Casos de uso de IA generativa que toda empresa deve considerar

O termo “IA generativa” (Gen AI) refere-se a um tipo de inteligência artificial que é capaz de criar conteúdo em um nível comparável ao dos humanos.

Para conseguir isso, as soluções Gen AI aprendem a identificar padrões, estruturas e recursos na vasta quantidade de dados nos quais foram treinadas. Os algoritmos então usam esse conhecimento para reproduzir os mesmos parâmetros no conteúdo recém-gerado.

Grandes modelos de linguagem (LLMs), como ChatGPT da OpenAI, são um dos principais exemplos de IA generativa. Mas a magia da tecnologia vai muito além da geração de texto.

Plataformas como Synthesia.io, Runway e Wondershare Filmora ajudam a criar e aprimorar conteúdo de vídeo. Ferramentas avançadas de design gráfico, como o DALL·E 2 e o AI Image Generator do Canva, já estão competindo com designers humanos. Além disso, agora é possível criar músicas isentas de royalties usando ferramentas como Ecrett Music, Soundraw e MusicLM. Essas ferramentas permitem que você componha músicas com base em instruções de texto ou temas e climas específicos.

Fora do domínio da criação de conteúdo, casos de uso potentes de IA generativa abrangem a automatização de tarefas de atendimento e suporte ao cliente, personalização da experiência do cliente, aprimoramento dos recursos analíticos das empresas, modelagem de cenários complexos e muito mais.

Se você está pensando em fazer parceria com uma empresa de desenvolvimento de IA generativa para experimentar um ou vários desses casos de uso da Gen AI, ajudaremos você a entender um pouco melhor o potencial transformador da tecnologia.

Casos de uso de IA generativa em empresas

Nos últimos meses, os analistas de inovação da ITRex escreveram vários posts no blog para educar nossos clientes sobre IA generativa e seus casos de uso nos negócios.

Atualmente, nossa série de artigos Gen AI cobre os seguintes tópicos:

• Uma comparação entre inteligência artificial tradicional e gerativa
• Um resumo de aplicações generativas de IA em saúde, varejo e gerenciamento da cadeia de suprimentos

Portanto, neste artigo, não nos aprofundaremos em casos de uso específicos do setor para inteligência artificial generativa. Em vez disso, diremos quais processos e tarefas essa tecnologia de ponta pode aumentar ou automatizar totalmente.

Outra observação importante.

Ao explorar casos de uso de IA generativa para o seu negócio, normalmente você tem dois caminhos principais:

• A primeira é aproveitar produtos disponíveis comercialmente, como ChatGPT, Synthesia.io ou outros, que podem ser ajustados usando seus conjuntos de dados específicos para atender às suas necessidades comerciais exclusivas. Estas plataformas fornecem interfaces fáceis de utilizar e ferramentas de integração, tornando o processo de adaptação relativamente simples, mesmo para aqueles sem uma vasta experiência em IA.
• A segunda opção envolve selecionar um modelo básico de IA apropriado, como GPT-3, BERT ou seus sucessores, e treiná-lo com seus dados. Esta abordagem oferece um maior grau de personalização e controlo sobre o comportamento e os resultados da IA, mas requer um investimento mais substancial em termos de conhecimentos técnicos, recursos e tempo.

Há também uma terceira opção – ou seja, construir modelos generativos de IA a partir do zero. Não recomendamos seguir esse caminho, a menos que você seja uma startup unicórnio apoiada pela Microsoft, Google e Tesla, e tenha os recursos de computação e conhecimento técnico para alimentar seu sistema com 300 bilhões de palavras (é a quantidade de dados de texto que supostamente foram necessários para treinar ChatGPT). O custo do desenvolvimento de soluções de IA totalmente personalizadas também pode ser esmagador.

Sem mais delongas, vamos investigar as aplicações generativas de IA nos negócios.

Os 5 principais casos de uso de IA generativa

1. Suporte automatizado ao cliente que mantém um toque humano

Um dos casos de uso imediato de IA generativa gira em torno do fornecimento de respostas instantâneas às consultas dos clientes recebidas por meio de chat ao vivo, chamadas telefônicas e e-mails.

Além de automatizar totalmente o atendimento ao cliente, as empresas podem aproveitar a IA generativa para aumentar o trabalho dos especialistas humanos. Assistentes inteligentes assumem com confiança tarefas como pesquisa de informações, resumo de chamadas e análise de transcrição de chamadas. Isso permite que os gerentes de suporte ao cliente identifiquem problemas comuns enfrentados por seus clientes, destaquem áreas problemáticas onde falta atendimento ao cliente e usem o feedback para ajustar seus produtos e serviços.

