Anteriormente, as palavras u201cinteligu00eancia artificialu201d (IA) nos faziam pensar em um universo distu00f3pico governado por robu00f4s. Temos a ficu00e7u00e3o cientu00edfica popular a agradecer por isso. Mas agora, quando pessoas como executivos de empresas ouvem a palavra IA, eles pensam em oportunidade.
Em novembro de 2022, o lanu00e7amento do ChatGPT, um chatbot de inteligu00eancia artificial conversacional, quebrou a internet. Em dois meses de lanu00e7amento, ele conquistou o tu00edtulo de base de usuu00e1rios de crescimento mais ru00e1pido, com mais de 100 milhu00f5es de usuu00e1rios.
Muitas empresas exploraram seus recursos para otimizar seus fluxos de trabalho. Enquanto algumas o usaram para gerar conteu00fado, outras o utilizaram para automau00e7u00e3o de processos. E isso u00e9 apenas a ponta do iceberg.
Grau00e7as ao surgimento de ferramentas como o DALL-E e o CoPilot do GitHub, mais empresas estu00e3o vendo o potencial que a IA tem de ir alu00e9m do clichu00ea habitual de u201cautomatizar tudou201d que viemos ouvindo.
Para explorar seu verdadeiro potencial em 2023, vamos fazer um mergulho profundo na importu00e2ncia da IA nos negu00f3cios. Neste artigo, discutiremos o seguinte:
A histu00f3ria da IA nos negu00f3cios
Histu00f3rias populares de sucesso e fracasso
Principais casos de uso
Um miniguia sobre como adotar a IA
Vamos comeu00e7ar.
Histu00f3ria da IA nos negu00f3cios
Uma pesquisa recente da PwC descobriu que 36% dos lu00edderes ju00e1 tu00eam processos de negu00f3cios habilitados por inteligu00eancia artificial ou estu00e3o adotando a IA em larga escala. No entanto, nem sempre foi assim.
O termo u201cinteligu00eancia artificialu201d foi cunhado em 1956 por quatro cientistas: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Logo depois, em 1961, Alan Turing, um famoso matemu00e1tico, escreveu um artigo sobre como os computadores podem simular o processo de pensamento de um ser humano e fazer coisas inteligentes. Esse marco marcou o surgimento do campo da IA.u200d
Mas com o passar do tempo, a comunidade cientu00edfica publicou literaturas como o Relatu00f3rio Lighthill e o Perceptrons que eram fortemente cru00edticos em relau00e7u00e3o u00e0 inteligu00eancia artificial e ao seu fracasso em atingir os objetivos definidos anteriormente. Isso levou a uma retirada severa de verbas por parte dos u00f3rgu00e3os de financiamento nos Estados Unidos e no Reino Unido. Depois de quase 20 anos de interesse significativo na u00e1rea, isso trouxe o primeiro inverno da IA.
u200dO interesse pela IA ressurgiu na du00e9cada de 1970, quando os expert systems foram desenvolvidos. Esses sistemas simulavam o julgamento e o comportamento de especialistas humanos ou organizau00e7u00f5es com conhecimento especializado em um domu00ednio. No entanto, limitau00e7u00f5es tecnolu00f3gicas resultaram em outro inverno da intelgu00eancia artificial que durou atu00e9 meados dos anos 1990.
No final dos anos 1990, o interesse surgiu novamente devido a desenvolvimentos significativos na u00e1rea. A IBM lanu00e7ou o Deep Blue, que derrotou um campeu00e3o de xadrez humano em seu pru00f3prio jogo. Ao mesmo tempo, vu00e1rias instituiu00e7u00f5es de pesquisa trabalhavam em robu00f4s, veu00edculos autu00f4nomos e muito mais, o que trouxe a primavera da IA u2014 a mais longa de todas.u200d
Agora, temos chatbots baseados em inteligu00eancia artificial, clonadores de voz, meeting assistants e muito mais u2014 tudo isso em apenas duas du00e9cadas.
Quais su00e3o os casos de uso mais proeminentes da inteligu00eancia artificial?
Com mais de sete du00e9cadas de progresso, a IA percorreu um longo caminho.
