IA generativa: impactos, desafios e oportunidades
- Por Jessica Chalegra
- 27 min leitura
Ao prometer disruptar o mercado que conhecemos hoje, seja alavancando a produtividade dos colaboradores, seja impulsionando o resultado das organizações, a Inteligência Artificial (IA) generativa ganhou atenção total para si. O ChatGPT foi o primeiro exemplo mais palpável do potencial transformador da tecnologia para profissionais de outros setores que não o de TI, surpreendendo com o seu potencial conversacional e produtivo. Em apenas dois meses após o seu lançamento, a plataforma da OpenAI já havia atingido 100 milhões de usuários ao redor do mundo.
No último ano, houve uma corrida por parte das empresas para adoção da IA generativa. Dados de uma pesquisa da McKinsey, realizada com 1.684 representantes de companhias de diferentes setores, portes e regiões, comprovam isso: um terço das organizações já está usando ou testando a nova tecnologia em pelo menos uma função. Além disso, 40% dos respondentes afirmaram que a companhia aumentou os investimentos em IA devido ao avanço da capacidade generativa.
Tudo isso não é à toa. Quando o assunto é turbinar a produtividade dentro das organizações, um estudo da Bain & Company apontou a porcentagem estimada de tempo de trabalho que pode ser automatizado com a IA generativa. Para as empresas prestadoras de serviços, o trabalho pode ser otimizado em 41%; nos setores Administrativo e de Telecomunicações, a taxa é de 40%.
Na sequência, os setores que mais podem se beneficiar com a automação de tarefas diárias são: Agricultura (39%), Educação (38%), Comércio Atacadista (37%), Financeiro e Imobiliário (36%), Saúde e Assistência Social (33%) e Artes, Entretenimento e Recreação (32%).
Outra frente que chama a atenção é a capacidade de evoluir a experiência do cliente, tornando a jornada de atendimento verdadeiramente omnicanal e ganhando escala nas interações empáticas, personalizadas, conversacionais e resolutivas. Porém, ainda há uma longa estrada para que a IA generativa seja usada em todo o seu potencial pelas companhias.
Para o CEO da Trianons, Juliano Kimura, a IA ainda é pouco explorada, e mesmo as empresas que já a utilizam ainda não extraem todo o seu potencial. O especialista em transformação digital explica que, apesar de a influência da IA já ser sentida, o impacto na sociedade representa apenas 1% de seu verdadeiro potencial. Isso ocorre porque a tecnologia é muito nova e boa parte das práticas ainda é de conhecimento empírico.
Para que a experiência entregue pela IA generativa seja completa, seriam, então, necessários testes e conhecimento profundo sobre como a tecnologia funciona para aplicá-la. Juliano também destaca algumas atitudes que precisam ser tomadas por empresas e colaboradores que utilizam a solução dentro de seus processos.
“Boa parte do que é necessário para uma melhor experiência pode ter relação muito mais com a cultura do que com o acesso à tecnologia. A tecnologia em si está disponível, porém, aceitar que uma Inteligência Artificial tenha acesso aos dados do usuário de forma mais profunda ainda é considerado um tabu ou algo que beira a invasão de privacidade. A experiência completa será maior e melhor quando tanto as empresas quanto os usuários perderem essa necessidade de controle e posse dos dados e passarem a explorar e a usufruir da tecnologia”, afirma Kimura.
A melhor exploração da IA generativa dentro das empresas pode acontecer através da implantação de uma cultura analítica, explica Eduardo Santos, head de Labs do Cappra Institute. O também especialista reforça a importância de olhar para os dados gerados pela IA com o questionamento do que pode ser feito de diferente para que sejam gerados melhores resultados. Além disso, para que haja uma hiperpersonalização a partir do uso da tecnologia, é necessário entender o que tem sido feito e o porquê.
“Existe uma questão de diversidade de pensamento, de time e de equipe muito importante para evitarmos os vieses na IA. É importante falarmos de diversidade de gênero, de etnia, entre outras questões, mas acho que é necessário falarmos de diversidade até de uma forma mais ampla, que inclui uma conversa entre departamentos diferentes para se chegar a uma mesma solução para a empresa”, destaca Santos.
