Projeto de Patrocínio e Implantação de Iniciativa Social - Business Case, TAP, Canvas e EAP

Passado o período de quarentena é natural que organizações e a sociedade se reorganizem com novos projetos que imprimam a retomada da normalidade em diversos setores da economia e do restabelecimento daqueles mais afetados pela pandemia Você como executivo de projetos dotado de um senso empreendedor nato visualiza interessantes oportunidades em sua cidade que abrem espaço para o surgimento de promissores projetos Ao visitar os sites Liga Ventures httpsligaventures e o Observatório do terceiro setor httpsobservatorio3setororgbrcarrossellistaconhecaprojetossociaisde15causas diferentes identifique 1 um projeto que deseje ser o patrocinador vislumbrando a implantação em sua cidade Sua expectativa é de angariar outros investidores que possam participar dessa iniciativa que terá impactos positivos que deverão ser explicitados conforme segue Seu trabalho consiste em apresentar 4 quatro artefatos que irão lhe ajudar a arregimentar os recursos em prol do seu projeto autorizar o início do mesmo e dar os primeiros passos para o seu nascimento 1 Business case simplificado no máximo 2 páginas 2 Termo de abertura TAP 3 Canvas de projeto PMC 4 EAP estrutura analítica de projeto justificando que abordagem será usada preditiva adaptativa ou híbrida em 2 pacotes de trabalho Para subsidiar seu trabalho consulte as seguintes referências Não se esqueça de citar quaisquer referências em sua bibliografia veja dicas mais abaixo Business Case O que é quando utilizar e como montar um httpswwwgp4uscombrbusinesscasepreliminar httpswwwyoutubecomwatchvPvaKN7t82vAembedsreferringeurihttps3A2F 2Flscursosfgvbr2FsourcevepathMzY4NDIsMjM4NTEfeatureembtitle httpswwwyoutubecomwatchvFVyyzvxJXkw httpswwwyoutubecomwatchvMxJJNwOx8TE Empreender a empresa a sociedade e o país como gerar impacto para além do negócio httpsendeavororgbrestrategiaegestaoempreenderaempresaasociedadeeopaiscomo gerarimpactoparaalemdonegocio Assista aos vídeos a seguir para ter acesso a IMPORTANTES e ESSENCIAIS dicas sobre httpsvwww5fgvbrfgvonlinevideodireitosautoraisautoriahtml httpsvwww5fgvbrfgvonlinevideodireitosautoraisplagiohtml httpsvwww5fgvbrfgvonlinevideodireitosautoraiscitacaohtml httpsvwww5fgvbrfgvonlinerecursosmanualcitacoesrefebibestudantespdf A FGV utilizase de um software que rastreia cada trecho do trabalho e caso não seja de criação própria do aluno ele indica exatamente de onde foi retirado inclusos trabalhos de cursos anteriores Portanto sempre façam as citações corretamente e privilegiem deem total prioridade às ideias de vocês Muitas frases de alguns autores são reproduzidas em sites blogs slideshare etcque por sua vez são reproduzidos por outros sem a adequada citação É importante precaverse e dar preferência a sites que sejam confiáveis Reforço ainda as orientações institucionais da FGV sobre produção acadêmica contidas neste breves videos acima Para entregar a sua atividade você poderá submeter seu arquivo único em formato doc docx ou pdf depositandoo diretamente no eclass na seção 1 IMPLEMENTAÇÃO DE UM SISTEMA DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA OTIMIZAR AS VENDAS EM UM ECOMMERCE Arthur Martins Pereira Luan Silva Martins Victor Willian de Souza Prof Jonilson Batista Campos RESUMO O comércio eletrônico é uma indústria em rápido crescimento e a implementação da inteligência artificial IA pode trazer muitos benefícios para as empresas que atuam nesse segmento As áreas de machine learning e análise preditiva são as principais tecnologias de IA utilizadas em ecommerces A IA pode melhorar significativamente a eficiência a experiência do cliente e a eficácia geral da empresa garantindo a fidelidade dos seus clientes Além disso a IA pode gerar insights sobre o cliente personalizar ofertas otimizar o processo de retargeting automatizar o atendimento ao consumidor SAC e otimizar custos de aquisição de clientes No entanto há desafios na implementação da IA como o alto custo de processamento e mão de obra especializada a necessidade de uma grande quantidade de dados de seus clientes para analisar e alguns erros que podem influenciar negativamente na experiência do usuário As empresas que já implementaram a IA em seus ecommerces com sucesso incluem Alibaba Amazon Burberry Starbucks e Stitch Fix Estudos e relatórios sugerem que a implementação da IA pode trazer benefícios financeiros significativos para ecommerces como aumento de receita e eficiência operacional No entanto também há