Danny Pan, Head de Data Science no SetSail diz: u201cCom a explosu00e3o da inteligu00eancia artificial, algumas ferramentas podem ser vistas como meros truques. Embora a IA nu00e3o seja um modismo, algumas ferramentas certamente seru00e3o. u00c9 essencial provar que uma ferramenta agrega valor ao determinar se ela u00e9 um ativo u00fatil para se manter no longo prazou201d.u200d
A u00fanica maneira de descobrir se uma ferramenta realmente agrega valor comercial u00e9 colocando-a em uso. Aqui estu00e3o algumas histu00f3rias de sucessos e fracassos da IA nos negu00f3cios:
Fabricando o Cheetos perfeito: Bonsai da Microsoft
Grau00e7as ao Project Bonsai da Microsoft, a PepsiCo sempre pode criar o Cheetos perfeito. Essa poderosa plataforma de inteligu00eancia artificial usa aprendizado por reforu00e7o para aprender com especialistas de Cheetos.
Por sua vez, ela verifica a qualidade de cada salgadinho, garantindo o tamanho, sabor, formato e textura ideais. Garante-se assim que o produto atenda aos mais altos padru00f5es de qualidade em cada lote produzido. Esse caso de uso provou o valor da IA no setor de manufatura.
Apresentando as recomendau00e7u00f5es corretas de su00e9ries: Netflix
A Netflix usa algoritmos de IA para analisar o tipo de conteu00fado que seus clientes assistem. Como resultado, ela oferece recomendau00e7u00f5es personalizadas adaptadas aos seus interesses. Isso u00e9 feito coletando dados sobre os hu00e1bitos de visualizau00e7u00e3o e preferu00eancias de conteu00fado dos clientes, permitindo que o algoritmo entenda quais opu00e7u00f5es eles gostariam. Isso proporciona uma experiu00eancia do usuu00e1rio agradu00e1vel, aumentando a retenu00e7u00e3o de usuu00e1rios. Esse caso de uso provou o valor da IA na personalizau00e7u00e3o e no seu uso para reduzir o churn de clientes em produtos de software.
Recomendau00e7u00f5es inseguras para tratamento de cu00e2ncer: IBM Watson
O Watson for Oncology da IBM foi um fracasso multimilionu00e1rio. Ele foi treinado apenas com um pequeno conjunto de dados hipotu00e9ticos de pacientes, em vez de informau00e7u00f5es de pacientes reais. Esse descuido levou a consequu00eancias desastrosas, com a identificau00e7u00e3o de mu00faltiploes exemplos de conselhos de tratamento perigosos e incorretos. Devido u00e0 sua incapacidade de corresponder ao caso de uso pretendido, o projeto de $62 milhu00f5es acabou sendo descartado. Esse caso de uso mostrou a importu00e2ncia de fornecer um conjunto de dados amplo e imparcial aos modelos de inteligu00eancia artificial para obter os resultados corretos. Conjuntos de dados pequenos nu00e3o fornecem dados fundamentais suficientes para que o modelo de IA tome decisu00f5es precisas.
Chatbot do Twitter corrompido: Tay da Microsoft
O fracasso do chatbot Tay (Thinking About You) da Microsoft provou ser uma liu00e7u00e3o sobre a importu00e2ncia de oferecer dados de treinamento corretos. Os algoritmos que alimentavam o bot foram projetados para aprender a partir de conversas que ele tinha com as pessoas no Twitter.
Menos de 24 horas apu00f3s o seu lanu00e7amento, ele comeu00e7ou a tuitar mensagens ofensivas e de u00f3dio devido u00e0s suas interau00e7u00f5es com trolls da internet. Isso expu00f4s uma falha fundamental no design do Tay: a falta de sistemas de filtragem. A Microsoft teve que desativu00e1-lo imediatamente para evitar maiores danos u00e0 sua reputau00e7u00e3o. Esse caso de uso provou que os modelos de inteligu00eancia artificial devem ser treinados com dados moderados para evitar tais problemas. O modelo u00e9 tu00e3o bom quanto os dados nos quais ele foi treinado.