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Isso porque, como explica Eduardo, o cliente passa por vários departamentos dentro de uma empresa. É importante que esses departamentos conversem e se unam para enxergar o cliente como um todo, e não só a parte que cabe ao setor. Esse olhar de forma geral deve abranger todos os cenários existentes para não deixar a hiperpersonalização de lado.
“Estamos em um País de dimensões continentais, o qual não tem só uma diferença de cultura. Temos também diferenças de clima e de outras várias circunstâncias que moldam o comportamento das pessoas. Se olharmos apenas para a idade, o gênero e a localização, perderemos vários comportamentos, criando uma grande massa de pessoas. Cadê a hiperpersonalização?”, questiona ao mostrar um dos potenciais da IA generativa sendo mal aproveitado.
Uso de ferramentas de IA generativa por setor
EXPOSIÇÃO RELATA AS IAS GENERATIVAS E O PERCENTUAL DE ENTREVISTADOS
Fonte: McKinsey & Company. A pesquisa global foi realizada com 1.684 pessoas, que ocupam diferentes níveis dentro das organização, em abril de 2023.
É apenas o começo
De acordo com o estudo CX Trends 2023 feito pela Zendesk, muitas empresas acreditam que não estão usando a Inteligência Artificial tão bem quanto deveriam, com 52% dos líderes empresariais dizendo que sua organização está ficando para trás no uso de IA/bots. No entanto, 75% das empresas planejam aumentar os gastos com IA no próximo ano, buscando recuperar o “tempo perdido”.
“A IA é uma ferramenta poderosa para melhorar a eficiência e a qualidade da experiência do cliente. Os chatbots, por exemplo, além de responderem a perguntas frequentes, também já são capazes de analisar os sentimentos dos clientes a partir de palavras e tom de voz e, assim, identificar os que estão insatisfeitos e personalizar a interação para oferecer uma experiência mais sensível ao momento do consumidor”, comenta Walter Hildebrandi, Chief Technology Officer Latam da Zendesk.
O uso dessas tecnologias deve ainda ser acompanhado de regras e definições bem claras a respeito do uso da IA. É importante que as empresas se esforcem para implementá-la de maneira ética e responsável, garantindo a privacidade dos dados dos clientes e evitando a automação de forma excessiva, situação que pode prejudicar a experiência do cliente. Uma vez que as empresas unificam e organizam dados de todos os canais, caberá aos mecanismos de IA compreender o momento e a intenção de cada cliente para interagir de maneira relevante em linguagem natural.
“Entregar uma experiência completa (conversacional, hiperpersonalizada e omnichannel) ainda é um desafio para muitas empresas mesmo sem contar o paradigma de IA. No entanto, o grande desafio continua sendo a integração de dados. Uma experiência verdadeiramente hiperpersonalizada requer uma compreensão profunda do histórico do cliente em todos os pontos de contato, o que envolve a integração eficaz de dados de várias fontes, como sistemas de CRM, histórico de compras, dados de comportamento on-line e off-line, entre outros”, completa o CTO da Zendesk.
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Como já ficou evidente, as discussões que envolvem IA e sua evolução para a capacidade generativa já movimentam – e muito – o mercado. E o impacto econômico previsto deve alavancar ainda mais essa questão. Segundo um estudo global da McKinsey, estima-se que a IA gerará US$ 13 trilhões no mundo até 2030. No mesmo ano, é esperado um aumento de 5% no Produto Interno Bruto (PIB) da América Latina em virtude da tecnologia.
“Avaliando o cenário local, o Brasil é o maior consumidor de IA na América Latina, conforme aponta uma pesquisa da IDC. De acordo com o estudo, 63% das empresas nacionais usam a IA de alguma forma, seja para produzir materiais, seja para analisar dados ou como ferramenta de Business Intelligence. Entretanto, apesar da rápida adesão dessa tecnologia no ambiente corporativo, as companhias ainda estão descobrindo o grande potencial da IA e em quais áreas podem implementá-la para aprimorar o dia a dia e ampliar os negócios”, reforça Daniel Frankenstein, head de Dados e Marketing da ConectCar.
