IA no CX: o ROI de uma revolução definitiva
- Por Marcelo Brandão
- 30 min leitura
A Inteligência Artificial (IA) já conquistou um espaço importante dentro das empresas e na vida das pessoas, mas ainda há muito por vir. Só em 2024, a implementação da tecnologia por parte das empresas registrou um aumento de 22% em comparação a 2023 – agora, 72% das companhias ao redor do mundo já utilizam soluções de IA. Redução de custos e alta de receita são alguns dos ganhos citados como decorrentes da implantação.
Ainda de acordo com a pesquisa da McKinsey The state of AI in early 2024, 67% das organizações planejam aumentar seus investimentos em IA generativa (GenAI) nos próximos três anos. Aliás, a novidade generativa aparece como a grande responsável pela recente aceleração da adoção de IA, já que nos últimos anos não haviam sido registradas mudanças significativas nesse sentido.
A Goldman Sachs, uma das principais instituições financeiras globais, estima que a IA generativa possa impulsionar um aumento de 7% no PIB global – o que equivale a quase US$ 7 trilhões –, além de elevar o crescimento da produtividade em 1,5 ponto percentual ao longo de uma década.
Não há mais dúvidas de que a IA (preditiva e generativa) se consolidou como uma tecnologia potente para as organizações, no entanto, equilibrar investimentos e resultados ainda é um ponto sensível para muitas empresas.
Muito além de cifras, investir em IA requer liderança, aculturamento, capacitação e construção de conhecimento contínuo sobre novas tecnologias e o próprio negócio. Segundo a NVIDIA, uma das maiores empresas do setor de Tecnologia, para superar essa complexidade existe uma série de atividades bem-conhecidas das organizações e que agora precisam ser cuidadosamente avaliadas para maiores avanços e sucesso. A principal delas está relacionada às parcerias estratégicas para codesenvolver soluções personalizadas que atendam às necessidades específicas de cada negócio.
Segundo Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para a América Latina, a implementação da IA precede de identificação de processos que podem ser automatizados para reduzir custos operacionais e liberar recursos para investimentos. Posteriormente, a utilização eficiente dos dados existentes – essenciais para treinar os modelos – precisa estar aliada à capacitação de equipes e projetos-piloto para testar a viabilidade e os benefícios da tecnologia antes de uma implementação em larga escala.
O executivo destaca, ainda, que a evolução de diversas soluções diminuiu a carga dos investimentos, e que a redução dos custos de hardware, o avanço das soluções em nuvem e a disponibilidade de plataformas de IA como serviço (AIaaS) tornaram mais acessível a aplicação para empresas de diversos portes.
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“Há um crescente número de ferramentas de código aberto e bibliotecas que podem ser integradas a soluções personalizadas sem a necessidade de grandes investimentos iniciais. A adoção dessas tecnologias pode ser progressiva, permitindo que as empresas escalem suas operações conforme o ROI se torna evidente”, explica Aguiar. “Além disso, o Brasil possui um ecossistema de startups robusto que oferece soluções inovadoras e custos efetivos, facilitando a adoção”, complementa.
Para Renê Parente, líder de Vendas da Accenture Song América Latina, todo esse cenário é realmente promissor para investimentos, porém, o mais importante é as empresas pensarem no processo de adoção de IA, como um todo, e nas novas possibilidades de realizá-lo.
“Com certeza a IA ajudará a fazer as tarefas mais rapidamente, mas a pergunta é: Será que, com as novas possibilidades dessa tecnologia, essa tarefa ainda é necessária?”, frisa. A partir desse pensamento mais abrangente, Parente avalia que é possível extrair todo o potencial da IA, e fica mais fácil para as empresas metrificarem o real benefício financeiro, comparando-o com o custo de implantação.
Na AeC, uma das empresas líderes em inovação para o Customer Experience (CX), praticamente todos os canais digitais utilizam alguma especialização da IA e a percepção é positiva: é possível implementar IA para CX a um custo viável no mercado brasileiro, embora existam desafios a ser superados.
