Construindo confiança na IA: Novidades do AutoML da Qlik oferecem explicabilidade transparente e melhores resultados aos negócios

Novos recursos do Qlik AutoML® se baseiam em soluções de IA confiáveis, gerando maior valor para os negócios e confiança na tomada de decisões

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A Qlik®, líder global em integração de dados, analytics e Inteligência Artificial (IA), anuncia novidades nos recursos do AutoML. As atualizações facilitam que as equipes de analytics construam e implementem modelos de Machine Learning de alto desempenho, fornecendo analytics nativo para explicar previsões em tempo real. Com total integração ao Qlik Cloud, esses recursos permitem que as empresas passem da tomada de decisões reativas para proativas, ajudando a antecipar tendências, resolver desafios e otimizar resultados com mais confiança. 
"Na Qlik, entendemos que confiança e transparência são fundamentais na tomada de decisões orientadas por IA. Nossos recentes aprimoramentos do AutoML garantem explicabilidade completa do modelo, oferecendo aos nossos usuários a convicção de que seus modelos de IA são confiáveis e possuem bom desempenho. Esses avanços promovem confiança e se traduzem em decisões estratégicas mais informadas, possibilitando melhores resultados para os negócios", afirma Brendan Grady, Gerente Geral da Unidade de Negócios de Analytics da Qlik. 
As novidades do AutoML da Qlik trazem um valor significativo para os negócios ao oferecer resultados claros e acionáveis: 
 
- Otimização inteligente de modelos: Simplifica o processo de construção e implementação de modelos de Machine Learning ao automatizar a iteração e aplicar as melhores práticas de ciência de dados, garantindo melhor desempenho com esforço mínimo. 
- Analytics nativo de Machine Learning: Fornece dashboards gerados automaticamente que permitem aos usuários analisar e comparar facilmente o desempenho dos modelos, oferecendo insights mais profundos sobre as previsões e os fatores que as impulsionam. 
- Integração perfeita com o Qlik Cloud: Totalmente integrado ao Qlik Cloud, aproveitando as infraestruturas de dados existentes para criar uma experiência unificada e amigável ao usuário, que suporta uma tomada de decisão eficiente e baseada em dados. 
- Recursos completos de MLOps (Operações de Machine Learning): Garante a precisão contínua do modelo e valor para os negócios por meio de monitoramento automatizado, retreinamento e gestão do ciclo de vida, permitindo que as empresas mantenham a confiança nos resultados gerados por IA. 
Esses aprimoramentos específicos ajudam as organizações a maximizarem o valor que obtêm da Inteligência Artificial, garantindo que os insights preditivos sejam confiáveis, compreensíveis e acionáveis. 
"As novidades que a Qlik está introduzindo no AutoML prometem acelerar significativamente o valor que extraímos de nossas iniciativas de IA", diz Mikkel Hecht Hansen, Chefe de BI da Nordisk Film. "O foco na explicabilidade do modelo nos permitirá confiar nos insights e tomar decisões baseadas em dados com mais confiança. Essa transparência é crucial para o nosso negócio, pois nos ajuda a entender os fatores por trás das previsões e agir proativamente, resultando, em última análise, em melhores resultados para os negócios." 
As novidades do Qlik AutoML permitem que as equipes de analytics tomem decisões proativas com analytics preditivo e total explicabilidade do modelo por meio de uma interface simples e sem código. Essas atualizações incluem acesso à APIs em tempo real para obter insights atualizados, exploração associativa e análise de cenários “what-if” para planejamento de tendências, além de segurança aprimorada para a proteção de dados. O suporte a vários idiomas garante acessibilidade global, enquanto o monitoramento e retreinamento de modelos de IA mantêm as previsões precisas. Esses recursos se integram perfeitamente às operações de negócios, ajudando as organizações a responderem rapidamente e a tomarem decisões confiantes e orientadas por dados. 
Para saber mais sobre as novidades do Qlik AutoML e como elas podem beneficiar seu negócio, visite Qlik AutoML. 

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MARIANA MIRRHA SANTOS
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