Foto: Douglas Luccena
O executivo pontua ainda que, diante desse desafio, é importante que as empresas sempre acompanhem ativamente as tendências e monitorem as plataformas disponíveis para melhorar a jornada do consumidor, que deve estar no centro de tudo. Para Daniel, a cada instante, a distância entre empresas que já estão mais avançadas no uso da IA diante de outras que ainda estão mais conservadoras aumenta. A fim de se manter em destaque, a ConectCar tem-se voltado para a inovação.
“Com base na nossa experiência, alguns dos benefícios do uso da IA são a padronização da qualidade do atendimento, o aumento da eficiência e da escalabilidade, a automação de tarefas rotineiras, a personalização aprimorada e a análise de grandes volumes de dados em tempo real. Fatores como estes ilustram o papel da IA na transformação do atendimento ao cliente e em outras frentes das organizações. Temos um caminho a percorrer, porém, com base no que já vimos na ConectCar, já sabemos que os resultados do uso dessa tecnologia nas companhias podem ser muito positivos”, destaca Daniel Frankenstein.
IA generativa e a possibilidade de substituir os humanos
Desde o lançamento de IAs generativas como o ChatGPT e o Bard, passaram a existir discussões sobre uma possível substituição da mão de obra humana pelas funções desempenhadas pelas soluções tecnológicas. O impacto será real, inclusive entre as lideranças. Um estudo da Accenture mostra que, nesse cenário, as empresas deverão reinventar o trabalho, e as funções desempenhadas pelos líderes e colaboradores serão impactadas.
Na prática, as tarefas diárias serão reformuladas para que os processos possam unir humano e máquina em prol de otimizar as funções dentro das organizações. Isso significa que, de acordo com as previsões da consultoria, a maior parte dos empregos não será eliminada, mas passará por transformações e novos postos surgirão. Assim, as organizações que tomarem desde já medidas para repensar tarefas e investirem na formação de pessoas para trabalharem de forma diferente, ao lado das máquinas, definirão novas fronteiras de desempenho e terão uma grande vantagem sobre a concorrência.
Nesse cenário, cabe às empresas aumentarem o investimento em talentos para enfrentar dois desafios distintos: criar IA e utilizar IA, ou seja, construir talentos e competências técnicas, como engenharia de IA e arquitetura empresarial, e treinar pessoas em toda a organização para trabalharem de forma eficaz com processos infundidos por IA.
De acordo com o especialista em Desenvolvimento de Negócios Digitais Pedro Teberga, que também atua como professor no Inteli (Instituto de Tecnologia e Liderança), não há uma resposta única quando a questão é se a IA generativa substituirá o trabalho feito por humanos. Ele frisa que a tecnologia tende a substituir cargos e funções que, a princípio, são mais automatizadas – e muitas vezes isso é bom para o consumidor.
“Essa mudança não será tão rápida, e as pessoas terão que se adaptar. As tecnologias também não são tão confiáveis, porque estão sendo aprimoradas ainda; elas não são 100% adequadas para todos os setores. Por outro lado, a IA certamente irá impactar a questão de trabalho, porque o ser humano não consegue, muitas vezes, se adaptar tão rapidamente, e a IA consegue impactar muita gente. Em curto prazo, a IA poderá impactar o emprego das pessoas; por outro, irá gerar outros empregos, e outras áreas e empresas surgirão”, comenta Teberga.
Foto: Divugação
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Cuidados necessários e mandatórios
Com o uso cada vez mais disseminado da IA generativa, é importante que as empresas adotem medidas na implementação dessa tecnologia em seus processos. Os desafios para a adoção de tecnologias mais sofisticadas incluem maturidade nos processos, investimento financeiro, capacitação de pessoal, integração com sistemas legados e necessidade de atender às crescentes expectativas dos clientes, explica Alexandre Azzoni, sócio-fundador da 2CX.
Para Azzoni, existem quatro atitudes essenciais a serem tomadas pelas organizações que buscam garantir um uso bem-sucedido da IA. São elas:
Ψ Segurança da Informação: Assegure-se de que a IA generativa esteja em conformidade com regulamentações de privacidade, como a LGPD, e implemente medidas robustas de segurança cibernética para proteger os dados do cliente.