preocupações sobre o impacto da IA no mercado de trabalho É importante que as empresas considerem cuidadosamente os prós e contras antes de implementar a IA em suas operações especialmente considerando as tendências futuras de personalização avançada com a IA em ecommerces Palavraschave Inteligência Artificial Otimização Decisão Análises ABSTRACT Ecommerce is a fastgrowing industry and the implementation of artificial intelligence AI can bring many benefits to companies operating in this segment The areas of machine learning and predictive analytics are the main AI technologies used in ecommerce AI can significantly improve efficiency the customer experience and the overall effectiveness of the company ensuring the loyalty of its customers In addition AI can generate customer insights personalize offers streamline the retargeting process automate customer service SAC and optimize customer acquisition costs However there are challenges in implementing AI such as the high cost of processing and specialized labor the need for a large amount of data from your customers to analyze and some errors that can negatively influence the user experience Companies that have already successfully implemented AI in their ecommerce include Alibaba Amazon Burberry Starbucks and Stitch Fix Studies and reports suggest that implementing AI can bring significant financial benefits to ecommerce businesses such as increased revenue and operational efficiency However there are also concerns about the impact of AI on the job market It is important for companies to carefully consider the pros and cons before implementing AI in their operations especially considering future trends in advanced personalization with AI in ecommerce Keywords Artificial Intelligence Optimization Decision Analyzes 2 1 INTRODUÇÃO Com o crescente avanço da tecnologia e da computação a inteligência artificial IA tem sido cada vez mais utilizada em diferentes setores incluindo o comércio eletrônico para melhorar a experiência do cliente e otimizar a eficácia das empresas O uso da IA em ecommerces pode garantir uma experiência personalizada para qualquer tipo ou perfil de usuário fornecendo recomendações mais precisas e relevantes e oferecendo aos clientes o que eles querem e precisam com base em suas consultas e compras Neste contexto o objetivo deste trabalho é investigar a implementação da IA em ecommerces e seus benefícios com foco em técnicas de machine learning e análise preditiva Além disso este trabalho se propõe a desenvolver e implementar uma solução de IA para pesquisa em ecommerces visando aprimorar a personalização e a recomendação de produtos aos clientes Para alcançar esses objetivos serão analisados casos de sucesso em implementações de IA em ecommerces bem como os principais desafios enfrentados na implementação dessas tecnologias Também serão avaliados os impactos financeiros e no mercado de trabalho que a IA pode causar nesse setor Para embasar a discussão e conclusões serão utilizados estudos e relatórios recentes sobre a implementação da IA em ecommerces bem como dados coletados em experimentos realizados para desenvolver a solução de IA proposta Com isso esperase contribuir para o entendimento e aplicação da IA em ecommerces bem como para o desenvolvimento de soluções de IA voltadas para a personalização da experiência do cliente 2 REFERENCIAL TEÓRICO No levantamento bibliográfico do projeto são abordadas as colaborações de grandes pesquisadores dos temas relacionados ao estudo A partir desse ponto são mencionadas referências teóricas que são de grande importância para a pesquisa entendimento e aprendizagem do tema proposto 3 21 Inteligência Artificial Assim como para diversos avanços tecnológicos a Segunda Guerra Mundial foi marco para estruturação de técnicas que iniciaram as discussões acerca de reproduzir o pensamento lógico humano em máquinasGOMES 2010 O termo Inteligência Artificial foi iniciado em 1943 no artigo A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity de Warren McCulloch e Walter Pitts O artigo propõe que há como utilizar a lógica para desenvolver o neurônio artificial Para o matemático Alan Turing a tecnologia segue em constante evolução conforme dito na frase Nós só podemos ver um pouco do futuro mas o suficiente para perceber que há muito a fazer Em 1950 Alan desenvolveu o Computing Machinery and Intelligence com o intuito de realizar um teste para verificar se um sistema tem a capacidade de inteligência similar a de um humano Afinal segundo