“Há um crescente número de ferramentas de código aberto e bibliotecas que podem ser integradas a soluções personalizadas sem a necessidade de grandes investimentos iniciais. A adoção dessas tecnologias pode ser progressiva, permitindo que as empresas escalem suas operações conforme o ROI se torna evidente”, explica Aguiar. “Além disso, o Brasil possui um ecossistema de startups robusto que oferece soluções inovadoras e custos efetivos, facilitando a adoção”, complementa.
Para Renê Parente, líder de Vendas da Accenture Song América Latina, todo esse cenário é realmente promissor para investimentos, porém, o mais importante é as empresas pensarem no processo de adoção de IA, como um todo, e nas novas possibilidades de realizá-lo.
“Com certeza a IA ajudará a fazer as tarefas mais rapidamente, mas a pergunta é: Será que, com as novas possibilidades dessa tecnologia, essa tarefa ainda é necessária?”, frisa. A partir desse pensamento mais abrangente, Parente avalia que é possível extrair todo o potencial da IA, e fica mais fácil para as empresas metrificarem o real benefício financeiro, comparando-o com o custo de implantação.
Na AeC, uma das empresas líderes em inovação para o Customer Experience (CX), praticamente todos os canais digitais utilizam alguma especialização da IA e a percepção é positiva: é possível implementar IA para CX a um custo viável no mercado brasileiro, embora existam desafios a ser superados.
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Há um crescente número de ferramentas de código aberto e bibliotecas que podem ser integradas a soluções personalizadas sem a necessidade de grandes investimentos iniciais. Além disso, o Brasil possui um ecossistema de startups robusto que oferece soluções inovadoras e custos efetivos, facilitando a adoção
A primeira grande orientação, segundo Gustavo Morais, Chief Digital Officer da AeC, é não seguir o hype do momento automaticamente. “As tecnologias mais faladas do momento, como LLM e GenAI, ainda são bastante caras e têm retorno ainda incerto. Por outro lado, vários algoritmos de Machine Learning clássicos, que utilizam árvores de decisão ou redes neurais mais simples, estão vastamente à disposição para uso a um custo muito mais acessível”, afirma o executivo, o qual acredita que o Machine Learning tradicional, assim como a IA preditiva ainda têm um grande potencial a ser explorado para os negócios.
A adoção de IA em todo o mundo aumentou consideravelmente no último ano, impulsionada pela IA generativa
Empresas que adotaram IA em pelo menos uma função (% de respondentes)
Em 2017, a definição para adoção de IA estava relacionada ao uso em atividade principal da empresa ou em escala. Em 2018 e 2019, a definição passou a ser a incorporação de pelo menos uma solução de IA nos processos ou produtos. Desde 2020, tem sido a adoção de IA em pelo menos uma função.
Fonte: McKinsey & Company
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Os passos iniciais para fazer valer investimentos em IA
1 – Identificar processos a ser automatizados para reduzir custos operacionais e liberar recursos para investimentos em IA.
2 – Compreender que a adoção de IA deve passar pela satisfação do cliente e pela eficiência operacional.
3 – Utilizar os dados existentes de forma eficiente.
4 – Firmar parcerias estratégicas para codesenvolver soluções personalizadas.
5 – Contar com o comprometimento da Alta Administração, bem como com os investimentos organizacionais e de infraestrutura.
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Investimentos na esteira das aplicações de CX
Em 2023, os investimentos do Brasil em tecnologia ultrapassaram US$ 50 bilhões, segundo estudo divulgado pela Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES). Trata-se de um reflexo da priorização do CX nas estratégias empresariais brasileiras, acompanhado de perto pelo crescente interesse em IA e em sua capacidade generativa.
Para Ricardo Sanfelice, diretor-executivo de Produtos, Clientes e Inovação do banco BV, do ponto de vista de CAPEX (ou Despesas de Capital), o investimento em IA tem-se demonstrado bastante similar ao de outros projetos em CX. “Em alguns casos, os investimentos em IA são até menores do que em CX, por tirarem proveito dos modelos de linguagem para melhorar a comunicação e a fluência, reduzindo o trabalho técnico de implementação. Entretanto, os modelos ainda precisam maturar, pois, a depender da comunicação estabelecida, os custos operacionais podem ficar altos em função da quantidade de mensagem/tokens e do uso do LLM para interpretar e responder”, analisa.
