Tecnologia de IA. Como você combina uma solução de IA com um problema de negócios? | IA nos negócios #51

Tecnologia de IA para o seu negócio – como se preparar para sua implementação?

O que vale a pena saber para adequar as tecnologias modernas em benefício do seu negócio? Em primeiro lugar, o facto de nem todas as empresas necessitarem de tecnologia de IA no seu atual estágio de desenvolvimento. No entanto, dado o ritmo de desenvolvimento da inteligência artificial, vale a pena pensar agora nas oportunidades que ela proporciona às empresas.

A maioria das pequenas empresas que dependem de uma presença digital já pode melhorar significativamente o desempenho dos negócios usando IA. As empresas maiores que utilizam dados de clientes, planeiam logística ou desenvolvem linhas de produção modernas também serão beneficiadas. Por outras palavras, quase todas as empresas não passarão em breve sem a ajuda da tecnologia de IA se quiserem permanecer competitivas. Porém, por onde começar?

Defina o problema de negócio que você deseja resolver com inteligência artificial

O primeiro passo para implementar a tecnologia de IA na sua empresa é descrever detalhadamente o problema de negócio que você deseja resolver com ela. Precisamos ter clareza e compreender sua relação com nossos objetivos de negócio.

Vejamos o exemplo de uma pequena empresa manufatureira que está tendo problemas para prever a demanda por seus produtos. A tecnologia de IA pode ser usada para:

• Análise de dados atuais de mercado,
• Pesquisa competitiva e
• Análise de tendências históricas de vendas,

Isso tornará a previsão mais precisa para a demanda futura.

Uma instituição maior pode fazer o mesmo. Por exemplo, um banco que pretende optimizar os seus procedimentos de empréstimo. Atualmente, aplica certos filtros aos pedidos de empréstimo que rejeitam automaticamente os mais arriscados. No entanto, o banco ainda aprova muitos pedidos que mais tarde enfrentam problemas de reembolso.

Em ambos os casos, o objectivo é criar um modelo preditivo que facilite o planeamento – identificando empréstimos potencialmente inadimplentes ou prevendo flutuações sazonais na procura. Independentemente do tamanho da empresa, na primeira etapa do planejamento da implementação da tecnologia de IA, precisamos verificar se os dados do cliente que temos contêm as informações necessárias para resolver esse problema comercial específico.

Definir metas e expectativas para a implementação da tecnologia de IA

A seguir, é uma boa ideia definir metas de análise de dados que atingirão os objetivos de negócios definidos. Os objetivos devem ser específicos, por isso utilize o método SMART, por exemplo. Seu nome vem das palavras específico, mensurável, alcançável, relevante e oportuno.

Uma meta SMART para uma pequena empresa de contabilidade que introduz a tecnologia de IA poderia ser a seguinte: “Automatizar a entrada e análise de dados em 12 meses para reduzir o tempo de atendimento ao cliente em 50% e melhorar a precisão em 90%”.

• Os objetivos específicos (SMART) são claros e bem definidos. Por exemplo, em vez da estipulação “atendemos mais clientes”, uma meta SMART especifica o que especificamente deve ser feito – entrada e análise automatizada de dados – e durante que período, dentro de 12 meses,
• Metas mensuráveis ​​nos ajudam a avaliar se uma meta foi alcançada. Por exemplo, a meta “reduzir pela metade o tempo de atendimento ao cliente e melhorar a precisão em 90%” é mensurável porque podemos ver como o desempenho melhorou,
• As metas alcançáveis ​​são realistas à luz do desempenho passado da empresa. O objetivo do exemplo é alcançável se a empresa de contabilidade já tiver conhecimento e experiência em entrada e análise de dados. A tecnologia de IA pode ajudar a empresa a alcançá-los.
• As metas relevantes dizem respeito à estratégia da empresa delineada no exemplo e aos seus objetivos de negócios, como ocorreu na melhoria da produtividade e no atendimento ao cliente.
• Metas oportunas têm uma data de conclusão específica. Isso torna mais fácil avaliar o progresso em direção a eles e dividi-los em subobjetivos gerenciáveis.

Aqui, a tecnologia de IA pode ajudar a analisar grandes quantidades de dados, detectar anomalias e garantir precisão.

Com a inteligência artificial, deveríamos definir medidas de sucesso para análise de dados (por exemplo, 90% de precisão de um modelo preditivo) e benchmarks para avaliar o sucesso (por exemplo, redução nas taxas de erro). Isto permitir-nos-á avaliar se a implementação da IA ​​trouxe os benefícios comerciais pretendidos.