ele as máquinas me surpreendem muito frequentemente O teste tornouse conhecido como Teste de Turing Para o professor John McCarthy progressos fundamentais não podem ser alcançados através de avanços incrementais em tecnologias existentes Sendo assim em 1956 juntamente com Marvin Minsky Nathaniel Rochester e Claude Shannon e submetida à fundação Rockfeller foram os responsáveis por iniciar o termo Inteligência Artificial ao utilizar esse nome no convite da Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence Tornando esse o primeiro evento a utilizar o nome oficialmente e tinha como objetivo o avanço da tecnologia Em Dartmouth misturavamse expectativas positivamente grandiosas com a aflição e negação de que poderia ser possível uma máquina reproduzir o pensamento humano BRIGADE 2016 A evolução da Inteligência Artificial avança juntamente com humanidade conforme relatado por Larry Page 2000 a inteligência artificial seria a versão final do Google Uma vez que a IA evoluiu quando é alimentada com novas informações eou consegue solucionar novos desafios impostos Ademais no contexto expecífico desse trabalho é possível afirmar que a IA possui soluções avançadas em ecommerces de modo que oferece benefícios significativos para empresas e clientes Ou seja ela é utilizada para 4 melhorar a experiência do cliente e otimizar a eficácia das empresas no comércio eletrônico MATIAS 2020 Usar IA em ecommerces possibilita uma experiência personalizada aos usuários fornecendo recomendações mais precisas e relevantes com base em seus interesses histórico de compras e comportamento de navegação através do uso de técnicas de machine learning MATIAS 2020 Outro detalhe importante é que a IA também pode ser empregada na detecção de fraudes previsão de demanda otimização de preços atendimento ao cliente e outros aspectos do comércio eletrônico MATIAS 2020 Além disso a análise preditiva também pode ajudar as empresas a otimizar seus preços oferecendo promoções personalizadas e descontos para segmentos específicos de clientes MATIAS 2020 22 Ecommerce Ecommerce é um que referese à compra e venda de produtos e serviços realizada por meio de plataformas online É uma forma de negócio que tem se tornado cada vez mais popular através da tecnologia e da facilidade de acesso à internet e óbvio das novas necessidades dos consumidores FÉLIX et al 2020 O ecommerce permite que os consumidores realizem compras e transações comerciais de forma conveniente rápida e segura sem a necessidade de se deslocarem fisicamente a uma loja física FÉLIX et al 2020 Através de sites aplicativos e outras plataformas online os consumidores podem explorar uma ampla variedade de produtos comparar preços ler avaliações de outros compradores e efetuar suas compras a qualquer hora e em qualquer lugar FÉLIX et al 2020 Novas estratégias das organizações para atender as demandas dos consumidores e negociações junto ao avanço da tecnologia disseminou o mercado eletrônico nos diferentes âmbitos de transações comerciais CARDOSO et al 2019 A experiência de compra do usuário frente ao ecommerce influencia diretamente no nível de confiança e retorno do cliente para o mesmo site 5 CHIUSOLI e BONFIM 2020 De tal forma se fez necessário avaliar as necessidades do consumidor frente a essa nova modalidade de mercado CARDOSO et al 2019 Nesse cenário junto ao Big Data as técnicas de inteligência artificial e ciência de dados se tornaram cada vez mais fundamentais para mapear variáveis que afetem o setor de comércio eletrônico e permita uma decisão segura baseada em dados para o planejamento de vendas marketing e alcance de clientes MATA 2021 23 Machine Learning Ao longo dos anos as técnicas que embarcam a temática de Inteligência Artificial foram sendo aprimoradas na década de 80 a ideia de implementar dados ao raciocínio lógico do computador resultou no desenvolvimento da machine learning já em meados de 2012 a possibilidade de analisar dados não estruturados deu origem a chamada visão computacional através de técnicas de deep learning BRIGADE 2016 Com base no artigo Machine learning through the lens of ecommerce initiatives An uptodate systematic literature review de Policarpo et al 2020 a utilização de técnicas de machine learning tem se tornado cada vez mais comum em iniciativas de ecommerce para aprimorar a personalização e recomendação de produtos aos clientes A revisão sistemática realizada pelos autores apresentou uma ampla variedade de aplicações de machine learning em ecommerce incluindo sistemas