Business case para a IA: guia e casos de uso para stakeholders

As tecnologias de IA, incluindo detecção de anomalias e pesquisa vetorial, vêm auxiliando empresas há algum tempo. No entanto, só nos últimos anos é que se tornou possível para a maioria das empresas conversar com computadores em linguagem natural, perguntando sobre o desempenho dos negócios e discutindo as causas-raiz. É fácil imaginar como computadores capazes de analisar dados em um piscar de olhos podem ajudar o seu negócio. Mas extrair valor comercial deles exige um investimento substancial, e nem sempre está claro se o retorno justificará o custo.

Resumindo, há um amplo consenso de que a IA terá um papel importante nos negócios, mas ainda é um desafio criar um business case sólido para ela com base em cálculos concretos de ROI. Vamos analisar como justificar investimentos em IA.

O que é IA?

Inteligência artificial se refere a sistemas computacionais projetados para executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. As formas mais avançadas, conhecidas como grandes modelos de linguagem (LLMs), são treinadas em grandes conjuntos de dados da internet e de outras fontes. Uma vez treinados, os LLMs se destacam na compreensão da linguagem, no fornecimento de auxílio em diversas disciplinas e no desenvolvimento de planos para a realização de uma ampla variedade de tarefas. Esses recursos podem ser particularmente úteis quando embasadas nos dados da própria organização.

Principais conclusões

• A IA está presente em muitas aplicações de negócios, ajudando a processar dados para fornecer novos insights e melhorar a eficiência.
• Os recursos de IA estão evoluindo rapidamente. Os agentes de IA podem planejar e executar tarefas complexas e, com acesso seguro aos dados corporativos, executar muitas tarefas feitas por humanos.
• As empresas devem planejar a adoção da IA ou correm o risco de ficarem para trás em relação aos concorrentes. Como todas as grandes estratégias de negócios, cada etapa deve se basear no sucesso anterior.

9 casos de uso comercial para IA

O ChatGPT, lançado em 2022, chamou a atenção de estudantes e líderes empresariais. Embora provavelmente tenha ajudado muitos alunos a escrever redações, sua ampla utilidade para as empresas exigiu mais avanços.

As empresas agora se beneficiam de duas melhorias em particular. A primeira é o acesso aos dados comerciais, geralmente por meio de tecnologias conhecidas como geração aumentada de recuperação, ou RAG, ou o Protocolo de Contexto do Modelo, ou MCP. Com o RAG, o MCP e tecnologias semelhantes fornecendo dados relevantes, um LLM pode usar esse contexto para responder a perguntas sobre o seu negócio, como solicitações de clientes para obter detalhes sobre produtos e cenários hipotéticos de executivos sobre projeções de vendas.

A segunda é a capacidade da IA de criar planos, entendendo como as tarefas anteriores foram concluídas e usando conjuntos de ferramentas para concluir tarefas mais complexas. Isso é conhecido como IA autônoma e está se tornando fundamental para a IA fornecer valor comercial tangível, especialmente com o aumento do uso do MCP. Não se trata mais de saber se a IA será usada nos negócios, mas quando e como.

Confira nove áreas em que as empresas estão obtendo sucesso com a IA.

1. Atendimento ao cliente

A maioria das interações de atendimento ao cliente é repetitiva. Isso significa que a IA com acesso a um histórico de perguntas, resoluções e documentação de produtos pode servir como um agente de atendimento ao cliente de nível 1 capaz, e pode ir além das tarefas de nível 1 com novas ferramentas. A IA autônoma pode aprender com interações passadas e manter conversas interativas para resolver problemas, por exemplo. O business case é mais sólido se os dados de atendimento ao cliente forem completos e abrangentes. Vejamos cinco capacidades principais.

