Encante seus clientes com inteligência artificial e machine learning

Vivemos em meio a era digital, e o uso de algumas ferramentas têm crescido exponencialmente. Segundo a AWS, cerca de 80% dos Chief Data Officers (CDOs) – Diretor Executivo de Dados, em português – acreditam que a aplicação da IA generativa, na prática, causará transformações profundas no funcionamento dos negócios nas diferentes empresas.

Na prática, os dados são um importante ativo comercial. As empresas processam um alto número de informações. Por isso, a inteligência artificial e machine learning são essenciais. As tecnologias permitem que a organização extraia insights valiosos, automatize tarefas e melhore a tomada de decisão.

Além disso, auxiliam as empresas a detectar padrões e tendências nos dados coletados. Desse modo, é possível prever comportamentos dos clientes, otimizar processos internos e ofertar experiências mais personalizadas.

Entenda melhor, neste artigo, como usar inteligência artificial e o ML para alcançar a satisfação e o encantamento dos clientes.

Inteligência artificial: uma nova realidade

As mudanças tecnológicas acontecem com frequência e velocidade. Ou seja, o modo de realizar algumas tarefas é muito diferente do que há uma década atrás. O principal fator que impulsiona esta transformação é a automação de processos.

Diante deste cenário, a Inteligência Artificial (IA) está ganhando cada vez mais força no mundo dos negócios. Segundo dados da Statista, a expectativa é que o mercado global de IA atinja US$ 305,9 bilhões em 2024. Até 2030, este número pode dobrar e chegar a marca de US$ 738,8 bilhões.

Um dos principais fatores que motiva o crescimento do uso de IA nos negócios é o surgimento da IA generativa. Diferente do modelo tradicional, que compreende o pensamento humano e reproduz, a IA generativa consegue criar coisas novas a partir do conhecimento adquirido.

Ela reúne insights valiosos utilizando algoritmos de machine learning, ou aprendizado de máquina, em sua tradução. Com isso, ela pode produzir materiais originais, como textos, poemas, perguntas e respostas, imagens, vídeos, músicas, gráficos, reproduzir vozes, e muito mais. Conheça um pouco da história!

Inteligência artificial para empresas: um pouco de história

A IA generativa é resultado do processo de evolução e desenvolvimento de décadas de pesquisas, que se iniciaram quando o cientista Alan Turing buscava compreender se um computador conseguiria expressar a inteligência humana.

Este processo se iniciou a partir de 1950, passando por uma série de investigações nas décadas seguintes. Em um primeiro momento, um dos avanços obtidos foi a possibilidade de ampliada de armazenamento de dados, culminando em um processamento de dados mais eficaz.

Neste mesmo período, seguindo uma onda de investigações e descobertas, cientistas desenvolveram os algoritmos responsáveis pela aprendizagem em máquina, ou machine learning (ML), recebendo financiamento de agências de pesquisa.

O incentivo a pesquisa foi crucial para o desenvolvimento das tecnologias como conhecemos hoje. Inicialmente, a investigação tinha como objetivo principal descobrir se computadores poderiam transcrever imagens na linguagem falada. Algumas décadas depois, o apoio à pesquisa possibilitou a expansão de ferramentas algorítmicas, resultando em artigos publicados relatando os resultados obtidos com os testes em computadores.

Já ao final do século XX e início do XIX, um marco muito importante se deu: a vitória da IA diante do campeão mundial de xadrez. Após anos de estudo, atualmente a inteligência artificial vem se expandindo exponencialmente, adentrando diferentes áreas da sociedade, de maneira prática e acessível a todos que portam computadores. Vem facilitando a rotina individual de muitos, bem como auxiliando processos empresariais.

Um exemplo recente deste uso corporativo é o Amazon Bedrock, tecnologia desenvolvida para auxiliar empresas com modelos de base (FMs) de alta performance. Com este serviço, disponível justamente em função dos avanços da inteligência artificial, é possível testar modelos de base para diferentes casos de uso, personalizá-los de forma privada com dados e técnicas próprias e criar agentes que executem tarefas automáticas.

Finalmente, pensando no futuro da inteligência artificial em empresas, a AWS também é responsável pela criação do Amazon Q, assistente baseado em IA generativa para realizar estratégias corporativas. Por meio de códigos, sistemas e repositórios de informações, ela oferece os melhores conselhos e respostas para otimizar tarefas e estimular a inovação no trabalho.

Como usar inteligência artificial pode mudar o seu negócio?

