Pecan AI Lança IA Generativa Preditiva para Tornar Previsões de Negócios Acessíveis a Todos

Antes da IA generativa se tornar uma tendência proeminente no setor, a IA preditiva já estava abrindo caminho, fazendo previsões sobre eventos futuros com base em dados existentes. Imagine aproveitar as potencialidades de ambas as tecnologias – essa é a visão da Pecan AI.

Fundada há oito anos, a Pecan AI estabeleceu uma plataforma de análise preditiva para empresas e arrecadou US$ 116 milhões em financiamento, incluindo uma rodada notável de US$ 66 milhões em fevereiro de 2022.

Apresentando o Predictive GenAI

Hoje, a Pecan AI lança o Predictive GenAI, uma nova ferramenta que mescla as capacidades avançadas da IA generativa com o aprendizado de máquina preditivo. "Enquanto nos concentrávamos em soluções clássicas de aprendizado de máquina, a revolução da IA generativa se desenrolava na indústria", observou Zohar Bronfman, CEO e cofundador da Pecan AI. “No entanto, a IA generativa enfrenta dificuldades em fazer previsões precisas.”

Embora a IA generativa se destaque em diversas tarefas, como sumarização de conteúdo e desenvolvimento de chatbots, não é projetada para a previsão. O aprendizado de máquina preditivo, por outro lado, pode ser desafiador para os usuários. O Predictive GenAI da Pecan AI combina eficientemente essas tecnologias, permitindo que cientistas de dados criem modelos preditivos com facilidade.

Tornando a IA Preditiva Acessível para Empresas

A Pecan AI busca simplificar a adoção de aprendizado de máquina e IA para as empresas. Tradicionalmente, os cientistas de dados eram os principais usuários das ferramentas de análise preditiva. Bronfman enfatizou que a Pecan AI é projetada para democratizar as capacidades de IA, permitindo que profissionais de negócios aproveitem insights preditivos sem a necessidade de uma profunda expertise técnica.

Principais Recursos do Predictive GenAI

1. Chat Preditivo: Este recurso permite que os usuários interajam com uma interface semelhante a um chatbot, possibilitando que façam consultas em linguagem natural adaptadas a desafios específicos de negócios. Ele orienta intuitivamente os usuários em direção aos frameworks preditivos mais relevantes.

2. Notebook Preditivo: Utilizando IA generativa, este notebook baseado em SQL serve como a base para a construção de modelos preditivos. Ele automatiza a transformação de dados brutos da empresa em conjuntos de dados prontos para IA por meio de células geradas que realizam consultas, estruturam e juntam dados. Os usuários podem optar por executar essas células automaticamente ou ajustá-las usando SQL para um envolvimento mais profundo.

Desafios da IA Preditiva em Modelos Generativos

Os usuários podem perceber que, embora a IA generativa seja eficiente em várias tarefas, ela não consegue fazer previsões precisas. Segundo Bronfman, isso ocorre porque os conjuntos de dados nos quais a IA generativa se baseia durante o treinamento não se alinham com o formato estruturado necessário para a modelagem preditiva.

Um conjunto de dados preditivo deve ter entidades bem definidas em linhas e características claras em colunas, além de um rótulo-alvo. No entanto, adquirir dados nesse formato frequentemente exige engenharia de dados extensiva, uma tarefa normalmente realizada por cientistas de dados experientes.

Bronfman também destacou as limitações do uso de bancos de dados vetoriais para modelagem preditiva. Embora os embeddings vetoriais possam suportar funções preditivas básicas, tendem a operar com um conjunto restrito de características e requerem modelos simples ou um esforço considerável em engenharia de características por parte dos cientistas de dados para preparar os dados adequadamente.

Inovações na Preparação de Dados

Embora a interface de conversa do Predictive GenAI possa ser seu recurso mais visível, a Pecan AI também se concentra em inovar na preparação de dados automatizada e na engenharia de características. Entre os avanços, está uma solução de automação destinada a mitigar o "data leakage" – um problema comum que pode distorcer a precisão do modelo. O "data leakage" refere-se ao uso de dados de treinamento que devem permanecer ocultos durante as previsões, o que pode ser difícil de identificar sem expertise.

“Não é fácil detectar vazamentos, especialmente para não-experts”, explicou Bronfman. “Oferecemos métodos automatizados para identificá-los e tratá-los.”

Ao melhorar a acessibilidade e a precisão, a Pecan AI está pronta para transformar a maneira como as empresas aproveitam a análise preditiva, abrindo caminho para uma tomada de decisões mais informada no cenário em constante evolução da IA.