• Tratamento automatizado de consultas por meio de chatbots e assistentes de voz: a qualidade extremamente baixa dos chatbots anteriores, sem IA, frequentemente frustrava os clientes, que rapidamente procuravam falar com um humano. Mesmo com IA, chatbots e assistentes de voz precisam ser diretos, precisos e rápidos para conquistar os usuários.
• Perguntas e respostas básicas, incluindo avaliações e respostas da documentação: uma maneira de ajudar os clientes a aceitar a ajuda de um chatbot é permitir que ele responda de maneiras exclusivas da IA. O Rufus da Amazon, por exemplo, pode combinar documentação e comentários de compradores anteriores para compartilhar insights e recursos do produto, mas também informar a avaliação de compradores anteriores sobre o desempenho do item. Para suporte ao produto, um chatbot pode listar rapidamente as soluções mais prováveis ​​para um problema com base em sua base de conhecimento ou fornecer insights que agentes humanos de atendimento ao cliente não conseguem fazer facilmente.
• Análise de sentimentos: quando os clientes precisam de ajuda, nem sempre estão dispostos a descrever pacientemente o problema e responder a perguntas básicas sobre possíveis soluções. Ninguém gosta de ouvir a pergunta: "está conectado?" A inteligência artificial está aperfeiçoando cada vez mais a análise do tom de voz ou das mensagens no chat, ajudando os agentes a perceberem se a pessoa está impaciente ou com raiva, o que é fundamental para oferecer um suporte de qualidade.
• Triagem e encaminhamento de tickets: quando as solicitações de suporte chegam, é importante direcionar o ticket na direção certa. Trata-se de um cliente de alto valor que deve receber um serviço de primeira linha? Qual produto está em questão e quem está disponível para melhor atender à preocupação específica? Ao rastrear resoluções anteriores, a IA pode fazer um excelente trabalho ao direcionar o fluxo de problemas de suporte ao cliente.
• Suporte personalizado: Seja por IA ou agentes humanos, o suporte personalizado depende da qualidade dos dados no sistema de suporte ao cliente. Quando a IA é adicionada ao sistema, ela pode ajudar os agentes a encontrar e apresentar rapidamente informações relevantes do cliente em tempo real ou tornar as interações mais personalizadas ao lidar com elas diretamente.

2 Marketing e vendas

A capacidade da IA de analisar rapidamente os dados e desenvolver estratégias únicas de marketing e vendas, muitas vezes individualizadas para cada cliente, é uma proposta atraente. O retorno do investimento é mais rápido para aqueles que utilizam plenamente os recursos de seus sistemas atuais de CRM e automação de marketing. Quanto mais aprimorados forem seus dados, melhores serão os resultados ao adicionar IA. Os vendedores estão anotando meticulosamente as interações com os clientes? Talvez sim, talvez não. De qualquer forma, a IA pode ajudar, mas mais dados gerarão resultados superiores.

• Qualificação e estímulo de leads: qual é o seu objetivo? Gostaria de dobrar sua base de clientes nos próximos dois anos ou prefere aumentá-la em 10% ou 20%? Sua equipe de vendas conhece bem a concorrência e tem uma boa compreensão do perfil dos clientes em potencial? Se sua equipe de vendas estiver preparada e você estiver entusiasmado com uma taxa de crescimento de 10% a 20%, a IA para capacitação de vendas pode não ser tão importante quanto para empresas de alto crescimento ou empresas com uma ampla base de clientes. Criar um business case para IA aqui é provavelmente mais difícil do que seria para o atendimento ao cliente, por exemplo. Para empresas que buscam entrar em novos mercados ou lançar novos produtos, o business case para IA é melhor. A IA pode pontuar leads, o que é útil quando você tem muitos leads, mas pode segmentar apenas um pequeno subconjunto deles, por exemplo.
• Identificação de prováveis ​​clientes: conforme mencionado acima, a IA pode gerar perfis de clientes ideais, ou ICPs, para novos produtos ou serviços, analisando dados demográficos, comportamento online, atividade em redes sociais e compras anteriores para encontrar padrões que humanos podem não perceber. A IA pode então usar ICPs e estratégias de pontuação de leads para ajudar a direcionar os esforços de marketing.
• Otimização de campanhas: se as suas campanhas estão produzindo muitos dados, talvez milhares ou centenas de milhares de leads, a IA pode ajudar a identificar as abordagens com melhor desempenho e modelar campanhas antes de pagar para lançá-las. E para organizações que possuem um processo para acompanhar os leads até a conquista do negócio, a IA pode ser capaz de extrair novos aprendizados desses dados e ajudar a ajustar campanhas futuras.
• Segmentação de clientes: encontrar semelhanças entre itens em grandes conjuntos de dados é algo que a IA faz muito bem, portanto, a ideia de pedir à IA para encontrar clientes em potencial semelhantes aos seus melhores clientes é muito atraente. Se seus dados forem robustos o suficiente, a IA pode revelar rapidamente clientes potencialmente lucrativos e, em muitos casos, explicar o que os torna bons clientes em potencial e para quais produtos. Esse recurso melhora à medida que o sistema ingere mais dados.
• Comunicação com o cliente, incluindo a elaboração de comunicações e o monitoramento de respostas: se você coletar emails, postagens do LinkedIn, outras correspondências e estatísticas sobre o desempenho de cada um, a IA pode aprender o que funciona melhor e criar comunicações que provavelmente serão altamente eficazes. Aqui, como em qualquer outro lugar, a qualidade dos dados é fundamental. É igualmente importante ressaltar que não se deve esperar que as composições geradas por IA estejam prontas para serem enviadas. Por enquanto, elas ainda precisam ser revisadas antes de serem enviadas aos clientes e clientes em potencial.
• Preços e recomendações dinâmicos: a capacidade da IA de analisar dados rapidamente e fazer previsões é valiosa para qualquer empresa, considerando preços dinâmicos. Digamos que você é o gerente do Dodger Stadium, em Los Angeles, e o New York Yankees é o time visitante. Aquele ingresso de 100 dólares pode chegar a valer 1.000 dólares para esse jogo, talvez até mais. Qual preço você deve definir para aumentar a receita e ainda assim lotar o estádio? Se você se identifica com esse dilema, a precificação dinâmica assistida por IA pode ser ideal para você. Se, por outro lado, você se identifica mais com o gerente do Petco Park, em San Diego, onde os ingressos para os Padres não costumam esgotar, ou seja, a demanda não excede tanto a oferta, então o preço dinâmico pode não ser a melhor opção para você.

