Tecnologia de IA. Como você combina uma solução de IA a um problema de negócios? | IA nos negócios #51

Tecnologia de IA para o seu negócio – como se preparar para sua implementação?

O que vale a pena saber para aproveitar adequadamente as tecnologias modernas em benefício de um negócio? Antes de tudo, o fato de que nem todas as empresas precisam da tecnologia de IA em seu estágio atual de desenvolvimento. No entanto, dado o ritmo de desenvolvimento da inteligência artificial, vale a pena pensar agora sobre as oportunidades que ela oferece para os negócios.

A maioria das pequenas empresas que dependem de uma presença digital já pode melhorar significativamente o desempenho dos negócios usando IA. Empresas maiores que utilizam dados de clientes, planejam logística ou desenvolvem linhas de produção modernas também se beneficiarão. Em outras palavras, quase todas as empresas em breve não poderão abrir mão da ajuda da tecnologia de IA se quiserem permanecer competitivas. No entanto, por onde começar?

Defina o problema de negócios que você deseja resolver com inteligência artificial

O primeiro passo para implementar a tecnologia de IA em sua empresa é descrever em detalhes o problema de negócios que você deseja resolver com ela. Precisamos ter clareza e entender sua relação com nossos objetivos de negócios.

Vamos olhar para o exemplo de uma pequena empresa de manufatura que está tendo dificuldades para prever a demanda por seus produtos. A tecnologia de IA pode ser usada para:

• Análise de dados de mercado atuais,
• Pesquisa competitiva, e
• Análise de tendências de vendas históricas,

Isso tornará a previsão mais precisa para a demanda futura.

Uma instituição maior pode fazer o mesmo. Por exemplo, um banco que deseja otimizar seus procedimentos de empréstimo. Atualmente, ele aplica certos filtros a solicitações de empréstimo que rejeitam automaticamente as mais arriscadas. No entanto, o banco ainda aprova muitas solicitações que depois enfrentam problemas de pagamento.

Em ambos os casos, o objetivo é criar um modelo preditivo que facilitará o planejamento – identificando empréstimos potencialmente ruins ou prevendo flutuações sazonais na demanda. Independentemente do tamanho da empresa, no primeiro passo do planejamento da implementação da tecnologia de IA, precisamos verificar se os dados dos clientes que temos contêm as informações necessárias para resolver esse problema específico de negócios.

Defina metas e expectativas para a implementação da tecnologia de IA

Em seguida, é uma boa ideia definir metas de análise de dados que alcançarão os objetivos de negócios estabelecidos. As metas devem ser específicas, então use o método SMART, por exemplo. Seu nome vem das palavras específicas, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e oportunas.

Uma meta SMART para uma pequena empresa de contabilidade que introduz a tecnologia de IA poderia ser a seguinte: “Automatizar a entrada e análise de dados em 12 meses para reduzir o tempo de atendimento ao cliente em 50% e melhorar a precisão em 90%.”

• Metas específicas (SMART) são claras e bem definidas. Por exemplo, em vez da estipulação “vamos atender mais clientes”, uma meta SMART especifica o que deve ser feito – entrada e análise de dados automatizadas – e em que período, dentro de 12 meses,
• Metas mensuráveis ajudam a avaliar se uma meta foi alcançada. Por exemplo, a meta “reduzir o tempo de atendimento ao cliente pela metade e melhorar a precisão em 90%” é mensurável porque podemos ver como o desempenho melhorou,
• Metas alcançáveis são realistas à luz do desempenho passado da empresa. A meta no exemplo é alcançável se a empresa de contabilidade já tiver o conhecimento e a experiência em entrada e análise de dados. A tecnologia de IA pode ajudar a empresa a alcançá-las.
• Metas relevantes dizem respeito à estratégia da empresa delineada no exemplo e seus objetivos de negócios, como melhorar a produtividade e o atendimento ao cliente.
• Metas oportunas têm uma data de conclusão específica. Isso facilita a avaliação do progresso em direção a elas e a divisão em sub-metas gerenciáveis.

Aqui, a tecnologia de IA pode ajudar a analisar grandes quantidades de dados, detectar anomalias e garantir precisão.

Com a inteligência artificial, devemos definir medidas de sucesso para a análise de dados (por exemplo, 90% de precisão de um modelo preditivo) e referências para avaliar o sucesso (por exemplo, redução nas taxas de erro). Isso nos permitirá avaliar se a implementação da IA trouxe os benefícios comerciais pretendidos.

