71% dos consumidores esperam que as empresas ofereçam interações personalizadas. E 76% ficam frustrados quando isso não acontece.
Mas como você pode oferecer experiências personalizadas em tempo real sem acesso instantâneo aos dados dos clientes? Decisões atrasadas significam perda de engajamento, perda de receita e clientes frustrados.
O desafio está na implementação da inteligência artificial com acesso a dados em tempo real. Os desenvolvedores lutam com a integração, os gerentes de projeto fazem malabarismos com fluxos de trabalho complexos e os empreendedores de tecnologia buscam soluções dimensionáveis.
Esta postagem do blog mostrará como preencher a lacuna - aproveitando os insights baseados em IA para tomar decisões orientadas por dados no momento da verdade, e não após o fato.
resumo de 60 segundos
- A IA com acesso a dados em tempo real tem a ver com insights imediatos, não apenas com o processamento rápido de dados
- A IA em tempo real garante que as empresas tomem decisões com base em informações atuais, e não em tendências passadas, permitindo preços dinâmicos, recomendações personalizadas etc.
- Os principais casos de uso incluem prevenção de fraudes com IA, monitoramento de pacientes, otimização de inventário e manutenção preditiva
- A implementação de IA com dados em tempo real requer objetivos claros, as fontes de dados certas, modelos de IA otimizados, monitoramento contínuo e gerenciamento de projetos estruturado
- As ferramentas ClickUp ajudam as equipes a rastrear métricas em tempo real, automatizar fluxos de trabalho e simplificar a colaboração, garantindo que os projetos de IA permaneçam no caminho certo
- As empresas que usam IA em tempo real ganham uma vantagem em eficiência, economia de custos e redução de riscos, melhorando tudo, desde cadeias de suprimentos até segurança cibernética
O que é acesso a dados em tempo real para IA?
O acesso aos dados em tempo real para IA não se trata apenas de obter acesso aos dados rapidamente; trata-se de obter os dados correct no right momento para alimentar decisões inteligentes em tempo real.
Pense nisso como dar à sua IA um fluxo constante de informações atualizadas, permitindo que ela se adapte e reaja dinamicamente. Isso está muito longe das implementações tradicionais de IA que dependiam de instantâneos de dados obsoletos de dados indexados e armazenados.
Hoje, trata-se de capturar o pulso de seus usuários e negócios em tempo real.
veja a Netflix, por exemplo. Seu mecanismo de recomendação orientado por IA não espera por relatórios semanais de audiência - ele se adapta instantaneamente com base no que os usuários estão assistindo, pausando ou pulando.
Essa personalização em tempo real mantém os usuários envolvidos, reduzindo a rotatividade e aumentando a retenção. Compare isso com a TV a cabo tradicional, em que as decisões de programação dependem de classificações desatualizadas da Nielsen ou de outras classificações.
Ou imagine um sistema de detecção de fraudes que sinaliza uma transação financeira suspeita com base no comportamento do cliente antes de ela ser concluída ou um chatbot de atendimento ao cliente que oferece assistência de forma proativa com base nos sinais de frustração em tempo real de um usuário.
Esses são os recursos que separam os sistemas realmente inteligentes dos desatualizados e reativos.
Dica profissional: Nem todos os dados precisam ser processados em tempo real. Um erro comum é sobrecarregar os modelos de IA com dados em tempo real, o que pode criar problemas de latência. Priorize as métricas de alto impacto, como os pontos de abandono de clientes em um aplicativo ou as flutuações no desempenho do anúncio, e processe dados menos críticos em intervalos programados.
Por que os dados em tempo real são importantes para a IA
A IA prospera com base em padrões, que geralmente são dinâmicos, mudando a cada interação com o usuário, flutuação do mercado ou mudança operacional. Os dados estáticos e históricos podem fornecer uma base, mas as informações em tempo real permitem que a IA se adapte, aprenda e tome decisões rápidas quando for mais importante.