As aplicações generativas de IA no atendimento ao cliente também incluem hiperpersonalização. Ao analisar padrões sutis nas gravações de chamadas, como escolhas de palavras, velocidade de fala e tom de voz, a Gen AI pode ajudar as organizações a ajustar as comunicações e criar ofertas personalizadas para melhorar o envolvimento e a fidelidade do cliente.

Mas qual é um exemplo de IA generativa no atendimento ao cliente?

O Expedia Group, uma empresa de tecnologia de viagens por trás de algumas das principais plataformas de reservas de férias e voos do mundo, como Hotels.com e Vrbo.com, integrou o ChatGPT ao aplicativo Expedia.

Em vez de pesquisar voos e acomodações no site da Expedia, os usuários agora podem pedir conselhos de viagem ao assistente pessoal com tecnologia de IA, da mesma forma que consultariam um agente de viagens. ChatGPT pode fornecer recomendações sobre destinos de viagem, hotéis e transporte. Os usuários podem então marcar os locais sugeridos no aplicativo e verificar sua disponibilidade nas datas selecionadas.

Para aproveitar a automação do atendimento ao cliente orientada pela Gen AI, a Expedia treinou a tecnologia da OpenAI para identificar e compreender impressionantes 1,26 quatrilhão de variáveis, incluindo intervalos de datas, localização do hotel, tipo de quarto e requisitos de preço. O assistente inteligente também usa os dados de voos da Expedia para comparar preços em uma data específica com tendências históricas de preços e rastrear flutuações. Essas informações permitem que os viajantes determinem o momento ideal para reservar e ganhar recompensas.

O uso de soluções generativas de IA para suporte ao cliente pode, assim, ajudar sua empresa a reduzir os tempos de espera, melhorar a satisfação e reduzir os custos de atendimento ao cliente. De acordo com o relatório A New Era of Generative AI for Everyone da Accenture, o potencial da tecnologia para automação e aumento de tarefas é particularmente elevado nos setores bancário, de seguros, de capitais e de energia e serviços públicos. No geral, a adoção de IA conversacional e generativa para atendimento ao cliente permitirá às empresas reduzir as despesas associadas em até 30%.

2. Marketing de conteúdo que produz resultados tangíveis

Os departamentos de marketing têm sido até agora os principais beneficiários da inteligência artificial generativa. Desde aumentar o poder preditivo dos mecanismos de recomendação até aproveitar a colocação inteligente de anúncios, não há tarefa de marketing digital que a Geração AI não possa aprimorar.

A maior parte das aplicações generativas de IA, no entanto, gira em torno da criação de conteúdo.

A Gen AI cria conteúdo contextualmente relevante e coerente sobre qualquer tópico em poucos segundos. Em comparação, escritores experientes gastam de 2 a 6 horas aprimorando uma postagem de blog de 1.000 palavras.

Não é surpresa que 25% de todo o conteúdo digital já seja produzido pela Gen AI.

Marcas com visão de futuro usam ferramentas generativas de IA para escrever e editar anúncios em mídias sociais, postagens em blogs, descrições de produtos, artigos para construção de links, e-mails de vendas e textos para apresentações. Em alguns casos, eles até demitem redatores internos para reduzir os custos de marketing de conteúdo.

No entanto, há um obstáculo (ou melhor, vários obstáculos).

Grandes modelos de linguagem tendem a ter alucinações, apresentando informações falsas ou fabricadas em resposta às perguntas dos usuários. Esta desvantagem decorre do fato de que os LLMs são treinados em quantidades rápidas de dados que podem estar incompletos ou errados.

Além disso, soluções generativas de IA como o ChatGPT ainda não conseguem acessar a Internet, o que as impede de encontrar estatísticas, cotações e outras informações sobre conteúdo de maior valor.

A falta de conectividade em tempo real também limita os aplicativos generativos de IA em otimização de mecanismos de pesquisa (SEO) a apenas sugerir ideias de palavras-chave e tópicos de conteúdo, apesar da disponibilidade de plug-ins especializados de SEO ChatGPT, como SEO Core AI e Bramework.

Existe algum exemplo de IA generativa de sucesso no marketing de conteúdo?

Aqui na ITRex, usamos ferramentas baseadas em Gen AI para criação de conteúdo há quase um ano. Testamos a tecnologia em diversas tarefas, desde a edição de descrições de vagas para a equipe de RH até a redação de artigos sobre tecnologia.

