Nos últimos anos, as empresas têm cada vez mais se voltado para os avanços em Inteligência Artificial (IA) e IA generativa (GenAI) para aprimorar sua compreensão e interação com consumidores. No entanto, muitas organizações ainda enfrentam dificuldades significativas em transformar os vastos volumes de dados disponíveis em decisões eficazes. Entre os principais desafios estão a falta de uma estratégia unificada, a fragmentação das fontes de dados e a tecnologia inadequada.

A IA e a GenAI emergem como soluções promissoras para otimizar a coleta e análise de dados, democratizar o acesso a insights valiosos e integrar informações de maneira a proporcionar uma visão holística do consumidor. Nesse cenário, o ideal seria começar com iniciativas menores e escalonáveis em AI, demonstrando valor rapidamente e ajustando ao longo do tempo. A transformação para uma inteligência do consumidor mais avançada não só promete melhorar a eficiência e reduzir custos, mas também permite que as empresas se concentrem mais em decisões estratégicas e na coordenação eficaz de atividades de mercado. 

Essa transformação para uma inteligência do consumidor mais avançada não apenas promete melhorar a eficiência e reduzir custos, mas também permite que as empresas se concentrem em decisões estratégicas e na coordenação eficaz das atividades de mercado, estabelecendo uma nova era de inteligência e personalização no setor de consumo e varejo.

De acordo com estudos do BCG (Boston Consulting Group), empresas centradas no consumidor veem aumentos significativos em crescimento de receita (entre 10% e 20%) e economia de custos (de15% a 25%). Além disso, 57% das grandes empresas possuem ferramentas customizadas de GenAI, enquanto 56% das grandes companhias implantaram add-ins de GenAI. Já os menores empreendimentos dependem mais de ferramentas públicas de GenAI, como o ChatGPT (44%). 

Dados estruturados

Ainda de acordo com os levantamentos da consultoria, apenas 38% dos líderes de indústria relatam ter alcançado uma visão holística de seus consumidores com o uso de IA Generativa. Já outros 53% de pessoas que ocupam cargos de liderança acreditam que a IA será transformadora para a inteligência do consumidor. 

Segundo Candice Mascarello, sócia e diretora executiva do BCG, tem sido visto que, no mundo corporativo, a forma como os dados são estruturados e utilizados é o primeiro desafio das empresas. Hoje, a IA generativa, consegue possibilitar que os dados sejam consumidos dos mais diversos formatos. Porém, quando não há estruturação prévia, é difícil conseguir implantar uma aplicação dentro do negócio.

“Não é verdade que você consegue consumir qualquer dado, de qualquer forma, sem nenhuma estruturação prévia”, explica a executiva. “Por vezes, o desafio de conseguir implantar uma aplicação de IA generativa dentro do negócio é conseguir alimentar esses dados de alguma forma para o modelo. Como conseguir ter uma infraestrutura para esses dados? Como trabalhar com esses dados para que eles não vazem? Trabalhar com dados já é um desafio, independentemente da IA generativa. Mesmo as empresas maiores têm desafios grandes na utilização desses dados, mas que vêm sendo reduzido”.

Um exemplo citado pela executiva está na interação com as empresas. O primeiro desafio é capturar o que tem acontecido com os consumidores durante as jornadas. Uma vez que essa informação é capturada, as organizações conseguem proporcionar uma visão única e estruturada do cliente. Um novo obstáculo é traduzir os dados para ter essa visão única, uma vez que, em algumas situações, eles são capturados de maneira desintegrada em diferentes unidades do negócio.

Ainda de acordo com a executiva, é importante saber como retroalimentar o negócio e tomar decisões baseadas nos dados. Dada a complexidade do volume de informações, se estiverem desestruturadas, podem dificultar a integração dos dados à IA generativa, para então serem transformados em algo concreto. Além disso, a segurança é citada também como um desafio para garantir que a alimentação da Inteligência Artificial sem riscos de vazamentos.

Personalização

Há algum tempo, a personalização se tornou uma das grandes tendências quanto ao uso da Inteligência Artificial. Porém, as empresas devem saber como desenhá-la e traduzi-la em ação. É importante, segundo a executiva do BCG, garantir que todos os canais estejam personalizados de acordo com a proposta feita pela empresa.

“A IA generativa, mais especificamente, é um ótimo veículo para a hiper personalização. Ela humaniza as jornadas digitais e otimiza as jornadas humanas. A GenAI consegue dar ao cliente final uma percepção de humanização personalizada, porque é possível ter um avatar que seja daquela região, que fale com aquele sotaque, que use aquela terminologia, que tem um modo de interagir com aquele consumidor de forma totalmente personalizada. Em vários casos, as pessoas não conseguem distinguir se estão interagindo com humano ou com uma máquina”, comenta.

Além disso, a executiva reforça a importância de humanizar a jornada do consumidor de maneira personalizada. “Apesar disso, ainda vamos ter muitas coisas que são humanas, que têm um humano na interface. Mas também é possível aumentar muito a produtividade desse humano através de uma IA generativa”, acrescenta.

Ao mesmo tempo, é importante ter atenção quanto a forma que essa IA será alimentada. Se é disponibilizada a ela informações incoerentes, será isso que a tecnologia irá trabalhar e traduzir em ação. Ou seja, é necessário que a base de dados seja de boa qualidade e, para isso, trabalhar o funil para que o conteúdo adquirido seja realmente o esperado.

“Pensando nas grandes organizações, quando pensam em fazer uma melhor estrutura de dados, devem repensar como tem sido feita a obtenção dessas informações. A melhor utilização depende, em primeira instância, de arquitetura de sistemas, de tecnologia, de governança dentro das organizações para garantir que o input ou output desses dados esteja acontecendo da maneira correta e segura. O vazamento de dados e uso indevido é uma preocupação importante”, frisa.

Crescimento de receita

O estudo aponta um crescimento de 10 a 20% na receita de empresas centradas no consumidor. Esse aumento está relacionado ao quanto a companhia otimiza o trabalho humano. “A IA generativa consegue fornecer ferramentas que aumentam a produtividade. Basicamente, todos os ganhos de custo estão relacionados ou à substituição do profissional humano, ou à otimização do trabalho de um humano. Cada tipo de trabalho vai ter o uso de casos específicos de otimização do ponto de vista de custo”, pontua a executiva.

Além disso, permite que seja potencializado o acesso à insights ao condensar dados e categorizar informações. “A partir do momento que é feito isso, fica muito mais acessível para qualquer pessoa que queira ter acesso a esse insight em formato diferentes, de maneira muito mais automatizada, a uma gama grande de pessoas”.

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