IA em Ação: O Futuro dos Negócios Encontra o Poder da Inteligência Artificial

O mundo da IA costumava ser um lugar distante, até fantástico. Hoje, a IA é amplamente considerada uma ferramenta crítica com um impacto tangível na transformação das indústrias. Muitos de nós temos vindo a familiarizar-nos com ela nos últimos anos — especialmente com ferramentas de IA generativa como o ChatGPT — e já não paira ao longe como uma criatura ininteligível e aterradora.

A inteligência artificial é uma ferramenta fundamental que impulsiona a inovação e o crescimento nos processos quotidianos. A investigação da PwC prevê um aumento impressionante de 15,7 biliões de dólares na economia mundial até 2030, graças ao papel da IA na promoção de novo crescimento, produtos e modelos de negócio. Não surpreendentemente, 62% dos líderes empresariais inquiridos pela HubSpot já investiram em ferramentas de IA e 43% planeiam aumentar os seus investimentos este ano.

3 formas de os líderes utilizarem os conhecimentos da IA na tomada de decisões

Considerando o impacto transformador que os dados e os conhecimentos da IA estão a demonstrar nas empresas, como devem os líderes planear a utilização da IA nos seus próprios locais de trabalho? Como podem os líderes transformar os mitos e as lendas da IA em realidade? Há três áreas principais a abordar:

1. Pessoas: criar uma cultura de aprendizagem rápida.

A IA tem sido criticada por substituir ou diminuir o esforço humano. As pessoas receiam que os seus empregos se tornem redundantes e que a IA assuma as tarefas criativas, tornando a originalidade inútil. Mas a IA é muito mais útil quando trabalha em conjunto com a criatividade humana — precisa de ser treinada com base na realidade para fazer sugestões. Um relatório da Adobe de 2021 revelou que os trabalhadores já dependiam mais da tecnologia para a inovação e a criatividade do que nos anos anteriores. Integrar a IA nos seus processos pode ajudar os membros da equipa a fazer o mesmo.

Exemplo: Uma empresa tecnológica integra a IA nos seus programas de formação. Desenvolve percursos de aprendizagem personalizados para cada colaborador, com base nas suas competências e no seu ritmo de aprendizagem. Esta abordagem ajuda os colaboradores a adaptarem-se rapidamente a novas tecnologias e metodologias. Por exemplo, um sistema de IA pode recomendar cursos específicos a um programador com base nas tendências mais recentes em programação e desenvolvimento de software, garantindo que este se mantém sempre atualizado em relação às normas do setor.

2. Processos: deixe que os dados o tornem mais inteligente.

Desde os recursos humanos à gestão da cadeia de abastecimento e do desenvolvimento de produtos ao atendimento ao cliente, quase todas as áreas do dia a dia da sua empresa poderiam tornar-se mais eficientes com dados e conhecimentos da IA. Pegue em qualquer processo que utilize e aplique-lhe a sabedoria da IA; descobrirá que pode otimizar processos, identificar ineficiências e capacitar as pessoas para alcançarem uma maior qualidade em menos tempo.

Exemplo: uma empresa de retalho utiliza a IA para a gestão de inventário. O sistema de IA analisa os dados de vendas, prevê a procura futura com base nas tendências e na sazonalidade e ajusta automaticamente as encomendas de inventário. Isto resulta numa redução das situações de rutura de stock e de excesso de stock, otimizando a cadeia de abastecimento. Além disso, a IA pode ajudar a identificar os produtos que provavelmente serão populares em diferentes regiões, permitindo ações de marketing e colocação de produtos mais direcionadas.

3. Satisfação: acompanhe o sentimento dos clientes e aja.

Um atendimento ao cliente esclarecedor pode transformar o envolvimento e a fidelização, por isso é provável que se esteja a perguntar como pode a IA melhorar as experiências dos clientes. A tecnologia funciona com conjuntos de dados massivos; consegue identificar padrões e aceder a informações anteriormente invisíveis, como as nuances mais subtis das preferências de um cliente. Deste modo, a IA está a levar o NPS tradicional para o nível seguinte. Desde a recolha automatizada de feedback à análise aprofundada do sentimento, a IA pode identificar resultados prováveis antes de estes acontecerem, para que possa tomar medidas proativas que satisfaçam e tranquilizem os clientes.

Exemplo: uma cadeia hoteleira implementa um sistema de feedback dos clientes orientado por IA. A IA analisa avaliações e feedback em várias plataformas em tempo real, identificando temas e sentimentos essenciais. Por exemplo, se os hóspedes mencionarem frequentemente a qualidade do pequeno-almoço nas suas avaliações, a IA pode destacar este aspeto como uma área a melhorar. A gestão do hotel pode então tomar decisões informadas para melhorar os seus serviços, como aperfeiçoar o menu do pequeno-almoço, conduzindo a uma maior satisfação e fidelização dos clientes.

A IA não está a substituir o esforço humano, mas a aumentá-lo, permitindo uma aprendizagem mais rápida, processos mais inteligentes e uma maior satisfação dos clientes.

Que desafios coloca a IA?

Embora o caso de utilização empresarial da IA possa parecer claro, isso não significa que a implementação e a adoção sejam fáceis. As equipas têm de demonstrar o melhor das suas capacidades para superar os obstáculos sem perder de vista a sua visão. Alguns dos desafios que a IA pode trazer incluem:

• Complexidade. Quando as empresas começam a utilizar os conhecimentos da IA para a tomada de decisões, o seu mundo pode tornar-se muito mais complexo num curto espaço de tempo. Pode ser difícil para as organizações que não estão habituadas a este tipo de complexidade agir sem se deixarem dominar pelos dados.

• Continuidade. Adotar e trabalhar com IA não é uma tarefa que se configura e depois se esquece. Exige uma dedicação regular de tempo e recursos para monitorizar, analisar e aperfeiçoar, garantindo que os conhecimentos da IA que está a utilizar contribuem efetivamente para o sucesso da sua empresa. Projetos diferentes têm prazos diferentes, e as equipas têm de estar preparadas para aguardar pacientemente pelos resultados a longo prazo enquanto trabalham nos objetivos de curto prazo.

• Confiança. Existem riscos associados à introdução da automatização nos processos. Formar uma ferramenta de IA com base em dados históricos, por exemplo, implica o risco de prolongar e repetir preconceitos. As empresas devem garantir que utilizam os dados e os conhecimentos obtidos através da IA de forma responsável, fazem verificações de bom senso em cada etapa e utilizam a IA para criar confiança junto das partes interessadas, em vez de simplesmente tornar a vida mais fácil.

O futuro da IA é pessoal

O mais importante a compreender sobre a utilização da IA nas empresas é que cada organização precisará de um plano de ação diferente. Cada empresa traz consigo uma história e uma cultura únicas; por sua vez, a IA pode reagir de forma holística a essa história — se os líderes o permitirem.

Comece pelo conjunto único de necessidades da sua empresa e pelos seus objetivos para o futuro. Recolha dados e concentre-se em encontrar as áreas em que os dados e os conhecimentos obtidos através da IA podem ser transformadores. Siga aquilo que observa na sua própria equipa, em vez daquilo que ouve dizer, para garantir o sucesso a longo prazo.

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