Ψ Treinamento Ético: Treine a IA generativa com dados de alta qualidade e éticos para evitar vieses e garantir respostas imparciais. Supervisione continuamente seu aprendizado para correções e precisão.
Ψ Transparência: Mantenha a transparência na comunicação com os clientes, informando quando estão interagindo com a IA e quando falam com um humano.
Ψ Aprendizado Contínuo: Permita que a IA generativa aprenda com feedbacks de clientes e colaboradores, melhorando constantemente as suas respostas.
Foto: Divugação
“Para isso, primeiramente, é essencial realizar uma avaliação estratégica para definir objetivos específicos, como personalização, automação ou melhoria no atendimento ao cliente. Em seguida, a escolha da tecnologia adequada é fundamental e deve estar alinhada com a visão da empresa. A preparação de dados de qualidade e o treinamento do modelo de IA vêm em seguida, assegurando que a IA seja precisa e imparcial. O desenvolvimento de protótipos em projetos pilotos permite avaliar o desempenho antes da implementação completa, e a integração com os sistemas existentes, como CRM, garante eficiência nas interações”, explica Azzoni.
Além disso, treinar a equipe para trabalhar com a IA é crucial, assim como começar a implementação gradualmente, expandindo à medida que a confiança na tecnologia cresce. O sócio-fundador da 2CX também reforça que a escalabilidade da IA deve ser avaliada para garantir que possa lidar com volumes crescentes de interações e dados, mantendo sempre a adaptação e a flexibilidade à medida que a tecnologia e as necessidades evoluem.
Durante a implementação das tecnologias de IA, cada empresa precisa conhecer as suas particularidades e especificidades. Adriana Lika, diretora de Dados e IA da Vivo, destaca como a criação de uma plataforma interna de IA para integração e uso de diferentes áreas foi importante para a empresa.
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“Essa plataforma funciona como um grande repositório de dados, no qual as áreas podem compartilhar e ter acesso a informações relacionadas aos seus processos e procedimentos internos. Na Vivo, a curadoria dessas informações está sendo feita por pessoas selecionadas criteriosamente dentro de diversas áreas técnicas e de negócio, para que tenhamos uma base diferenciada em termos de especialização e atualização das informações. Ter uma plataforma proprietária nos habilita a construir a grande base de conhecimento da Vivo, aproveitando melhor o conhecimento em todas as áreas da empresa”, explica.
Outra solução destacada por Lika é uma plataforma voltada para o segmento B2B, com o objetivo de apoiar o time de Vendas na abordagem dos possíveis novos clientes. A diretora comenta que, naturalmente, o processo de venda no mercado corporativo é mais complexo, uma vez que o vendedor precisa entender o perfil da empresa, o mercado de atuação e os desafios, entre outras características. A aplicação utiliza a IA para reunir essas informações sobre o possível novo cliente e ajuda o vendedor a ganhar tempo no processo de preparação para a abordagem comercial, além de ampliar as chances de sucesso da venda.
“Esses dois casos já estão em operação, e os ganhos de eficiência são tão relevantes que estamos aguardando medições de mais alguns meses para poder compartilhar os resultados. O principal diferencial é conseguir colocar a IA generativa nas mãos dos usuários e isso pode abrir novas oportunidades, pois agora o colaborador consegue ver o quanto esse tipo de tecnologia pode ajudar no dia a dia. Estamos muito satisfeitos e otimistas, seja na interação com os clientes, seja nos ganhos de eficiência nos processos internos”, conta Adriana Lika.
Conformidade regulatória, transparência, integração de dados, escalabilidade, avaliação de riscos eficiente e personalização responsável são outros pontos que devem estar devidamente incluídos na estratégia de implementação da IA generativa nas organizações, aponta Roberto Oliveira, cofundador e CEO da Blip. Além disso, ele frisa ser importante considerar a arquitetura do projeto e adotar uma abordagem evolutiva.