Casos de uso de IA para pequenas empresas
As aplicau00e7u00f5es no mundo real da inteligu00eancia artificial su00e3o amplas e variadas. Vamos analisar como as pequenas empresas podem aproveitar a IA:
Automatize a qualificau00e7u00e3o e o gerenciamento de leads
Pequenas empresas podem usar conversational AI chatbots para capturar informau00e7u00f5es de leads e adicionu00e1-las ao software de gestu00e3o de relacionamento com o cliente (CRM). Essa tecnologia pode economizar tempo, aumentar a eficiu00eancia e melhorar a satisfau00e7u00e3o do cliente.
Vocu00ea pode programu00e1-la para fazer perguntas sobre nome, endereu00e7o de e-mail, nu00famero de telefone ou outros pontos de dados desejados. Tambu00e9m pode adicionar perguntas de qualificau00e7u00e3o de leads, como tipo de empresa, oru00e7amento e muito mais. Essas respostas podem entu00e3o ser transferidas automaticamente para o CRM da empresa, eliminando a necessidade de inseru00e7u00e3o manual de dados.u200d
Alu00e9m disso, vocu00ea pode integrar ferramentas de IA para negu00f3cios, como o ChatGPT, com o seu sistema de gerenciamento de leads. Vocu00ea pode treinar o modelo de ML baseado em dados internos, como tempo mu00e9dio gasto na pu00e1gina, nu00famero de cliques, interau00e7u00f5es nas redes sociais, tipo de dispositivo e dados demogru00e1ficos. Com base nisso, ele pode pontuar os leads e determinar quais deles tu00eam maior probabilidade de conversu00e3o.
Registre notas de reuniu00f5es automaticamente
Muitas pessoas passam tempo demais em reuniu00f5es. No entanto, elas estu00e3o constantemente alternando o foco entre fazer anotau00e7u00f5es e tentar ouvir os outros participantes. Para evitar isso, vocu00ea pode usar soluu00e7u00f5es baseadas em inteligu00eancia artificial, como a Supernormal, para aproveitar ao mu00e1ximo as suas reuniu00f5es.
Por exemplo, ela pode gravar a reuniu00e3o inteira e capturar destaques curtos que refletem os momentos importantes da sua chamada. Alu00e9m disso, vocu00ea pode transcrever a chamada, criar notas detalhadas e enviu00e1-las aos participantes relevantes.
Otimize os fluxos de trabalho de conteu00fado
Pequenas empresas costumam ter recursos e pessoal limitados. Isso dificulta a criau00e7u00e3o de conteu00fado em escala para campanhas de marketing digital. Felizmente, as ferramentas de IA podem gerar rapidamente conteu00fado de alta qualidade que u00e9 envolvente e persuasivo. u200d
Da redau00e7u00e3o u00e0 ediu00e7u00e3o e u00e0 otimizau00e7u00e3o, existem vu00e1rias ferramentas de inteligu00eancia artificial para empresas disponu00edveis para cada etapa do seu fluxo de trabalho de conteu00fado. Vocu00ea pode gerar posts de blog usando ferramentas de escrita com IA que possuem templates ou fluxos de trabalho para ajudar vocu00ea a comeu00e7ar.
Depois de gerar o texto, vocu00ea pode passu00e1-lo por um editor de IA que analisa a cu00f3pia em busca de erros gramaticais, conformidade com as diretrizes de estilo e muito mais. O objetivo u00e9 reduzir o tempo necessu00e1rio para produzir ativos de conteu00fado u2014 mantendo a qualidade e reduzindo os custos.
Escreva rascunhos de e-mails e linhas de assunto para diversos fins
Usando ferramentas de inteligu00eancia artificial como o ChatGPT, as equipes de vendas e marketing podem escrever e-mails frios impactantes e linhas de assunto otimizadas em minutos. Tudo o que vocu00ea precisa fazer u00e9 fornecer uma instruu00e7u00e3o com os seguintes detalhes:
Destinatu00e1rio pretendido
Objetivo do e-mail
Informau00e7u00f5es de personalizau00e7u00e3o
Pontos de dor
Chamada para au00e7u00e3o (CTA)
Com base nessas informau00e7u00f5es, o sistema pode gerar um cold email e uma linha de assunto que vocu00ea ajusta de acordo com suas preferu00eancias. Isso permite que as equipes de vendas e marketing se concentrem em pesquisas e na construu00e7u00e3o de relacionamentos, em vez de redigirem o e-mail. Tambu00e9m u00e9 u00fatil para criar respostas padru00e3o para tarefas de suporte e administrativas.
