GenAI: mais do que apenas casos de uso
Tradicionalmente, as empresas têm aplicado AI para resolver pontos problemáticos isolados - por exemplo, melhorar a previsão da cadeia de suprimentos ou aprimorar a detecção de fraudes.
"Mas a GenAI é diferente. Ela não é apenas mais uma ferramenta para otimizar tarefas específicas; ela tem o potencial de remodelar a forma como as empresas operam."
Edouard de Mézerac, CEO da Artefact
Essa mudança significa que a automação ou o aumento de tarefas conceituais - como a coleta de informações e a tomada de decisões - agora está ao alcance de todos. O impacto vai além dos ganhos de eficiência; ele redefine toda a cadeia de valor dos setores.
Aplicações do mundo real: como as principais empresas estão usando a GenAI
Para ilustrar essa transformação, Edouard compartilhou exemplos do mundo real em que a GenAI já está causando um impacto significativo:
Telecom - Redução dos atrasos de instalação em 70-80%
-Desafio: Uma grande empresa de telecomunicações enfrentou grandes atrasos nas instalações de fibra óptica devido a conflitos de programação e infraestrutura insuficiente. A resolução desses problemas levava, em média, de 2 a 3 meses.
-Solução: AI automatizou a coleta de informações de provedores de telecomunicações, registros municipais e proprietários de edifícios, além de lidar com o agendamento de compromissos e a coordenação do fluxo de trabalho.
Fabricação - Ajudar as equipes de vendas a dominar o conhecimento do produto
-Desafio: Uma empresa global de produtos elétricos precisava que suas equipes de vendas aprendessem rapidamente milhares de detalhes de produtos, o que dificultava o fornecimento de orientações precisas aos clientes B2B.
-Solução : Um chatbot com a tecnologia GenAI forneceu às equipes de vendas detalhes de produtos confiáveis e em tempo real, com o suporte da geração aumentada por recuperação (RAG) para garantir a precisão e minimizar as "alucinações" AI .
Varejo de luxo - Aprimoramento do treinamento da equipe de vendas em novos produtos
-Desafio: Uma marca de moda de alta qualidade apresenta 15 novos produtos por loja, toda semana, o que torna difícil para os vendedores se manterem atualizados sobre os detalhes e as recomendações dos produtos.
-Solução: AI forneceu insights instantâneos sobre o produto, incluindo o histórico do designer, os principais recursos e possíveis combinações, aprimorando as interações com os clientes.
A dura verdade: a maioria das empresas não está preparada
Apesar do potencial da tecnologia, a maioria das empresas não está preparada para a GenAI. Edouard identificou cinco barreiras principais para a adoção generalizada da GenAI:
Despreparo da liderança
Muitos executivos seniores construíram suas carreiras em uma era antes que AI e a transformação digital se tornassem parte integrante da estratégia de negócios. Como resultado, há uma lacuna de conhecimento significativa - apenas 50% dos líderes receberam treinamento em AI e, entre eles, metade relata que seu treinamento é insuficiente.
Prontidão limitada da função comercial
A implementação bem-sucedida da AI não pode ser apenas uma iniciativa voltada para a TI. Os líderes de negócios das principais funções - como cadeia de suprimentos, marketing, compras e CRM - devem se apropriar da integração da GenAI.
Infraestrutura de data insuficiente
Os modelos AI exigem data de alta qualidade e bem estruturados para operar com eficácia. Muitas corporações enfrentam problemas como governança data inconsistente, estruturas de referência pouco claras e documentação deficiente. Sem uma base sólida data , as empresas têm dificuldades para implementar soluções AI em escala.
Estruturas éticas e de governança pouco claras
O cenário regulatório da AI varia significativamente entre os países, criando complexidades de conformidade para organizações multinacionais. Além disso, a GenAI levanta preocupações éticas e relacionadas à força de trabalho. Por exemplo, se AI permitir que os departamentos de marketing obtenham o mesmo resultado com menos funcionários, as empresas deverão abordar as possíveis implicações para sua força de trabalho.
Altos custos de implementação e ROI incerto
Para muitas empresas, a criação e a implementação de soluções escalonáveis de GenAI continuam sendo muito caras. Alguns modelos de negócios AI ainda enfrentam dificuldades para obter um ROI positivo.
Uma corrida para os mais aptos
Estamos testemunhando o desenvolvimento de uma nova era tecnológica em um ritmo sem precedentes, que definirá a próxima década de transformação econômica. As empresas que adotarem a GenAI e reimaginarem seus fluxos de trabalho prosperarão. Aquelas que não se adaptarem ficarão para trás.
Edouard de Mézerac está entusiasmado por ver os ex-alunos da HEC assumindo um papel de liderança nessas conversas e enfatiza uma mensagem clara: A liderança deve se mobilizar, repensar estratégias e se preparar para um futuro que já está aqui.
