As mudan\u00e7as provocadas pela artificial intelligence, tanto em termos de velocidade quanto de escala, superam em muito as de qualquer tecnologia anterior. As pessoas dizem coisas como: \u201cAs vantagens competitivas que as empresas levaram anos para construir podem se tornar fr\u00e1geis com poder de computa\u00e7\u00e3o suficiente\u201d ou \u201cA maioria dos empregos de escrit\u00f3rio ser\u00e1 substitu\u00edda pela IA\u201d.\u201d<\/p>\n
\u00c0 medida que a m\u00eddia amplifica tais narrativas, o medo tornou-se a emo\u00e7\u00e3o dominante<\/strong>. As empresas est\u00e3o correndo para adotar a IA, com receio de ficarem para tr\u00e1s. Os funcion\u00e1rios, por sua vez, est\u00e3o adotando todos os tipos de ferramentas de IA, muitas vezes deixando de lado as preocupa\u00e7\u00f5es com seguran\u00e7a e privacidade em busca de uma sensa\u00e7\u00e3o de estabilidade profissional.<\/p>\n Como uma inje\u00e7\u00e3o de adrenalina, O medo pode levar a a\u00e7\u00f5es precipitadas<\/strong>, mas n\u00e3o \u00e9 capaz de suportar uma longa viagem<\/strong>. Uma fonte de motiva\u00e7\u00e3o mais duradoura \u00e9 um senso claro de prop\u00f3sito e valor, que permite que empresas e indiv\u00edduos alcancem resultados ainda maiores. Como as empresas podem superar esse cl\u00e1ssico dilema do prisioneiro?<\/p>\n Ao buscar implementar a IA, muitas empresas ainda recorrem \u00e0 mesma abordagem que utilizaram durante a onda anterior de transforma\u00e7\u00e3o digital: an\u00e1lise comparativa com os concorrentes e identifica\u00e7\u00e3o dos pontos cr\u00edticos mais importantes a serem abordados<\/strong>.<\/p>\n Essa metodologia voltada para o exterior pode ser eficaz em um ambiente de neg\u00f3cios relativamente est\u00e1vel. As empresas podem observar o que os principais participantes do setor est\u00e3o fazendo e, em seguida, adaptar e otimizar essas pr\u00e1ticas de acordo com suas pr\u00f3prias circunst\u00e2ncias<\/strong>. Tomemos o com\u00e9rcio eletr\u00f4nico como exemplo. Por volta de 2009 e 2010, marcas como a UNIQLO e a Philips abriram lojas-bandeira no Tmall. \u00c0 medida que o modelo de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico amadureceu, cada vez mais empresas aprenderam com esses pioneiros e, gradualmente, desenvolveram suas pr\u00f3prias capacidades de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico.<\/p>\n Mas, na era da IA, buscar respostas nos outros pode parecer como enxergar atrav\u00e9s de uma n\u00e9voa. As empresas podem n\u00e3o saber at\u00e9 que ponto esses exemplos se assemelham realmente \u00e0 sua pr\u00f3pria situa\u00e7\u00e3o, nem se o que est\u00e3o vendo \u00e9, de fato, real.<\/p>\n O que as empresas realmente precisam \u00e9 uma b\u00fassola interna mais forte<\/strong>.<\/p>\n O entusiasmo atual em torno do GEO (Otimiza\u00e7\u00e3o Gerativa de Mecanismos de Busca) oferece um bom exemplo.<\/p>\n \u00c0 primeira vista, a l\u00f3gica por tr\u00e1s do GEO parece impec\u00e1vel: \u00c0 medida que os consumidores recorrem cada vez mais aos assistentes de IA em busca de informa\u00e7\u00f5es, as marcas devem procurar obter uma vantagem nas recomenda\u00e7\u00f5es geradas por IA<\/strong>, assim como antes competiam por posi\u00e7\u00f5es nos resultados de busca ou por visibilidade nos feeds de recomenda\u00e7\u00f5es.<\/p>\n No entanto, h\u00e1 uma falha grave nessa premissa \u2013 uma s\u00e9rie de a\u00e7\u00f5es de curto prazo pode influenciar a forma como um modelo percebe uma marca, uma vez que a IA Geral (AGI) est\u00e1 ao nosso alcance<\/strong>.<\/p>\n O que os grandes modelos de linguagem fazem, em \u00faltima an\u00e1lise, \u00e9 sintetizar o entendimento coletivo de uma marca em uma resposta para o usu\u00e1rio. A principal tarefa das marcas, portanto, n\u00e3o \u00e9 otimizar-se em fun\u00e7\u00e3o do modelo em primeiro lugar, mas definir sua ess\u00eancia a partir de dentro<\/strong>, ao expressar seu valor na linguagem que os consumidores realmente utilizam e ao refor\u00e7ar continuamente essa percep\u00e7\u00e3o por meio de canais eficazes. Somente ent\u00e3o faz sentido garantir que os grandes modelos de linguagem sejam capazes de compreend\u00ea-lo e express\u00e1-lo com precis\u00e3o.<\/p>\n \u00c9 nesse ponto que as empresas precisam fazer uma reflex\u00e3o interna.<\/p>\n O valor central de uma empresa ou marca \u00e9, em ess\u00eancia, a concretiza\u00e7\u00e3o da motiva\u00e7\u00e3o humana dentro de uma organiza\u00e7\u00e3o empresarial:<\/p>\n Somente quando essas respostas estiverem claras \u00e9 que uma empresa poder\u00e1 esperar que a IA a compreenda e a represente com precis\u00e3o.