Um problema
À medida que mais grandes empresas investem em agentes de IA, vendo-os como o futuro da eficiência operacional, surge uma onda crescente de cepticismo. Embora haja entusiasmo sobre o potencial destas tecnologias, muitas organizações estão descobrindo que a realidade muitas vezes fica aquém do que se espera. Esta decepção pode ser atribuída em grande parte a duas questões principais: promessas exageradas e a natureza altamente específica dos problemas empresariais.
Embora a IA possa se destacar em determinadas tarefas — como análise de dados e automação de processos — muitas organizações enfrentam dificuldades ao tentar aplicar essas ferramentas a seus fluxos de trabalho exclusivos. O artigo da Lexalytics destaca muito o que acontece quando você integra a IA apenas para entrar no trem da moda da IA. O resultado é muitas vezes frustração e uma sensação de que a tecnologia não está à altura do seu potencial.
Fontes de decepção durante a implementação de IA
As fontes de decepção na implementação da IA são multifacetadas.
- Um problema significativo é que muitas empresas correm para adotar a IA sem uma estratégia clara ou objetivos definidos. Esta falta de direção torna difícil medir o sucesso ou o fracasso das iniciativas de IA. As empresas podem acabar implementando ferramentas que não se alinham com suas necessidades reais, levando ao desperdício de recursos e à desilusão. Então, o que acontece quando você integra IA sem planejamento e preparação adequados? Bem, você recebe casos como o do McDonald's. Após três anos de preparação, no verão de 2024, em colaboração com a IBM, o McDonald's lançou o seu Agente de IA que pode receber pedidos drive-through. Um modelo mal projetado fez com que a IA não entendesse os clientes. Um dos exemplos mais notáveis foram dois clientes do TikTok implorando à IA para parar enquanto ela adicionava mais Rooster McNuggets ao seu pedido, chegando a 260.
- A qualidade dos dados é outra preocupação crítica. Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados que lhes são fornecidos. Se os dados de entrada estiverem desatualizados, incompletos ou tendenciosos, os resultados serão inevitavelmente abaixo da média. Infelizmente, as organizações por vezes ignoram este aspecto elementary, esperando que a IA faça milagres apesar das falhas nos dados.
- Os desafios de integração também colocam obstáculos significativos. A fusão da IA em sistemas existentes pode ser complexa, revelando muitas vezes questões técnicas e problemas de compatibilidade, especialmente para empresas que dependem de sistemas legados. Sem planeamento e recursos minuciosos, estes desafios de integração podem inviabilizar as iniciativas de IA, amplificando a desilusão.
Casos de uso de agentes de IA nos fluxos de trabalho da empresa
Apesar destes obstáculos, os agentes de IA têm o potencial de revolucionar as operações empresariais, simplificando os fluxos de trabalho e aumentando a eficiência em diversas áreas.
Uma das aplicações mais atraentes da IA reside no suporte ao cliente. Os chatbots com tecnologia de IA podem lidar com consultas de rotina, liberando agentes humanos para se concentrarem em questões mais complexas. Ao automatizar tarefas repetitivas, os funcionários podem redirecionar a sua energia para responsabilidades mais estratégicas. Um dos maiores circumstances de integração de IA ao suporte ao cliente é a Telstra, empresa de telecomunicações da Austrália. A Telstra lançou seu próprio agente de IA chamado Ask Telstra. Aqui estão os resultados que a empresa compartilhou: 20% menos acompanhamento nas chamadas, 84% dos agentes disseram que isso impactou positivamente as interações com os clientes, 90% dos agentes são mais eficazes.
No domínio da automação de advertising and marketing, a IA também se mostra inestimável. Ao analisar o comportamento e as preferências do cliente, os agentes de IA podem criar estratégias de advertising and marketing personalizadas que aumentam o envolvimento e as taxas de conversão. A equipa da Bayer utilizou IA para prever a procura de medicamentos contra a gripe e, quando o modelo de IA previu um aumento de 50% nos casos de gripe, a equipa utilizou-o para adaptar a sua estratégia de advertising and marketing. Os resultados foram surpreendentes: aumento de 85% nas taxas de cliques ano após ano, redução do custo por clique em 33% em relação ao ano anterior, um aumento de 2,6x no tráfego do website no longo prazo.
