Como modelos de IA preditiva aliados ao BRMS da Abaccus geram valor estratégico para Produto, TI, Operações e Riscos com decisões automatizadas.
Tecnologia
De acordo com a PwC, quase metade (49%) dos líderes de tecnologia afirmou que a IA já está totalmente integrada à estratégia central de suas empresas, e um terço declarou que a tecnologia já compõe produtos e serviços no núcleo do negócio. As empresas que adotam IA relatam ganhos de produtividade entre 20% e 30%, maior agilidade de entrada no mercado e crescimento de receita em diversas áreas. Além disso, companhias de alto desempenho estão desenvolvendo abordagens sistemáticas para governança de IA, pois práticas responsáveis e transparentes ampliam o ROI de longo prazo. Diferenciar-se por uma IA confiável está entre os três principais objetivos estratégicos para o futuro competitivo.
Esses dados reforçam o avanço da IA preditiva como vetor de transformação e sua integração com ferramentas como o BRMS da Abaccus, que transforma previsões em decisões automatizadas e auditáveis. Essa combinação posiciona a IA preditiva como peça central na arquitetura de negócios orientada por dados.
Modelos preditivos utilizam algoritmos como redes neurais, árvores de decisão e regressões para identificar padrões em dados históricos e prever desfechos futuros. Quando esses modelos alimentam sistemas de regras como o BRMS da Abaccus, é possível orquestrar ações automatizadas baseadas em condições preditivas, como recusar crédito de alto risco, priorizar manutenções ou ativar protocolos antifraude em tempo real.
Essa combinação é especialmente poderosa para empresas que operam com alto volume de decisões repetitivas e sensíveis a risco, oferecendo escala, velocidade e governança.
A integração entre IA preditiva e BRMS permite casos de uso em Produto, TI, Operações e Riscos. Esses fluxos decisórios podem ser modelados e auditados pelo BRMS da Abaccus, garantindo rastreabilidade e conformidade regulatória.
Para adoção eficaz, é necessário:
Além disso, é recomendável empregar práticas de explainable AI (XAI), facilitando a validação interna e externa dos modelos preditivos e regras derivadas.
O uso coordenado de IA preditiva e BRMS oferece ganhos como agilidade decisória com controle e auditoria, redução de erros manuais e vieses operacionais, capacidade de escalar decisões de forma sustentável e mitigação antecipada de riscos e gargalos.
A FocalX destaca esse tipo de integração em manufatura, onde sensores IoT preveem falhas e sistemas de decisão automatizam ordens de manutenção.
Empresas que desejam iniciar devem identificar decisões com alto impacto e repetição, avaliar a maturidade dos dados disponíveis, mapear regras e gatilhos operacionais e integrar modelos de IA ao BRMS da Abaccus.
Segundo a Exame, a tendência é que essa abordagem se torne mainstream em setores como financeiro, telecom e energia.