3. Operações

A IA é adequada para automatizar processos repetitivos que apresentam exceções, especialmente para organizações que utilizam um conjunto de produtos compatíveis para gerenciar operações, geralmente com ERP como peça central. Para aproveitar ao máximo a IA, é necessário que ela tenha a capacidade de trabalhar com dados operacionais e financeiros. Isso pode acontecer em um sistema centrado em ERP ou em um data warehouse que foi projetado para extrair dados dos sistemas operacionais que a empresa utiliza.

Isso não quer dizer que a IA em produtos específicos, como o gerenciamento da cadeia de suprimentos, não compense o esforço. No entanto, a eficiência operacional e os insights organizacionais da IA ​​serão melhores quando ela obtiver uma visão abrangente dos negócios realizados diariamente.

• Otimização da cadeia de suprimentos: avaliar fornecedores observando mudanças em seu desempenho ou reequilibrar o processo de aquisição para acessar múltiplas fontes são os tipos de coisas em que a IA pode ajudar quando integrada a um sistema de gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM). No entanto, os sistemas de SCM exigem muita estrutura para serem eficazes, portanto, as adições de IA que oferecem o melhor business case provavelmente serão obtidas do seu fornecedor de SCM. Os insights serão melhores se a IA puder analisar os detalhes da sua cadeia de suprimentos e acessar as projeções de vendas e o desempenho operacional, pois isso ajudará o sistema a identificar possíveis problemas na cadeia de suprimentos com antecedência.
• Previsão de estoque: o business case se baseia em fazer previsões mais rápidas e detalhadas do que sua equipe poderia fazer sem a IA. As previsões de estoque com tecnologia de IA funcionam melhor quando vinculadas a dados detalhados de vendas para ajudar a posicionar o estoque de forma otimizada. A IA autônoma pode ir além, elaborando ou sugerindo planos para novos pedidos e refinando ainda mais o planejamento do estoque.
• Automação robótica de processos (RPA): a automação robótica de processos é uma tecnologia que permite automatizar um processo repetitivo. Historicamente, a RPA não usa IA, mas isso está mudando. Digamos que adicionar uma nova conta a uma aplicação exige cinco etapas que sempre se repetem. Você pode criar um processo automático que execute essas etapas, economizando tempo quando novos funcionários precisarem de acesso. Isso pode parecer bom, mas, na prática, o trabalho de configuração da RPA não é necessariamente compensado pelas melhorias de eficiência que ela gera. Se você estiver adicionando 10 ou 20 usuários ao longo de um mês, configurar a RPA pode não valer a pena. Mas se tiver centenas para adicionar em um curto período, a automação provavelmente será vantajosa. Adicionar recursos de visão e captura de dados de IA pode ajudar a RPA a lidar com todos os tipos de tarefas de entrada de dados, como contas a receber e a pagar. Esses ganhos podem ser ainda maiores quando os agentes de IA podem usar a RPA para executar uma tarefa atribuída. Obtenha mais informações na seção de finanças abaixo.
• Manutenção preditiva: a manutenção proativa é muito melhor do que se esforçar para consertar uma máquina enquanto uma linha de montagem está parada. Ainda assim, a manutenção pode ser um desperdício de recursos se for feita com muita frequência, portanto, monitorar as máquinas e alimentar a IA com os dados para que ela possa informar quando uma máquina começa a operar fora dos padrões normais parece ser uma vantagem óbvia. O problema é que adaptar máquinas mais antigas com sensores de Internet das Coisas (IoT) pode ter um custo muito alto, razão pela qual muitos fabricantes optam por esperar até ao momento da substituição das máquinas. É claro que a vida útil da maioria das máquinas de fabricação é medida em décadas. Com a expansão da IoT pelas empresas, a IA poderá analisar enormes quantidades de dados para identificar anomalias. Essa é uma grande vitória para máquinas equipadas com sensores, algo comum na área de saúde.

