Os 3 Níveis de Watson e Geração Automática de Conteúdo, um novo mundo para Jornalistas e C-levels

Por Innovation Insider | 09 julho 2018

Geração automática de conteúdo é uma realidade nas editorias mundo afora. Porém, as ferramentas que implementam essa técnica não são inteligentes, pois apenas extraem informações chave de um texto. Nesse sentido, se só acessarem o documento base, não gerarão novos insights.

 

Esse cenário está mudando. Com geradores de conteúdos inteligentes, além de gerar informações baseadas em uma notícia, será possível também ter uma série temporal de notícias, e então prover insights ao longo do tempo. Em outras palavras, você não irá mais ler uma notícia que diz que as vendas do varejo subiram 30% no último semestre, e sim que essas vendas subiram apesar da previsão ter sido de 15% (essa segunda informação estava em uma outra notícia).

 

Contudo, isso não impactará apenas o mercado editorial. A Nexo está desenvolvendo uma solução para uma empresa de varejo nos Estados Unidos (fruto de sua expansão internacional), que constrói uma série temporal diária de informações sobre o setor com o detalhe de análises por empresa. Essa metodologia se chama Os Três Níveis de Watson.

 

Hoje, a análise setorial olha para números macroeconômicos agregados (com periodicidade grande), e utiliza “experts” para detalhar a análise. Essa solução, além de não trazer informação acionável para tomada de decisões sobre investimentos no setor (normalmente o responsável utiliza o seu feelingpara tomar decisão), ela possui problemas como viés e subjetividade[1].

 

Com a metodologia, utilizamos informações disponíveis em tempo real na rede, sejam notícias, publicações em blogs ou redes sociais. Com isso, temos informações suficientes para analisar um determinado setor em um nível de detalhamento que hoje não se consegue. Essa análise é dividida em três grandes camadas. A primeira, busca informações que impactam diretamente uma determinada empresa. A segunda, captura informações indiretamente relacionadas com a empresa. E finalmente, a última camada captura outras informações que possuem impacto geral (como dados setoriais de outros países para capturar possíveis tendências globais).

 

O resultado dessas informações, combinado com o gerador automático de conteúdo inteligente, nos permite dar indicações de mercado com uma substância quantitativa que antes era feita manualmente e, de certa forma, improdutiva (mais uma vez, “experts”). O fato dessa análise ser atualizada em tempo real, e não com periodicidade definida, torna a abordagem ainda mais atraente. Caso algum fato relevante ocorra, o gestor terá uma atualização das análises instantaneamente, tornando as respostas por parte da empresa muito mais rápidas.

 

[1] Begley, Sharon. “Why Pundits Get Things Wrong.” Newsweek, February 23.2009 (2009): 45.

 

 

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.

White Paper relacionado


Marketing

Revenue Atribution: aprenda a usar para garantir seu lucro

Artigos Relacionados