Fau00e7a a triagem de candidatos em potencial
Vocu00ea pode automatizar o processo de contratau00e7u00e3o, desde a triagem de curru00edculos e rastreamento de candidatos atu00e9 o agendamento de entrevistas. As ferramentas de IA podem automatizar tarefas manuais de recursos humanos, como a triagem de curru00edculos. Alu00e9m disso, ela pode analisar as respostas e recomendar quem contratar, se for treinada com dados imparciais. u200d
Na fase da entrevista, vocu00ea pode automatizar tarefas como o envio de um e-mail de agendamento, um e-mail de acompanhamento e uma anu00e1lise das gravau00e7u00f5es da chamada. Essa abordagem economiza o tempo dos gestores de contratau00e7u00e3o, acelera o processo de seleu00e7u00e3o e permite que eles se concentrem em tarefas de alto nu00edvel.
Casos de uso de IA para grandes empresas
Em seu livro recente, Henry A. Kissinger (presidente da Kissinger Associates), Eric Schmidt (ex-CEO do Google) e Daniel Huttenlocher (reitor do MIT Schwarzman College of Computing) dizem: u201cDevido ao conhecimento especializado e aos recursos de computau00e7u00e3o necessu00e1rios para treinar modelos de aprendizado de mu00e1quina, a criau00e7u00e3o de uma IA exige os recursos de grandes empresas ou de estados-nau00e7u00e3ou201d.
Isso u00e9 verdade, ju00e1 que as grandes corporau00e7u00f5es tu00eam acesso a inu00fameros recursos, o que torna mais fu00e1cil aproveitar o verdadeiro potencial da IA. u00c9 por isso tambu00e9m que seus casos de uso su00e3o mais amplos em escopo e personalizados para as suas necessidades. Aqui estu00e3o alguns exemplos disso:
Personalizau00e7u00e3o de e-commerce
Grandes corporau00e7u00f5es ju00e1 usam inteligu00eancia artificial para personalizar recomendau00e7u00f5es de clientes e aumentar seus lucros. Empresas como o Alibaba usam in-house personalization algorithms para analisar dados dos clientes e gerar recomendau00e7u00f5es sob medida. Esse nu00edvel de personalizau00e7u00e3o faz com que os clientes continuem retornando, o que fica evidente pelo faturamento de $129,98 bilhu00f5es em receita gerado em 2022.
Processamento de sinistros de seguros
Quando se trata de casos de uso mais complexos de IA, o processamento de sinistros de seguros u00e9 muito importante. Anteriormente, os clientes tinham que esperar dias ou atu00e9 semanas para processar seus sinistros de seguros. Em alguns casos, eles nu00e3o recebiam nem metade do que esperavam, gerando desconfianu00e7a em relau00e7u00e3o u00e0 empresa.
Empresas como a Bdeo resolvem esse problema usando a IA. Seu produto pode realizar uma avaliau00e7u00e3o minuciosa por meio de imagens e arquivos de vu00eddeo para coletar evidu00eancias, avaliar danos e fornecer estimativas de custos de reparo precisas em minutos. Ele tambu00e9m pode ser usado para detecu00e7u00e3o de fraudes. Isso resulta em uma situau00e7u00e3o de ganho mu00fatuo para a seguradora e o cliente, gerando melhores processos.
Ecossistemas baseados em IA para mu00faltiplus casos de uso
Empresas como a Airbus criaram seus pru00f3prios AI-based ecosystem para impulsionar suas operau00e7u00f5es. Alguns dos casos de uso incluem:
Otimizau00e7u00e3o de rotas de voo de suas aeronaves
Reduu00e7u00e3o do uso de combustu00edvel
Realizau00e7u00e3o de manutenu00e7u00e3o preventiva em seus aviu00f5es
Uso de sistemas de voo autu00f4nomos
Assistentes robu00f3ticos para astronautas
Otimizau00e7u00e3o dos serviu00e7os de catering para promover a sustentabilidade
Isso u00e9 possu00edvel por meio de transmissu00f5es de dados em tempo real vindas da aeronave enquanto ela estu00e1 no ar. Esses modelos analisam seus sistemas e hasten the decision making process. Por exemplo, a manutenu00e7u00e3o preventiva ajuda a identificar possu00edveis problemas antes que ocorram, reduzindo os custos operacionais.