Conheça os tipos de tecnologias de IA e suas aplicações

Existem muitas técnicas e ferramentas de IA que ajudam nos negócios. Entre as mais populares estão:

• Aprendizado de Máquina (ML) – algoritmos que aprendem e melhoram seu desempenho com base em dados sem a necessidade de programação explícita, um exemplo seria um algoritmo que recomenda produtos aos clientes que podem interessá-los com base em seu histórico de compras e preferências,
• Aprendizado Profundo (DL) – uma variação mais avançada de aprendizado de máquina usando redes neurais artificiais. É usado, entre outras coisas, para reconhecer rostos de clientes em uma loja, permitindo um atendimento e recomendações personalizadas.
• Processamento de Linguagem Natural (NLP) – compreensão, interpretação e geração de linguagem humana em forma textual ou falada, usado, por exemplo, para criar e-mails personalizados para clientes,
• Assistentes virtuais e chatbots – sistemas automatizados que conduzem conversas em linguagem natural e fornecem, por exemplo, um voicebot no departamento de atendimento ao cliente que responde automaticamente ao telefone e conduz conversas sobre as ofertas da empresa,
• Análise preditiva – construção de modelos para prever eventos futuros com base em dados históricos, que podem ser usados, por exemplo, para prever a rotatividade de clientes,
• Automação de Processos Robóticos (RPA) – automatiza tarefas repetitivas, como entrada de dados ou faturamento,
• IA Generativa – para criar texto, imagens, voz ou vídeo, permitindo acelerar significativamente a criação de materiais de marketing ou gerar automaticamente descrições únicas de produtos para sua loja online com base em imagens e principais características,

Um olhar mais atento sobre as capacidades de cada uma dessas tecnologias garantirá que você possa selecionar as ferramentas de IA certas para o problema específico de negócios da sua empresa.

Prepare seus dados para o uso da tecnologia de IA

Pequenas empresas frequentemente têm conjuntos de dados limitados, portanto, acertá-los é fundamental. No entanto, mesmo esse conjunto limitado pode ser usado para treinar modelos de IA simples. Por exemplo, uma pequena loja online pode usar dados de compras de clientes para fazer recomendações de produtos personalizadas.

Uma vez que você tenha certeza de que possui dados históricos suficientes, por exemplo, sobre o comportamento do cliente, muitas vezes é suficiente combinar os dados que você tem com ferramentas de IA prontas para uso disponíveis na nuvem, como:

• Amazon SageMaker – uma plataforma para construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina,
• Microsoft Azure Machine Learning – uma ferramenta para criar e usar modelos preditivos,
• Vertex AI Platform – um conjunto de ferramentas de IA e ML na nuvem do Google.

Fonte: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Com a automação, os sistemas internos de uma empresa podem ser integrados a soluções externas de IA sem envolver desenvolvedores para construir modelos do zero. Isso reduz significativamente os custos e acelera a implementação da IA.

Explore opções de implementação de IA e escolha o método certo

Diversas maneiras de implementar a tecnologia de IA nos negócios são possíveis:

1. Desenvolvimento de modelos e sistemas de IA proprietários por uma equipe interna de desenvolvedores e analistas de dados.
2. Terceirizar a construção de soluções de IA dedicadas para uma empresa externa.
3. Usar modelos e ferramentas de IA prontos disponíveis na nuvem em um modelo de “IA como serviço” (AIaaS)

Cada um dos métodos acima tem suas vantagens e desvantagens em termos de custo, tempo de implementação ou flexibilidade. No entanto, pequenas empresas devem primeiro considerar soluções de IA prontas disponíveis no mercado – como as mencionadas AWS SageMaker ou Vertex AI, que muitas vezes são mais econômicas e mais fáceis de implementar, oferecendo modelos preditivos prontos para uso que podem ser usados para analisar o comportamento do cliente. E até ferramentas mais especializadas, como:

• ClickUp, uma ferramenta de IA para gerenciamento de projetos,
• Jasper AI – assistência baseada em IA na redação de materiais de marketing,
• Microsoft Power BI – uma das melhores ferramentas de visualização de dados que apresenta tecnologia de IA para reconhecimento de imagem e análise de texto para descobrir informações ocultas e valiosas em seus dados.

Fonte: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Considere os custos e benefícios da implementação de IA

A implementação de novas tecnologias sempre tem um custo. No caso da IA, os benefícios a longo prazo muitas vezes superam os custos iniciais. No entanto, é preciso avaliar:

• o custo de desenvolver e manter sistemas de IA internos ou usar uma plataforma de IA externa,
• potenciais economias por meio de processos automatizados e melhor tomada de decisões,
• possível aumento na receita devido a um melhor atendimento ao cliente, recomendações mais relevantes, etc.
• outros benefícios potenciais, como redução nos prazos de entrega e diminuição de erros.

Por exemplo, uma pequena empresa de logística que investe em sistemas de IA para otimizar rotas de entrega pode reduzir significativamente os custos com combustível e os tempos de entrega, o que se traduz diretamente em uma melhor satisfação do cliente e na capacidade de realizar mais viagens no mesmo período de tempo.

Prepare-se para a mudança e monitore os resultados da implementação da tecnologia de IA

A implementação de nova tecnologia requer adaptação. Funcionários e processos de negócios precisam estar preparados para isso. Por exemplo, para um pequeno salão de beleza, implementar a tecnologia de IA para gerenciar o agendamento e as reservas de clientes pode exigir treinamento da equipe, mas a longo prazo, pode levar a uma melhor organização e maior satisfação dos clientes.

Também vale a pena monitorar os efeitos do projeto de IA de forma contínua e corrigir o curso se os resultados se desviarem das expectativas. Medidas como:

• precisão dos modelos preditivos,
• taxas de conversão ou
• satisfação do cliente

Fornecerão informações sobre se a IA está ajudando a alcançar os objetivos de negócios. Elas também permitirão a melhoria contínua dos modelos de IA para aumentar sua relevância e valor para a empresa.

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