Como vimos até aqui, os dados são o “combustível” que abastece a inteligência artificial, enquanto o machine learning é o motor, que analisa as informações direcionando-as para a produção de novos conteúdos. Assim, não é mais necessário programar os computadores para buscar dados ou programá-los para algumas tarefas. Eles se tornam “autodidatas”.

Na prática, isso representa para as empresas uma possibilidade de automatizar tarefas corporativas, reduzir erros e, ainda, garantir o aumento da eficácia dos processos. Além disso, a IA pode ser usada por diferentes setores, a exemplo do marketing e atendimento ao cliente. 

Com inteligência artificial para empresas, é possível fornecer uma experiência mais personalizada e positiva, o que impacta diretamente na satisfação do cliente.

Veja alguns modelos de uso e saiba como a inteligência artificial para empresas ajuda na hora de conquistar o cliente!

Chatbot

Conhecido como Entidade Conversacional Artificial (ACE), o chatbot é um programa de computador que simula e processa conversas com humanos. O robô permite uma interação única, de modo que a máquina parece muito com uma pessoa real. Alguns exemplos são: AWS Lex e Bedrock.

Alguns chatbots são baseados em IA conversacional. Ou seja, utilizam recursos de machine learning para criar conversas mais fluidas, compreender a intenção, linguagem e sentimento do usuário. Assim, o cliente tem a impressão de estar se comunicando com pessoas e não máquinas.

Utilizar este mecanismo para o atendimento traz benefícios, como:

• Suporte ao cliente em tempo real, 24 horas por dia;
• Fácil adaptação às necessidades da empresa, podendo ser utilizado como suporte de RH ou atendimento ao cliente;
• Experiência do cliente aprimorada, já que o bot baseado em IA consegue cumprir toda a jornada de fluxo conversacional.

Na prática, os chatbots podem ser utilizados por diferentes setores da empresa, como marketing, atendimento ao cliente, vendas, entre outros.

A inteligência artificial e o machine learning estão mudando a organização interna das empresas, bem como a maneira como seus consumidores realizam o processo de compra por serviços e produtos.

Personalização

Por meio do machine learning, a inteligência artificial é capaz de identificar o comportamento do usuário, e com isso, ajudar a empresa a fornecer uma experiência mais personalizada. Alguns exemplos são: AWS Personalize e AWS Sagemaker.

Isso só é possível graças à capacidade desta tecnologia de analisar um alto volume de dados dos consumidores, incluindo histórico de compras, preferências e feedbacks. A partir dessas informações, a inteligência artificial e machine learning proporcionam interações altamente personalizadas, como recomendações de produtos e até mesmo novos pontos de contato de atendimento ao cliente.

Outra vantagem é que, por meio da união da IA com a personalização, as empresas ganham uma ajudinha na hora de segmentar anúncios em plataformas, como Facebook Ads, Instagram Ads e Google Ads. Afinal, com as tecnologias de inteligência artificial e machine learning é possível analisar o comportamento do usuário e verificar seu histórico de navegação.

Sistemas de recomendação

Os sistemas de recomendação são um elemento presente na estratégia de personalização. Em resumo, esta é uma tecnologia que usa algoritmos machine learning para comparar as atividades dos clientes com a base de usuários, a fim de identificar padrões comportamentais. 

A partir disso, a empresa pode ofertar produtos e conteúdos personalizados, com base nas preferências do cliente. Alguns exemplos são: AWS Personalize e AWS Sagemaker.

Com auxílio dos sistemas de recomendação, a empresa consegue otimizar o canal de e-commerce, engajando o público e conduzindo-o pela jornada de compra. Além disso, quando você sabe como usar inteligência artificial, consegue posicionar seu produto ou serviço no local e hora certos, com uma excelente oferta para atender a demanda daquele cliente.

Criação e revisão estratégica

Com o auxílio da inteligência artificial e machine learning, é possível economizar tempo e dinheiro automatizando o processo de planejamento estratégico. 

Isso porque as tecnologias coletam e analisam dados em poucos minutos e, a partir disso, geram ideais, insights valiosos, além de recomendações relevantes que auxiliam na tomada de decisão. De outro modo, atualização dos dados em tempo real evita o uso de informações erradas.

Em síntese, tais tecnologias permitem, ainda, identificar a melhor maneira de engajar o cliente, auxiliam na distribuição de anúncios online e ajudam a detectar os melhores canais, horários e formatos mais eficazes na hora de alcançar o público. Um exemplo marcante é o AWS Sagemaker.

