Categoria: Inteligência Artificial

Da previsão à transformação

O problema

As previsões feitas por inteligência artificial frequentemente melhoram a qualidade de decisões específicas, mas podem ter um efeito disruptivo sobre sistemas de tomada de decisão como um todo.

Por que isso acontece

As decisões geralmente combinam previsão com julgamento. Quando as previsões são extremamente precisas, como pode ocorrer com a IA, os direitos de decisão tendem a migrar para onde o julgamento ainda é necessário, o que pode mudar quem toma as decisões e também onde, quando e como elas são tomadas. Além disso, previsões mais precisas em uma parte do sistema têm efeitos em cascata sobre outras partes.

A solução

Na ausência de comunicação perfeita e instantânea, organizações e cadeias de valor inteiras precisam criar sistemas que equilibrem modularidade no design com coordenação. A modularidade permite que muitas decisões sejam tomadas com base em fatores observáveis localmente, enquanto a coordenação permite que as decisões sejam otimizadas em uma rede mais ampla.

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A Inteligência Artificial pode realmente aumentar suas vendas?

O problema: Apesar do poder e da sofisticação das ferramentas de vendas com inteligência artificial atualmente disponíveis, as empresas não as utilizam de forma eficaz — e algumas ainda nem começaram a usá-las.

A causa: Os processos de compra mudaram rapidamente, e as empresas não acompanharam essa evolução. Os compradores estão mais bem informados do que nunca, com acesso a uma ampla gama de recursos online que ajudam em suas decisões.

A solução: A Matriz de Sucesso em Vendas permite que as empresas determinem como melhorar o uso da tecnologia de vendas e quais tipos de ferramentas de IA melhor atendem às suas necessidades.

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Uma estratégia mais inteligente para o uso de robôs

Apesar dos avanços na tecnologia de automação, a promessa de uma automação produtiva e flexível, com envolvimento mínimo de trabalhadores humanos, ainda está longe de se tornar realidade, por dois motivos principais. Primeiro, a adoção da tecnologia de automação tem sido limitada. Segundo, quando as empresas automatizam, o ganho em produtividade tende a ser acompanhado por perda de flexibilidade nos processos, resultando no que os autores chamam de automação de soma zero. Este artigo apresenta o conceito de automação de soma positiva, que permite alcançar produtividade e flexibilidade. Para isso, as empresas precisam desenvolver tecnologias que facilitem o treinamento e a correção de erros por funcionários da linha de produção; usar uma abordagem de baixo para cima para identificar quais tarefas devem ser automatizadas; e escolher os indicadores corretos para medir o sucesso.

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Agora todos somos programadores

A inteligência artificial generativa e outras ferramentas de software fáceis de usar podem ajudar funcionários sem experiência em programação a se tornarem programadores competentes, ou o que os autores chamam de desenvolvedores cidadãos. Simplesmente descrevendo o que desejam em um comando, esses desenvolvedores cidadãos podem colaborar com essas ferramentas para construir aplicações inteiras — um processo que, até recentemente, exigiria fluência avançada em programação. Historicamente, a tecnologia da informação envolvia construtores (profissionais de TI) e usuários (todos os outros funcionários), com os usuários sendo operadores relativamente passivos da tecnologia. Esse modo de trabalho frequentemente significa que os profissionais de TI lutam para atender à demanda de forma oportuna, e surgem problemas de comunicação entre especialistas técnicos, líderes empresariais e usuários de aplicativos. O desenvolvimento cidadão levanta uma questão crítica sobre o destino final das organizações de TI. Como elas vão facilitar e proteger esse processo sem impor obstáculos excessivos? Rejeitar seus benefícios é impraticável, mas administrá-lo de forma descuidada pode ser ainda pior. Neste artigo, os autores compartilham um roteiro para introduzir com sucesso o desenvolvimento cidadão aos seus funcionários.

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Equilibrando segurança digital e inovação

Os designers de produtos digitais voltados para o consumidor têm tendido a focar na novidade e na velocidade (o famoso “mova-se rápido e quebre as coisas”). Eles dedicaram mais esforço à inovação do que a antecipar como os clientes — e agentes mal-intencionados — poderiam interagir com os produtos. Mas, à medida que os produtos digitais se tornam a principal forma de os consumidores se conectarem com outras pessoas, realizarem pagamentos e armazenarem informações privadas, essa visão precisa mudar. Os autores defendem que as empresas devem incorporar proteções no núcleo de seus produtos digitais — começando desde as fases iniciais do processo de design. Elas também precisam estabelecer um plano para melhorias contínuas e um diálogo com os clientes. O modelo de segurança desde o design pode facilitar a inovação, em vez de restringi-la, ao fornecer uma abordagem fundamentada para o desenvolvimento de produtos.