No BV houve um cuidado de formar um grupo multidisciplinar envolvendo os times de Tecnologia, Negócios e Riscos em todas as discussões e no desenvolvimento de projetos de IA, para que o banco compreendesse melhor a necessidade do negócio a partir dessa tecnologia e pudesse evitar desperdícios.
Concordando com essa abordagem, Julio Plum, diretor de Experiência do Cliente da Alelo, destaca que a inclusão de estudos de viabilidade e as projeções de Retorno Sobre o Investimento (ROI) podem ajudar muito as empresas a entender como otimizar custos e determinar metas. “Embora a IA possa resolver uma série de problemas complexos e melhorar significativamente o CX, é importante lembrar que ela não é uma solução sem custos. Portanto, otimizar o seu uso, selecionando a abordagem mais adequada e garantindo uma implementação eficiente, é essencial para maximizar o valor do investimento”, define.
É importante realizar estudos de viabilidade e projeções de ROI antes de implementar a IA
Com certeza a IA ajudará a fazer as tarefas mais rapidamente, mas a pergunta é: Será que, com as novas possibilidades dessa tecnologia, essa tarefa ainda é necessária?
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A Alelo tem obtido excelentes resultados com a “Alê”, sua assistente virtual. Desenvolvida para enriquecer a experiência dos colaboradores, a IA fornece um canal direto para esclarecer dúvidas, acessar informações da empresa e uma série de processos administrativos associados à gestão de pessoas. Além disso, o time comercial da Alelo também conta com um assistente de IA que fornece informações detalhadas sobre os produtos disponíveis e pode, até mesmo, ajudar na comparação entre produtos, considerando as necessidades específicas de um determinado cliente.
“A IA desempenha um papel multifacetado na Alelo, alinhando-se intimamente com a jornada de transformação digital da empresa. A exploração dessa tecnologia, em várias frentes internas, tem sido um catalisador para a inovação e a eficiência operacional”, resume Plum.
Massa crítica para criação de valor
Trabalhar investimentos em IA é uma tarefa contínua, que se transforma a cada dia, assim como a própria Inteligência Artificial. Isso requer das empresas muito preparo. “A tecnologia não funciona sozinha. Mesmo com todos os avanços, é preciso ter experiência e estratégia, do início ao fim, para garantir melhorias constantes e retorno do investimento com IA”, alerta Lúcia Andrade, CX Digital AmeriPac Delivery & Global SME director da Foundever.
Em alguns casos, os investimentos em IA são até menores do que em CX, por tirarem proveito dos modelos de linguagem para melhorar a comunicação e a fluência, reduzindo o trabalho técnico de implementação
Lúcia explica que, na Foundever, quando é implementado um chatbot ou um voicebot, normalmente há um corte de outros custos relacionados, os quais o bot terá capacidade de resolver sozinho. “É possível automatizar um processo end-to-end de maneira completa, fazer pré-qualificações, substituir a URA e fazer o routing de maneira mais efetiva, entre diversas outras possibilidades”, explica.
No setor Financeiro, a IA vem sendo amplamente utilizada. Duas frentes que ganham atenção são: prevenção de fraudes e investimentos automatizados. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar transações financeiras em tempo real para identificar atividades suspeitas e prevenir golpes, assim como criar e gerenciar portfólios de investimento personalizados com base nos objetivos e no perfil de risco de cada investidor.
Vitor Olivier, CTO do Nubank, afirma que somente através do uso de dados em escala e de mecanismos de Machine Learning é possível adquirir expertise de forma ágil em temas críticos como crédito, fraude e operações no setor Bancário. “Antes da IA, essas áreas dependiam de décadas de experiência humana para a tomada de decisões. Com a tecnologia, tornamos as decisões mais precisas e rápidas, utilizando um volume de dados impossível para um ser humano”, salienta.
Na visão de Olivier, em longo prazo, as empresas que adotarem IA de forma eficaz serão as que conseguirão alavancar maior impacto em seus negócios. “Investir nas partes fundamentais da tecnologia é crucial. Embora isso custe mais caro, para o Nubank, a proposta da IA é elevar a qualidade dos serviços e impactar positivamente nossos clientes”, diz.
