Da eficiência ao impacto: Como escapar da armadilha AI Slack
AI generativa reduziu os prazos de entrega: o que levava oito horas agora leva três. Mas para onde vão as cinco horas restantes?
AI generativa reduziu os prazos de entrega: o que levava oito horas agora leva três. Mas para onde vão as cinco horas restantes?
Algo sutil, mas sísmico, está acontecendo no software empresarial. Durante anos, o SaaS prosperou com a experiência do usuário (UX) - interfaces bem elaboradas, projetadas para orientar os seres humanos em fluxos de trabalho cada vez mais complexos.
Durante décadas, a consultoria prosperou com a apresentação de apresentações de slides refinadas, repletas de estruturas e referências.
Há muito tempo, as marcas invejam os montes de data primários armazenados nos sistemas dos varejistas. O comprador médio se inscreve em cerca de 13 programas de fidelidade, mas permanece ativo em apenas metade deles, de modo que o "relacionamento" geralmente para na caixa registradora.
O processo de Planejamento de Vendas e Operações (S&OP) visa alinhar os departamentos de vendas, operações e finanças em torno de um plano integrado e viável. Mais do que uma agenda mensal, o S&OP é um ciclo contínuo que busca antecipar o futuro e preparar a organização para enfrentá-lo com eficiência. Hoje, Artificial Intelligence AI) já é uma realidade em partes desse processo - especialmente no planejamento da demanda. Mas seu potencial vai além: à medida que evoluímos na maturidade analítica e na integração entre equipes e data, AI pode se tornar uma engrenagem central para decisões mais rápidas, precisas e alinhadas à realidade dos negócios.
À medida que o futuro da publicidade evolui rapidamente, também evolui a maneira como entendemos e alcançamos os consumidores. O Google está inaugurando uma nova era de métricas de pesquisa que fornecem insights mais granulares e acionáveis para os profissionais de marketing. Duas novas métricas, Pesquisas de usuários e Oportunidades de anúncios, estão na vanguarda dessa transformação, impulsionadas por avanços em AI e recursos de pesquisa multimodal.
A adoção da AI traz considerações éticas e desafios de governança significativos que não devem ser ignorados. A maneira como desenvolvemos, implantamos e gerenciamos as tecnologias AI afetará fundamentalmente o futuro de nossas sociedades e economias.
A rápida ascensão da AI Generativa (GenAI), impulsionada por sofisticados Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), chamou a atenção global, demonstrando recursos notáveis na criação de conteúdo, resumo e interação. As empresas estão explorando e integrando ativamente essas ferramentas para aumentar a produtividade e abrir novos caminhos para a comunicação. Entretanto, o foco exclusivo na GenAI ignora a próxima mudança sísmica na artificial intelligence: AI agêntica.
No atual cenário de negócios implacavelmente competitivo, a agilidade e a tomada de decisões informadas são fundamentais. A capacidade de acessar e aproveitar rapidamente a inteligência coletiva de uma organização pode ser o diferencial crítico entre prosperar e apenas sobreviver. No entanto, sob a superfície de muitas empresas encontra-se um dreno significativo e frequentemente subestimado da produtividade e da inovação: o desafio generalizado do conhecimento fragmentado e inacessível.