👉🏼 Considere o modelo de preço dinâmico da Amazon. A gigante do comércio eletrônico não define os preços apenas com base nas vendas de ontem; ela os ajusta constantemente com base em fatores em tempo real, como preços da concorrência, níveis de estoque e demanda atual.
Além da velocidade, as entradas em tempo real geralmente incluem contexto. O contexto é crucial para que a IA entenda o "porquê" ou a "intenção" por trás dos dados.
Por exemplo, saber que um usuário acabou de clicar em um produto específico é valioso, mas saber o que ele fez imediatamente antes desse clique (por exemplo, pesquisar um termo relacionado, comparar produtos similares ou substitutos) fornece um contexto muito mais rico para sua IA personalizar a experiência.
Em seus projetos, a análise preditiva baseada em IA pode se traduzir em otimização de campanhas publicitárias com base em dados atuais do usuário, personalização de recomendações de produtos com base no comportamento de navegação em tempo real ou até mesmo previsão de falhas de equipamentos antes que elas aconteçam, analisando dados de sensores em tempo real.
Esse nível de capacidade de resposta só é possível usando a IA com acesso a informações em tempo real, o que pode ser uma tremenda vantagem competitiva, especialmente em setores como saúde, finanças e logística - onde insights em tempo real podem significar diagnósticos mais rápidos, decisões de investimento mais inteligentes ou gerenciamento mais eficiente da cadeia de suprimentos.
você sabia que mais de 90% dos gerentes de investimentos estão usando ou planejando usar a IA, sendo que 54% já a integraram em suas estratégias? A IA auxilia na análise de vastos dados financeiros, na identificação de padrões e na tomada de decisões informadas, transformando assim a gestão de investimentos.
Exemplos de aplicativos de IA que usam dados em tempo real
As empresas que usam algoritmos de aprendizado de máquina e IA para dominar o processamento de dados em tempo real obtêm uma vantagem competitiva no aprimoramento da precisão, da velocidade e da experiência do usuário.
Aqui estão alguns casos de uso robustos de IA em ação em vários setores:
1. Serviços financeiros: Detecção de fraude de cartão de crédito da Mastercard
A cada segundo, milhões de transações fluem pelas redes de pagamento globais.
o sistema de detecção de fraudes orientado por IA da Mastercard analisa as transações em tempo real, sinalizando atividades suspeitas antes que os fundos sejam perdidos.
Diferentemente da detecção tradicional de fraudes, que se baseia na análise após o fato, a IA em tempo real verifica padrões de compra, geolocalização e dados do dispositivo em milissegundos para aprovar ou recusar uma transação.
2. Saúde: Monitoramento de pacientes em tempo real
Nos hospitais, segundos podem significar a diferença entre a vida e a morte. Os sistemas de monitoramento de pacientes com tecnologia de IA analisam continuamente dados como sinais vitais, resultados de laboratório e histórico médico para detectar sinais precoces de deterioração.
Em vez de esperar por check-ins periódicos de enfermeiros, os assistentes virtuais com tecnologia de IA alertam a equipe médica imediatamente se a condição de um paciente piorar, acelerando a tomada de decisões e permitindo intervenções mais rápidas para salvar vidas.
o Philips IntelliVue Guardian é um sistema orientado por IA que monitora os sinais vitais dos pacientes em tempo real em enfermarias gerais. Os hospitais o utilizam para evitar internações em UTIs, permitindo intervenções oportunas.
3. Varejo: Gerenciamento de estoque orientado por IA
Os sistemas de IA no varejo rastreiam dados de vendas em tempo real de milhares de lojas para ajustar dinamicamente as decisões de produção e reabastecimento, aumentando a eficiência operacional e a liquidez.
Em vez de esperar por relatórios trimestrais, o sistema reabastece o estoque popular antes que as prateleiras fiquem vazias, reduzindo a falta de estoque e a perda de vendas.
a Amazon emprega mais de 8 robôs com IA, como o Proteus e o Sparrow, para gerenciar o estoque nos armazéns de forma autônoma. Esses robôs otimizam rotas, garantem armazenamento/recuperação eficientes e melhoram a precisão no atendimento de pedidos.