Nessa linha, o Nubank vem consolidando equipes para agregar massa crítica em IA e focar a criação de valor. O banco está desenvolvendo seu próprio “foundation model”, uma infraestrutura de IA proprietária para um futuro organizacional baseado em “co-pilot everywhere”, ou seja, a tecnologia apoiando colaboradores em todas as áreas, desde Programação até Relações Públicas. “Toda parte da empresa terá um copiloto baseado em uma IA específica”, frisa Olivier.
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ROI passa pela satisfação do cliente
Se o mantra em CX é “o cliente no centro”, nada mais óbvio do que compreender, pela ótica do cliente, se os investimentos em IA valem a pena. No varejo, a adoção da tecnologia pode variar em custo dependendo de vários fatores, incluindo o tamanho do mercado em questão, a complexidade das soluções de IA implementadas, o grau de personalização necessária, o nível de suporte e a sustentação da tecnologia.
No iFood, uma das estratégias é usar plataformas e integrações que permitam escalar o uso de recursos conforme a demanda, reduzindo custos operacionais e de manutenção. “O trade-off vem na estratégia de investir em IA para ganhar eficiência, fidelização e escala”, diz Anna Vidal, diretora de Customer Experience do iFood.
A executiva afirma que, mais do que pensar em otimizar custos, é importante dar um passo atrás e deixar claro qual é o objetivo do investimento. “O ROI da IA aplicada para CX deve passar pela satisfação do cliente e pela eficiência operacional”, frisa. “A chave para manter a viabilidade dos custos em IA está na escolha de tecnologias e parceiros que ofereçam soluções que possam ser personalizadas e escaladas conforme a necessidade, evitando gastos excessivos com infraestrutura.”
Com ferramentas cada vez mais acessíveis e possibilidade de uso, Anna entende que o custo de customização é mitigado. “Há hoje muitas ferramentas, como o Open Source, que podem ser amplamente usadas. Vale dizer que o custo de armazenagem e de processamento de dados cai à medida que há um volume exponencial de dados sendo transacionados. Então, o custo não é uma variável que impeça as empresas de investirem em IA”, define a diretora de CX do iFood.
É preciso ter experiência e estratégia, do início ao fim, para garantir melhorias constantes e retorno do investimento com IA
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No Carrefour, a IA também é um reflexo desse foco na satisfação do cliente. A companhia tem utilizado IA no CX para auxiliar o processo de gestão de inventários em diferentes frentes. Segundo Arthur Silveira, diretor de Dados e Insights do Grupo Carrefour Brasil, “o caro” é sempre uma questão relativa e, tratando-se de IA, tudo dependerá do retorno para o negócio.
“É muito importante entender que ela é uma ferramenta que pode alavancar muitos indicadores, mas que, assim como qualquer outra tecnologia, precisa, de fato, resolver dores do dia a dia. Acredito que, se priorizarmos as soluções corretas nos problemas existentes, a adoção de IA terá um retorno de investimentos positivo”, diz Silveira.
As pesquisas têm auxiliado o Grupo HEINEKEN nessa jornada. “Com base em resultados de estudos, a maior personalização pelo uso de IA pode contribuir para um aumento médio de 20% nas receitas, de 30% na taxa de conversão, devido a recomendações mais precisas conforme o perfil do cliente, e resultar em um aumento de 25% em média na satisfação percebida pelos clientes”, diz Daniela Bertol, gerente de Projetos de Data Analytics do Grupo HEINEKEN.
“Claro que cada empresa terá uma realidade única, a depender de sua estratégia de mercado, mas, sem dúvidas, a adoção da IA para melhorar a jornada dos clientes, em qualquer nível que seja, deve ser considerada”, ressalta Daniela.
taxas de adoção de casos de uso da IA
taxas de adoção de casos de uso da IA
Fonte: Pesquisas da bain & Company sobre GenAI, Outubro 2023 (N=198) e Fevereiro 2024 (N=200)
O ROI da IA aplicada para CX deve passar pela satisfação do cliente e pela eficiência operacional
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A complexidade do ambiente de IA no Brasil
Para muitos especialistas, o Brasil está em um estágio intermediário de adoção de IA em comparação ao cenário global, e desafios pontuais impedem esse avanço no País. De acordo com uma pesquisa recente intitulada Desvendando o Futuro do Marketing com Inteligência Artificial Generativa, desenvolvida pela FIA Business School em colaboração com o LabMKT-FIA, a Gaspers.IA, a agência F2F e a AnaMid, entre fevereiro e junho deste ano, as organizações brasileiras enfrentaram obstáculos multifacetados.
