Ao aproveitar a IA para processamento de eventos em tempo real, as empresas podem conectar os pontos entre eventos díspares para detectar e responder a novas tendências, ameaças e oportunidades. Em 2023, o IBM® Institute for Business Value (IBV) entrevistou 2.500 executivos globais e descobriu que as melhores empresas estão obtendo um ROI de 13% de seus projetos de IA – mais que o dobro do ROI médio de 5,9%.
Como todas as empresas se esforçam para adotar a melhor abordagem para ferramentas de IA, vamos discutir as práticas recomendadas sobre como sua empresa pode aproveitar a IA para aprimorar seus casos de uso de processamento de eventos em tempo real. Confira o webcast, “Leveraging AI for Real-Time Event Processing”, de Stephane Mery, Distinguished Engineer e CTO de Integração de Eventos da IBM, para saber mais sobre esses conceitos.
IA e processamento de eventos: uma via de mão dupla
Uma arquitetura orientada a eventos é essencial para acelerar a velocidade dos negócios. Com ele, as organizações podem ajudar as equipes de negócios e de TI a adquirir a capacidade de acessar, interpretar e agir com base em informações em tempo real sobre situações únicas que surgem em toda a organização. O processamento de eventos complexos (CEP) permite que as equipes transformem seus eventos de negócios brutos em insights relevantes e acionáveis, para obter uma visão persistente e atualizada de seus dados críticos e para mover rapidamente os dados para onde são necessários, na estrutura em que estão. necessário em.
A inteligência artificial também é fundamental para as empresas, ajudando a fornecer capacidades para agilizar os processos de negócios e melhorar as decisões estratégicas. Na verdade, num inquérito realizado a 6.700 executivos de nível C, o IBV descobriu que mais de 85% dos adotantes avançados conseguiram reduzir os seus custos operacionais com IA. A IA não simbólica pode ser útil para transformar dados não estruturados em informações organizadas e significativas. Isso ajuda a simplificar a análise de dados e permite a tomada de decisões informadas. Além disso, a capacidade dos algoritmos de IA de reconhecer padrões – aprendendo com os dados históricos exclusivos da sua empresa – pode capacitar as empresas a prever novas tendências e detectar anomalias mais cedo e com baixa latência. Além disso, a IA simbólica pode ser concebida para raciocinar e inferir sobre factos e dados estruturados, tornando-a útil para navegar através de cenários de negócios complexos. Além disso, os desenvolvimentos em grandes modelos de linguagem (LLM) de código aberto e fechado estão melhorando a capacidade da IA de compreender linguagem simples e natural. Vimos exemplos disso na evolução mais recente dos chatbots. Isso pode ajudar as empresas a otimizar as experiências dos clientes, permitindo-lhes extrair rapidamente insights das interações na jornada de seus clientes.
Ao unir a inteligência artificial e o processamento de eventos em tempo real, as empresas poderão intensificar os seus esforços em ambas as frentes e ajudar a garantir que os seus investimentos tenham impacto nos objetivos empresariais. O processamento de eventos em tempo real pode ajudar a alimentar uma IA mais rápida e precisa; e a IA pode ajudar a tornar os esforços de processamento de eventos da sua empresa mais inteligentes e responsivos aos seus clientes.
Como o processamento de eventos alimenta a IA
Ao combinar o processamento de eventos e a IA, as empresas estão ajudando a impulsionar uma nova era de tomada de decisão altamente precisa e baseada em dados. Aqui estão algumas maneiras pelas quais o processamento de eventos pode desempenhar um papel fundamental no fomento das capacidades de IA.
