A mídia tem falado muito sobre Inteligência Artificial, principalmente em como as empresas precisam fazer uso desta nova onda tecnológica. Só que no meio deste tanto de informação, ainda falta clareza sobre um ponto: como gerar valor real para minha empresa e atingir os resultados desejados? Se você quer conhecer exemplos práticos, continue a leitura deste post que vamos mostrar 4 fases do ciclo de geração de valor pela IA nas empresas!
No artigo da MITSloan Magazine “How Leading Organizations Are Getting the Most Value From IT” (em português: “Como as organizações líderes estão obtendo o máximo valor da TI”), é dito o seguinte: “Muitas das decisões de investimento mais importantes que os CEOs enfrentam atualmente estão relacionadas à tecnologia. Esse não foi o caso há alguns anos. Mas agora toda empresa é, de fato, uma empresa de tecnologia e todo CEO, um CEO de tecnologia.”
Hoje, decisões de tecnologia não são mais exclusivas dos executivos de TI, envolvem toda a organização, não só na decisão, mas na execução também. A transformação digital não é exclusiva da TI, é uma necessidade de toda a organização.
Então, continue lendo, pois independente de sua posição, Inteligência Artificial é assunto para todos.
APRENDA, MELHORE, INOVE E ENGAJE
Aprender, melhorar, inovar e engajar são as quatro fases que lhe permitirão ir ao infinito e além!
APRENDA – Análise de grande volume de dados e produção de insights
Com certeza um dos pontos mais importantes da IA é sua incrível capacidade de gerar valor pelo insight de grande volume de dados. Essa capacidade, obviamente apoiada pelo conceito de Big Data, pode ser usada para entender o comportamento de consumidores, individualmente, em grupos ou o todo. Com isso podemos prever situações e comportamentos e melhorar produtos, ou seja, podemos potencializar nossa capacidade operacional de acordo com os insights obtidos, e isso com o intuito de além de melhorar desempenho, obter maior lucratividade e se posicionar melhor em segmentos competitivos.
Em si, apesar de estarmos falando do potencial e dos valores gerados pela IA, uma coisa é fundamental: dados. Sem os dados não existe IA que funcione, então, antes de iniciar qualquer projeto de IA, verifique se possui ou conseguirá produzir os dados necessários para que se consiga gerar valor com seus projetos de IA.
Um dos pontos importantes neste processo de aprendizagem é descobrir sua relação com seus clientes, identifique quem entrega maior retorno e passe a atendê-los com mais atenção. Descubra quem tem potencial de comprar mais e crie modelos de engajamento. Enfim, aprenda para se tornar mais eficiente.
MELHORE – Transformação das cadeias de valor (transformação operacional)
Primeiramente, é importante entender o conceito de cadeia de valor: Uma cadeia de valor representa o conjunto de atividades desempenhadas por uma organização desde as relações com os fornecedores e ciclos de produção e de venda até à fase da distribuição final.
O valor entregue a um cliente, seja ele através de produto ou de serviço é, portanto, o resultado do trabalho de toda uma cadeia, ou seja, todos que participaram com atividades ou insumos (desde matéria prima, fabricação ou transformação, embalagens, marketing, venda, suporte, atendimento ao cliente, entre outras) e que no final faz da saída algo que tem sentido para o cliente e representa grande valor.
Agora que você entendeu o que representa a cadeia de valor, imagine o potencial de utilização de IA neste contexto. São inúmeras as possibilidades, desde o uso de ferramentas de workflows cognitivos que fazem uso de algoritmos de machine learning, ajudando em cada etapa do processo produtivo, até o uso de computação visual para validação de etapas ou a própria qualidade do produto.
Há um grande potencial de ampliação da competitividade e diferenciação pela transformação das atividades operacionais com o uso de IA. Todas as atividades operacionais podem ter apoio por IA, independentemente do tipo de atividade. Melhorias podem ser aplicadas desde a completa automação até o apoio ao ser humano envolvido.
INOVE – Transformação nos modelos de negócio
Reunindo todos os insights com a análise de dados e com o poder transformacional na operação, surgem agora possibilidades de inovação. O processo de experimentação e validação, com apoio de IA, é mais eficiente e permite que novos modelos sejam testados rapidamente. E é o que os novos consumidores estão esperando pois estão sedentos por novidades, bem como estão mais exigentes, querendo produtos de melhor qualidade.
Um exemplo interessante da transformação no modelo de negócio é a Nike, que lançou em 2018 a loja Nike House of Innovation, na Quinta Avenida em Manhattan, onde busca mexer com as emoções, cativando e envolvendo todos os sentidos de seus clientes. Além também de a Nike criar inúmeros aplicativos que são integrados a sensores nos tênis e demais artigos esportivos, que mais tarde combinam essas capturas em grandes “Big Datas” que são processados por Machine Learning e, no final, oferecem experiências além de uma simples fabricante de artigos esportivos. Esse é sem dúvida um exemplo da transformação de um modelo de negócio baseado em artigos esportivos que migra para um modelo de negócio das experiências.
Independentemente de qual seja seu modelo de negócio, a inovação é algo que pode ser atingido com o uso adequado de ferramentas certas.
ENGAJE – Melhores experiências aos clientes (transformação da experiência)
As experiências serão transformadas. Com os insights produzidos pela análise de dados, bem como o aprendizado em tempo real adquirido com os usuários e clientes a medida que usam apps, web sites ou sites de vendas, podemos moldar ofertas e descontos, criando maior engajamento e não só ampliando as possibilidades de vendas, mas a fidelização e o encantamento de clientes e usuários.
As experiências são o poder atual de diferenciação no mercado competitivo, e existem várias formas de oferecer experiências, seja no momento da compra, seja no atendimento ao usuário, seja no pós-venda, ou no outbound (ações proativas de acesso aos compradores), mas principalmente oferecendo canais rápidos, simples e eficientes de o próprio usuário realizar seus serviços (trocas, devoluções, etc.) e suas interações com a empresa.
O uso de chatbots é um canal inicial para conectar de forma fácil e eficiente essa experiência com o cliente. Tenha em mente que o uso de chatbot não é apenas para a redução de custos operacionais – apesar de ser um benefício importante – não deve ser o objetivo principal, pois de nada resolve reduzir custos piorando a experiência do cliente. Alinhe ambas as estratégias, mas foque em oferecer experiência adequada ao seu cliente.
Também é importante entender que chatbot é o caminho que muitas empresas estão usando atualmente como ponto de partida, mas a jornada de experiência do cliente é maior e mais completa e envolve muitos outros fatores que devem se somar, para promover melhores experiências, como exemplo: soluções adequadas de atendimento ao usuário sob o conceito de multicanais, fluxos internos de trabalho integrados à toda a cadeia de valor, machine learning preditivo influenciando gostos e formas de interação, entre outros.
Várias técnicas de IA podem ser somadas para alcançar o objetivo de engajar o cliente com sua empresa ou marca.
Conclusão
A inteligência é o ativo mais importante nas organizações modernas, e digo isso, pois a inteligência humana combinada com a inteligência artificial, trazem hoje infinitas possibilidades. Seja pela entrega da capacidade de predição e precisão da IA que potencializam significativamente as ações proativas, seja pela capacidade criativa do ser humano, que através de insights, consegue propor novos modelos e validá-los rapidamente com apoio de dados.
Estamos iniciando a era da Inteligência, a soma de IH + IA. Use esse poder com moderação!
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Por Emauri Gaspar, Cofounder da Run2biz
