A IA conforme pesquisas pode aumentar a produtividade dos negócios em 54%, enquanto 15% das organizações são usuárias avançadas de aprendizado de máquin mostrando como IA, AM e análise de dados direcionam o mundo devendo fazer o mesmo no futuro. Entender cada uma dessas terminologias separadamente e medir seu impacto, em relação a análise de dados, estatísticas da business2community mostram que 67% dos CEOs acreditam que os negócios melhoram o conhecimento dos clientes caso gerenciem dados de modo adequado. Conceitualmente a análise de dados apóia em ambos os lados, ou, dados habilitados por humanos ou máquinas, tratando-se de processo de operar com dados e obter resultados sobre informações de que são detentores, descobrindo, interpretando, visualizando além de utilizar ferramentas e técnicas para estimular estratégia de negócios e obter resultados, bem executado, auxilia estabelecer tendências, descobrir oportunidades e prever eventos ou ações.
A inteligência artificial, IA, se liga à teoria das mentes, máquinas reativas, memória e habilidades de aprendizagem, enquanto o aprendizado de máquina, AM, é um aplicativo de IA que fornece às máquinas dados necessários para melhorar a precisão nas tarefas, utilizando algoritmos e programas para resolver dilemas de negócios significativos. O principal objetivo da IA é fazer dispositivos e máquinas criar, comportar e realizar tarefas como humanos e no caso do AM, Aprendizado de máquina, o foco está na pesquisa e codificação permitindo máquinas capturarem dados e produzir a saída desejada. A IA usa aprendizado profundo, AP, redes neurais e computação cognitiva para coletar dados, analisar e promover processos de automação de negócios, lidando com listagem multicanal, engajamento do cliente, compras de acompanhamento e automatiza a segmentação de anúncios através de algoritmos baseados em IA. Além disso, o AP explora dados e software identificando padrões e melhorando a aprendizagem de algoritmos. A IA tem desempenho quase semelhante aos humanos e pode se autocorrigir, compreender e aprender, sendo que programas de AP, realizam tarefas designadas em intervalo limitado através de técnicas de autocorreção e aprendizado funcionando quando divulgadas à conjunto de dados. A técnica da IA e o processo são futurísticos e baseados em algoritmos para resolver problemas de orientação humana e quando se trata de análise de dados, o processo envolve visualização, pré-processamento de dados e extração de insights valiosos.
Moral da Nota: todos têm semelhanças e diferenças uns dos outros, enquanto empresas e pessoas escalam e aumentam eficiência trabalhando com ajuda de IA, AM e AD. A IA inclui sistemas especializados e processos de inteligência humana como vantagem e a análise de dados tem o poder dos dados sendo fundamental entender a diferença entre os dois, utilizando ferramentas diversas como o TensorFlow, PyTorch, além de diferentes tipos de dados como vetores e incorporação e, por outro lado, utiliza SAS e Python para executar padrões estruturados ou focados em descobrir padrões. O objetivo primeiro da análise de dados é formular e procurar padrões, ao passo que a IA dá vida à automação, por exemplo, manter a higiene do e-mail e a taxa de satisfação do cliente é fundamental à automação comercial. A análise de dados, AD, é um tipo de purificação cujos dados são inspecionados, limpos e transformados, incluindo processos diversificados como ciência de dados, engenharia de software, engenharia de dados, etc, e no caso do aprendizado de máquina o foco está na criação de sistemas de inteligência artificial semelhantes aos humanos enquanto o aprendizado de máquina, AP, envolve algoritmos e códigos que se encaixam na ciência de dados. A diferença entre AD e AP está em suas técnicas enquanto a análise de dados envolve software e ferramentas que derivam números, daí, o aprendizado de máquina se basear em métodos, algoritmos e estatísticas de desenvolvimento de aplicativos da web. A inteligência artificial, IA, encontra espaço no futuro através da robótica, IoT, big data, tecnologias, que resolverão problemas às indústrias e pessoas.