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Conferência virtual da Alteryx sob demanda

Do hype da IA ao primeiro caso de uso com uma abordagem voltada aos negócios

Apesar de todo o entusiasmo em torno da IA, menos de 10% das empresas têm casos de uso de IA generativa em produção.

Muitas estão cautelosas em relação à tecnologia emergente que representa tanto um desafio como uma oportunidade.

Assista à nossa conferência virtual para separar os conselhos úteis e confiáveis sobre IA e analytics daquilo que é irrelevante. Aprenda com um painel de especialistas como adotar a IA com sucesso por meio de uma abordagem orientada aos negócios.

  • Steve Nouri, líder global em IA, compartilhará estratégias sobre como avaliar as ferramentas de dados da sua organização para se preparar para as tecnologias de IA.
  • Meghan Gohil, da Fender, apontará a importância de envolver os usuários corporativos em todas as fases da jornada da IA.
  • Ari Kaplan, líder de evangelismo tecnológico na Databricks, abordará como os problemas de infraestrutura podem retardar o ímpeto de adotar a IA.
  • Howard Dresner, da Dresner Advisory Services, abordará estratégias para colocar a governança em ordem ao democratizar a IA.
  • Heather Harris, CDAO da Alteryx, compartilhará dicas de como usar IA para melhorar a jornada da análise de dados.

Os participantes conhecerão exemplos de casos práticos e concretos de diferentes abordagens de IA, incluindo como criar modelos preditivos e melhorar a produtividade do usuário. O webinar também contará com demonstrações ao vivo de soluções analíticas baseadas em IA.

Integração de vídeo
 

Conheça nossos palestrantes

Imagem de Steve Nouri
Steve Nouri

Fundador e líder global em IA generativa

Imagem de Howard Dresner
Howard Dresner

Diretor de pesquisa da Dresner Advisory Services, LLC

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Heather Harris

Diretora de dados e analytics da Alteryx

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Ari Kaplan

Líder de evangelismo tecnológico da Databricks

Imagem de Meghan Gohil
Meghan Gohil

Gerente de automação e visualização da Fender

 

Recursos recomendados

 
Caso de uso
Previsão de demanda
Empodere as equipes financeiras a prever mudanças de demanda mais rápido e com mais precisão com IA explicável, fluxos de trabalho automatizados e dados unificados entre ERP, CRM e sistemas de planejamento.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Automação da depreciação de ativos fixos
As equipes fiscais trocam o trabalho de depreciação em planilhas por uma automação controlada e com IA, o que melhora a acurácia, acelera os ciclos de fechamento e fortalece a confiança no planejamento.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Análise de programas de fidelidade
Unifique dados de fidelidade, campanha e compra com o Alteryx One para medir o ROI, prever a retenção e otimizar o desempenho dos níveis em todos os canais.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Automação de Preços de Transferência
Automatize e padronize fluxos de trabalho de preços de transferência com dados governados, lógica reproduzível e documentação de auditoria clara usando o Alteryx One.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Modelagem de cenários de preços dinâmicos
As equipes financeiras simulam, comparam e atualizam estratégias de preços com agilidade ao unificar dados de custo, demanda e mercado em um único ambiente. Fluxos de trabalho automatizados e análises com suporte de inteligência artificial ajudam analistas a atualizar suposições, executar cenários e apoiar recomendações de preços no momento certo.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Manutenção preditiva
Faça a previsão de falhas de equipamentos antes que ocorram. O Alteryx One conecta dados de sensores, IoT e manutenção para que as equipes possam prever o tempo de inatividade, prolongar a vida útil dos ativos e melhorar a produtividade.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais