas em IA podem ajudar as empresas a permanecerem à frente da curva. Conclusão À medida que a IA aprende e se adapta, a era dos dados como uma dor de cabeça acabará. Serão os humanos, sendo os comandantes, quem escolherá qual possibilidade calculada pela IA deverá ser tomada.
