IA: a implementar uma estratégia de sucesso na sua empresa

Inteligência Artificial
Inovação

O que vai ler aqui:

  • O ponto de partida vai definir o sucesso da estratégia
  • Sugestões para implementar a tecnologia
  • Saia do estágio experimental e construa capacidade de escala
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CI&T

Há anos como tema entusiasmante no mercado, a Inteligência Artificial (IA) tem apresentado um crescimento real importante nas empresas. Para se ter uma ideia, um estudo da MIT Sloan Management Review apontava que 58% das organizações previa que a IA traria mudanças significativas nos seus modelos de negócio até 2023. E um artigo da Forbes de 2019 apontava que 73% dos executivos de topo norte-americanos tinham como meta ampliar o investimento na tecnologia de forma contundente. Na mesma linha, a pesquisa Tendências para transformar a sua empresa em 2020, realizada pela CI&T em dezembro, mostrava que 49% das lideranças de grandes empresas brasileiras afirmavam que a IA seria indispensável para o crescimento dos negócios. 

Apesar desses números impactantes, o que se observa é que grande parte dessas empresas não tem tido avanços nos usos da tecnologia para além do experimental. Tal acontece porque, quando se pensa em Inteligência Artificial, muitas vezes tem-se uma visão relacionada com algo espetacular, quase uma realização de projeções da ficção científica. E se não for para criar algo nessa linha, algo como um robô inteligente, é como se o interesse desvanecesse e perdesse o sentido. 

Essa ideia romantizada acaba por afastar a possibilidade de uma utilização, digamos, menos grandiosa, mas que realmente traga valor para as empresas e para os seus consumidores. E o principal - e mais imediato - valor neste momento de maturidade da tecnologia no mercado vem da capacidade que ela oferece ao facilitar as decisões dos seus clientes. Ou seja, é a leitura de gostos, desejos e necessidades dos clientes com precisão crescente a ponto de possibilitar ofertas cada vez mais personalizadas. 

Existe tanta informação, tantas opções possíveis que o problema a solucionar é como reduzir esse volume, como reduzir o ruído e entregar relevância. O consumidor já não tem tempo - nem paciência - a perder. Alguém que procura umas sapatilhas, por exemplo, não quer pesquisar 30 páginas de ofertas de produtos que não tenham nada a ver com os seus gostos. Essa pessoa prefere entrar num e-commerce que lhe ofereça uma página com opções alinhadas com os seus gostos. 

Neste contexto, o diferencial é a qualidade do filtro e a capacidade de desvendar padrões e prever desejos. E aqui entra a IA. Hoje em dia, este tipo de utilização da tecnologia é o que
se traduz em melhores experiências, melhor relacionamento com o cliente, mais fidelidade e, consequentemente, num melhor resultado para a empresa. Mas, como já disse anteriormente, este uso não causa grande alarde e as companhias ainda têm dificuldades em entender a Inteligência Artificial como mais uma ferramenta entre outras, como uma facilitadora para gerar impacto e não como o impacto em si mesma. 

É hora de inverter a lógica

Costumo comparar este momento da tecnologia com o início da internet, que, quando surgiu, despertava fascínio - e até algumas previsões apocalípticas. Hoje em dia, a internet faz parte do nosso dia a dia de forma tão natural que só percebemos que ela existe quando ela falta. O mesmo acontecerá com a IA, em breve. 

É preciso tirar o foco na tecnologia em si e passar a pensar nela como uma potencializadora do valor a oferecer ao cliente, este sim central nas estratégias. Digo isso porque boa parte das discussões sobre Inteligência Artificial dentro das empresas ainda começa com a questão: "que dados temos e de que tecnologia precisamos para trabalhar com eles?" Está na hora de inverter isso e começar a procurar quais são as necessidades dos seus clientes. Quais são as perguntas dos seus clientes que, quando respondidas, gerarão maior valor para ele e para a empresa? Só depois de termos essa lucidez, devemos partir para a procura dos dados certos e da aplicação da IA. O ponto de partida define se a estratégia vai ter resultados de sucesso ou não.

Vamos pensar numa companhia aérea que tem como objetivo melhorar a oferta de assentos de passagens aéreas. Se as principais perguntas dos clientes são a respeito da melhor época para comprar passagens aéreas para um campeonato desportivo ou um espetáculo, o uso da IA com dados internos da empresa não será suficiente para determinar a resposta adequada. Com ela terá, por exemplo, informações sobre o melhor dia para comprar o assento 31B (e o seu consumidor não está interessado nele). Será necessário procurar dados externos sobre esses eventos que, somados às informações internas sobre voos e preferências pessoais dos clientes, fornecerão munição para que a ferramenta de IA aproveite todo o seu potencial de fornecer valor real ao passageiro. 