A IA também pode agilizar processos em recursos Humanos. De acordo com o Determination Analytics Journal, a IA traz muitos benefícios na área de precisão, eficiência e flexibilidade. Ao automatizar as etapas iniciais do recrutamento, como a triagem de currículos e a identificação dos melhores candidatos com base em critérios específicos, a IA economiza um tempo significativo e garante um processo de seleção mais objetivo.
Talvez um dos aspectos mais atraentes da IA seja a sua eficiência e relação custo-benefício. Em muitos cenários, a IA pode executar tarefas mais rapidamente e com menos erros do que os humanos, tornando-a uma escolha atraente para empresas ansiosas por simplificar os seus fluxos de trabalho. Ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, as organizações podem reduzir significativamente os custos operacionais e, ao mesmo tempo, minimizar o risco de erro humano. Essa combinação de velocidade, precisão e economia permite que as empresas otimizem seus processos e aloquem recursos de forma mais estratégica.
Conselhos para integração de agentes de IA
Para garantir a integração bem-sucedida dos agentes de IA nos fluxos de trabalho da empresa, as empresas devem adotar várias estratégias importantes.
- Em primeiro lugar, é essential definir objetivos claros antes da implementação. As organizações devem identificar os desafios específicos que pretendem que a IA aborde e definir resultados mensuráveis para avaliar a eficácia. Essa clareza facilita os ajustes necessários ao longo do processo. Se a integração da IA for fragmentada, será muito difícil comparar o custo da integração com os níveis de produtividade e decidir se a integração teve um impacto positivo na empresa. Meça a quantidade de tempo gasto em diferentes tarefas com e sem IA, a quantidade de pessoas que trabalham em uma determinada tarefa e a qualidade do trabalho.
- Outra consideração importante é a qualidade dos dados. Investir em práticas robustas de gestão de dados é essencial para garantir que as informações inseridas nos sistemas de IA sejam precisas, relevantes e isentas de preconceitos. Se a empresa estiver usando uma solução externa, garantir que nenhum dado sensível e privado seja inserido na IA. AI Information Hygiene é um conceito emergente desconhecido para muitos, portanto, certifique-se de educar seus funcionários sobre isso. Uma ótima leitura sobre por que você não pode compartilhar dados corporativos confidenciais com modelos de IA da Micropro.
- Tal como acontece com qualquer tecnologia emergente, é essential monitorar as ferramentas de IA à medida que são integradas. Colete suggestions tanto de seus funcionários que usam ferramentas de IA quanto de clientes que interagem com seu modelo em serviços de suporte ao cliente ou outros canais de interação. Dessa forma, você pode detectar quaisquer bugs e problemas nos estágios iniciais, afetando apenas um pequeno número de processos operacionais. A empresa precisa de promover uma cultura de adaptabilidade e monitorizar de perto os seus modelos de IA, especialmente nas primeiras fases de implementação.
Conclusão
Em vez de ver a IA como uma solução mágica, as empresas devem vê-la como uma ferramenta poderosa que, quando utilizada corretamente, pode melhorar as operações e impulsionar o sucesso. A questão é que a IA possui uma base de conhecimento sobre o cliente e suas necessidades, por isso entendemos como podemos economizar tempo na busca de informações e oferecer uma ferramenta de trabalho. Hoje, faz sentido implantar agentes de IA em casos de uso específicos, pois essa abordagem permite a criação máxima de valor. Esta é atualmente uma categoria que recebe investimentos significativos e no próximo ano será sem dúvida uma grande tendência e poderá evoluir para algo ainda mais impactante no futuro. Quando a corrida do ouro da IA parará?