Foto: Divugação
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A jornada de adoção da IA
O roadmap de implementação da IA generativa, para o CEO da Blip, é um processo de evolução contínua, que precisa ser data-driven e contar com uma plataforma que entregue flexibilidade, velocidade e escalabilidade. O executivo sugere construir uma base de conhecimento, desenvolver um modelo de linguagem e aplicar o copilot, interagindo com um intermediário (um funcionário, por exemplo). A partir disso, o copilot aprenderá cada vez mais com as interações até o ponto em que a empresa poderá sentir segurança de evoluí-lo para um autopilot, ou seja, a tecnologia é treinada até ganhar autonomia.
“No dia a dia, avaliar os fluxos conversacionais deve se tornar um processo contínuo e frequente, que precisa ser flexível o suficiente para adaptar-se às mudanças do comportamento do cliente com quem a empresa dialoga nas plataformas conversacionais e às novas tendências de mercado. Com o armazenamento do histórico de conversas, o agente virtual terá cada vez mais informações sobre as preferências de cada usuário e saberá atendê-lo de maneira única. O fato é que, mesmo alguns tentando ignorá-la, a transformação que a IA traz continuará ocorrendo e moldando o nosso mundo. A única certeza que temos é que a IA não irá esperar por nós e, portanto, precisamos estar preparados para acompanhá-la”, alerta Roberto Oliveira.
Quando se trata de uma base de conhecimento robusta, o bom uso da IA generativa pede por qualidade dos dados de treinamento, bem como por ajustes contínuos dos modelos para evitar respostas inadequadas ou problemas de segurança, como a privacidade dos dados. É dessa forma que a Claro vem trabalhando, afirma Albervan Luz, head de E-care da empresa.
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“Inicialmente, vemos que o roteiro para implementar a IA generativa na jornada do cliente deve incluir as seguintes etapas: identificação de casos de uso relevantes, coleta de dados de alta qualidade, treinamento de modelos de IA, testes pilotos, integração em sistemas e canais existentes, monitoramento contínuo e aprimoramento dos modelos, além da garantia da conformidade com regulamentos de privacidade e segurança de dados. Essas são diretrizes gerais para a adoção bem-sucedida da IA generativa em uma jornada de experiência do cliente, mas a estratégia específica pode variar com base nas necessidades e nos objetivos de cada empresa”, conta Luz.
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No fim, a proximidade com os clientes é o que mais importa. Adriana Gallego, diretora de Customer Service da Decolar, diz que a tecnologia permite entregar uma experiência personalizada para que os consumidores sintam que suas necessidades foram atendidas. Além disso, ajuda a manter os clientes atualizados sobre suas solicitações, antecipando e maximizando a capacidade de resposta, o que inclui todo o caminho de conexão do cliente com a companhia.
“Um dos pontos cruciais é colocar toda a inovação a serviço da melhor atenção ao cliente. Para isso, nos últimos anos, temos investido muito em novas tecnologias de atendimento. Tivemos um grande aprendizado que nos permitiu entender melhor as prioridades e as expectativas dos viajantes. Nossa proposta hoje é mais integrativa, permitindo a personalização de maneira que adéque a atenção ao cliente com base em seus estilos e necessidades, graças à plataforma omnicanal que temos desenvolvido. Redesenhamos nossa estratégia de experiência de usuário para poder chegar aos viajantes com um serviço diferenciado, eficiente e confiável”, conta Adriana Gallego.
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Roadmap da implementação de
IA generativa
- Conhecimento das particularidades e especificidades da empresa.
- Avaliação estratégica para definir objetivos.
- Base de dados robusta, integrada e segura.
- Escolha da tecnologia adequada, que esteja de acordo com a visão da empresa.
- Treinamento ético e responsável do modelo de IA.
- Desenvolvimento de protótipos em projetos pilotos/testes.
- Análise do desempenho e ganho de escalabilidade da IA.
- Monitoramento dos fluxos e avaliação da efetividade.
- Flexibilidade para realizar mudanças e evoluir o modelo de IA de acordo com as necessidades dos clientes e da empresa.
Instituições bancárias e o uso de IA em larga escala
O setor Financeiro está entre os que mais investem em soluções de Inteligência Artificial. Um estudo por setor da Accenture aponta que, entre as organizações que terão transformação de trabalho pela IA, os bancos se destacam com 54% de potencial de automação.