4. Finanças

Aparentemente, as equipes financeiras ficam sobrecarregadas com frequência. A IA pode ajudar, lidando com muitas tarefas rotineiras que consomem muitos recursos. A IA desenvolvida para captura, compreensão e classificação de documentos pode ajudar a reduzir significativamente a entrada manual de dados na área financeira. Em contas a receber, a IA pode inserir corretamente os pagamentos nos livros contábeis e, frequentemente, fazer os lançamentos necessários no razão geral. A IA também pode comparar pedidos de compra com recebimentos de mercadorias e faturas para confirmar que você recebeu o que pediu e que está sendo faturado corretamente.

• Processamento de despesas: há algum tempo, os funcionários podem usar aplicativos de smartphones para registrar suas despesas à medida que elas são incorridas. A adição da IA ​​pode aumentar a precisão e, frequentemente, verificar se as despesas estão dentro das diretrizes corporativas, simplificando e agilizando aprovações e reembolsos.
• Detecção de fraudes: a detecção de fraudes usa IA para procurar anomalias em transações que possam indicar atividades ilícitas. A IA é muito boa em identificar anomalias, por isso seu uso na detecção de fraudes é amplamente difundido entre emissores de cartões de crédito, outras instituições financeiras e seguradoras. A detecção de anomalias orientada por IA é extremamente rápida, de modo que transações que possam ser fraudulentas podem frequentemente ser pausadas até que uma verificação mais aprofundada seja executada.
• Previsão financeira: com acesso aos dados necessários, a IA é útil para gerar previsões com base em informações históricas e em vendas ainda não realizadas. É particularmente útil para o planejamento de cenários, pois a IA pode criar previsões rapidamente ao receber novas hipóteses. Sistemas que explicam suas previsões são preferíveis, e ainda melhores se puderem levar a discussões mais longas e oferecer maneiras de potencialmente melhorar os resultados. Como em todos os casos, a qualidade dos dados usados pela IA é fundamental para sua precisão. Quanto mais difícil for criar uma previsão, melhor será o business case para ferramentas assistidas por IA. As empresas que usam um conjunto integrado para gerenciar suas finanças e operações terão um retorno mais rápido do que organizações que precisam consolidar e normalizar os dados antes que a análise possa começar.
• Avaliação de risco de crédito: a IA pode analisar a credibilidade dos candidatos, mas ainda é necessária uma análise humana para avaliar a conformidade com as leis aplicáveis. As leis federais e estaduais estabelecem requisitos de equidade na concessão de empréstimos, por isso é fundamental compreender como foi feita a avaliação de crédito e ser capaz de demonstrar que ela foi realizada de forma justa.

5. RH

A IA pode ajudar funcionários ou recém-contratados a navegar por sistemas de registros, políticas e benefícios, bem como a redigir descrições e listas de cargos.