de recomendação detecção de fraudes previsão de demanda otimização de preços entre outros Além disso o artigo destaca a importância da escolha adequada do algoritmo de machine learning para cada aplicação em ecommerce levando em consideração fatores como o volume e variedade de dados disponíveis a complexidade do problema e a precisão requerida para a solução Nesse sentido a revisão realizada pelos autores pode ser utilizada como base para orientar a escolha e aplicação de técnicas de machine learning em iniciativas de ecommerce De acordo com o estudo de Policarpo et al 2020 as iniciativas de e commerce que utilizam técnicas de machine learning têm obtido resultados 6 significativos em relação à personalização e recomendação de produtos aos clientes além de melhorias na eficiência e experiência do usuário Dessa forma a utilização de machine learning em ecommerce pode ser considerada uma estratégia promissora para empresas que buscam se destacar no mercado e oferecer uma experiência personalizada e diferenciada aos seus clientes 24 Análise de dados A análise de dados é um processo que envolve diversas etapas desde a coleta até a interpretação dos resultados Segundo o artigo de Goodfellow Bengio e Courville 2016 a análise de dados pode ser definida como um conjunto de técnicas que permitem extrair informações relevantes a partir de dados brutos Essas informações podem ser utilizadas para entender padrões tendências e comportamentos além de apoiar tomadas de decisão mais embasadas Uma das principais etapas da análise de dados é o préprocessamento dos dados De acordo com o artigo de De Mauro Greco e Grimaldi 2018 essa etapa envolve a limpeza transformação e integração dos dados com o objetivo de tornálos adequados para análise A qualidade dos resultados da análise de dados depende em grande parte da qualidade dos dados pré processados Após o préprocessamento dos dados é possível aplicar técnicas de análise exploratória que permitem entender melhor a distribuição dos dados e identificar possíveis padrões Segundo o artigo de Tukey 1977 a análise exploratória envolve a utilização de gráficos e estatísticas descritivas para visualizar e resumir os dados Outra técnica importante na análise de dados é a modelagem estatística Segundo o artigo de Montgomery Peck e Vining 2012 a modelagem estatística envolve a utilização de modelos matemáticos para descrever e prever o comportamento dos dados Esses modelos podem ser utilizados para identificar variáveis importantes testar hipóteses e realizar previsões Por fim a análise de dados também pode envolver técnicas de aprendizado de máquina que permitem criar modelos preditivos mais 7 complexos De acordo com o artigo de Jordan e Mitchell 2015 o aprendizado de máquina envolve a utilização de algoritmos para identificar padrões nos dados e construir modelos preditivos com base nesses padrões 25 Leis de Proteção de Dados Pessoais LGPD A compreensão da importância de uma lei que administrasse Além de incertezas quanto ao impacto da inteligência artificial no mercado de trabalho a coleta e uso de dados pessoais utilizados em análises e treinamentos de sistemas inteligentes incentivou a discussão sobre proteção de informações Portanto diretrizes foram instauradas a partir da Lei Geral de Proteção de Dados LGPD definida no Brasil a partir 2018 com início de vigência em para os ecommerces em 2021 e tem como foco a proteção da liberdade e privacidade de dados pessoais em tratamentos de dados coletados e tratados em meios físicos ou digitais BRASIL 2023 No comércio eletrônico a LGPD fez com que algumas adequações fossem necessárias uma delas é o consentimento do cliente para os processos de tratamento de dados e também direito à retirada de autorização além disso criação de políticas de segurança e definição de profissionais responsáveis pela proteção de dados PERINA 2021 26 Banco De Dados Em cerca de cinco anos 2012 2017 a rede social Facebook teve um aumento de 12 bilhões de usuários cada qual inserindo informações e dados de maneira exponencial na plataforma LEMOS 2017 Imagens textos transações mapas esses são exemplos de dados que alimenta a todo momento muitos sistemas BRIGADE 2016 tanto profissionais quanto para usos pessoais Essas informações necessitam de um espaço específico para serem geridas Um banco de dados tem como objetivo armazenar gerenciar e organizar os dados obtidos podendo ser dos tipos relacional não relacional orientado a objetos distribuídos data warehouse ou OLTP Processamento de Transações