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Como a IA Generativa está transformando a pesquisa de mercado

Embora a IA generativa já esteja causando um grande impacto em atividades de marketing como atendimento ao cliente e criação de conteúdo, ela tem potencial para ser absolutamente revolucionária em outra área: a pesquisa de mercado.

Após dois anos estudando o uso dessa tecnologia nesse campo, dois professores acreditam que a IA generativa oferece às empresas oportunidades inéditas de entender os clientes, avaliar melhor o ambiente competitivo e aprofundar a tomada de decisões orientadas por dados em suas organizações. Essas oportunidades se dividem em quatro categorias:

  1. apoiar práticas atuais de coleta de dados e geração de insights, tornando-as mais rápidas, baratas ou fáceis de escalar;
  2. substituir práticas atuais utilizando dados sintéticos (dados artificialmente gerados que imitam comportamentos e preferências de pessoas reais);
  3. preencher lacunas existentes no entendimento do mercado, obtendo insights e evidências que não estão disponíveis nos dados convencionais;
  4. e criar novos tipos de dados e insights (muitas vezes com o uso de gêmeos digitais).

A IA generativa, é claro, também tem limitações e riscos, e, à medida que os profissionais de marketing a utilizam, precisarão considerar esses aspectos, garantindo que suas estratégias estejam fundamentadas em justiça, precisão e um entendimento genuíno dos clientes.

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Por que CEOs devem pensar duas vezes antes de usar IA para redigir mensagens

O que aconteceria se os CEOs começassem a escrever comunicações internas usando inteligência artificial generativa? Alguém perceberia? Provavelmente não, segundo um novo estudo. Mas isso não significa que os CEOs devem usá-la para redigir tudo. Veja o que eles podem fazer para escrever com IA de forma eficaz e transparente.

Dado o quão eficaz a IA é em imitar a escrita humana, não é surpresa que os CEOs estejam experimentando usá-la para redigir mensagens pessoais. Uma pesquisa da Harvard Business School de 2018 calculou que 24% do tempo médio de um executivo é dedicado à comunicação eletrônica. Mas o que aconteceria se os CEOs começassem a redigir comunicações para funcionários usando IA generativa?

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Como unir gestão de processos e Inteligência Artificial

A gestão de processos (process management), que dominou o mundo dos negócios na década de 1990 e depois caiu em desuso, está passando por um renascimento graças à inteligência artificial. As duas abordagens se reforçam mutuamente: a IA ajuda as empresas a ampliar significativamente os processos aprimorados, e processos bem gerenciados facilitam a obtenção de dados de alta qualidade necessários para treinar a IA. A combinação dessas duas estratégias pode gerar enormes ganhos de produtividade, mas exige uma grande gestão de mudanças. Neste artigo, os autores descrevem sete etapas que as empresas podem seguir para integrar pessoas, dados, análises e tecnologia — especialmente IA — para reformular processos e alcançar um desempenho empresarial cada vez maior.  Continuar lendo Como unir gestão de processos e Inteligência Artificial

A estratégia numa era de expertise abundante

Estamos nos estágios iniciais da era da inteligência artificial (IA), e a tecnologia está evoluindo extremamente rápido. Provedores estão introduzindo rapidamente “copilots“, “bots” e “assistentes” de IA em aplicações para aprimorar os fluxos de trabalho dos funcionários. Exemplos incluem o GitHub Copilot para programação, o ServiceNow Now Assist para melhorar produtividade e eficiência, e o Agentforce da Salesforce para tarefas diárias de negócios. Essas ferramentas foram treinadas em uma ampla variedade de fontes de dados e possuem um vasto conhecimento em muitos domínios. O nível de expertise dessas ferramentas continua crescendo rapidamente, enquanto o custo de acesso a elas diminui. Em um futuro relativamente próximo, agentes de IA mais avançados, equipados com maior capacidade e conhecimento mais amplo, operarão em nome dos usuários com sua permissão. Empresas que souberem aproveitar os benefícios da IA poderão conduzir negócios de maneira mais eficiente, inovar com mais agilidade e crescer com maior clareza e foco.  Continuar lendo A estratégia numa era de expertise abundante