• Correspondência de candidatos: A IA pode corresponder candidatos a vagas em aberto em uma empresa. É preciso ter cuidado para limitar a IA a qualificações profissionais específicas e não se desviar para áreas legalmente protegidas e, potencialmente, discriminatórias. As pessoas devem permanecer informadas para detectar problemas se a IA estiver agindo de forma proibida e corrigi-los, se necessário.
• Bots de agendamento de entrevistas: a IA pode automatizar o agendamento de entrevistas se conectada aos calendários dos funcionários. Os sistemas de IA ambiental também podem fazer anotações em entrevistas e incorporá-las a uma avaliação.
• Assistentes de integração de funcionários: seja solicitando e configurando equipamentos e aplicações de TI ou auxiliando novos funcionários por meio de orientação e documentação, a IA pode ser uma ferramenta útil. Durante e após a integração, a IA pode ajudar a responder a perguntas sobre as políticas e os benefícios da empresa.
• Análise da força de trabalho: a IA pode identificar lacunas nas necessidades da força de trabalho, com acesso a dados de horários, frequência e conclusão de tarefas em toda a organização.

6. Desenvolvimento de produtos

As ferramentas baseadas em IA para desenvolvimento de produtos frequentemente serão apresentadas como agentes que auxiliam no projeto, na codificação, no teste e na simulação de projetos antes da criação de protótipos reais. Veja alguns exemplos.

• Priorização de recursos por meio de análise de feedback do usuário: não pretende passar dias analisando milhares de comentários sobre um produto importante na esperança de descobrir quais recursos os clientes gostariam de ver no futuro? Deixe a IA fazer isso em minutos e, em seguida, prepare-se para fazer perguntas sobre suas descobertas.
• Teste automatizado e garantia de qualidade: Os processos de teste que produzem uma grande quantidade de pontos de dados são uma ótima opção para IA. Os sistemas de detecção de anomalias existem há anos e podem encontrar problemas sutis que outros métodos de análise podem ignorar. A IA também é comumente incorporada a sistemas de visão e pode detectar defeitos rapidamente.
• Insights de uso do produto: particularmente para produtos SaaS que mantêm registros detalhados, a IA pode encontrar padrões de uso até o nível do recurso. Os LLMs podem resumir resultados, derivando insights de forma rápida e eficiente a partir dos dados acumulados.
• Prototipagem com IA generativa: a tecnologia de gêmeos digitais cria modelos computacionais que podem ser usados ​​para simular dispositivos e atividades do mundo real. A tecnologia já existe há algum tempo e agora está sendo combinada com LLMs para acelerar a criação de gêmeos digitais. A Nirvana combinaria as duas tecnologias para criar uma ferramenta de criação e teste de gêmeos digitais para prototipagem. Atualmente, a maioria dos gêmeos digitais imita sistemas reais, como um chão de fábrica ou até mesmo uma cidade. Os LLMs podem ingerir dados de sensores e arquivos de log, permitindo que o LLM preveja o resultado de certas entradas; por exemplo, uma onda de calor em um bairro específico ou uma máquina nova no chão de fábrica. Prototipar um novo projeto de forma confiável exigirá grandes conjuntos de dados semelhantes. Sem esses dados, a tecnologia de gêmeos digitais orientada por IA pode não justificar um investimento.

7. Análise de dados

Historicamente, a análise de dados exigia uma equipe dedicada, com habilidades especializadas e ferramentas caras. Os tomadores de decisão precisavam ser estratégicos em relação aos fatos que queriam que a equipe descobrisse. A IA na análise de dados está mudando isso. Por meio do uso de prompts e relatórios em linguagem natural, a análise de dados está se tornando uma atividade de autoatendimento, onde os usuários corporativos podem elaborar suas próprias perguntas. O elemento principal é o acesso a uma ampla gama de dados corporativos para que a IA possa, por exemplo, avaliar a demanda com base em pipelines de vendas e cronogramas de entrega com base em dados de estoque. A IA e a análise de dados estão cada vez mais integradas na própria nuvem.