Ao explorar casos de uso generativos de IA em marketing de conteúdo, tornamos nossos redatores pelo menos 30% mais produtivos, o que significa que agora eles podem dedicar mais tempo à pesquisa de concorrentes e clientes e às interações com especialistas no assunto.

As melhorias são visíveis em várias tarefas, incluindo:

• Pesquisa inicial . As ferramentas Gen AI ajudam os escritores a entender tópicos tecnológicos complexos, como coleta automatizada de dados ou uso de aprendizado de máquina em bioinformática, e orientar pesquisas futuras.
• Elaboração de conteúdo . A cópia produzida pela Gen AI poderia servir como um rascunho inicial para artigos e partes deles. Nossa equipe de conteúdo enriquece esses rascunhos com dados estatísticos, referências a artigos de pesquisa respeitáveis, contribuições de especialistas técnicos e estudos de caso relevantes.
• Edição de conteúdo . Uma das principais aplicações generativas de IA inclui a execução de conteúdo escrito por humanos por meio de algoritmos inteligentes para detectar erros gramaticais e inconsistências de estilo, dividir frases excessivamente longas em frases menores e até mesmo editar artigos no estilo de publicações online populares.

Sua empresa poderia levar o experimento um passo adiante.

Ao treinar ferramentas disponíveis comercialmente ou retreinar LLMs básicos com seus dados, você pode criar conteúdo altamente personalizado e eficaz que tenha uma boa classificação nos mecanismos de pesquisa, atraia tráfego relevante para o seu site e converta visitantes do site em leads.

3. Automação de processos de negócios que agrega valor

O cenário de automação de processos de negócios (BPA) há muito é dominado por soluções de processos robóticos (RPA) e de automação inteligente de processos (IPA). Para saber como essas tecnologias se comparam, confira nosso artigo BPA vs. RPA vs. IPA.

Em comparação com ferramentas BPA baseadas em regras ou mesmo infundidas por IA, as aplicações generativas de IA são mais amplas e complexas. Seu poder transformacional vem da capacidade da Geração AI de compreender a linguagem natural.

Dado que as tarefas baseadas em idiomas representam 25% de todas as atividades de trabalho, os casos de uso de IA generativa nos negócios abrangem vários processos e fluxos de trabalho, incluindo:

• Executar atividades gerenciais, como priorizar tarefas em aplicativos de gerenciamento de projetos, agendar reuniões e organizar e-mails
• Pesquisando informações precisas em sua infraestrutura de TI e resumindo o conteúdo por meio de uma interface conversacional
• Criação automática de documentos e relatórios padrão ou personalizados
• Inserindo informações em sistemas de tecnologia

A principal vantagem da Gen AI é a sua capacidade de aprender continuamente com novos dados e refinar as suas capacidades. Embora as soluções IPA baseadas em aprendizagem profunda também façam isso, elas estão expostas a menos dados de treinamento desde o início e, portanto, têm menor potencial de tomada de decisão.

De acordo com a McKinsey, o uso estratégico de IA generativa e outras tecnologias pode automatizar até 70% das tarefas que ocupam o tempo de seus funcionários. Isto pode levar a um aumento notável na produtividade, com uma taxa de melhoria anual de 3,3%.

4. Análise de dados acessível a qualquer pessoa

A equipe do ITRex há muito defende a democratização dos dados – ou seja, tornar as informações e os insights de análise de dados acessíveis a todos os indivíduos dentro das organizações, independentemente de seus conhecimentos técnicos.

Temos criado soluções de business intelligence (BI) de autoatendimento e ferramentas de análise aumentada baseadas em IA para as maiores empresas de varejo, saúde, mídia e entretenimento do mundo.

Graças à integração de aplicativos empresariais (EAI) realizada corretamente, ao gerenciamento de dados especializado, à análise de IA e ao design eficaz da interface do usuário, ajudamos nossos clientes a melhorar o gerenciamento de ativos e as operações de manutenção, identificar áreas para redução de custos e aumentar a produtividade.