Previsão de demanda

Por meio das previsões de séries temporais é possível analisar métricas de negócios com precisão. Isso ocorre justamente através do uso das inteligências artificiais, especialmente o aprendizado em máquina, ou machine learning (ML).

Esta tecnologia é essencial para previsões de varejo e estoque, aumentando giros e disponibilidades, planejamento da força de trabalho necessária e previsões de demanda de viagens. 

Dessa maneira, a empresa que utiliza esta solução é capaz de otimizar inventários e reduzir desperdícios, bem como pensar estrategicamente a utilização de capital. Um exemplo marcante é o AWS Forecast.

Análise de dados

Utilizando recursos sofisticados de machine learning, mineração de dados e técnicas estatísticas, para analisar um alto volume de informações, a inteligência artificial gera previsões precisas de tendências e comportamentos futuros.

Na prática, este nível de automação elimina a análise de dados manual, o que promove uma economia de tempo e recursos comerciais para a organização. Um exemplo marcante é a AWS Quicksight.

Inteligência artificial e machine learning: por que investir nessas tecnologias?

Em um mundo VUCA, adotar tecnologias e soluções de ponta baseadas em inteligência artificial e machine learning já não é mais uma opção. É, sim, uma necessidade imperativa.

Isso porque elas estão transformando o modo como as organizações atuam, interagem e competem no mercado, trazendo oportunidades sem precedentes. Na prática, as empresas que sabem como usar inteligência artificial e machine learning podem otimizar o fluxo de processos, trazendo mais agilidade para tarefas corporativas, minimizando erros e garantindo maior eficácia e eficiência operacional.

Mas, afinal, como usar a inteligência artificial para empresas pode trazer bons resultados? A seguir, elencamos três fatores que impactam positivamente os negócios. Confira!

Maior satisfação e fidelização de clientes

Por meio da inteligência artificial e machine learning, as empresas conseguem compreender mais facilmente as preferências, comportamentos e modo como o público interage nos canais digitais. Assim, é possível fornecer uma experiência personalizada, o que facilita a conquista e fidelização do cliente.

Por exemplo, o reconhecimento de imagens, orientado por IA, muda a maneira como a companhia gerencia e armazena os dados visuais. Ou seja, a classificação das coleções de fotos pode ser otimizada por meio de algoritmos de IA. Dessa forma, a reorganização do catálogo permite otimizar as campanhas de marketing direcionadas e melhora a interação com o cliente.

Otimização de recursos, tempo e custos

A tecnologia está transformando o mundo dos negócios, permitindo a economia de recursos e custos. Com a inteligência artificial e machine learning é possível simplificar operações, tarefas e otimizar a tomada de decisões baseadas em dados. 

Além disso, com auxílio dessas tecnologias, a produtividade pode aumentar em mais de 40%, segundo dados da Ecommerce Platforms. Na prática, a automação de atividades elimina tarefas manuais e repetitivas, garantindo maior eficiência e precisão nas entregas diárias.

O conceito VUCA é caracterizado pela volatilidade, incerteza, complexidade e ambiguidade, todos termos que marcam o mundo tecnológico contemporâneo.

Maior valor de mercado

As empresas que adotam a inteligência artificial e machine learning se posicionam de modo vantajoso no mercado. Afinal, conseguem adaptar-se rapidamente a novos desafios e oportunidades, destacando-se da concorrência que não aproveita totalmente o potencial das tecnologias.

Além disso, as empresas que investem nessas soluções desenvolvem uma cultura de inovação. Elas buscam as melhores formas de utilizar tecnologias de ponta para satisfazer as necessidades dos clientes e superar as suas expectativas.

Inteligência artificial e machine learning: como a BRLink pode ajudar a encantar seus clientes?

A inteligência artificial e machine learning estão transformando rapidamente o mundo dos negócios, uma vez que permitem a automação de tarefas, otimizam a gestão de recursos, geram economia de custos e aumentam a produtividade. 

Além disso, com auxílio da IA e do machine learning, conquistar os clientes fica muito mais fácil. Tudo isso graças ao alto poder de análise preditiva destas ferramentas, que coletam e verificam um alto número de dados, fornecendo insights valiosos à organização. Dessa forma, é possível criar campanhas de marketing direcionais, experiências personalizadas e ofertas que atraiam o público.

Para implementar e/ou otimizar os recursos de IA da sua companhia, conte com a BR Link. Como autoridade e referência em soluções especializadas de Inteligência Artificial e Machine Learning, podemos ajudar no processo de transformação digital da sua empresa. Entre em contato e saiba mais!