• Interfaces de consulta de linguagem natural: bancos de dados como o Oracle Database 23ai agora permitem que os usuários consultem dados em linguagem natural em vez de instruções SQL. O banco de dados ainda manterá os controles de segurança e acesso, o que pode facilitar a abertura mais ampla da análise de IA.
• Detecção de anomalias: a análise de anomalias tem sido um recurso de machine learning há algum tempo. Os LLMs melhoraram a tecnologia, reduzindo a necessidade de pré-processamento de conjuntos de dados de treinamento. Os usos são muitos na análise, desde a detecção de fraudes até a manutenção preditiva.
• Geração de relatórios: consultas de dados como instruções SQL retornam dados, ou talvez tabelas de dados, e nada mais. Os LLMs podem criar explicações dos dados retornados e resumir os resultados encontrados em tabelas grandes. Os LLMs também podem criar visualizações de dados, um processo que costuma ser demorado e que exigia especialistas com ferramentas especializadas. Agora, relatórios com gráficos detalhados podem ser obtidos em poucos minutos.
• Limpeza e enriquecimento de dados: particularmente quando as empresas usam aplicações de backoffice de diversos fornecedores, os dados precisam ser desduplicados e normalizados antes de poderem ser usados ​​em análises. Além disso, ao associar eventos rastreados em dois ou mais sistemas, os dados podem ser enriquecidos, tornando-os mais úteis para análises. A IA auxilia tanto na limpeza quanto no enriquecimento, automatizando processos que normalmente são manuais, demorados e propensos a erros humanos. Na limpeza, por exemplo, algoritmos de IA podem identificar e mesclar registros duplicados mesmo quando os dados não são uma correspondência exata, como no caso de “Jen Smith, 123 Main St.” e “J. Smith, 123 Main Street", analisando e pontuando as semelhanças em diferentes áreas. A IA também pode normalizar dados e encontrar e corrigir erros comuns, como erros de digitação, formatação incorreta e valores ausentes. Para enriquecimento, pode associar automaticamente registros de vários sistemas, auxiliar com insights preditivos e extrair e adicionar estrutura a dados não estruturados, como postagens em redes sociais.

8. Segurança e TI

A IA oferece oportunidades significativas para aprimorar a segurança de dados e as operações de TI. A detecção de anomalias pode monitorar atividades em tempo real, ajudando as organizações a identificar e evitar as ameaças. No entanto, os invasores também utilizam IA, por isso as organizações enfrentam o desafio constante de se manterem à frente. O lado positivo é que a IA está se integrando aos sistemas de gerenciamento de aplicações corporativas complexas. A Oracle começou a introduzir recursos de gerenciamento autônomo em alguns produtos de gerenciamento de dados em 2018 e anunciou o Autonomous Database em 2023. A IA do sistema se autoconfigura, aplica patches e se autoajusta, facilitando o trabalho dos administradores de banco de dados e permitindo que eles se concentrem na extração de valor dos dados.

• Detecção de ameaças e resposta a incidentes: Como mencionado acima, a detecção de anomalias, juntamente com tecnologias complementares, pode eliminar invasores enquanto eles lançam exploits. Os agentes de IA também podem fazer algo a respeito. As respostas vão além de bloquear o caminho do ataque, documentando o incidente e notificando as equipes de segurança.
• Análise de log: as ferramentas de análise de logs já existem há muito tempo. Sem IA, eles podem responder a perguntas sobre o uso e ajudar a identificar quem fez o quê e quando. A adição de LLMs melhora os recursos de resumo e também pode fazer parte dos sistemas de detecção de ameaças.
• Automação de help desk: os sistemas de help desk de TI no passado muitas vezes deixavam os usuários frustrados. A adição de IA com acesso aos registros de resolução do help desk pode formar a base de um sistema muito melhor do que as gerações anteriores, pois pode usar os recursos de pesquisa semântica da IA generativa para encontrar descrições de problemas semelhantes e suas resoluções. No entanto, a qualidade de qualquer help desk de IA dependerá muito da qualidade e da integridade desses registros.

9. Jurídico e conformidade

A profissão jurídica, entre outras, provavelmente terá uma aparência completamente diferente em menos de cinco anos, à medida que assistentes de IA assumirão muitas funções rotineiras que advogados e paralegais agora desempenham, e as executarão com mais rapidez e precisão. Conheça alguns dos aspectos nos quais a IA pode ajudar.