A principal barreira, ressaltada por 51% dos profissionais pesquisados, foi a falta de compreensão sobre a integração eficaz da IA generativa. “A adoção ao nível individual é muito mais simples do que no nível corporativo”, comenta Patricia Artoni, professora da FIA Business School.
Paralelamente, metade dos pesquisados reporta restrições orçamentárias como um limitador para o avanço na adoção de IA, enquanto 47% enfrentam desafios técnicos relacionados à adaptação e à integração de sistemas de IA às infraestruturas existentes.
ROI em IA é:
⇒ Enriquecer a experiência dos colaboradores: IA torna-se uma parceira de trabalho.
⇒ Priorizar soluções corretas para problemas existentes: IA resolve dores do dia a dia.
⇒ Permitir concentrar em tarefas de nível mais elevado: IA libera o potencial criativo.
⇒ Superar e mitigar riscos: IA não coloca o cliente em situações desagradáveis.
⇒ Obter um catalisador para a inovação e a eficiência: IA como copiloto operacional.
“Estes dados sublinham a complexidade do ambiente em que as empresas buscam integrar a IA generativa, evidenciando a importância de abordagens estratégicas que considerem tanto os aspectos técnicos quanto os humanos. O comprometimento da Alta Administração, com investimentos em educação e infraestrutura, é fundamental para superar obstáculos com IA e não incorrer em gastos desnecessários”, avalia Patricia.
Para a especialista, o País tem feito esforços para melhorar a capacitação em IA, com universidades e empresas oferecendo cursos e treinamentos em IA e em CX. No entanto, o nível de especialização e o número de profissionais qualificados ainda são menores do que em mercados mais maduros. “A infraestrutura tecnológica, o acesso a dados de qualidade e a capacitação de profissionais são desafios que precisam ser superados”, pontua Patricia.
Além disso, outras preocupações das organizações foram destacadas na pesquisa: 44% dos respondentes apontam a violação de privacidade e a proteção de dados, enfatizando a necessidade crítica de conformidade com regulamentações como a LGPD. A responsabilidade legal, mencionada por 42%, também revela uma angústia com a atribuição de responsabilidade por danos causados pela IA. Além disso, outras questões citadas foram o desenvolvimento de conteúdo de baixa qualidade (41%) e o risco de viés em IA (37%), que podem resultar em decisões discriminatórias.
Acredito que, se priorizarmos as soluções corretas nos problemas existentes, a adoção de IA terá um retorno de investimentos positivo
“Esses dados sublinham a importância crucial de adotar abordagens cuidadosas e éticas na implementação da IA generativa, garantindo que seu potencial transformador seja realizado de maneira responsável e segura”, salienta Patricia.
Mundialmente, as preocupações são semelhantes em alguns pontos específicos, como mostra o gráfico da página anterior.
Criar diferenciação como valor tangível
Mesmo com todos os desafios, o acesso ampliado à IA tem de fato aumentado o potencial de inovação e competitividade das empresas, o que aguça os investimentos. E é exatamente este acesso ampliado, segundo a consultoria Bain & Company, que promove condições para que tanto empresas de grande porte quanto médias e pequenas alcancem resultados significativos com a IA.
“O que precisamos questionar é o que realmente vai acabar diferenciando uma empresa das outras no sucesso com IA. Muitas vezes, a diferença está em como escalar e em como enfrentar os desafios da gestão da mudança”, diz Luiza Mattos, sócia e líder das Práticas de Customer Experience da Bain América do Sul.