<\/p>\n O mesmo princ\u00edpio se aplica ao atual entusiasmo em torno da efici\u00eancia impulsionada pela IA.<\/p>\n Embora a IA reduza drasticamente o custo da coleta e do processamento de dados n\u00e3o estruturados data e acelere a cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado em todos os setores, O ponto de partida para a avalia\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios n\u00e3o deve ser \u201cO que a IA pode fazer?\u201d<\/strong>. Em vez disso, as empresas devem voltar \u00e0 sua cadeia de valor essencial e aplicar o racioc\u00ednio baseado nos princ\u00edpios fundamentais para formular as perguntas fundamentais.<\/p>\n Sobre informa\u00e7\u00e3o e tomada de decis\u00e3o, A primeira pergunta n\u00e3o \u00e9 \u201cQuantas percep\u00e7\u00f5es a IA pode gerar?\u201d, mas sim \u201cQue informa\u00e7\u00f5es realmente levam a melhores decis\u00f5es de neg\u00f3cios?\u201d<\/strong>. Se o problema em si n\u00e3o tiver sido claramente definido, mais informa\u00e7\u00f5es significam simplesmente mais ru\u00eddo.<\/p>\n No que diz respeito \u00e0 efici\u00eancia operacional, em vez de perguntar precipitadamente \u201cQuais tarefas podemos terceirizar para agentes de IA?\u201d, as empresas deveriam, antes de tudo, mapear seus fluxos de trabalho<\/strong>. Tarefas de alta frequ\u00eancia, repetitivas e baseadas em regras raramente exigem IA sofisticada: a automa\u00e7\u00e3o tradicional j\u00e1 d\u00e1 conta do recado. Se uma empresa ainda n\u00e3o automatizou essas tarefas b\u00e1sicas, \u00e9 muito cedo para adotar agentes de IA.<\/p>\n Onde os agentes realmente se destacam \u00e9 em cen\u00e1rios que exigem julgamento contextual em grande escala, tais como elaborar propostas de vendas personalizadas para os clientes, organizar treinamentos adaptados \u00e0s necessidades locais para as equipes de varejo, <\/strong>ou avalia\u00e7\u00e3o de poss\u00edveis locais para lojas<\/strong>.<\/p>\n No que diz respeito ao conhecimento e \u00e0 comunica\u00e7\u00e3o, antes de utilizar a IA generativa para produzir reports, apresenta\u00e7\u00f5es de vendas ou materiais de marketing, A lideran\u00e7a deve identificar a causa principal do atrito<\/strong>. A informa\u00e7\u00e3o \u00e9 dif\u00edcil de ser obtida, est\u00e1 desorganizada entre as equipes ou simplesmente \u00e9 apresentada de forma ineficaz? Os gargalos internos geralmente decorrem das duas primeiras quest\u00f5es, enquanto as lacunas de comunica\u00e7\u00e3o externa tendem a decorrer da \u00faltima. Em \u00faltima an\u00e1lise, A estrutura\u00e7\u00e3o do conhecimento da empresa e a qualifica\u00e7\u00e3o dos funcion\u00e1rios por meio da colabora\u00e7\u00e3o com IA oferecem um retorno sobre o investimento (ROI) muito maior do que a simples acumula\u00e7\u00e3o de ferramentas aut\u00f4nomas<\/strong>.<\/p>\n Para as empresas que est\u00e3o passando por mudan\u00e7as, compreender o pr\u00f3prio valor essencial \u00e9 o par\u00e2metro mais importante, servindo de base para todas as transforma\u00e7\u00f5es futuras.<\/p>\n Ao aplicar o racioc\u00ednio baseado nos princ\u00edpios fundamentais a toda a cadeia de valor, as empresas podem aproveitar a inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica e ampliar sua capacidade de criar valor a longo prazo.<\/p>\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A IA est\u00e1 avan\u00e7ando a uma velocidade sem precedentes, e a press\u00e3o para acompanhar esse ritmo est\u00e1 presente em todos os lugares. As empresas est\u00e3o correndo para adotar as ferramentas mais recentes, comparar-se aos concorrentes e obter ganhos r\u00e1pidos de efici\u00eancia. Mas, nessa corrida para avan\u00e7ar mais r\u00e1pido, ser\u00e1 que est\u00e3o fazendo as perguntas certas?<\/p>","protected":false},"featured_media":1405330,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1404885","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1404885","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1405330"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1404885"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1404885"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1404885"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Comece pelo valor, n\u00e3o pela IA<\/h2>\n
\n
Estabele\u00e7a-se firmemente em seu interior e, em seguida, estenda-se para o exterior<\/h2>\n