À medida que a pesquisa muda progressivamente para mecanismos de conversação, como ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude ou Perplexity, as marcas precisam repensar fundamentalmente como elas existem on-line. A visibilidade se torna fundamental: não se trata mais de agradar aos algoritmos do Google, mas de aparecer em respostas geradas, sintetizadas e contextualizadas.
Sidney Zeder é diretora da Data & AI Consulting na Artefact. Ela trabalha na prática dedicada ao setor de viagens, turismo e transporte na Europa, apoiando os principais participantes do setor em toda a cadeia de valor do data, desde a estratégia até a ativação operacional.
Nas empresas data-driven atuais, espera-se que a análise e a geração de relatórios - por meio de painéis - forneçam insights rápidos e acionáveis que apoiem as decisões comerciais críticas. No entanto, de acordo com um estudo da Forrester de 2022, 60% das iniciativas de análise não atendem às expectativas porque muitas vezes o data que alimenta esses painéis não é confiável, está incompleto ou desalinhado (Forrester, 2022).
O mercado de artificial intelligence está em uma trajetória de crescimento explosivo - a GlobalData prevê que ele chegará a $909 bilhões até 2030, contra cerca de $100 bilhões em 2022, impulsionado principalmente pelo aumento da IA generativa. Essa categoria de IA, exemplificada por ferramentas populares como ChatGPT, DeepSeek, Google Gemini, etc., provocou uma inovação generalizada ao permitir que as empresas gerassem conteúdo original e automatizassem tarefas complexas. As empresas da região MENA estão adotando rapidamente a IA generativa, com o objetivo de aproveitar seu potencial para obter ganhos significativos de produtividade, personalização mais profunda e experiências inovadoras para os clientes, ao mesmo tempo em que enfrentam a necessidade crítica de uma implementação responsável e ética.
A IA generativa reduziu os tempos 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 polidas, repletas de estruturas e referências.
Há muito tempo, as marcas invejam os montes de data primários que ficam dentro dos 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, a Inteligência Artificial (IA) 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, a IA pode se tornar uma engrenagem central para decisões mais rápidas, precisas e alinhadas à realidade do negócio.