Aprenda sobre os tipos de tecnologias de IA e suas aplicações

Existem muitas técnicas e ferramentas de IA que ajudam nos negócios. Entre os mais populares estão:

• Machine Learning (ML) – algoritmos que aprendem e melhoram seu desempenho com base em dados sem a necessidade de programação explícita, um exemplo seria um algoritmo que recomenda produtos aos clientes que possam interessá-los com base em seu histórico de compras e preferências,
• Deep Learning (DL) – uma variação mais avançada de aprendizado de máquina usando redes neurais artificiais. É utilizado, entre outras coisas, para reconhecer o rosto dos clientes em uma loja, permitindo atendimento e recomendações personalizadas.
• Processamento de Linguagem Natural (PNL) – compreensão, interpretação e geração de linguagem humana em forma textual ou falada, usada, por exemplo, para criar e-mails personalizados para clientes,
• Assistentes virtuais e chatbots – sistemas automatizados que conduzem conversas em linguagem natural e disponibilizam, por exemplo, um voicebot no departamento de atendimento ao cliente que atende automaticamente o telefone e conduz conversas sobre as ofertas da empresa,
• Análise preditiva – construção de modelos para prever eventos futuros com base em dados históricos, que podem ser usados, por exemplo, para prever a rotatividade de clientes,
• Automação Robótica de Processos (RPA) – automatiza tarefas repetitivas, como entrada de dados ou faturamento,
• IA generativa – para criar texto, imagens, voz ou vídeo, para que você possa acelerar significativamente a criação de materiais de marketing ou gerar automaticamente descrições exclusivas de produtos para sua loja online com base em imagens e recursos principais,

Uma análise mais detalhada dos recursos de cada uma dessas tecnologias garantirá que você possa selecionar as ferramentas de IA certas para o problema de negócios específico da sua empresa.

Prepare seus dados para uso da tecnologia de IA

As pequenas empresas geralmente têm conjuntos de dados limitados, portanto, acertá-los é fundamental. No entanto, mesmo este conjunto limitado pode ser usado para treinar modelos simples de IA. Por exemplo, uma pequena loja online pode usar os dados de compra do cliente para fazer recomendações personalizadas de produtos.

Depois de garantir que você possui dados históricos suficientes, por exemplo, sobre o comportamento do cliente, muitas vezes é suficiente combinar os dados que você possui com ferramentas de IA prontas para uso disponíveis na nuvem, como:

• Amazon SageMaker – uma plataforma para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina,
• Microsoft Azure Machine Learning – uma ferramenta para criar e usar modelos preditivos,
• Vertex AI Platform – um conjunto de ferramentas de IA e ML na nuvem do Google.

Fonte: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Com a automação, os sistemas internos de uma empresa podem ser integrados a soluções externas de IA sem envolver desenvolvedores na construção de modelos do zero. Isto reduz significativamente os custos e acelera a implementação da IA.

Explore as opções de implementação de IA e escolha o método certo

São possíveis várias maneiras de implementar a tecnologia de IA nos negócios:

1. Desenvolvimento de modelos e sistemas proprietários de IA por uma equipe interna de desenvolvedores e analistas de dados.
2. Terceirize a construção de soluções de IA dedicadas para uma empresa externa.
3. Usando modelos e ferramentas de IA prontos para uso disponíveis na nuvem em um modelo de “IA como serviço” (AIaaS)

Cada um dos métodos acima tem suas vantagens e desvantagens em termos de custo, tempo de implementação ou flexibilidade. No entanto, as pequenas empresas devem primeiro considerar soluções de IA prontas para uso disponíveis no mercado – como o já mencionado AWS SageMaker ou Vertex AI, que geralmente são mais econômicos e mais fáceis de implementar, oferecendo modelos preditivos prontos para uso que pode ser usado para analisar o comportamento do cliente. E ferramentas ainda mais especializadas, como:

• ClickUp, uma ferramenta de IA para gerenciamento de projetos,
• Jasper AI – assistência baseada em IA na redação de materiais de marketing,
• Microsoft Power BI – uma das melhores ferramentas de visualização de dados que apresenta tecnologia de IA para reconhecimento de imagens e análise de texto para descobrir informações valiosas e ocultas em seus dados.

Fonte: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Considere os custos e benefícios da implementação de IA

A implementação de novas tecnologias sempre tem um custo. No caso da IA, os benefícios a longo prazo superam frequentemente os custos iniciais. Contudo, é preciso avaliar:

• o custo de desenvolvimento e manutenção de sistemas internos de IA ou de utilização de uma plataforma externa de IA,
• poupanças potenciais através de processos automatizados e de uma melhor tomada de decisões,
• possível aumento na receita devido à melhoria do atendimento ao cliente, recomendações mais relevantes, etc.
• outros benefícios potenciais, como tempos de resposta reduzidos e erros reduzidos.

Por exemplo, uma pequena empresa de logística que investe em sistemas de IA para otimizar as rotas de entrega pode reduzir significativamente os custos de combustível e os prazos de entrega, o que se traduzirá diretamente numa maior satisfação do cliente e na capacidade de servir mais viagens no mesmo período de tempo.

Prepare-se para a mudança e monitore os resultados da implementação da tecnologia de IA

A implementação de novas tecnologias requer adaptação. Os funcionários e os processos de negócios precisam estar preparados para isso. Por exemplo, para um pequeno salão de cabeleireiro, a implementação de tecnologia de IA para gerir agendamentos e reservas de clientes pode exigir formação do pessoal, mas, a longo prazo, pode levar a uma melhor organização e a uma maior satisfação do cliente.

Também vale a pena monitorar continuamente os efeitos do projeto de IA e corrigir o curso se os resultados se desviarem das expectativas. Medidas como:

• precisão dos modelos preditivos,
• taxas de conversão ou
• satisfação do cliente

Eles fornecerão informações sobre se a IA está ajudando a atingir as metas de negócios. Permitirão também a melhoria contínua dos modelos de IA para aumentar a sua relevância e valor para a empresa.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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