*Por Guilherme Zuanazzi
O mercado de preços é um dos setores mais impactados positivamente pelo avanço da Inteligência Artificial, com a tecnologia rapidamente transformando a maneira como as empresas monitoram históricos de preços, detectam anomalias e ajustam suas estratégias. Em um cenário de mudanças rápidas e dados complexos, a IA tornou-se uma ferramenta indispensável para manter a competitividade.
Essa relevância se deve, em grande parte, à capacidade única da IA de processar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões de comportamento que passariam despercebidos por métodos tradicionais. No monitoramento de preços, isso significa uma análise mais aprofundada de séries temporais, com a capacidade de identificar tendências, sazonalidades e exceções. Esse nível de precisão é fundamental para garantir que as decisões de precificação sejam baseadas em dados consistentes e confiáveis.
Na prática, algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais, são treinados para detectar padrões e prever variações, permitindo uma compreensão mais detalhada dos fatores que podem influenciar os preços. O impacto disso é claro: ao detectar variações sazonais e influências macroeconômicas antes que elas aconteçam, as empresas podem ajustar suas estratégias de forma proativa.
Isso funciona bem em cenários de variação controlada, mas o que acontece em situações extremas? Como, por exemplo, quando uma catástrofe natural afeta cidades de um estado inteiro, como vimos este ano no Rio Grande do Sul, ou quando um evento sazonal de bom desempenho é prejudicado por uma mudança repentina no comportamento do consumidor?
Em contextos atípicos, como uma alta súbita na demanda ou uma queda inesperada nos preços, ainda é difícil realizar previsões com total precisão. Isso ocorre porque a maioria dos modelos de IA é treinada para minimizar o erro médio nas previsões, o que funciona bem em situações normais, mas não para casos fora do padrão. No entanto, mesmo os acontecimentos mais inesperados já ocorreram em menor escala em outros lugares – enchentes ou pandemias, por exemplo. Dessa forma, se a base de dados for alimentada com informações fora do padrão, a Inteligência Artificial pode ser aliada, inclusive, em situações fora do comum.
Modelos mais avançados vão além das análises tradicionais, utilizando aprendizado de máquina supervisionado e estatísticas avançadas para identificar movimentações de preços fora do comum. Um exemplo prático é o uso de redes neurais para detectar padrões complexos em grandes volumes de dados. Esses modelos conseguem identificar movimentos atípicos de preço, levando em consideração fatores como mudanças climáticas, variáveis macroeconômicas e até eventos geopolíticos. Outra estratégia eficaz é a aplicação de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para analisar o sentimento em notícias e redes sociais, permitindo uma correlação entre eventos externos e mudanças de preços.
O uso da IA para constatar desvios não apenas aumenta a eficiência das operações, como também oferece uma vantagem competitiva significativa. Empresas que conseguem ajustar seus preços de maneira precisa e ágil tendem a liderar o mercado, capturando oportunidades que os concorrentes podem deixar passar.
Estamos em um momento crucial em que a Inteligência Artificial não é apenas uma inovação, mas uma ferramenta essencial para a gestão de preços. A capacidade de detectar anomalias e antecipar tendências coloca as empresas em uma posição de vantagem, permitindo que tomem decisões mais assertivas e baseadas em dados. No fim das contas, a chave para o sucesso está em combinar tecnologia de ponta com uma abordagem estratégica que leve em conta as complexidades do mercado moderno.
*Guilherme Zuanazzi é CEO da Aprix.
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