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O papel da IA no horizonte da precificação

*Por Guilherme Zuanazzi

O mercado de preços é um dos setores mais impactados positivamente pelo progresso da Lucidez Sintético, com a tecnologia rapidamente transformando a maneira uma vez que as empresas monitoram históricos de preços, detectam anomalias e ajustam suas estratégias. Em um cenário de mudanças rápidas e dados complexos, a IA tornou-se uma instrumento indispensável para manter a competitividade.

Essa relevância se deve, em grande secção, à capacidade única da IA de processar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões de comportamento que passariam despercebidos por métodos tradicionais. No monitoramento de preços, isso significa uma estudo mais aprofundada de séries temporais, com a capacidade de identificar tendências, sazonalidades e exceções. Esse nível de precisão é fundamental para prometer que as decisões de precificação sejam baseadas em dados consistentes e confiáveis.

Na prática, algoritmos de aprendizagem de máquina, uma vez que redes neurais, são treinados para detectar padrões e prever variações, permitindo uma compreensão mais detalhada dos fatores que podem influenciar os preços. O impacto disso é simples: ao detectar variações sazonais e influências macroeconômicas antes que elas aconteçam, as empresas podem ajustar suas estratégias de forma proativa.

Isso funciona muito em cenários de variação controlada, mas o que acontece em situações extremas? Porquê, por exemplo, quando uma catástrofe procedente afeta cidades de um estado inteiro, uma vez que vimos oriente ano no Rio Grande do Sul, ou quando um evento sazonal de bom desempenho é prejudicado por uma mudança repentina no comportamento do consumidor?

Em contextos atípicos, uma vez que uma subida súbita na demanda ou uma queda inesperada nos preços, ainda é difícil realizar previsões com totalidade precisão. Isso ocorre porque a maioria dos modelos de IA é treinada para minimizar o erro médio nas previsões, o que funciona muito em situações normais, mas não para casos fora do padrão. No entanto, mesmo os acontecimentos mais inesperados já ocorreram em menor graduação em outros lugares – enchentes ou pandemias, por exemplo. Dessa forma, se a base de dados for alimentada com informações fora do padrão, a Lucidez Sintético pode ser aliada, inclusive, em situações fora do generalidade.

Modelos mais avançados vão além das análises tradicionais, utilizando aprendizagem de máquina supervisionado e estatísticas avançadas para identificar movimentações de preços fora do generalidade. Um exemplo prático é o uso de redes neurais para detectar padrões complexos em grandes volumes de dados. Esses modelos conseguem identificar movimentos atípicos de preço, levando em consideração fatores uma vez que mudanças climáticas, variáveis macroeconômicas e até eventos geopolíticos. Outra estratégia eficiente é a emprego de Processamento de Linguagem Oriundo (PLN) para examinar o sentimento em notícias e redes sociais, permitindo uma reciprocidade entre eventos externos e mudanças de preços.

O uso da IA para constatar desvios não unicamente aumenta a eficiência das operações, uma vez que também oferece uma vantagem competitiva significativa. Empresas que conseguem ajustar seus preços de maneira precisa e desembaraçado tendem a liderar o mercado, capturando oportunidades que os concorrentes podem deixar passar.

Estamos em um momento crucial em que a Lucidez Sintético não é unicamente uma inovação, mas uma instrumento necessário para a gestão de preços. A capacidade de detectar anomalias e antecipar tendências coloca as empresas em uma posição de vantagem, permitindo que tomem decisões mais assertivas e baseadas em dados. No término das contas, a chave para o sucesso está em combinar tecnologia de ponta com uma abordagem estratégica que ligeiro em conta as complexidades do mercado moderno.

*Guilherme Zuanazzi é CEO da Aprix.

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