4. Manufatura: Fábricas inteligentes da Siemens
a Siemens utiliza a análise preditiva baseada em IA em tempo real em suas fábricas inteligentes para detectar falhas de equipamentos antes que elas ocorram. Seu produto de manutenção preditiva se integra às fontes de dados de um fabricante e usa IA para analisar as informações.
Os sensores de IoT transmitem continuamente dados de temperatura, vibração, líquido de arrefecimento e pressão, permitindo que a IA preveja as necessidades de manutenção, acione intervenções oportunas e evite avarias dispendiosas. O resultado? Menos tempo de inatividade e custos de manutenção, maior eficiência e milhões economizados em reparos.
A IA em tempo real é mais do que uma atualização técnica - é uma necessidade comercial. Seja para detectar ameaças cibernéticas, aumentar a eficiência operacional, otimizar as cadeias de suprimentos ou personalizar as experiências dos clientes, usar a IA sem considerar as entradas em tempo real é como dirigir usando o espelho retrovisor.
À medida que os setores continuam a adotar a IA, a implementação do acesso a dados em tempo real decidirá quem lidera o mercado e quem fica para trás.
Como implementar a IA com acesso a dados em tempo real
Transformar a IA em uma potência em tempo real requer um processo claro e acionável e a confiança nas ferramentas certas e eficazes.
Hoje em dia, as equipes perdem até 60% do tempo alternando entre ferramentas - procurando atualizações no Slack, buscando o documento mais recente no Drive, sincronizando o progresso em um rastreador de projetos e juntando tudo manualmente. Cada transferência, verificação de status ou arquivo duplicado não é apenas um vazamento de produtividade - é uma desconexão de dados.
O ClickUp muda isso. É o aplicativo tudo para o trabalho que reúne suas tarefas, documentos e bate-papo em uma única plataforma em tempo real, para que sua equipe se mova mais rapidamente e sua IA fique mais inteligente.
Porque a verdade é a seguinte: a IA só é tão poderosa quanto os dados que ela pode acessar - quando pode acessá-los
Em ferramentas isoladas, a IA trabalha com informações desatualizadas ou parciais. Uma atualização de projeto em uma ferramenta não será refletida em um resumo de documento, e uma conversa no chat não influenciará a priorização de tarefas. O resultado? Insights fragmentados e automação superficial.
Mas no ClickUp, onde seu trabalho, contexto e colaboração estão todos em um só lugar, a IA tem o contexto completo e em tempo real do que você pretende realizar. Isso significa que ela pode:
- Priorizar automaticamente o trabalho com base em dependências variáveis
- Mostre os documentos relevantes durante um briefing de tarefa
- Resuma os bate-papos com total consciência dos cronogramas do projeto
E cada ação alimenta a próxima. Quanto mais você usa o ClickUp Brain, a IA nativa do ClickUp, mais inteligente se torna seu espaço de trabalho. Isso é uma inteligência composta que acelera a forma como as equipes planejam, colaboram e executam.
Além de ter sua própria IA poderosa, o ClickUp também pode ajudá-lo a implementar seu sistema de IA e otimizá-lo para trabalhar com dados em tempo real. Vamos ver como:
Etapa 1: defina objetivos claros, casos de uso e necessidades de dados
Antes de implementar um sistema de IA, você deve saber o que deseja que ele alcance. Você está procurando prever a demanda dos clientes, otimizar as operações ou monitorar as métricas de desempenho?
Objetivos claros devem orientar sua coleta de dados. Alinhe as metas de IA com os principais indicadores de desempenho (KPIs), como crescimento da receita, eficiência operacional ou retenção de clientes.
como o ClickUp ajuda: O recurso Metas do ClickUp permite que você defina metas mensuráveis vinculadas ao seu projeto de IA, como "aumentar a produtividade pessoal em 20%". '
Os ClickUp Dashboards fornecem um instantâneo em tempo real das principais métricas, como produtividade, controle de tempo ou distribuição de carga de trabalho, para que você possa acompanhar o alinhamento da IA com esses objetivos.
Etapa 2: identificar ou criar uma infraestrutura de dados dimensionável
A IA em tempo real exige pipelines de dados rápidos, confiáveis e dimensionáveis. Isso significa integrar arquiteturas orientadas por eventos, computação de borda e bancos de dados de baixa latência para processar fluxos de dados em tempo real com eficiência.
A IA precisa de um fluxo constante de dados em tempo real para fazer sua mágica. Essa etapa envolve identificar onde seus dados residem ou se movimentam - sistemas de CRM, dispositivos de IoT, plataformas sociais ou lagos de dados - e garantir que eles sejam ingeridos perfeitamente em sua configuração de IA.
🔼 Como o ClickUp ajuda: As integrações do Click Up conectam o ClickUp a mais de 1.000 ferramentas, incluindo o Google Analytics e CRMs como o HubSpot, facilitando a extração de fluxos de dados ao vivo para a ferramenta.
As Automações do ClickUp podem processar esses dados, como atualizar automaticamente os status das tarefas com base nos números de vendas recebidos, simplificando o desenvolvimento de projetos de IA.
Etapa 3: escolha as ferramentas e a infraestrutura de IA corretas
Sua IA precisa de uma base sólida para lidar com entradas em tempo real. Isso significa selecionar as ferramentas SaaS certas para processar dados e uma infraestrutura (na nuvem ou no local) que ofereça suporte ao desempenho de baixa latência.
como o ClickUp ajuda: O ClickUp Tasks garante que sua equipe possa atribuir e monitorar tarefas de infraestrutura e configuração em um só lugar. Ao mesmo tempo, as exibições personalizáveis (como os gráficos de Gantt do ClickUp ) mantêm os cronogramas claros - aumentando a colaboração sem sobrecarregar você.
Leia mais: As melhores ferramentas de IA para SaaS
Insight do ClickUp: 18% dos participantes de nossa pesquisa querem usar a IA para organizar suas vidas por meio de calendários, tarefas e lembretes. Outros 15% querem que a IA lide com tarefas de rotina e trabalho administrativo. Para isso, uma IA precisa ser capaz de: entender os níveis de prioridade de cada tarefa em um fluxo de trabalho, executar as etapas necessárias para criar tarefas ou ajustar tarefas e configurar fluxos de trabalho automatizados.
A maioria das ferramentas tem uma ou duas dessas etapas desenvolvidas. No entanto, o ClickUp ajudou os usuários a consolidar até mais de 5 aplicativos usando nossa plataforma!
Experimente o agendamento com IA, em que as tarefas e reuniões podem ser facilmente alocadas em espaços abertos em seu calendário com base nos níveis de prioridade. Você também pode configurar regras de automação personalizadas por meio do ClickUp Brain para lidar com tarefas de rotina. Diga adeus ao trabalho intenso!
As integrações do ClickUp com ferramentas como o Zapier também permitem que você se conecte a plataformas avançadas de IA.
Se você precisar de IA nativa em seu espaço de trabalho, o ClickUp Brain analisa informações em tempo real de suas tarefas, documentos e bate-papos. Ele pode fazer tudo isso: gerar resumos de tarefas ou documentos, sugerir refinamentos para sua redação, criar conteúdo (texto e imagens), esboçar atualizações de projetos etc., aumentando sua produtividade geral. aumentando sua produtividade geral.
Leia também: ChatGPT vs. ClickUp
Etapa 4: crie e teste seu modelo de IA
Com os dados fluindo e as ferramentas instaladas, é hora de desenvolver seu modelo de IA.
