Machine learning antecipa surgimento de ‘gazelles’ mas desafios persistem
São Paulo — InkDesign News —
A inteligência artificial (AI) e o machine learning estão transformando a forma como preveem o crescimento de empresas, especialmente startups. Pesquisas recentes revelam que novas técnicas analíticas podem melhorar a precisão na identificação de empresas com potencial de crescimento elevado.
Contexto da pesquisa
Um estudo co-autorado em um capítulo do De Gruyter Handbook of SME Entrepreneurship traz à tona debates sobre a previsão de crescimento em empresas de alto desempenho, conhecidas como “gazelles”. Segundo definições da Eurostat-OECD, essas empresas têm “crescimento anualizado médio superior a 20% ao ano, ao longo de um período de três anos” (Eurostat).
Método proposto
As novas abordagens em machine learning, como a combinação de modelos de linguagem grandes (LLM) e algoritmos de aprendizado supervisionado, permitem uma análise mais robusta das variáveis que impulsionam o crescimento empresarial. Tais técnicas oferecem maior acurácia ao processar grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados. Modelos como Random Forest (RF) e LASSO têm sido utilizados para identificar os principais indicadores de desempenho de maneira eficiente.
A adoção de técnicas de AI pode redefinir como investidores e empresas fazem suas escolhas
(“The adoption of AI techniques can redefine how investors and companies make their choices.”)— Pesquisador Anônimo, Instituição de Pesquisa
Resultados e impacto
Estudos mostram que “70% das empresas de capital de risco estão adotando AI” para melhorar sua produtividade interna e monitorar startups promissoras (fonte). Dados da Crunchbase indicam que seus modelos de AI podem prever o sucesso de startups com “95% de precisão”. Este avanço tem o potencial de transformar as decisões de investimento ao oferecer previsões mais confiáveis e menos suscetíveis a viés humano.
Crescimento empresarial pode ser menos aleatório do que se pensava anteriormente
(“Firm growth may be less random than previously thought.”)— Pesquisador Anônimo, Instituição de Pesquisa
Desafios ainda existem, incluindo a natureza mutável e intangível de muitos fatores que influenciam o sucesso das startups. O desenvolvimento de uma AI mais explicativa é considerado crucial para a compreensão dos mecanismos subjacentes às previsões feitas.
Esses avanços podem ter aplicações significativas em áreas como financiamento, incubação de startups e formulação de políticas econômicas, possibilitando uma identificação mais precoces de oportunidades promissoras. O próximo passo é integrar fontes de dados mais diversificadas e explorar métodos que melhorem a transparência das previsões realizadas por modelos complexos.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
