Resumo Executivo
A Icatu organizou um Hackathon voltado a aprendizado de máquina e dados para impulsionar suas iniciativas de IA, durante o qual participamos como consultores técnicos e jurados. Diversas ideias promissoras surgiram do evento, e trabalhamos em estreita colaboração com os cientistas de dados, engenheiros de dados, equipe de marketing, entre outros, para criar modelos de machine learning capazes de melhorar as operações da empresa, com foco específico nas operações de venda. Utilizamos ferramentas como Azure, Databricks, Azure Data Lake Gen2, Spark e PowerBI para atingir esses objetivos. Embora a iniciativa ainda esteja em andamento, os resultados preliminares são altamente promissores.
SITUAÇÃO (ANTES DA NOSSA ATUAÇÃO)
A Icatu, buscando inovar suas operações de venda e otimizar processos internos, realizou um datathon para explorar novas aplicações de IA. Contudo, a transformação dessas ideias em soluções práticas requeria uma integração e desenvolvimento meticulosos dos modelos de machine learning, algo que a equipe interna da Icatu não conseguia realizar sozinha devido à complexidade técnica e à necessidade de uma abordagem multidisciplinar.
IMPLICAÇÕES
Perder o timing de transformar ideias do Datathon em modelos práticos de machine learning poderia levar à perda de oportunidades de melhoria operacional e competitiva. Além disso, a falta de implementação eficaz poderia resultar em um desperdício de recursos e frustração entre os participantes e stakeholders.
O QUE FIZEMOS
Nosso trabalho envolveu a colaboração próxima com cientistas de dados, engenheiros de dados e a equipe de marketing da Icatu. Utilizamos plataformas como Azure, Databricks, Azure Data Lake Gen2, Spark e PowerBI para desenvolver e implementar os modelos de machine learning. Nossa abordagem focou tanto na criação de modelos robustos quanto na utilização de boas práticas de MLOps.
ENTREGÁVEIS
Produzimos modelos de machine learning que estão sendo utilizados para melhorar as operações de venda da Icatu. Além disso, entregamos relatórios detalhados e dashboards interativos via PowerBI, que permitem a interação com a IA. Os resultados preliminares indicam uma melhora significativa nas operações, e a iniciativa continua a avançar com expectativas positivas para o futuro.