Em primeiro lugar, limpe, transforme e explore seus dados usando ferramentas como pandas, SQL ou notebooks. Essa fase é iterativa e exige a colaboração entre engenheiros de dados, analistas e especialistas no domínio.
Em seguida, escolha seu algoritmo, treine seu modelo no conjunto de dados escolhido e ajuste os hiperparâmetros como taxa de aprendizado, tamanho do lote etc. Você pode testar diferentes abordagens antes de se decidir por uma.
Dica profissional: Você pode escolher entre ferramentas como TensorFlow/Keras para aprendizagem profunda, especialmente para imagens ou sequências, PyTorch para pesquisa e modelos personalizados de aprendizagem profunda e Hugging Face Transformers para criar modelos pré-treinados para NLP (Natural Language Processing).
Comece com algo pequeno, teste-o com entradas em tempo real e refine-o com base nos resultados para garantir que ele forneça resultados precisos e oportunos.
como o ClickUp ajuda: Use o gerenciamento de projetos e a experiência em IA do ClickUp aqui. Combine o gerenciamento de projetos e a IA para dividir o desenvolvimento em etapas - como "treinar modelo" ou "testar com dados reais" - e atribuí-las à sua equipe. Crie tarefas vinculadas para avaliar cada modelo.
Use os campos personalizados para rastrear métricas de desempenho, como precisão, tempo de treinamento e riscos de ajuste excessivo, e documente os prós e contras de cada abordagem em documentos compartilhados do ClickUp.
Etapa 5: implante e monitore em tempo real
Depois de testada, implemente sua IA no ambiente real e monitore seu desempenho. O monitoramento em tempo real baseado em IA garante que ela se adapte a novos dados e atenda às suas metas sem se desviar do curso.
como o ClickUp ajuda: Os recursos de automação do ClickUp podem alertar sua equipe sobre anomalias (por exemplo, "se a taxa de erro for > 5%, notifique o gerente"), enquanto o ClickUp Brain fornece atualizações instantâneas sobre bugs, incidentes e feedback em todo o seu espaço de trabalho. Por fim, você pode documentar novos aprendizados e atualizações de conjuntos de dados em documentos com controle de versão.
Combinados, os recursos do ClickUp acima fornecem uma maneira direta e eficaz de dar vida à IA em tempo real em sua empresa.
Leia também: Podcasts sobre IA para saber mais sobre inteligência artificial
Como a IA do ClickUp pode ajudar a gerenciar dados em tempo real para projetos
Veja como o ClickUp AI ajuda a gerenciar entradas em tempo real de forma eficaz, mantendo os projetos no caminho certo e as equipes alinhadas.
1. Insights instantâneos a partir de dados de projetos em tempo real
O ClickUp Brain extrai informações em tempo real das tarefas em andamento para fornecer visibilidade imediata do status do projeto. Ele pode resumir o progresso, identificar os pontos problemáticos ou destacar os itens atrasados sem que você tenha que procurar atualizações manualmente.
⚙️ Como funciona: Imagine que você está gerenciando o lançamento de um produto. O ClickUp Brain pode verificar atualizações de tarefas ao vivo - digamos, um desenvolvedor acabou de marcar um recurso como "em andamento" ou um designer carregou um novo arquivo - e gerar um resumo conciso do que está acontecendo agora. Você obtém um instantâneo de quem está trabalhando em quê e onde podem estar ocorrendo atrasos, tudo com base nos dados mais recentes.
Isso elimina a defasagem dos relatórios tradicionais, permitindo que você reaja às mudanças à medida que elas acontecem, em vez de depois do fato.
2. Automatização de atualizações com acionadores em tempo real
Os dados em tempo real baseados em IA não são apenas para visualização, mas para ação. O ClickUp Brain usa entradas em tempo real para automatizar e otimizar fluxos de trabalho, mantendo os projetos em andamento sem supervisão constante.
⚙️ Como funciona: Configure uma automação em que, se o status de uma tarefa mudar para "concluído" em tempo real (por exemplo, um rascunho de marketing é finalizado), o ClickUp Brain notifica instantaneamente o próximo membro da equipe (como o editor) e cria uma subtarefa para revisão.