Essa visão é a que vai definir se as empresas vão conseguir sair do estágio experimental com a tecnologia e, de facto, usá-la na prática para gerar impactos positivos reais para o cliente e mover os ponteiros do negócio.  

Diretrizes para implementar uma estratégia de sucesso

Alguns pontos fundamentais para a construção de uma estratégia de IA efectiva que, de facto, impulsione resultados das empresas:

Consciencialize o seu pessoal

O primeiro passo a ser dado deve ser a qualificação. É preciso informar todas as pessoas da empresa sobre as possibilidades da tecnologia. As frentes de negócio, as lideranças, os profissionais de gestão de produto e as equipas que projetam as experiências precisam de conhecer a capacidade da Inteligência Artificial para poder identificar e aproveitar as oportunidades. Por outro lado, os profissionais de desenvolvimento precisam de ir para além da tecnologia e conhecer os problemas reais do negócio. 

Quebrar silos

Para que a informação circule, a necessidade será a de quebrar silos, unir as equipas de tecnologia com as frentes de negócio para que, juntos, discutam a jornada de ponta a ponta.

Para além de criar e manter alinhamento de foco e objetivos, essa troca de conhecimentos, essa multidisciplinaridade das equipas, ajuda a acelerar a operação, eliminando ruídos de comunicação e processos desnecessários. 

Valor da resposta correta x Custo da resposta errada

Antes de adotar a IA nas estratégias da empresa, considere sempre os dois lados da moeda: se a empresa utilizar a tecnologia para acertar a resposta a determinada pergunta de negócios, o resultado vai ser maior do que se métodos convencionais fossem utilizados? Nessa equação, por um lado, deve considerar os custos da implementação da tecnologia e, por outro, as aprendizagens que podem gerar ganhos futuros.

Comece pequeno

Para começar, descubra um problema do cliente que, se solucionado, pode gerar muito valor. Mas, se a iniciativa der errado, não causará impacto negativo na experiência do cliente. 

Um exemplo bem interessante é a aplicação que fizemos de ferramentas de IA na jornada dos clientes de um laboratório de análises clínicas. Depois de identificar que um grande atrito na jornada era o processo de agendamento, verificamos que o problema estava no registo dos exames a serem feitos. Com dificuldades para entender a letra do médico, o paciente desistia do registo online e contactava o call center.

Para criar a solução, percebemos que a maioria dos exames estão correlacionados. Por exemplo, vamos supor que quem vai fazer uma densitometria óssea precisa de fazer exames de sangue para medir os níveis de cálcio. A solução pensada foi a elaboração de um sistema de recomendação que, com o uso da Inteligência Artificial, fosse capaz de prever possíveis exames que estivessem interligados. Assim, o paciente precisaria apenas de inserir um dos exames da requisição médica e identificar os demais entre as opções oferecidas pela ferramenta de registo.

Já no primeiro mês, verificámos que o grupo de testes - que recebia as recomendações - completava 25% mais dos registos do que os que faziam o processo convencional de agendamento online. Resultado? Com um uso simples da tecnologia, o cliente ganhou tempo e uma melhor experiência e o laboratório ganhou em agilidade, economia com estrutura e pessoas de callcenter e, principalmente, em satisfação dos utentes.

Construa capacidade de escala

Depois de ter sucesso na aplicação da IA em pequenas iniciativas, está na hora de arriscar um pouco mais e ir ganhando escala em outros pontos da jornada e até em outras frentes de negócio que geram ainda mais valor.

Pensando em maior geração de impacto, temos usos relacionados à interpretação do mundo físico, com análise de imagens. Em indústrias, por exemplo, a instalação da Inteligência Artificial na automação de processos produtivos gera grandes resultados. Se, numa linha de produção, as máquinas - ou os robôs - tiverem a capacidade de reconhecer e lidar com situações novas, elas podem fazer ajustes automaticamente, sem a necessidade de serem reprogramadas a cada mudança de rota. Para além disso, consegue ter um resultado muito melhor, se os robôs estiverem a aprender com todas as novas informações.

Para sair do estágio experimental e realmente colher resultados de impacto, está na hora de trazer o consumidor para o foco das estratégias e preparar o seu pessoal para aproveitar o potencial da tecnologia. Somadas, a inteligência coletiva da sua empresa e a IA têm um grande poder para gerar um elevado valor para o seu cliente, para os seus negócios e encantar o mercado.


CI&T