Como adotar a IA de forma incremental em toda a sua empresa
Agora que vocu00ea ju00e1 conhece os diversos casos de uso dependendo do tamanho da empresa, vamos ver como vocu00ea pode comeu00e7ar a adotar a inteligu00eancia artificial na sua organizau00e7u00e3o:
Passo 1: Determine quais problemas vocu00ea precisa resolver
Para comeu00e7ar com a IA, primeiramente vocu00ea deve compreender quais su00e3o as necessidades do seu negu00f3cio. Muitas vezes, as empresas pensam de tru00e1s para frente. Elas desejam que a IA possa solve problems u2014 mesmo sem saberem ao certo qual u00e9 o problema que ela precisa resolver.u200d
Em seu livro Smart Until Itu2019s Dumb, Emmanuel Maggiori, engenheiro de software autu00f4nomo, diz: "Em um mundo ideal, primeiro temos um problema e depois encontramos a melhor soluu00e7u00e3o para ele. No entanto, no mundo da inteligu00eancia artificial, com muita frequu00eancia, as pessoas trazem primeiro a soluu00e7u00e3o u2014 a IA u2014 sem nem saber o que faru00e3o com elau201d.
Pense sobre quais problemas vocu00ea precisa resolver. Vocu00ea deseja automatizar seus fluxos de trabalho? Ou estu00e1 buscando resultados de nu00edvel mais alto com os dados existentes? Com base nisso, filtre a escolha de um produto que de fato agregue valor ao seu negu00f3cio.
Aqui estu00e1 uma estrutura criada pela PwC que mostra como lu00edderes inovadores em AI business leaders estu00e3o escolhendo um produto:
Passo 2: Fale com especialistas em IA antes de fazer a implementau00e7u00e3o
Assim que tiver uma ideia das necessidades do seu negu00f3cio, consulte um especialista em inteligu00eancia artificial. Eles identificam possu00edveis armadilhas e criam estratu00e9gias para evitu00e1-las.
Athina Zisi, Diretora de Operau00e7u00f5es no Energy Casino, comenta: u201cPedimos feedbacks e conselhos de especialistas e de outras organizau00e7u00f5es que haviam implementado ferramentas semelhantes. Garantimos que a implementau00e7u00e3o das ferramentas baseadas em IA nu00e3o afetasse negativamente nossa equipe de colaboradores e que servisse para aumentar e aprimorar as capacidades da nossa equipeu201d.
Alu00e9m disso, fornecedores especialistas podem recomendar os sistemas de inteligu00eancia artificial que melhor atendam u00e0s necessidades da empresa, mantendo as implicau00e7u00f5es u00e9ticas sob o mu00ednimo de impacto e oferecendo uma experiu00eancia do cliente positiva.
Passo 3: Fau00e7a uma anu00e1lise de custo-benefu00edcio
Quando souber o que estu00e1 procurando, fau00e7a uma anu00e1lise de custo-benefu00edcio das suas opu00e7u00f5es. Ela deve ajudar vocu00ea a entender se a ferramenta realmente vale o investimento.
Pan diz: u201cAs ferramentas de IA devem passar pelo mesmo processo de avaliau00e7u00e3o de qualquer outra ferramenta. As ferramentas de IA, assim como todas as outras, devem agregar valor quantificu00e1vel ao negu00f3ciou201d.
Pense tambu00e9m nos impactos de longo prazo ao adotar as soluu00e7u00f5es de inteligu00eancia artificial. Vocu00ea precisa considerar os retornos financeiros imediatos e quaisquer economias ou oportunidades futuras que investir em IA possa oferecer.