A automação vinculada a dados em tempo real reduz os check-ins manuais e mantém o ritmo, especialmente em projetos de ritmo acelerado em que o tempo é crítico.
fato divertido: 89% dos funcionários acreditam que as maiores vantagens da IA são menos tarefas repetitivas e mais tempo para realizar trabalhos significativos.
3. Respostas contextualizadas a partir do conhecimento atual
O ClickUp Brain aproveita os dados em tempo real do seu espaço de trabalho usando o processamento de linguagem natural para responder a perguntas ou fornecer insights sob demanda. É como ter um assistente de projeto que está sempre atualizado.
⚙️ Como funciona: Pergunte: "Quais são as últimas novidades sobre a campanha do primeiro trimestre?
O ClickUp Brain examina os status atuais das tarefas, os comentários recentes e os documentos anexados - talvez um membro da equipe tenha acabado de notar um atraso devido a um problema com um fornecedor - e fornece uma resposta baseada no que está acontecendo agora. Não há informações obsoletas ou buscas intermináveis.
Isso garante que as decisões sejam baseadas nos dados mais recentes, e não nas suposições de ontem, o que é vital para projetos dinâmicos.
Assista a este vídeo para ver como você pode criar uma base de conhecimento de IA para sua organização 👇
4. Colaboração simplificada com entradas ao vivo
Os dados em tempo real estimulam um melhor trabalho em equipe. O ClickUp Brain integra atualizações ao vivo em fluxos de trabalho compartilhados, para que todos estejam na mesma página sem esforço extra.
⚙️ Como funciona: Durante um bate-papo de equipe sobre a reformulação de um site, alguém adiciona um comentário ou carrega um modelo. O ClickUp Brain pode transcrever instantaneamente uma nota de voz ou um clipe de vídeo da discussão, resumir o tópico ou atribuir itens de ação - usando as contribuições mais recentes. Os membros da equipe veem as atualizações em suas visualizações preferidas (como Kanban ou Lista) à medida que elas acontecem.
A colaboração permanece fluida e informada, reduzindo a falta de comunicação em projetos em que os detalhes mudam rapidamente.
5. Rastreamento de métricas em tempo real
O ClickUp Brain combina com os Dashboards do ClickUp para monitorar as métricas do projeto à medida que elas evoluem, fornecendo a você um pulso ao vivo sobre o desempenho sem atualizações manuais.
⚙️ Como funciona: Configure um painel para rastrear pontos de dados em tempo real, como taxas de conclusão de tarefas ou horas registradas. O ClickUp Brain pode analisar os dados desse feed ao vivo e sinalizar tendências emergentes, como um pico de tarefas atrasadas, ou sugerir ajustes, como a realocação de recursos, com base nos dados atuais da carga de trabalho.
Você identifica problemas e oportunidades imediatamente, mantendo a alocação de recursos e os cronogramas otimizados. O processamento de entradas em tempo real do seu espaço de trabalho fornece insights instantâneos, aprimora a colaboração e rastreia métricas sem sobrecarregá-lo.
Benefícios da IA com acesso a dados em tempo real
As empresas que aproveitam os insights instantâneos baseados em IA obtêm uma vantagem competitiva significativa ao aumentar a eficiência, melhorar a experiência do cliente e minimizar os riscos. Veja como:
1. Tomada de decisões mais rápida e precisa
Estima-se que a má tomada de decisões custe às empresas pelo menos 3% dos lucros, o que, para uma empresa de US$ 10 bilhões, equivale a uma perda de cerca de US$ 300 milhões por ano.
A IA em tempo real permite que as organizações preservem a integridade dos dados, analisem tendências, detectem anomalias e ajam instantaneamente - ajustando os níveis de estoque, detectando fraudes ou otimizando campanhas de marketing.