• Análise e resumo de contratos: embora os advogados queiram ler os contratos por conta própria, os LLMs têm a sua importância. Se um contrato estiver em negociação e receberem uma nova revisão, a IA pode destacar e resumir as alterações, economizando um tempo considerável.
• Monitoramento regulatório: os serviços de monitoramento regulatório podem notificar as equipes jurídicas quando novas regulamentações forem aprovadas. A IA pode revisar contratos e outros documentos para identificar onde essas novas regulamentações podem se aplicar e, em alguns casos, sugerir estratégias para cumpri-las.
• Auditoria de conformidade: determinar a lista de regulamentações que uma empresa deve cumprir é o primeiro passo, e muitas vezes o mais difícil, especialmente para empresas que operam em muitas jurisdições. Depois de fazer isso, a IA pode revisar contratos e atestados de conformidade e sugerir onde podem estar faltando documentos e por quê.
• Assistentes de pesquisa legal: a busca por similaridade da IA ​​é excelente para encontrar uma jurisprudência relevante.

Como criar um business case para IA

Como a IA tem o potencial de afetar a maioria das funções organizacionais, desenvolver seu business case não é tão simples quanto identificar uma necessidade e pagar por uma solução. As empresas se envolveram em situações complicadas e dispendiosas nas décadas de 1970 e 1980 fazendo exatamente isso. Comprar soluções pontuais de alto custo e de alta qualidade, conforme necessário, deixou as empresas com dificuldades para integrar produtos distintos e criar um sistema de gestão empresarial completo.

Essas soluções de ponta eram caríssimas, e o problema de conectá-las com middleware levou ao uso total de várias categorias de ferramentas de integração. Mas um problema maior surgiu durante as tentativas de coletar dados de dezenas de produtos diferentes e colocá-los em um formato que pudesse ser analisado para entender melhor o desempenho do negócio como um todo e prever o desempenho futuro.

Adotar IA sem uma estratégia provavelmente repetirá esse problema e abrirá mão de uma vantagem competitiva. Aqui estão algumas etapas a serem consideradas:

1. Crie um comitê do centro de excelência em IA
Reúna os líderes departamentais e de TI interessados ​​para entender os objetivos e interesses de todos em relação à IA. Esse grupo deve identificar onde começar, planejar a implementação e monitorar o sucesso.

2. Entenda os roteiros de IA de seus fornecedores
Seus fornecedores atuais provavelmente oferecem serviços de IA e planejam incluir mais. Testar esses recursos em aplicações existentes é um bom ponto de partida, principalmente para melhorar a eficiência, enquanto você desenvolve uma estratégia mais abrangente.

A melhor maneira de fazer com que a IA seja adotada pelos funcionários é inseri-la diretamente nos fluxos de trabalho. A IA que exige muito trabalho para ser acessada não será muito utilizada. Se os roteiros de IA dos seus principais fornecedores forem insuficientes ou se você tiver muitos fornecedores e seus sistemas não funcionarem facilmente em conjunto, considere uma mudança, principalmente para aplicativos legados e on-premises. Suponha que seus concorrentes usem IA e que você ficará para trás se não descobrir como adotá-la. Os aplicativos baseados em nuvem normalmente oferecem recursos de IA de forma mais rápida.

3. Desenvolva uma estratégia de dados
O clichê "sua IA é tão boa quanto seus dados" é verdadeiro. Se quiser que agentes de IA automatizem contas a receber e a pagar, eles precisarão, no mínimo, de conexões com sistemas de gestão financeira, de vendas e de estoque. Quer que a IA ajude no planejamento de cenários? Talvez você precise de um data warehouse ou data lake para a IA explorar. Se você conseguir criar as conexões de dados certas com relativa facilidade, o retorno da IA ​​tende a ser maior e mais rápido.

4. Crie um roteiro para o seu lançamento de IA
A IA provavelmente pode ajudar todas as áreas do seu negócio, por isso é tentador começar imediatamente, priorizando projetos com maior impacto e maior ROI de longo prazo. Embora seja uma boa ideia ter em mente esses mega esforços e garantir que tarefas menores ajudem a abrir caminho para projetos mais ambiciosos, comece com algumas conquistas rápidas que tenham um ROI óbvio e imediatamente mensurável. Automatizar tarefas costuma ser um ótimo ponto de partida.

