Saber mais sobre o Tableau AI
Objetivos de aprendizagem
Após concluir esta unidade, você estará apto a:
- Explicar o relacionamento entre IA generativa e análise.
- Descrever a abordagem de IA do Tableau em relação à análise de conversas.
Explorar como a IA generativa e os dados funcionam em conjunto
Simplificando, a IA generativa produz um resultado baseado em toda a informação aprendida. É daí que a palavra generativa vem. Você pergunta; ele gera. Por exemplo, se você introduzir em um modelo de aprendizagem de IA generativa dezenas de milhares de páginas de poesia, terá a certeza que, quando solicitar que ele escreva um poema, ele produzirá um poema com resultados surpreendentes.
Porém, é preciso lembrar que os dados estão na base da IA generativa. Só funciona se tiver a quantidade certa de informações que permitam responder às suas perguntas. O mesmo se aplica à análise de negócios e inteligência de negócios (BI). As pessoas só podem tomar decisões comerciais bem fundamentadas se tiverem as informações certas no momento certo.
Portanto, o que acontece quando juntamos a IA generativa às ferramentas de análise e BI mais importantes do setor? Espere, não tão rápido!
Enfrentar o desafio das alucinações da IA
Ao pensar pela primeira vez em combinar o Tableau com algo como a IA generativa, pode-se pensar em uma interface coloquial: “Crie um painel de controle que apresente aos executivos o desempenho da empresa neste trimestre.” Em seguida, seria esperado que a IA generativa apresentasse os resultados. Embora o cenário pareça ótimo, o desafio por trás disso é que, mesmo com todos os avanços na IA generativa, ela ainda não consegue realizar cálculos de forma confiável.
Reflita sobre as alucinações da IA. A ideia é que a IA generativa dê uma resposta sem muita certeza quanto à exatidão dessa resposta. A resposta está sendo modelada com base apenas nas informações já aprendidas pela IA. Isso torna a IA generativa realmente ótima para utilizações criativas, mas não necessariamente para análises concretas.
No Tableau, temos uma abordagem cuidadosa quanto à forma como implementamos a IA generativa em nossa plataforma de análise. Queremos garantir que a matemática, as análises e os cálculos mais importantes sejam feitos da forma como sempre foram feitos. Ou seja, com um código predefinido e determinístico desenvolvido por humanos de uma forma totalmente segura. Usamos a IA generativa para reforçar outras etapas da experiência de análise.
Conciliar a IA generativa com a análise segura
Vamos usar um exemplo simples: digamos que você queira saber qual foi o lucro obtido no último trimestre. O lucro, obviamente, é uma proporção das receitas menos os custos.
Veja o que é preciso para encontrar uma boa resposta que alguém possa facilmente compreender e aplicar.
Para começar, é preciso definir o lucro. Lucro = receita − custos. A IA generativa é ótima para relacionar essas coisas. Ela detecta que a fonte dos dados tem colunas para vendas e reconhece que as vendas são provavelmente um parâmetro de substituição razoável para a receita. Ela entende o relacionamento entre conceitos como receita, custo e lucro. Portanto, a IA generativa pode ajudar a elaborar essas definições ou esse modelo de dados.
Depois, é preciso calcular o valor para descobrir qual foi o lucro nesse período. Como dissemos anteriormente, a IA generativa não é muito eficiente em cálculos reais, por isso o Tableau executa esses cálculos de uma forma mais tradicional.
Por último, quando você tem a resposta, ou seja, quando você sabe o que é lucro, receita e custos, você tem que transmitir isso ao usuário final. Uma combinação de imagens e linguagem natural e coloquial é uma forma eficaz de comunicação. A IA generativa pode utilizar um conjunto de fatos e transformá-lo em algo significativo e natural que um usuário não especializado possa entender facilmente.
Esse é um exemplo simples, mas ilustra o processo básico da análise de negócios. Demonstra onde a IA generativa pode ser utilizada para melhorar e acelerar esse processo e, mais importante ainda, onde não deve ser utilizada.
Acelerar a análise com o Tableau AI e o Tableau Pulse
O Tableau AI usa os recursos avançados da IA generativa para simplificar o processo de análise de dados e impulsionar o desempenho, a eficiência e o dimensionamento. Ele adota uma abordagem diferente para a análise de dados de conversas, usando prompts em uma interface coloquial. Em vez de exigir que o usuário final saiba a pergunta certa a ser feita, o Tableau AI o orienta apresentando perguntas de forma dinâmica. Como o Tableau tem um conhecimento profundo dos dados, ele apresenta opções relevantes e personalizadas para os usuários finais utilizarem.
Pense nisso da seguinte forma: é hora do jantar. Você tem um chef de cozinha particular. É preciso descrever a refeição exatamente como você quer, com todos os ingredientes, temperaturas de cozimento e tempo de preparo? E o molho que melhor combina com a entrada, os acompanhamentos que fazem o prato se destacar e como servi-lo? Para quem não é especialista, é muita coisa!
E se o chef apresentasse algumas opções interessantes, algumas que talvez você nunca tivesse cogitado? O chef também sabe distinguir o que agrada você e como combinar os ingredientes. Embora você tenha a palavra final, ele dará a você algumas alternativas e recomendações para preparar a melhor refeição.
Pelas mesmas razões, uma interface coloquial e proativa com dados e análises faz sentido para a maioria dos usuários comerciais.
Com o Tableau Pulse, os dados chegam até você com insights dinâmicos. Ele responde a perguntas comuns para intensificar sua análise sem que você tenha que elaborá-las para perguntar. Se tiver perguntas, escolha os prompts de perguntas com um clique ou faça sua pergunta utilizando a interface coloquial.
Em relação à análise da empresa como um todo, consulte o resumo e as informações geradas pela IA diretamente na página inicial. Explore os detalhes com os prompts sugeridos ou recorra à pesquisa híbrida para identificar as perguntas que são importantes para você.