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dos profissionais de marketing no brasil não sabem integrar a IA generativa de forma eficaz
Na avaliação da especialista, a disponibilidade de talentos e a escassez de profissionais qualificados ainda são grandes desafios em IA no Brasil. Outros obstáculos – como formas ineficazes de trabalho, governança e políticas organizacionais resistentes à mudança – e questões éticas – como a manutenção da privacidade dos dados e a mitigação de vieses nos algoritmos – também dificultam a escalada bem-sucedida da IA nas empresas.
Contudo, de forma global, o capital aplicado na tecnologia é significativo. Cada companhia está investindo, em média, US$ 5 milhões por ano em iniciativas de GenAI, segundo a Bain. São, aproximadamente, cem funcionários dedicando pelo menos parte de seu tempo a essa tecnologia. Já entre as corporações de grande porte, cerca de 20% estão investindo valores que atingem até US$ 50 milhões por ano.
Principais razões que impedem as empresas de avançar no uso de GenAI (nível global)
Fonte: Pesquisas da bain & Company sobre GenAI, Outubro 2023 e Fevereiro 2024
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Cada empresa terá uma realidade única, a depender de sua estratégia de mercado, mas, sem dúvidas, a adoção da IA para melhorar a jornada de seus clientes, em qualquer nível que seja, deve ser considerada
“Se compararmos os objetivos da implementação de IA, nossa pesquisa mostra que, mesmo com todos os desafios, as organizações brasileiras têm maior foco em ampliar a eficiência e a produtividade das equipes (75%) e em melhorar a experiência do cliente (69%) do que seus pares nos Estados Unidos (64% e 54%, respectivamente)”, comenta Lucas Brossi, sócio e líder de Advanced Analytics da Bain América do Sul.
Para Renê Parente, da Accenture, mesmo com todos os obstáculos, as oportunidades com IA generativa são realmente transformadoras. “O potencial de ser mais coerente, assertivo e realmente transmitir o valor da marca, de forma consistente, será ampliado. Fato é que ainda existem barreiras tanto técnicas quanto de governança para chegarmos lá, mas olhando para a frente, sim, as marcas poderão entregar melhor o que propõem”, avalia Renê.
Na visão de Parente, a partir da equidade e de oportunidades com GenAI, a diferenciação será um desafio – já que o básico com IA estará sedimentado. “Acreditamos que, para isso, será preciso fazer parte da vida das pessoas, o que chamamos de ‘Life Centricity’”, pontua.
Isso significa entender cada vez mais o contexto de cada cliente, e o momento de vida dele, para pensar nas comunicações, nas soluções e nos produtos. A forma como a tecnologia será utilizada e aplicada para apoiar as ações nesse sentido é o que diferenciará uma empresa de outra. No fim, trata-se de criar diferenciação como valor tangível da IA.
No Brasil, as empresas estão mais preocupadas em melhorar a experiência do cliente através da GenAI do que em outros países
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5 elementos para otimizar custos com IA
Para equilibrar a complexidade da IA com o Retorno Sobre o Investimento (ROI) e a otimização de custos, há cinco elementos que auxiliam nessa jornada:
⇒ Soluções de Nuvem Escaláveis: utilizar plataformas de nuvem escalável permite que as empresas paguem apenas pelos recursos que utilizam, reduzindo custos iniciais e permitindo uma expansão conforme necessário.
⇒ Hardware Eficiente: investir em hardware eficiente e otimizado para a IA pode reduzir custos operacionais em longo prazo, melhorando a performance e a eficiência energética.
⇒ Modelos de Negócio Flexíveis: adotar modelos de negócio flexíveis, como pagamento por uso ou assinaturas, pode tornar a implementação de IA mais acessível e gerenciável financeiramente.
⇒ Parcerias Estratégicas: firmar parcerias com fornecedores de tecnologia e consultorias especializadas pode ajudar a reduzir custos e a acelerar a implementação de soluções de IA.
⇒ Treinamento e Capacitação: investir em treinamento e capacitação dos colaboradores, para utilizar e gerenciar tecnologias de IA, pode maximizar o ROI e garantir uma adoção mais eficaz.
GenAI: a nova fase da transformação digital
A IA generativa capturou a atenção e a imaginação de todos. Impulsionada por modelos de Machine Learning, que são pré-treinados com gigantescos volumes de dados e eliminam a maior parte da escrita de código indiferenciado, economizando tempo e aumentando a produtividade, a GenAI permite que os desenvolvedores se concentrem nos aspectos criativos da codificação e no design de soluções.