Milosz Krasinski, Diretor Geral na Chilli Fruit Web Consulting, du00e1 uma dica pru00e1tica. Ele orienta: "Sugiro que proprietu00e1rios de pequenas empresas testem o mu00e1ximo de ferramentas gratuitas que puderem. Testar suas habilidades pode ser uma excelente forma de identificar o que u00e9 u00fatil e importante para a SUA empresa".
Passo 4: Implemente ferramentas baseadas em IA e acompanhe o progresso
Quando as empresas adotam inteligu00eancia artificial, u00e9 fundamental reportar que elas nu00e3o apenas fau00e7am a implementau00e7u00e3o mas tambu00e9m acompanhem de perto o progresso dela.
Giorgio Daher, membro do conselho consultivo do Headline Bulletin, diz que hu00e1 vu00e1rios desafios ao adotar a IA. Aqui estu00e3o alguns exemplos desses desafios:
Nu00e3o compreender a distinu00e7u00e2o entre a IA restrita (narrow IA) e a IA ampliada (broad IA)
Nu00e3o contar com dados limpos e bem gerenciados para abastecer a ferramenta de IA (Nu00e3o importa quu00e3o inteligente seja a IA, se vocu00ea alimentu00e1-la com dados ruins, ela daru00e1 insights ruins)
Preocupau00e7u00f5es u00e9ticas (Ex: se vocu00ea usa IA para risco u00e9 conformidade compliance, de quem u00e9 a responsabilidade se houver uma violau00e7u00e3o ou um erro?)
Para evitar isso, avalie regularmente o desempenho, ajuste os modelos e crie ciclos de feedback para aprimorar a precisu00e3o. Conforme vocu00ea continua ajustando, poderu00e1 garantir que a ferramenta funcione bem no contexto do seu negu00f3cio.
Passo 5: Analise, mude e aumente a escala do seu uso
u00c9 fundamental adotar uma abordagem incremental em vez de esperar um uso generalizado logo de inu00edcio. Ao fazer isso, vocu00ea pode comprovar o valor da IA testando-a em uma pequena amostra de seus grandes conjuntos de dados (big data) antes de expandir significativamente.
Isso permite monitorar o progresso e fazer melhorias contu00ednuas para maximizar o seu uso. O segredo u00e9 comeu00e7ar pequeno, focar em tarefas ou problemas especu00edficos e monitorar continuamente o desempenho enquanto analisa formas de otimizar ainda mais o uso de inteligu00eancia artificial.
O futuro da IA nos negu00f3cios
u00c9 claro que, apesar dos invernos da inteligu00eancia artificial que vimos no passado, a IA estu00e1 se tornando rapidamente a norma para empresas de todos os portes. Desde os seus primu00f3rdios em simulau00e7u00f5es atu00e9 os algoritmos potentes de hoje, ela se tornou uma peu00e7a crucial das operau00e7u00f5es de negu00f3cios. Seus casos de uso su00f3 aumentaru00e3o u00e0 medida que mais dados estiverem disponu00edveis e melhores ferramentas forem desenvolvidas.
Salva Jovells, Gerente de Marketing da Hockerty, acredita que o futuro da inteligu00eancia artificial traru00e1 APIs abertas para que possam ser integradas e personalizadas, educau00e7u00e3o sobre como usu00e1-las e regulamentau00e7u00e3o de seus limites.
Por outro lado, Daher acredita que a IA continuaru00e1 a passar por "invernos" e "primaveras". Ele diz: u201cA ideia de que ela substituiru00e1 companheiros humanos u00e9 irrealista. Acredito que a IA aumentaru00e1 as capacidades coletivas, permitindo que as pessoas dediquem sua inteligu00eancia muito mais sutil a tarefas de maior valoru201d.
Esse u00e9 o peru00edodo mais longo de interesse sustentado que ju00e1 vimos na tecnologia de IA. Embora haja um grande potencial, ainda precisamos avaliar os riscos da IA por completo. No entanto, para criar o caso de uso de negu00f3cios para inteligu00eancia artificial, u00e9 melhor que vocu00ea compreenda os recursos dela primeiro e, em seguida, aproveite-os para o seu caso de uso para obter um diferencial competitivo.
u200d