Eventos como combustível para modelos de IA: Os modelos de inteligência artificial dependem de big data para refinar a eficácia das suas capacidades. Uma plataforma de streaming de eventos (ESP) desempenha um papel crucial nisso, fornecendo um pipeline contínuo de informações em tempo real a partir de fontes de dados de missão crítica das empresas. Isto ajuda a garantir que os modelos de IA tenham acesso aos dados mais recentes, quer sejam processados em movimento a partir de um fluxo de eventos ou agrupados em grandes conjuntos de dados, para ajudar os modelos a treinarem de forma mais eficaz e a operarem à velocidade dos negócios. Agregados como insights preditivos: os agregados, que consolidam dados de várias fontes em seu ambiente de negócios, podem servir como preditores valiosos para algoritmos de aprendizado de máquina (ML). Em vez de pesquisar APIs repetidamente ou aguardar o processamento de dados em lotes, o processamento de eventos pode calcular esses agregados de forma incremental, operando continuamente à medida que seus fluxos brutos de eventos são gerados. A análise de fluxo pode ser usada para ajudar a melhorar a velocidade e a precisão das previsões dos modelos. Contexto atualizado para aplicar a IA de forma eficaz: o processamento de eventos pode desempenhar um papel crucial na formação do contexto de negócios em tempo real necessário para aproveitar o poder da IA. O processamento de eventos ajuda a atualizar e refinar continuamente nossa compreensão dos cenários de negócios em andamento. Isto ajuda a garantir que os insights derivados de dados históricos, através do treinamento de modelos de aprendizado de máquina (modelos de ML), sejam práticos e aplicáveis no presente. Por exemplo, quando a IA apresenta uma previsão de que um cliente pode estar à beira do abandono, é importante considerar esta previsão no contexto do nosso conhecimento atual sobre um cliente específico. Este conhecimento não é estático e novos dados de eventos ajudam a desenvolver o nosso conhecimento mais recente a cada interação, para ajudar a orientar a tomada de decisões e a intervenção.
Ao preencher a lacuna entre o processamento de eventos e a IA, as empresas podem ajudar a fornecer dados em tempo real para treinar modelos de IA, aproveitar as vantagens do processamento de dados em movimento para calcular agregados ao vivo que ajudam a melhorar as previsões e ajudar a garantir que a IA possa ser aplicada de forma eficaz dentro um contexto empresarial atualizado.
Como a IA torna o processamento de eventos mais inteligente
A inteligência artificial pode tornar o processamento de fluxo de eventos mais inteligente e responsivo em cenários de dados dinâmicos e complexos. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode aprimorar suas iniciativas orientadas a eventos:
Detecção de anomalias e reconhecimento de padrões: a capacidade da inteligência artificial de detectar anomalias e reconhecer padrões pode ajudar a melhorar significativamente o processamento de eventos. A IA pode analisar o fluxo constante de eventos comerciais brutos para identificar irregularidades ou tendências significativas. Ao combinar análises históricas com reconhecimento de padrões de eventos ao vivo, as empresas podem ajudar suas equipes a desenvolver perfis mais detalhados e a responder proativamente a possíveis ameaças e novas oportunidades de clientes. Raciocínio para correlação e causalidade: A inteligência artificial pode ajudar a equipar ferramentas de processamento de eventos em tempo real com a capacidade de raciocinar sobre correlação e causalidade entre as principais métricas de negócios e fluxos de dados. Isto significa que a IA não só pode identificar relações entre fluxos de eventos de negócios, mas também pode descobrir dinâmicas de causa e efeito que podem lançar luz sobre cenários de negócios anteriormente não considerados. Interpretação de dados não estruturados: Os dados não estruturados muitas vezes podem conter insights inexplorados. A IA é excelente em compreender a linguagem simples e natural e em interpretar outros tipos de dados não estruturados contidos em seus eventos recebidos. Essa capacidade pode ajudar a aprimorar a inteligência geral dos seus sistemas de processamento de eventos, extraindo informações valiosas de fontes de eventos aparentemente caóticas ou desorganizadas.
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O IBM Event Automation é uma solução totalmente combinável, construída em tecnologias abertas, com recursos para:
Streaming de eventos: colete e distribua streams brutos de eventos de negócios em tempo real com o Apache Kafka de nível empresarial. Gerenciamento de endpoints de eventos: descreva e documente eventos facilmente de acordo com a especificação da API Async. Promova o compartilhamento e a reutilização, mantendo o controle e a governança. Processamento de eventos: aproveite o poder do Apache Flink para criar e testar instantaneamente fluxos de processamento de fluxo SQL em uma tela de autoria intuitiva e com pouco código.
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