Online CARVALHO 2020 8 Nessa era dos dados o termo Big Data se popularizou a velocidade e o volume de compartilhamento de informações junto à diferentes formatos e tipos de dados demandou a necessidade de técnicas e ferramentas para processamento de dados entre elas o armazenamento disponível em nuvem para suprir a necessidade e evitar sobrecarregar os bancos de dados até então comumente utilizados LEMOS 2017 3 CONCLUSÃO A implementação da IA em ecommerces oferece diversos benefícios para as empresas desse setor A utilização de técnicas de machine learning e análise preditiva permite personalizar a experiência do cliente fornecer recomendações mais precisas e relevantes e otimizar a eficiência das empresas FIGUEIREDO 2022 A IA em ecommerces tem o potencial de melhorar a experiência do cliente fornecendo recomendações de produtos com base nas consultas e compras anteriores FIGUEIREDO 2022 Com isso há um aumento nas vendas na fidelização dos clientes e na satisfação geral Desse modo a IA pode auxiliar na detecção de fraudes previsão de demanda e otimização de preços contribuindo para a eficácia operacional das empresas FIGUEIREDO 2022 Ademais a IA em ecommerces também apresenta desafios Devese escolher os algoritmos de machine learning adequados para cada aplicação considerando o volume e a variedade dos dados disponíveis a complexidade do problema e a precisão necessária FIGUEIREDO 2022 Sem contar que a proteção dos dados pessoais dos clientes é uma preocupação importante especialmente com a vigência da Lei Geral de Proteção de Dados LGPD no Brasil FIGUEIREDO 2022 Já sobre os impactos financeiros e no mercado de trabalho a implementação da IA traz resultados significativos mas também pode exigir investimentos em infraestrutura e capacitação dos profissionais FIGUEIREDO et al 2022 9 A automação de certas tarefas pode levar a mudanças no mercado de trabalho com a necessidade de adaptação e aquisição de novas habilidades por parte dos funcionários FIGUEIREDO et al 2022 Portanto a implementação da IA em ecommerces oferece benefícios como personalização da experiência do cliente e otimização operacional através do equilíbrio entre o avanço tecnológico e a proteção dos direitos dos usuários FIGUEIREDO et al 2022 10 REFERÊNCIAS BRASIL Acesso à informação Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais LGPD 2023 Disponível em httpswwwgovbrcidadaniaptbracessoainformacaolgpd Acesso em 06 de maio de 2023 às 1907 BRIGADE Data Science A Diferença Entre Inteligência Artificial Machine Learning e Deep Learning Medium Agosto 2016 Disponível em httpsmediumcomdatasciencebrigadeadiferenC3A7aentreintelig C3AAnciaartificialmachinelearningedeeplearning930b5cc2aa42 Acesso em 25 de abril de 2023 às 1832 CARDOSO Simone KAWAMOTO Márcia Hiroko MASSUDA Ely Mitie Comércio eletrônico o varejo virtual brasileiro Revista CesumarCiências Humanas e Sociais Aplicadas v 24 n 1 p 117134 2019 CARVALHO Mariana Banco de Dados Medium Agosto 2020 Disponível em httpsmediumcomsysadminasbancodedados af36571670ee Acesso em 22 de maio de 2023 às 2218 CHIUSOLI Claudio Luiz BONFIM Renata Santos Ecommerce o comportamento de compras online na percepção dos consumidores Revista Administração em DiálogoRAD v 22 n 2 p 115133 2020 FÉLIX Ana Catarina de Faria Blanc et al A influência da Inteligência Artificial No eCommerce o Uso dos Chatbots 2020 PhD Thesis Universidade de Lisboa Portugal GOMES D dos S Inteligência Artificial conceitos e aplicações Olhar Científico v1 n 2 p 234246 2010 11 HAMANAKA Raíssa Yuri BENIN Keli Rodrigues do Amaral PALETTA Francisco Carlos Transformação digital um ensaio sobre big data análise de dados e inteligência artificial Anais 2021 LEMOS Manoel Bemvindo a era dos negócios guiados por dados Medium Agosto 2017 Disponível em httpsfuturoagoracobemvindoaera dosnegC3B3ciosguiadospordados997c4b60521a Acesso em 04 de abril de 2023 às 0748 MATA Késley Brenner da Costa ECommerce análise de dados sobre o comércio eletrônico no Brasil 2021 MATIAS Ana Catarina de Faria Blanc Félix A influência da inteligência artificial no ecommerce o uso dos chatbots 2020 PhD Thesis Instituto Superior de Economia e Gestão PERINA Gustavo Quais foram os impactos da LGPD no ecommerce ecommerce Brasil 2021 Disponível em httpswwwecommercebrasilcombrartigosquaisforamosimpactosdalgpd noecommerce Acesso em 22 de março de 2023 às 2052 SILVA Jennifer Amanda Sobral da MAIRINK Carlos Henrique Passos Inteligência artificial LIBERTAS Revista de Ciênciais Sociais Aplicadas v 9 n 2 p 6485 2019