5. Deixe os departamentos adotarem no seu próprio ritmo, com incentivos pontuais
As equipes de desenvolvimento podem estar usando IA para auxiliá-las na codificação neste momento. As equipes de vendas podem agir mais devagar. O RH pode encontrar uma clara vantagem com um chatbot que ajude os funcionários a entender benefícios e políticas. O financeiro pode descobrir que a IA facilita as cargas de trabalho de contas a receber/contas a pagar e ajuda a acelerar o fechamento mensal. Essas vitórias rápidas ajudarão a colocar seus funcionários na onda da IA ​​à medida que a notícia se espalha. Se algumas equipes permanecerem hesitantes, uma pressão executiva pode ser necessária.

6. Comunique as vitórias
Nem todos na sua organização gostarão da ideia de IA automatizando tarefas e analisando dados. Conquistas na forma desses projetos menores podem demonstrar valor de uma maneira que não seja ameaçadora para os funcionários hesitantes. Esses projetos menores também podem demonstrar que a TI tem um plano para manter os dados seguros e que as tarefas automatizadas são executadas de forma consistente e correta.

Descubra o poder da Oracle AI hoje mesmo

A Oracle ajuda você a aproveitar ao máximo a IA onde e como você decidir implantá-la. As aplicações Oracle incluem recursos de IA para centenas de usos sem custo adicional, incluindo uma lista crescente de agentes de IA úteis. A Oracle Cloud Infrastructure (OCI) oferece vantagens de preço e desempenho tanto para usuários quanto para criadores de modelos. E um amplo conjunto de serviços de IA e uma grande variedade de modelos de base se combinam com ferramentas e estruturas populares de código aberto. E, claro, não há lugar melhor para conectar seus bancos de dados Oracle com IA para análise de dados e qualquer outro uso que você possa ter.

Integrar a IA em uma empresa é um processo de várias etapas que requer planejamento e preparação de dados. Mas também pode ser emocionante para os funcionários. Pesquisas mostram que os departamentos de TI, marketing, vendas e atendimento ao cliente lideram o caminho na adoção de IA, mas RH, finanças, operações, gerenciamento de campo e outras equipes também podem se beneficiar. Estudos também mostram que, embora as grandes empresas tenham adotado a IA mais rapidamente do que as empresas menores, estas estão se atualizando rapidamente.

Como seu pessoal poderia usar esse tempo para realizar trabalhos criativos e voltados para o cliente?

Perguntas frequentes sobre business case para IA

Como integrar a IA em um negócio?

A integração de IA é um processo estratégico com quatro etapas principais: identificar um desafio ou oportunidade em que a IA possa proporcionar um retorno claro sobre o investimento, como melhorar a eficiência da equipe financeira ou atuar como suporte ao cliente de nível 1. Em seguida, prepare sua infraestrutura de dados para fornecer os dados acessíveis e de alta qualidade dos quais os modelos de IA dependem.

Depois de definir seu caso de uso e as fontes de dados, selecione suas ferramentas. A maioria das organizações utiliza softwares existentes com recursos de IA integrados, como um banco de dados com tecnologia de IA, ou busca um provedor de nuvem para fazer parceria. Desenvolver uma solução personalizada para uma necessidade específica é viável, mas caro. Por fim, incorpore a solução de IA nos fluxos de trabalho, treine os funcionários para usá-la e acompanhe seu desempenho e ROI para orientar projetos futuros.

Qual é um exemplo de empresa que utiliza IA?

Os varejistas usam mecanismos de recomendação com tecnologia de IA para analisar o histórico de navegação e compras do cliente, suas preferências e o comportamento de compradores semelhantes. Isso permite sugerir produtos relevantes em tempo real, ajudando a impulsionar as vendas e a personalizar a experiência de compra.

Quais são alguns casos de uso comercial válidos para a IA generativa?

As empresas usam a IA para uma ampla gama de tarefas criativas e de produtividade. As maneiras populares pelas quais as equipes de marketing começam a usar IA incluem a geração de comunicados à imprensa, postagens em blogs, descrições de produtos e atualizações em redes sociais. Os desenvolvedores estão encarregando os LLMs de escrever, documentar e depurar códigos, enquanto muitas empresas estão implantando chatbots avançados que podem lidar com consultas bastante complexas de clientes e funcionários e resumir casos de suporte para auxiliar agentes humanos.