Samir Migliani, CDO do Banco PAN, comenta que, ao longo dos últimos dez anos, a área de Dados vem se fortalecendo e se tornando cada vez mais relevante no cenário das companhias. Essa área assistiu às implementações das áreas de Dados e IA – e as liderou – passando pela Arquitetura e Engenharia e, principalmente, executando e dando relevância à governança de dados.
“Acredito que existam diferentes maturidades entre os segmentos, mas, falando especificamente do setor Bancário, nós estamos muito preparados no que tange à qualidade, à catalogação, à capacidade de armazenamento e ao processamento de dados. Adicionalmente, temos informações relevantes sobre os nossos clientes, desde o comportamento de consumo até o perfil de transacionalidade, e tudo isso é fator decisivo para criarmos um ambiente contextualizado e com uma experiência encantadora”, explica Migliani.
Ainda de acordo com o executivo, é importante ter em mente que a IA sem dados não existe, e as empresas, de forma histórica, cresceram em um contexto muito diferente do que vemos hoje. Nesse cenário, um grande ponto de atenção existente nas companhias é sobre como ter o melhor dado do cliente, com visão unificada e nível de confiabilidade alto. Esse desafio impacta, diretamente, o conhecimento sobre o cliente: entender qual é o melhor canal de contato, a forma e a hora que prefere seguir com um atendimento ou ser abordado e os hábitos de consumo de forma geral, criando, consequentemente, um obstáculo na entrega da experiência completa.
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“Construir essa jornada e fazer com que os dados do cliente fluam de forma natural, a ponto de garantir que todos os canais tenham o contexto individualizado do que está acontecendo no minuto exato, é a base para que possamos, por exemplo, saber, antes de entrar no atendimento, se o cliente teve uma compra negada, se está presente em uma determinada loja na qual possui o hábito de frequentar. Essa sinergia no processo possibilita que a empresa faça uma recomendação automaticamente, usando um LLM (Large Language Model, como o ChatGPT) alinhado ao perfil e ao momento ou à situação do cliente”, acrescenta.
Por se tratar de uma tecnologia relativamente nova e ainda em desenvolvimento, é importante ter cautela, aconselha o diretor de Tecnologia do Itaú Unibanco, Thiago Charnet. À medida que a tecnologia amadurece, é necessário que as empresas se preparem para aproveitar, ao máximo, os benefícios em escala que ela possibilitará, sempre priorizando a segurança, o uso correto dos dados e a melhor experiência para os clientes.
“É preciso cuidado para assegurar que não haverá manipulação nas informações inseridas em uma solução de Inteligência Artificial, a fim de influenciar ou direcionar a forma como os dados são apresentados. Essa nova tecnologia permite a criação de soluções em escala com ainda mais rapidez para aprimorar a experiência dos clientes”, explica. “No Itaú, integramos dados pulverizados em diversas plataformas, o que nos permitiu evoluir continuamente a experiência dos clientes, a partir de soluções tecnológicas, entre elas as de IA”, completa Charnet.
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O executivo ainda cita outros pilares importante: foco na usabilidade do cliente e metodologia de trabalho que permite a integração efetiva dos times de negócio e tecnologia. “Após termos complementado as especialidades e unido competências, foi possível criar melhores hipóteses a partir das informações geradas e analisadas em ferramentas de IA. Dessa forma, ficou mais simples aplicar a tecnologia para solucionar as demandas corretas dos clientes, com maior assertividade e melhor experiência de uso. Isso traz um novo leque de possibilidades que a IA apresenta, que envolvem design de features com mais empatia nas interfaces conversacionais, melhora na navegação em aplicativos, recomendações para educação financeira dos clientes, maior acessibilidade digital e muitas outras possibilidades”, explica o diretor de Tecnologia do Itaú Unibanco.
A velocidade do desenvolvimento da IA possibilita que essa tecnologia resolva temas cada vez mais complexos. A melhor ilustração desta revolução são exatamente as IAs generativas, que conseguem prever ou criar conteúdos complexos como linguagem, imagens, áudios e vídeos. Alguns modelos podem, inclusive, ser utilizados através de consultas feitas em linguagem natural.
