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Desde o final de 2022, o campo da Inteligência Artificial generativa tem se expandido. Esse novo dinamismo no setor significa que a maioria das grandes marcas apoiadas pelo Artefact agora está considerando integrar essas tecnologias em seus aplicativos de negócios, para vencer a corrida pela eficiência e adoção por seus clientes e funcionários. Seus níveis de maturidade sobre o assunto, no entanto, são variados: poucas empresas lançaram casos de uso (60% iniciaram projetos, cerca de 26% lançaram POCs) e apenas 3% ainda os industrializaram. Como as tecnologias de IA generativa criarão um impacto comercial significativo e imediato para as empresas?
Números - junho de 2023
Uma mudança tecnológica que acelera o uso da IA pelas empresas
Nos últimos seis meses, os participantes do setor de Inteligência Artificial Generativa têm corrido uma maratona, anunciando continuamente grandes avanços na área. Desde gigantes da Web, como a Microsoft com o Open AI, o Google com o PaLM, a Amazon com o Bedrock e a Meta com o LLama, até código aberto Para os desenvolvedores, muitos agentes de IA generativa oferecem tecnologias que impulsionam a inovação em aplicativos de negócios. Por exemplo, o GPT integra o mecanismo de busca Bing e o pacote de escritório da Microsoft, enquanto todos os produtos do Google se beneficiarão do PaLM 2. Amazon e a Meta estão começando a integrar sua IA generativa em seus produtos de publicidade. E o recente surgimento de centenas de soluções de código aberto facilita o acesso de desenvolvedores de todas as origens a esse tipo de tecnologia.
Nem todos os participantes estão adotando a mesma abordagem estratégica. Alguns, como a Open AI, concentram-se no ultra-desempenho de seu modelo, enquanto outros participantes, como o Google, também estão desenvolvendo versões mais leves - mas eficazes - de seus algoritmos. Essas versões são mais eficientes para a integração local nos dispositivos dos usuários (celular, desktop, alto-falantes conectados), bem como em softwares ’comerciais“ especializados.
Esse ecossistema dinâmico incentiva o uso da IA generativa nos mercados B2C e B2B. Para as empresas, isso representa novas oportunidades de maximizar seu desempenho, bem como o de seus funcionários e clientes. De acordo com um relatório recente da Goldman Sachs, essa tecnologia poderia aumentar a produtividade do trabalho e o PIB dos EUA em 7% nos próximos dez anos.
Quatro categorias de aplicativos baseados em IA generativa para “aumentar” as operações comerciais
O uso da Inteligência Artificial generativa em toda a cadeia de valor do negócio não é novo, mas seu uso agora está democratizado e multiplicado. Para algumas grandes marcas e para as empresas de serviços de IA que as apoiam, os casos de uso já estão sendo projetados e implantados na fase de teste.
Embora as possibilidades sejam ilimitadas e as aplicações dependam das necessidades da empresa, esses usos principais podem ser divididos em quatro categorias.
O A primeira diz respeito à acessibilidade ao anteriormente complexo data para funções com pouca ou nenhuma experiência em análise data. Os recursos de IA permitem o desenvolvimento de ferramentas intuitivas para que os usuários corporativos possam acessar, consultar e classificar volumes muito grandes de data, obtendo painéis de controle e novos data em questão de segundos. Avanços recentes no processamento de linguagem natural (NLP) facilitam ainda mais a interação desses profissionais com o data. Assim, softwares especializados em áreas como finanças, marketing ou logística podem ser “aumentados” por meio de funcionalidades generativas que automatizam tarefas repetitivas e/ou demoradas para auxiliar essas funções em suas tomadas de decisão. Artefact permitiu que as equipes de vendas de uma empresa de serviços confiassem em uma solução de qualificação de leads que identifica as intenções de clientes e clientes potenciais por meio da detecção de sinais em volumes muito grandes de data. Os varejistas internacionais também podem gerenciar melhor os estoques e otimizar as políticas de preços por meio da referência cruzada de vários parâmetros para entender melhor as causas dos aumentos ou reduções de vendas de um determinado produto ou categoria.
O segundo diz respeito ao relacionamento da empresa com seus vários audiences. Estamos trabalhando com várias marcas para criar chatbots e call centers alimentados por IA generativa para responder às solicitações dos clientes de forma mais relevante e altamente personalizada, durante interações que se assemelham a uma conversa entre dois humanos. Também é possível obter insights dessas trocas para entender melhor as necessidades e expectativas dos clientes da marca, aumentando a satisfação do cliente.
A terceira categoria, já amplamente utilizado atualmente, é geração de conteúdo. É um aplicativo em rápido crescimento para desenvolver e adaptar textos, imagens e sons para alimentar as atividades de marketing das empresas: conteúdo de sites, fichas de produtos, correspondências, publicidade, apresentações etc. Por exemplo, estamos trabalhando em um projeto de ’superalimentação de conteúdo“ para um grupo automotivo. Essa solução aproveita o data de propriedade do fabricante e capitaliza o monitoramento avançado de redes sociais para impulsionar a produção de conteúdo personalizado para a marca. Os profissionais de criação agora podem se livrar de tarefas demoradas, como a adaptação de conceitos, e se concentrar em seu valor agregado: ideação e estratégia.
A quarta principal aplicação é melhorar a eficiência de modelos pré-existentes ou processos logísticos. Por exemplo, as empresas do setor de seguros bancários geralmente têm vários algoritmos dedicados à previsão de riscos ou à detecção de fraudes. Essas ferramentas podem não ter a mesma interpretação dos vários sinais que captam. Nessas situações, os agentes humanos devem ser capazes de tomar decisões com rapidez e facilidade. É nesse ponto que uma camada de IA generativa pode ser adicionada para resumir - de forma digerível para um ser humano - os motivos que levaram os algoritmos iniciais a apresentar suas conclusões.
Uma onda de mudança que perturba a economia e as organizações
Estamos no início de uma revolução no uso, não apenas na vida cotidiana, mas também em aplicativos comerciais. A Inteligência Artificial Generativa é tão intuitiva e fácil de usar que em breve será implantada em empresas, para evitar a criação de uma lacuna muito grande entre a fluidez dos usos pessoais e profissionais.
Toda a cadeia de valor do negócio será afetada e, embora ainda estejamos nos estágios iniciais, as primeiras integrações já são muito promissoras. Para tirar o máximo proveito delas hoje e se preparar para o futuro, as marcas precisarão adquirir rapidamente maturidade sobre o assunto. Para enfrentar os desafios técnicos, ambientais e éticos impostos pela IA, elas precisarão recrutar novas funções e aculturar os funcionários, escolher as tecnologias certas de geração de IA, estabelecer a governança adequada, identificar casos de uso com as unidades de negócios e garantir a transparência, a ética e o impacto ambiental dos aplicativos desenvolvidos.
