A utilização de dados agrupados é uma prática comum em inteligências artificiais (IAs) para prever tendências em diversas áreas, inclusive no universo de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I).
Para usar os dados agrupados em IA com o intuito de prever tendências em PD&I, é necessário coletar informações relevantes e organizá-las em grupos ou clusters. Esses clusters podem ser formados a partir de diversos critérios, como área de atuação, tipo de tecnologia utilizada, região geográfica, entre outros.
Com os dados agrupados, é possível utilizar algoritmos de machine learning para identificar padrões e tendências em cada grupo. Esses algoritmos podem ser treinados para reconhecer relações entre as variáveis que afetam a área de PD&I em questão e, assim, fazer previsões baseadas nesses padrões.
ALGUNS EXEMPLOS DE USO
Suponha que um conjunto de dados agrupados indique que empresas que trabalham com biotecnologia têm investido cada vez mais em pesquisas relacionadas a terapias celulares.
Com essa informação, é possível utilizar algoritmos de machine learning para fazer previsões sobre quais tecnologias de terapia celular podem ser mais promissoras e quais empresas podem liderar essa área.
Outra possibilidade é utilizar dados agrupados para identificar lacunas de conhecimento em PD&I. Por exemplo, se um cluster de empresas de tecnologia de informação indica que poucas delas têm investido em inteligência artificial aplicada a análise de dados de saúde, isso pode indicar uma oportunidade de mercado para empresas que desejam explorar essa área.
Em resumo, a utilização de dados agrupados em inteligências artificiais pode ajudar a prever tendências em PD&I e identificar oportunidades de mercado.
Essa prática é particularmente importante em um ambiente de inovação acelerada, onde a antecipação de tendências pode ser crucial para o sucesso das empresas.
Lembre-se sempre: as respostas estão ai, o que precisamos é fazer as perguntas certas.
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- Este artigo foi parcialmente criado pelo ChatGPT com curadoria da EVLU