Ao explorar casos de uso de IA generativa, nossos clientes podem levar o conceito ainda mais longe, aprimorando o BI de autoatendimento e os sistemas de análise aumentada por IA de diversas maneiras:

• Tomada de decisão estratégica . Embora as ferramentas de BI ajudem a compreender dados de negócios complexos, as aplicações generativas de IA na análise de dados incluem o desenvolvimento de estratégias potenciais, previsão de tendências e geração automática de relatórios.
• Maior nível de automação . Enquanto o BI de autoatendimento simplifica e automatiza a análise de dados para usuários finais, a IA generativa pode automatizar a geração de insights, previsões e conteúdo com base em seus dados operacionais. Esses insights podem então ser acessados ​​por meio de interfaces de conversação — ou convertidos em gráficos usando os prompts apropriados.
• Análise proativa . O BI de autoatendimento costuma ser reativo, o que significa que seus funcionários precisam consultar dados para obter insights. A IA generativa pode ser proativa, oferecendo soluções para problemas do mundo real sem consultas explícitas.
• Modelagem de cenários . A IA generativa pode ajudar os usuários na tomada de decisões complexas, simulando resultados possíveis ou gerando propostas baseadas em dados.

Estudos recentes indicam que 32% das organizações já exploraram casos de uso de IA generativa relacionados à análise. Dos inquiridos, 34% dos inquiridos obtiveram benefícios substanciais, incluindo aumento da competitividade (52%) e melhoria da funcionalidade ou desempenho dos seus produtos (45%).

A Gen AI também pode reduzir potencialmente o custo da análise de dados, já que sua empresa não terá que treinar um modelo de IA desde o início. No entanto, para colher todos os benefícios da análise generativa assistida por IA, você ainda precisará obter e formatar seus dados para treinamento de modelo. Confira nosso guia de preparação de dados para elevar seu conhecimento nesta área.

5. Integração e educação de funcionários que promovem a inovação

Existem inúmeros desafios de implementação de IA que prejudicam a capacidade de inovação das organizações. Isso inclui obstáculos tecnológicos que se manifestam tardiamente no processo de desenvolvimento, falhas na escala de provas de conceitos (PoCs) de IA e questões éticas relacionadas à adoção de IA.

São as implicações éticas e morais da inteligência artificial que causam resistência à mudança – ou seja, a principal barreira à transformação digital, de acordo com 49% dos executivos empresariais.

Com tantos casos de uso promissores para IA generativa, é natural que sua equipe tenha medo de ser substituída por algoritmos inteligentes e altamente produtivos. Além disso, os funcionários podem hesitar em abandonar as ferramentas tecnológicas nas quais confiam há anos, independentemente de quão úteis e intuitivas sejam.

Como os pioneiros da Gen AI abordam esse problema?

A resposta está na educação e integração eficazes dos funcionários.

Recentemente, a Asana entrevistou mais de 300 profissionais de marketing para saber como suas empresas integram a IA aos processos de negócios. Acontece que apenas 15% das organizações oferecem programas formais de educação e gerenciamento de aprendizagem em IA para funcionários de marketing! No entanto, 55% dos participantes cujos empregadores oferecem tais programas estão confiantes de que alcançarão os seus objectivos de implementação de IA no prazo de 12 meses – em comparação com apenas 23% de especialistas que não têm acesso à formação em IA.

A educação dos funcionários é um caso de uso de IA generativo perfeito.

Desde a criação de caminhos de aprendizagem personalizados para seus funcionários até o desenvolvimento automático de materiais de treinamento, questionários e outros conteúdos educacionais, a Gen AI pode acelerar o trabalho de sua equipe de aprendizagem e desenvolvimento (T&D), ao mesmo tempo que melhora os resultados de aprendizagem.

A tecnologia também pode agilizar o processo de contratação de novos candidatos, auxiliando suas equipes de RH na triagem de currículos e na preparação de perguntas para entrevistas de emprego com base no perfil do candidato.

Esses casos de uso de IA generativa são apenas a ponta do iceberg.

Nem todas as empresas estão convencidas da Gen AI ainda, e ainda há muito a ser descoberto, tanto no lado técnico quanto no lado comercial.

É por isso que apenas 33% dos executivos de TI consideram atualmente a IA generativa como a principal prioridade para a sua organização – embora 86% dos inquiridos esperem que a tecnologia desempenhe um papel significativo nas suas organizações no futuro.

Se sua empresa deseja investigar aplicações potentes de IA generativa, desenvolver um roteiro de implementação de IA de geração à prova de falhas e personalizar ou construir soluções de IA de geração, a ITRex está aqui para ajudar! Entre em contato conosco para discutir os casos de uso de IA generativa que melhor atendem às suas necessidades comerciais exclusivas!

Publicado originalmente em https://itrexgroup.com em 31 de outubro de 2023.