2. Experiência do cliente e personalização aprimoradas
Os clientes esperam experiências instantâneas, relevantes e personalizadas. Os modelos de IA treinados com dados em tempo real podem se adaptar dinamicamente ao comportamento, às preferências e ao feedback do cliente, fornecendo recomendações e serviços hiperpersonalizados sem atrasos.
por exemplo, o mecanismo de recomendação com IA do Spotify analisa os hábitos de escuta em tempo real para gerar listas de reprodução personalizadas enquanto os usuários ainda estão engajados, aumentando a retenção e a satisfação do usuário.
3. Redução de custos operacionais e maior eficiência
A IA em tempo real simplifica os fluxos de trabalho, reduzindo os processos manuais e os erros, o que resulta em custos mais baixos, maior produtividade e uso otimizado de recursos.
por exemplo, o PortXchange Synchronizer do porto de Roterdã agrega dados de várias fontes (embarcações, operadores, dados públicos, IA) para fornecer uma visualização de painel em tempo real.
O gerenciamento de portos marítimos envolve inúmeras decisões diárias (programação, níveis de água, gerenciamento de tráfego de contêineres, capacidade do terminal e segurança). A IA apoiada por dados em tempo real minimiza os erros nesse ambiente complexo.
4. Vantagem competitiva por meio de insights preditivos
Em vez de simplesmente reagir às tendências, as empresas que usam IA em tempo real podem prever o comportamento do cliente, as mudanças no mercado e as ineficiências operacionais antes que elas aconteçam. Essa abordagem proativa permite que as empresas fiquem à frente dos concorrentes.
por exemplo, a cadeia de suprimentos orientada por IA do Walmart identifica continuamente padrões nos dados de vendas, previsões meteorológicas e dados de logística em tempo real para ajustar o estoque em milhares de lojas, evitando rupturas de estoque e excesso de estoque.
5. Maior segurança e prevenção de fraudes
A IA em tempo real é fundamental nos setores em que a segurança e a detecção de fraudes devem ocorrer instantaneamente. Os modelos de segurança tradicionais que analisam os registros após um incidente deixam as empresas vulneráveis a danos financeiros e de reputação significativos.
por exemplo, o sistema de detecção de fraudes com IA da Visa processa centenas de transações por segundo. O sistema analisa 500 atributos diferentes de cada transação, e a cada transação é atribuída uma pontuação de risco em tempo real que ajuda a evitar fraudes em compras remotas.
As empresas que não conseguem integrar insights em tempo real correm o risco de perder clientes, aumentar os custos e ficar atrás dos concorrentes. Seja aprimorando o envolvimento do cliente, otimizando as operações de negócios ou fortalecendo a segurança, a IA com acesso a dados em tempo real é a chave para desbloquear a velocidade, a precisão e o sucesso a longo prazo.
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O futuro pertence à IA em tempo real!
A IA alimentada por acesso a dados em tempo real é necessária para as empresas que querem se manter competitivas. Seja para aprimorar a experiência do cliente, otimizar as operações comerciais ou detectar riscos instantaneamente, a IA em tempo real no local de trabalho garante que as decisões sejam tomadas na velocidade dos negócios. As empresas que ainda dependem de insights atrasados correm o risco de perder participação de mercado para concorrentes mais rápidos e ágeis.
No entanto, a implementação da IA em tempo real não se trata apenas dos algoritmos de IA corretos - ela exige gerenciamento de projetos, colaboração e automação perfeitos. É aqui que o ClickUp se torna essencial. Com painéis personalizados para rastreamento em tempo real, automação alimentada por IA e gerenciamento de fluxo de trabalho, o ClickUp garante que sua equipe possa desenvolver, implementar e dimensionar soluções de IA com eficiência - tudo em uma única plataforma.
Pronto para simplificar a implementação de IA em tempo real e gerenciar projetos de dados complexos sem complicações? Inscreva-se no ClickUp gratuitamente hoje mesmo e comece a criar soluções de IA que funcionem em tempo real.