Desbloqueando Valor Econômico com IA Generativa Um Caminho para o Sucesso.

Apenas adicionar AI generativo por cima de um processo falho não irá funcionar como uma solução rápida.

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A IA generativa por si só não irá melhorar a experiência do cliente.

Pesquisa feita pela consultora Accenture prevê o impacto econômico da inteligência artificial (IA) generativa nas empresas. O relatório de 2024 sugere que mais de US$ 10,3 trilhões em valor econômico adicional podem ser desbloqueados até 2038 se as organizações adotarem a IA generativa de forma responsável e em larga escala. Este é um número impressionante considerando o potencial da IA para revolucionar várias indústrias. Mas o que pensam os líderes empresariais e os trabalhadores? E quais são os desafios na implementação da IA generativa em grande escala? Vamos mergulhar e explorar o fascinante mundo da IA generativa.

A Promessa e o Potencial da IA Generativa

De acordo com a pesquisa realizada pela Accenture, os líderes empresariais veem a IA generativa como uma maneira de aumentar a participação de mercado e reconhecem seu valor em melhorar as experiências dos clientes. Na verdade, 95% dos trabalhadores veem valor em trabalhar com a IA generativa. No entanto, há uma preocupação principal: confiança. Os trabalhadores temem que as organizações não garantam resultados positivos para todos ao introduzir tecnologias emergentes.

As Complexidades da Adoção da IA

O Relatório do MuleSoft sobre Benchmark de Conectividade revela que o ponto de inflexão da IA amplia a necessidade de uma estratégia de TI coerente. As preocupações de integração e segurança são as maiores barreiras para a adoção da IA, sendo a dificuldade de integrar a IA com outros sistemas e as preocupações de segurança as principais questões relatadas pelas organizações. Silos de dados e fragilidade dos sistemas também impedem ainda mais a adoção da IA. A maioria dos departamentos de TI enfrenta desafios relacionados à transformação digital, como silos de dados e a fragilidade de sistemas fortemente acoplados.

P&R: Abordando as Preocupações dos Leitores

P1: Quais são os maiores desafios que as organizações enfrentam ao adotar a IA?

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R1: As preocupações de integração e segurança são os principais desafios que as organizações enfrentam ao adotar a IA. A dificuldade de integrar a IA com os sistemas existentes e garantir a segurança dos dados são preocupações importantes que precisam ser abordadas.

P2: Como os silos de dados e a fragilidade dos sistemas impedem a adoção da IA?

R2: Silos de dados e fragilidade dos sistemas criam obstáculos para a transformação digital. Eles impedem que os projetos de automação sejam concluídos no prazo e dentro do orçamento. Além disso, inibem a flexibilidade necessária para que os usuários de negócios se beneficiem da automação de forma segura e governada.

A Jornada em Direção a Melhores Experiências do Cliente

Para ilustrar o impacto da adoção da IA generativa nas experiências do cliente, entrevistamos dois especialistas em gestão de relacionamento com o cliente (CRM): Michael Maoz e Ed Thompson, da Salesforce. É fascinante entender como a IA generativa pode ser aplicada em aplicativos de serviço e processos ao cliente.

A Realidade da IA Generativa no Atendimento ao Cliente

Embora mais de 95% das grandes organizações estejam executando um piloto ou produção ao vivo de IA generativa, nem todas alcançaram um sucesso notável. Alguns adotantes precoces viram resultados espetaculares, mas muitos têm dificuldade em obter valor. Essa realidade enfatiza o fato de que a IA generativa não é uma bala de prata que entrega automaticamente retornos.

P&R: Respondendo Mais Perguntas dos Leitores

P3: Quais são alguns desafios em aplicar a IA generativa ao atendimento ao cliente?

R3: Um dos desafios é integrar a IA generativa em processos existentes quebrados. Simplesmente adicionar IA generativa a um processo de autoatendimento falho só irá ampliar os problemas existentes. É essencial corrigir falhas nos processos antes de implementar a IA generativa para obter melhores resultados.

P4: Existem conquistas fáceis com a IA generativa no atendimento ao cliente?

R4: Sim, existem várias áreas em que a IA generativa demonstrou sucesso no atendimento ao cliente. Estas incluem envolvimento após chamadas e resumo de casos, conteúdo personalizado para clientes durante interações, integração de novos clientes e análise de sentimentos/inteligência de serviço.

Começando Simples: Construindo em Direção à Complexidade

A chave para a implementação bem-sucedida da IA generativa está em começar com casos de uso simples que tragam valor e benefício mensuráveis. Os processos precisam estar bem definidos e os dados do cliente devem ser precisos. Também é importante envolver um pequeno número de clientes fiéis no processo de design para garantir o sucesso.

P&R: Continuando a Conversa

P5: A IA generativa pode lidar com interações complexas com os clientes?

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A5: A inteligência artificial generativa é mais adequada para consultas simples ou solicitações envolvendo informações factuais. Embora possa não ser a solução ideal para interações complexas com respostas sutis, ainda pode ajudar ao desviar chamadas para agentes humanos e fornecer recursos para análise e intervenção.

Q6: Como as empresas podem evitar repetir erros passados na implementação de bots?

A6: As empresas devem aprender com as experiências passadas e garantir que os sistemas de inteligência artificial generativa sejam construídos com base em dados precisos e projetados para facilitar bons processos de serviço ao cliente. É crucial abordar preocupações-chave como viés, alucinações e respostas tóxicas, evitando fontes de dados não integradas e isoladas.

Em Conclusão: O Caminho para o Sucesso com a IA Generativa

Antes que as organizações possam aproveitar plenamente o potencial da IA generativa, elas devem ter processos bem definidos e dados limpos e precisos. Começando pequeno e expandindo gradualmente, as empresas podem fazer melhorias incrementais e construir confiança entre os clientes. A IA generativa não é uma solução mágica, mas com uma implementação cuidadosa, pode gerar um valor significativo nas experiências dos clientes e na eficiência geral dos negócios.

Nota: Este artigo é o primeiro de uma série de dois partes sobre a IA generativa e seu impacto na experiência do cliente. Fique ligado para a parte dois, onde discutiremos maneiras de operacionalizar sua estratégia de IA generativa para velocidade, escala e lucratividade.

Referências:

• Previsão da Accenture sobre o impacto econômico da IA generativa
• Relatório de Benchmark de Conectividade da MuleSoft
• Estratégia e treinamento de inovação da Salesforce
• Entrevista com Michael Maoz no LinkedIn
• Entrevista com Ed Thompson no LinkedIn

Imagens: – Blocos de construção representando IA (Fonte: MixImages) – Michael Maoz (Fonte: LinkedIn) – Ed Thompson (Fonte: LinkedIn)

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