IA responde rápido. Mas isso basta para decidir melhor?

Conceder crédito, analisar indícios de fraude ou identificar consumidores com maior afinidade com uma oferta exige lidar com uma quantidade enorme de informações.

A inteligência artificial acelerou esse trabalho e ampliou a capacidade de processamento das empresas.

Mas velocidade, sozinha, não garante uma decisão melhor.

A qualidade da resposta depende dos dados que alimentam os modelos, do contexto em que são analisados e dos critérios adotados.

Em decisões que envolvem riscos financeiros, consumidores e oportunidades de negócio, processar informações rapidamente sem dados confiáveis ou sem saber como interpretá-los, amplia a chance de erro.

Diante desse cenário, a Serasa Experian , maior datatech do Brasil, apresenta IA² como a combinação entre sua inteligência analítica e tecnologias avançadas de inteligência artificial .

Essa trajetória começou bem antes da popularização das ferramentas que conversam com o usuário ou produzem textos e imagens.

A empresa trabalha há anos com Machine Learning aplicado a seus modelos analíticos.

E, mais recentemente, com a evolução dos grandes modelos de linguagem, conhecidos pela sigla LLMs, a companhia também ampliou os recursos tecnológicos disponíveis.

Uma boa resposta começa pelos dados Uma análise de crédito ajuda a dimensionar esse desafio.

É preciso reunir informações relevantes, avaliar os riscos envolvidos e estabelecer critérios para chegar a uma decisão.

A IA acelera esse processo, mas é a qualidade dos dados que determina a eficiência da capacidade analítica.

Afinal, informações pouco relevantes ou fora do contexto podem gerar resultados equivocados, com efeitos que ganham escala junto com eles.

Na IA², a inteligência analítica ajuda a selecionar os dados, interpretar o contexto de cada situação, validar premissas, considerar riscos e buscar acurácia.