Na prática, essa tecnologia assume o trabalho pesado e repetitivo em muitas áreas, permitindo que os humanos se concentrem em tarefas criativas de nível mais elevado – uma qualidade que chama a atenção das empresas. Lúcia Andrade, da Foundever, entende que a utilização de IA generativa adiciona um custo a mais, mas, com uma estratégia bem-pensada, acaba compensando devido à otimização operacional e à melhoria de experiência que a tecnologia permite.
O que precisamos questionar é o que realmente vai acabar diferenciando uma empresa das outras no sucesso com IA. Muitas vezes, a diferença está em como escalar e em como enfrentar os desafios da gestão da mudança
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“Estamos prestes a ver a próxima onda de adoção generalizada de Machine Learning, com a oportunidade de reinventar cada experiência e aplicação do cliente com IA generativa”, salienta Cleber Morais, diretor-geral de Vendas da Amazon Web Services na América Latina, sobre o impacto da GenAI.
Morais conta que o Gimba, um dos líderes de varejo no fornecimento de materiais essenciais e suprimentos, substituiu o processo manual de inserção e atualização de produtos no catálogo por uma ferramenta de IA generativa. “A tecnologia é hoje responsável pela inclusão de cerca de 300 novos produtos por mês, reduzindo o tempo de cadastro em mais de 80%”, detalha.
O comprometimento da Alta Administração, com investimentos em educação e em infraestrutura, é fundamental para superar obstáculos com IA e não incorrer em gastos desnecessários
Outro exemplo destacado por Morais vem do C6 Bank, que está desenvolvendo duas soluções baseadas em IA generativa e em Analytics com a AWS. Na prática, a ferramenta avisa se há algo fora do padrão ao longo do desenvolvimento de aplicações e, em caso positivo, de que forma o código deve ser alterado. A segunda solução é um robô que varre a base de informações sobre os produtos e serviços do banco e faz sugestões de resposta para o atendente, que tem a opção de enviar a resposta na íntegra, usar apenas alguns trechos do texto sugerido ou descartar a sugestão. Mais elaborado que um bot baseado em uma simples árvore de palavras, o recurso interpreta a dúvida do cliente, cruza as informações com a base de conhecimento e cria respostas a partir dos seus achados, simulando a escrita de um humano.
“Chatbots e pesquisas são um bom ponto de partida para a IA generativa, mas são apenas a ponta do iceberg se considerarmos o que é possível fazer com ela”, avalia Morais.
A Bravante RRC, empresa de robótica especializada nas indústrias naval, portuária e de petróleo e gás, também utiliza tecnologia da AWS para localizar oleodutos desativados. A análise de documentos pela IA generativa ajuda a determinar a localização exata dos dutos que precisam ser removidos – exigência da Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) – e reduz a carga dos engenheiros topógrafos. Outro foco importante da companhia com IA é a redução de erros de planejamento na desativação de instalações, os quais, além de causar impactos sociais e ambientais, podem gerar prejuízos financeiros significativos.
Albervan Luz, diretor de Transformação Digital e-Care da Claro, entende que a IA generativa tem um potencial transformador enorme para a experiência do cliente, mas ainda tem sido utilizada com muita moderação pelas empresas devido a riscos de “alucinação”, falta de regulação e questões de privacidade e de segurança.
“É importante acompanhar de perto o desenvolvimento da IA generativa e explorar suas aplicações de forma estratégica e segura”, alerta o executivo da Claro.
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Para Cleber Morais, mesmo com os desafios, é inevitável o domínio da IA generativa no mundo corporativo – sobretudo com novas soluções que surgirão nos próximos anos. “Já tivemos um vislumbre da economia de tempo e gastos, somados ao aumento na produtividade e à imensidão de possibilidades de criações e tarefas que a IA pode realizar. A adoção massiva da GenAI vai criar um salto de inovação e produtividade. É a nova fase da transformação digital e será tão transformadora como foi a chegada da internet. A internet democratizou o conhecimento; a IA irá democratizar a tecnologia”, resume o executivo da AWS.
