É evidente o aumento do uso de soluções Inteligência Artificial (IA) pelas empresas. As vantagens são facilmente mensuradas, indo da redução dos custos operacionais ao aumento da receita e da eficiência, as quais se dão principalmente pela capacidade de imitar algumas características da inteligência humana. Mas, apesar dos indícios, muitas empresas podem ficar confusas ao decidir por onde começar.
De acordo com um relatório recente do Gartner, ter expertise em IA pode fornecer um ROI significativo às empresas devido ao valor gerado por ela. Para melhorar a performance das organizações em IA, alguns passos são importantes para os profissionais envolvidos no processo, como vemos a seguir:
Com a digitalização dos negócios, surgem novos desafios que, sem a intervenção humana de cientistas de dados ou especialistas em IA, podem permanecer sem solução. Ao identificar problemas de negócios complexos como aprendizado de máquina, pesquisa de operações, gráficos ou inconsistências de pesquisa, os especialistas em IA podem reconhecer quais novas fontes de informação devem ser coletadas para ajudar as organizações a resolver problemas permanentes de maneiras inovadoras. Além disso, a coleta constante de dados possibilitada pela IA pode ajudar as empresas a criar melhores serviços.
O objetivo da exploração de dados é sempre descobrir quais eventos são impulsionadores e quais são inibidores. Quando os especialistas em IA têm total liberdade para explorar dados de quaisquer insights que lhes permitam obtê-los, eles podem se deparar com possíveis novos touchpoints com o cliente ou conseguir compreender melhor outros processos dos negócios. Esse tipo de informação pode levar à inovação baseada em dados.
Com o constante surgimento de novos dados, as organizações precisam melhorar a consistência de suas práticas de IA para acompanhar a criação de novos produtos e incorporar feedback de consumidores e outros parceiros do ecossistema. As equipes de IA também devem se adaptar a mudanças imprevisíveis nos pontos de contato com o cliente devido aos dados gerados por novos dispositivos e vestíveis, como relógios, pulseiras e óculos de realidade virtual. Por fim, novas estratégias de contextualização do cliente podem ajudar o negócio a obter melhores resultados. No entanto, os modelos existentes e as entradas da fonte de dados precisarão ser ajustados para dar suporte a essa técnica.
Todo negócio terá que lidar com crises em alguns momentos, desde situações desencadeadas por reclamações repentinas de clientes até uma queda acentuada na lucratividade. Ter uma equipe de IA disponível para mergulhar profundamente nos dados gerados pela crise pode ajudar os líderes empresariais a entender o que realmente está acontecendo e como resolver esses problemas de forma eficaz.
Até 2025, 50% das empresas terão desenvolvido plataformas envolvendo Inteligência Artificial, em comparação a menos de 10% em 2020. Aqui estão algumas das áreas que serão impactadas com essas mudanças:
Recrutamento de talentos mais rápido e eficiente– Muitas empresas já estão usando a IA para automatizar tarefas repetitivas e demoradas, como criar faturas ou enviar sequências de e-mail. O aprendizado de máquina pode auxiliar os departamentos de Recursos Humanos automatizando os processos de triagem de currículos, contato com candidatos e agendamento de entrevistas. A ferramenta também ajuda a economizar tempo ao selecionar candidatos para cargos que correspondam à sua experiência, conhecimento e habilidades necessárias para o trabalho ao qual estão se candidatando.
Tomada de decisão – À medida que a IA se torna melhor em analisar e entender com precisão grandes quantidades de dados, as empresas têm a chance de criar campanhas mais direcionadas e personalizadas com maior lucratividade. Como isso pode funcionar? Os aplicativos de IA coletam padrões e outros insights de texto, números, imagens e vídeos. Com isso, as empresas podem alocar com mais garantia de sucesso o orçamento e os recursos necessários para as áreas que mais precisam.
Além disso, a implementação de IA também oferece o potencial de tomada de decisão automatizada. No entanto, nesses casos, é crucial que as empresas ofereçam transparência aos clientes façam uma verificação para garantir que sejam melhores do que as escolhas que teriam sido feitas pelos funcionários.
Simplificação do suporte ao cliente– Muitas empresas já implementaram chatbots no atendimento ao cliente e é fácil entender o porquê. Eles podem responder às perguntas dos clientes rapidamente, estão disponíveis 24 horas por dia e podem encaminhar conversas para tarefas humanas realizadas por representantes quando necessário. E os clientes estão se tornando muito mais confortáveis em interagir com os robôs, com mais de 40% das pessoas preferindo o chat ao vivo em vez de outros métodos de contato, uma vez que ele evita muito tempo de espera.
É fato também que muitos clientes se sentem mais satisfeitos durante a jornada do comprador ao usar um recurso de bate-papo ao vivo. Agora, graças a novos recursos, como análise de sentimentos, a IA pode ajudar o suporte ao cliente, classificando-os como “frustrados”, “neutro”, “animados” e muito mais.
Otimização da cadeia de suprimentos– Por meio da automação de processos, a cadeia de suprimentos garante mais agilidade e precisão. Algumas aplicações incluem drones de inventário, carrinhos de armazém sem motorista, análise de dados aprimorada e software de detecção de anomalias.
Segurança aprimorada– A maioria das violações de segurança cibernética ocorre devido a erros humanos. Portanto, faz sentido que a IA possa ser usada para tornar nossos computadores e redes mais seguros, filtrando e-mails de malware, spam e phishing, antes mesmo de chegarem ao destinatário.
Relacionamento com o cliente– Como mencionado acima, as soluções com tecnologia de análise de sentimentos permitem que as máquinas entendam com precisão o tom de voz de um cliente. Como resultado, as empresas podem responder a preocupações, reclamações e dúvidas com muito mais precisão, o que também ajuda na retenção de clientes. Muitas empresas já estão usando a IA para apoiar suas estratégias de experiência do consumidor e fortalecer o engajamento e sua confiança na marca.
Alguns exemplos podem até fornecer insights preditivos, permitindo a recomendação automática de itens ou serviços semelhantes aos quais um cliente possa ter interesse.
Custos operacionais reduzidos – Um dos efeitos mais desejados da implementação de qualquer nova ferramenta é a economia. Com a inteligência artificial nas empresas, a equipe economiza tempo, já que pode se concentrar em outras tarefas que demandem mais sua atenção. Claro que existe um investimento inicial, mas os benefícios a longo prazo resultam em economia financeira para as empresas. Além disso, com o passar do tempo ela tende a se tornar mais acessível.
Por Fabio Caversan – vice-presidente de Negócios Digitais e Inovação do Grupo Stefanini.