Da previsão à decisão: otimização é a próxima fronteira da inteligência artificial

A otimização matemática surge como uma etapa estratégica para transformar previsões em decisões concretas, considerando objetivos, variáveis sob controle da organização e restrições como orçamento, capacidade operacional, legislação e disponibilidade de pessoas. A integração entre ciência de dados e otimização permite usar previsões sobre demanda, risco de inadimplência ou interrupções na cadeia de suprimentos para orientar estoques, crédito, abastecimento, preços e planos de contingência.

Essa convergência dá origem à Inteligência de Decisão, voltada a avaliar alternativas e recomendar ações. Entre as tendências apontadas estão a otimização autônoma, o uso de grandes modelos de linguagem para construir modelos a partir de objetivos descritos em linguagem natural, os Digital Twins para simular cenários e os agentes de IA especializados em previsão, otimização e execução.