Para que tudo isso se torne uma realidade, a Elo buscou parcerias e o entendimento profundo do cliente, analisando comportamentos e entendimento de valor. Mirian Priositi, diretora de Dados da Consultoria P&I da Elo, explica que é a partir desse conhecimento que se torna possível identificar se há alguma fricção no relacionamento entre cliente e instituição para, a partir desse ponto, trabalhar com a fidelização. O começo disso é a análise de dados transacionais.
“Trago a IA para ajudar a complementar e a gerar, de fato, essa proposta de valor que fideliza, que converte, que melhora uma experiência de tempo. Às vezes, o produto é bom, mas o atendimento é ruim; ou o atendimento é excelente, mas o produto deixa a desejar. Como fechar melhor essa equação para que, efetivamente, consigamos trazer mais transação e converter mais com clientes mais fidelizados? Por meio da combinação do dado transacional, conseguimos segmentar para realmente tratar o cliente como um, entender a voz dele, o que ele faz e como se relaciona com a marca”, pontua Priositi.
Na prática, a solução de IA generativa utilizada pela Elo reconhece padrões de fidelidade em clientes, ajudando a identificar os motivadores de escolha para a compra. Com essa orientação, a tomada de decisões torna-se mais assertiva e a empresa constrói uma “rota de inovação” baseada no que é valorizado pelos clientes.
Principais objetivos das organizações que planejam utilizar/utilizam
IA generativa
Fonte: Mckinsey & Company. A pesquisa global foi realizada com 1.684 pessoas, que ocupam diferentes níveis dentro das organizações, em abril de 2023.
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Os dois lados da Inteligência Artificial
Da mesma forma que a Inteligência Artificial é utilizada pelas companhias para impulsionar os seus resultados e otimizar os seus processos, ela pode também ser adotada como ferramenta de ciberataque por agentes mal-intencionados.
Os estudos da Bain & Company notaram um aumento das menções à IA generativa na dark web em 2023.
De acordo com a consultoria, um hacker postou que foi capaz de usar IA generativa para recriar cepas de malware de publicações de pesquisa, como um ladrão baseado em Python que pode pesquisar e recuperar tipos de arquivos comuns (.docx, PDF e imagens) em um sistema.
Diante das ameaças e dos perigos assistidos pela IA generativa, os líderes corporativos devem adotar medidas com operações de segurança cibernética mais ágeis, como compreender que a IA generativa aumentará a complexidade das operações de segurança cibernética. Outro ponto é tornar a IA generativa e a segurança cibernética itens recorrentes da agenda nas reuniões de diretoria e executivos, bem como evitar um foco estreito em controles ou certos riscos.
Segunda a Bain & Company, as ações deverão partir também dos diretores de segurança e de informação. Caberá a eles fazer com que os líderes de operações de segurança (SecOps) validem os resultados da IA generativa, especialmente os algoritmos de detecção de ameaças atualizados por essa tecnologia.
Todo o time deve estar preparado para detectar ameaças sem e com o uso da IA generativa, de forma que não seja gerada uma dependência dela.
Além disso, é importante variar os modelos utilizados, e não depender apenas de um fornecedor de tecnologia.
Com o avanço dessas novas ferramentas, é essencial que toda a organização mantenha os seus conhecimentos atualizados, com estratégias personalizadas, para garantir proteção contra os ataques. Só assim todo o potencial da IA generativa poderá ser utilizado de forma que melhore os resultados das empresas e a experiência do cliente.
Foto: Divugação
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Ações imeditas de cibersegurança
(de acordo com a Bain & Company)
- Temas de IA generativa e segurança digital presentes nas agendas dos líderes.
- Abordagem holística do tema cibersegurança, evitando focar pontos específicos.
- Equipes responsáveis pela operação de segurança, as quais precisam, constantemente, validar resultados e algoritmos gerados pela IA generativa.
- Treino de profissionais para identificar ameaças com e sem a ajuda da tecnologia.
- Criação de uma equipe diversa e com especialidades variadas para tirar o melhor proveito da IA generativa.
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