A Inteligência Artificial Generativa tem sido a bola da vez no hype tecnológico já há algum tempo. Mais precisamente, desde que o ChatGPT tornou-se público e permitiu o acesso dessa poderosa tecnologia ao público final. Antes restrita aos desenvolvedores e especialistas, agora a IA é parte do dia a dia de escritórios, profissionais independentes e até estudantes. Por outro lado, um ano e meio depois dessa explosão tecnológica, ainda parece confuso para muitos líderes de negócios as reais aplicações da Gen AI para o ganho de produtividade.
Segundo dados da Microsoft, com o uso do Copilot+, sua ferramenta avançada de IA Generativa, 70% dos usuários afirmam ser mais produtivos usando a tecnologia como recurso de apoio, enquanto 68% enxergam melhora na qualidade de vida de modo geral. Apesar desses dados tão promissores, existe uma falha conceitual na abordagem aplicada à pesquisa. Para avaliarmos a eficiência do uso da IA no dia a dia das empresas, precisamos analisar indicadores numéricos de produtividade, não apenas o sentimento gerado por essas ferramentas nos seus usuários. Sob essa perspectiva, ainda não foi computado um ganho significativo em eficiência operacional, independentemente da área que estamos analisando.
Por outro lado, existem grandes oportunidades de uso. Na área de marketing, por exemplo, dados do IDC apontam para um ganho efetivo de produtividade na área de 40% a 95% até 2029. Para justificar números tão altos, está a hipersonalização dos atendimentos e da jornada de marketing. Com o uso de dados e modelos bem treinados, cada contato com o cliente é construído sob medida, o que tende a aumentar a eficiência de cada campanha e, consequentemente, converter mais vendas.
Em pesquisas de mercado, por exemplo, esse impacto de eficiência também deve ser sentido. Recentemente, uma empresa do segmento, por exemplo, reduziu em 35% o tempo de codificação de dados de entrevistas e alcançou uma taxa de assertividade de 80%. Como resultado, essa consultoria passou a entregar relatórios com maior agilidade, melhorando significativamente a experiência do cliente e ganhando uma vantagem competitiva no mercado.
Resultados como esses, de alta eficiência, exigem um excelente entendimento do potencial tecnológico da IA Generativa e suas possibilidades de implementação. Para isso, é necessário que haja o entendimento da tecnologia por parte dos colaboradores, treinamento e integração entre todos os processos existentes da empresa. Quando o time não tem o conhecimento necessário, a capacidade do desenvolvimento dos projetos é limitada e os resultados podem não ser tão eficazes como esperado. A implementação bem-sucedida de IA Generativa exige a colaboração entre diversas áreas da empresa, incluindo tecnologia, marketing, operações e até mesmo recursos humanos.
Esse desafio de disseminar o uso da IA Generativa dentro das organizações pode ser superado com objetivos bem definidos. Projetos sem metas bem delineadas tendem a fracassar, pois a falta de direção pode levar à aplicação ineficaz da tecnologia. Além disso, os objetivos devem ser tangíveis às capacidades da empresa, considerando tanto o potencial da IA quanto as limitações operacionais e técnicas.
Depois da implementação e de todo o treinamento, é necessário que os times consigam medir os Key Performance Indicators (KPIs) e tenham os resultados concretos das melhorias que a IA Generativa trouxe para os processos internos, bem como a satisfação dos colaboradores com o uso das ferramentas e o impacto para os clientes na entrega dos serviços.
As oportunidades proporcionadas pelo uso da IA Generativa são inúmeras e o treinamento precisa ser constante, uma vez que a tecnologia não para de avançar. No entanto, é fundamental que todos os envolvidos estejam alinhados e comprometidos com os objetivos estabelecidos. Com uma estratégia bem estruturada, treinamento constante e objetivos bem estabelecidos, as empresas podem não apenas melhorar sua eficiência, mas também fortalecer sua posição competitiva no mercado.
Joel Backschat, CIO da multinacional brasileira FCamara.
