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Desde o final de 2022, o campo da Artificial Intelligence generativa Artificial Intelligence franca expansão. Esse novo dinamismo no setor significa que a maioria das grandes marcas apoiadas pela Artefact agora considerando integrar essas tecnologias em suas aplicações de negócios, a fim de vencer a corrida pela eficiência e pela adoção por parte de seus clientes e funcionários. Seus níveis de maturidade no assunto, no entanto, são variados: poucas empresas lançaram casos de uso (60% iniciaram projetos, cerca de 26% lançaram POCs) e apenas 3% já os industrializaram. Como AI generativa criarão um impacto comercial significativo e imediato para as empresas?
Dados – junho de 2023
Uma mudança tecnológica que está acelerando AI 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 AI, o Google com o PaLM, a Amazon com o Bedrock e a Meta com o LLama, até desenvolvedores de código aberto, muitos AI generativa oferecem tecnologias que impulsionam a inovação em aplicações empresariais. Por exemplo, o GPT integra o mecanismo de busca Bing e o pacote Office da Microsoft, enquanto todos os produtos do Google se beneficiarão do PaLM 2. A Amazon e a Meta estão começando a integrar sua AI generativa AI seus produtos de publicidade. E o recente surgimento de centenas de soluções de código aberto facilita o acesso a esse tipo de tecnologia para desenvolvedores de todas as origens.
Nem todos os participantes estão adotando a mesma abordagem estratégica. Alguns, como AI, concentram-se no desempenho de ponta de seus modelos, enquanto outros, como o Google, também estão desenvolvendo versões mais leves — mas eficazes — de seus algoritmos. Essas versões são mais eficientes para integração local nos dispositivos dos usuários (celulares, computadores, alto-falantes conectados), bem como em softwares especializados para o setor empresarial.
Esse ecossistema dinâmico incentiva o uso da AI generativa tanto AI mercado B2C quanto AI 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 do Goldman Sachs, essa tecnologia poderia aumentar a produtividade do trabalho e o PIB dos EUA em 7% nos próximos dez anos.
Quatro categorias de aplicações baseadas em AI generativa AI “otimizar” as operações comerciais
O uso da Inteligência Artificial generativa em toda a cadeia de valor empresarial não é novidade, mas agora está mais acessível e se disseminou amplamente. Para algumas grandes marcas e as empresas AI que as apoiam, já estão sendo concebidos e implementados casos de uso em fase de testes.
Embora as possibilidades sejam ilimitadas e as aplicações dependam das necessidades comerciais, esses principais usos podem ser divididos em quatro categorias.
O primeiro diz respeito à acessibilidade a data antes complexos para funções com pouca ou nenhuma experiência data . AI 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 questão de segundos. Os avanços recentes no processamento de linguagem natural (NLP) tornam ainda mais fácil para essas profissões interagirem com data. Softwares especializados em áreas como finanças, marketing ou logística podem, assim, ser “aprimorados” por meio de funcionalidades generativas que automatizam tarefas repetitivas e/ou demoradas para auxiliar essas funções na tomada de decisões. Artefact permitiu que as equipes de vendas de uma empresa de serviços contassem com uma solução de qualificação de leads que identifica as intenções de clientes e prospects ao detectar sinais em volumes muito grandes de data. Varejistas internacionais também podem gerenciar melhor os estoques e otimizar políticas de preços ao cruzar inúmeros parâmetros para compreender melhor as causas dos aumentos ou quedas nas vendas de um determinado produto ou categoria.
O segundo ponto diz respeito ao relacionamento da empresa com seus diversos públicos. Estamos trabalhando com várias marcas para criar chatbots e centrais de atendimento equipados com AI generativa, AI responder às solicitações dos clientes de forma mais relevante e altamente personalizada, por meio de interações que se assemelham a uma conversa entre duas pessoas. Também é possível extrair insights dessas trocas para compreender melhor as necessidades e expectativas dos clientes da marca, aumentando assim a satisfação do cliente.
A terceira categoria, já amplamente utilizada atualmente, é a geração de conteúdo. Trata-se de uma aplicação em rápido crescimento para o desenvolvimento e a adaptação de textos, imagens e sons destinados às atividades de marketing das empresas: conteúdo de sites, fichas de produtos, correspondências, publicidade, apresentações, etc. Por exemplo, estamos trabalhando em um projeto de “potenciador de conteúdo” para um grupo automotivo. Essa solução aproveita os data proprietários do fabricante data utiliza monitoramento avançado de redes sociais para impulsionar a produção de conteúdo personalizado para a marca. Os profissionais de criação podem agora se livrar de tarefas demoradas, como a adaptação de conceitos, e se concentrar em seu valor agregado: ideação e estratégia.
A quarta grande aplicação consiste em melhorar a eficiência de modelos ou processos logísticos já existentes. Por exemplo, empresas do setor de bancassurance geralmente possuem vários algoritmos dedicados à previsão de riscos ou à detecção de fraudes. Essas ferramentas podem não ter a mesma interpretação dos diversos sinais que captam. Nessas situações, os agentes humanos devem ser capazes de tomar decisões de forma rápida e fácil. É aqui que uma camada de AI generativa AI ser adicionada para resumir — de maneira compreensível para um ser humano — as razões que levaram os algoritmos iniciais a apresentar suas conclusões.
Uma onda de mudanças que está abalando a economia e as organizações
Estamos no início de uma revolução no uso dessa tecnologia, não apenas na vida cotidiana, mas também em aplicações empresariais. A Inteligência Artificial Generativa é tão intuitiva e fácil de usar que em breve será implementada nas empresas, para evitar que se crie uma diferença muito grande entre a fluidez dos usos pessoais e profissionais.
Toda a cadeia de valor empresarial será afetada e, embora ainda estejamos nos estágios iniciais, as primeiras integrações já se mostram muito promissoras. Para aproveitá-las ao máximo hoje e se preparar para o futuro, as marcas precisarão amadurecer rapidamente nesse tema. Para enfrentar os desafios técnicos, ambientais e éticos impostos pela AI, elas precisarão recrutar novos profissionais e capacitar os funcionários, escolher as tecnologias AI adequadas, estabelecer uma governança apropriada, identificar casos de uso com as unidades de negócios e garantir a transparência, a ética e o impacto ambiental das aplicações desenvolvidas.