Vale lembrar que todo esse avanço com IA foi e será suportado cada vez mais por cloud computing. “É a nuvem que possibilita a democratização da IA”, diz Morais. Para ele, aplicações de IA demandam processamento pesado de dados e muitos dados para serem analisados, o que só é possível de ser feito a custos eficazes na nuvem.
Cloud em 2028: de uma tecnologia disruptiva para uma necessidade organizacional
Fonte: Gartner (novembro 2023)
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Segundo o Gartner, até 2025, mais de 85% das indústrias não conseguirão executar suas estratégias digitais sem o uso de arquiteturas e de tecnologias nativas da nuvem. “Na nuvem, empresas podem usar as ferramentas mais atuais existentes, pagando apenas pelo uso, sem a necessidade de fazer investimentos gigantescos em infraestrutura de data center, energia, servidores e todas as soluções de software necessárias para tornar uma ideia realidade”, explica Morais.
O fator confiança
Se existem resultados, o que falta então para o mercado brasileiro avançar ainda mais com IA dentro das organizações? Um ponto importante em toda análise de investimentos em IA é o fator confiança.
De acordo com uma pesquisa do Gartner, quase dois terços (64%) dos clientes não querem que as empresas usem IA no atendimento. Além disso, 53% dos clientes considerariam mudar para um concorrente se descobrissem que uma empresa usaria IA para atendimento. Por outro lado, três em cada cinco líderes de atendimento ao cliente estão sob pressão para adotar IA.
Indicadores-base do ROX (Return on Experience)
(segundo a CX Brain, unidade de inteligência do Grupo Padrão)
Para medir o retorno dos investimentos de IA em CX, as empresas precisam acompanhar indicadores de performance e calibrá-los, a fim de encontrar o seu próprio índice macro do ROX. Os principais são:
⇒ NPS omnicanal e por canal.
⇒ CSAT omnicanal e por canal.
⇒ Taxa de atrito.
⇒ Lifetime Value (LTV).
⇒ Taxa de churn.
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É importante acompanhar de perto o desenvolvimento da IA generativa e explorar suas aplicações de forma estratégica e segura
O ponto é: as empresas devem usar a IA para superar problemas recorrentes e mitigar riscos. Muitos clientes certamente enfrentarão problemas de espera e resolutividade piores no atendimento de empresas que não utilizam IA. Hoje, os líderes devem compreender de que forma a IA tonará possível não colocar o cliente em situações desagradáveis, as quais ele já enfrenta e, assim, desenvolver confiança no uso da IA – tanto para a empresa quanto para o seu público.
Construir a confiança do cliente continuamente é um dos pontos mais sensíveis em CX. Muitas vezes, o ceticismo do consumidor com novas tecnologias é reflexo desse cenário que pressiona a necessidade de inovação. Chatbots mal construídos resultam em omnicanalidade disfuncional e não resolutiva e já criaram uma decepção tão grande aos consumidores que fica difícil, para a grande maioria, acreditar que outra nova tecnologia resolverá seus problemas de forma automática e ágil.
As empresas devem usar a IA para superar problemas recorrentes e mitigar riscos
O momento é sobre entrega de valor
É primordial compreender que simplesmente automatizar um processo ou migrar para uma nova tecnologia mais eficiente não garante benefícios que justifiquem o investimento. No caso da IA, seu verdadeiro valor reside na compreensão de como ela não apenas altera a forma de execução das tarefas, mas também transforma o que é realizado a partir dela. Se no último ano acompanhamos o boom sobre exploração das possibilidades com IA, o momento agora é sobre os resultados e a geração de valor real dos investimentos. Mas é preciso dar fôlego à inovação.
Sem dúvidas, a chegada da IA generativa nesse ecossistema torna as soluções mais sofisticadas e específicas, e poderemos ver mais decisões de compra sobre essa tecnologia acontecerem. Agora, a grande diferença nos resultados depende, em grande parte, da qualidade dos dados e da capacidade de as empresas operacionalizarem o uso dessas informações para atender às necessidades dos usuários e justificar investimentos na tecnologia. São os dados o gatilho de produtividade e de resultados confiáveis em IA.
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