Por que a IA empresarial se tornou tão popular?

Assim como aconteceu com o desenvolvimento da internet na década de 1990 e da computação em nuvem na década de 2010, muitas empresas abordaram a IA com cautela: será que ela realmente corresponderá à grande expectativa criada? Ou será apenas um modismo que não agregará valor real aos negócios nem ao setor?

Para muitos dos pioneiros na adoção da IA empresarial, os resultados mostraram que ela gera uma vantagem competitiva tangível. Essas empresas observaram melhorias significativas e ganhos de eficiência em todo um espectro de casos de uso de IA – desde análises de dados, previsão e tomada de decisões até automação de processos, produtividade no ambiente de trabalho e desenvolvimento de produtos. Alguns exemplos:

Além dos benefícios, as empresas também precisam entender os desafios da adoção da IA, como aplicá-la aos seus próprios casos de uso e sistemas, os requisitos técnicos e de treinamento, bem como os custos. Neste artigo, serão abordados os seguintes tópicos:

• Tipos de IA empresarial
• Benefícios e desafios
• IA generativa no CRM e ERP
• Casos de uso do setor
• Estratégias de implementação e planejamento
• O que procurar ao avaliar uma plataforma de IA empresarial

Tipos de IA empresarial

Um dos aspectos mais interessantes da IA empresarial é que ela pode ser usada para realizar tarefas de rotina e transformadoras. Exemplos:

• Rotina: um colaborador economiza alguns minutos (e certa frustração), usando um copiloto de IA para encontrar um documento que foi armazenado no lugar errado. Casos de uso de rotina podem parecer insignificantes, mas permitem impulsionar a produtividade consideravelmente.
• Transformação: um fabricante economiza milhões de dólares usando deep learning para prever quando deverá substituir peças de suas máquinas – antes que quebrem.

Essa grande diversidade nos casos de uso de IA é impressionante, mas também pode dificultar a decisão de por onde começar a adoção de IA. Um bom ponto de partida é se familiarizar com os principais tipos de IA empresarial e seus respectivos aplicativos comuns.

Principais tipos de IA empresarial

Benefícios da IA empresarial

À medida que as ferramentas de IA para negócios, como copilotos, chatbots e IA generativa, tornam-se mais sofisticadas e amplamente utilizadas, as organizações que adotam essas tecnologias sempre descobrem maneiras inéditas e inovadoras de usá-las. Antes de analisarmos casos de uso de IA mais específicos, vejamos alguns benefícios gerais da IA empresarial.

Experiência no local de trabalho

A IA desempenha um papel crucial na melhoria do ambiente de trabalho, apoiando e fortalecendo as aptidões dos colaboradores:

• Ferramentas de produtividade dos colaboradores: os copilotos de IA permitem que os colaboradores se concentrem no trabalho que agrega maior valor, ajudando a gerenciar e-mails, agendar reuniões e priorizar tarefas.
• Sistemas de aprendizagem adaptáveis: plataformas de aprendizagem orientadas por IA fornecem treinamento e desenvolvimento personalizados, adaptando-se às preferências de aprendizagem e ao ritmo de cada colaborador, tornando o crescimento profissional mais envolvente e eficaz.
• Funções analíticas no local de trabalho: ferramentas de IA capacitam as equipes a melhorar a satisfação e o desempenho dos colaboradores, analisando padrões de trabalho e fornecendo sugestões para otimizar os workflows.

Tomada de decisões estratégicas

A integração de IA nos processos decisórios ajuda as empresas a aprimorar a precisão e a pontualidade:

• Insights baseados em dados: copilotos de IA e outras ferramentas corporativas de Machine Learning ajudam as equipes a tomar decisões fundamentadas rapidamente, analisando extensos conjuntos de dados e fornecendo recomendações estratégicas.
• Previsões aprimoradas: ferramentas de IA generativa empresarial capacitam as empresas a prever melhor as demandas do mercado e o comportamento do consumidor, usando dados do passado para prever tendências futuras.
• Análise de cenários: modelos de simulação avançados ajudam as empresas a explorar vários cenários estratégicos, permitindo planejar e gerenciar riscos com eficácia.

Experiência do Cliente

A IA transforma o modo como as empresas interagem com os clientes, fornecendo serviços personalizados e responsivos:

• Personalização em larga escala: a IA analisa os dados dos clientes para adaptar as mensagens de marketing e as recomendações de produtos.
• Suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana: chatbots fornecem respostas instantâneas às consultas dos clientes a qualquer momento, melhorando a disponibilidade dos serviços e a satisfação dos clientes.
• Insights dos clientes: ao coletar e analisar o feedback e o comportamento dos clientes, a IA ajuda as empresas a entender e prever as necessidades dos clientes, levando a melhores ofertas de produtos e serviços.

Desafios da IA empresarial

Além dos benefícios, há alguns desafios comuns para os quais as empresas interessadas em se tornarem organizações orientadas por IA devem se preparar, sendo eles principalmente resistência cultural, preocupações éticas e barreiras técnicas. Lidar com essas questões de forma eficaz é crucial para o sucesso a longo prazo da adoção da IA empresarial.

Desafios culturais e organizacionais

• Desafio: enquanto alguns colaboradores talvez estejam entusiasmados em adotar a IA porque a veem como uma ferramenta para melhorar o trabalho, outros podem considerá-la como uma ameaça ao seu emprego.
• Melhores práticas: ter conversas transparentes sobre os benefícios da IA e a função desta na empresa pode ajudar a alinhar as perspectivas dos colaboradores às metas estratégicas. Seja compreensivo e compassivo se os funcionários expressarem preocupações. Oferecer programas de treinamento também pode ajudar os colaboradores a se sentirem mais confiantes com as novas ferramentas de IA.

Considerações éticas e de segurança

• Desafio: a IA traz considerações éticas e de segurança que exigem diretrizes e protocolos especiais.
• Melhores práticas: desenvolver diretrizes para o uso responsável da IA ajuda a garantir que todos na empresa a utilizem de forma segura e justa. Além disso, a implementação de medidas de segurança avançada ajuda a proteger os dados confidenciais.

Complexidade da integração

• Desafio: a integração bem-sucedida da IA aos sistemas existentes requer planejamento estratégico e implementação cuidadosa.
• Melhores práticas: começar com projetos-piloto permite a integração gradual e ajuda a identificar e enfrentar potenciais desafios em um ambiente controlado.

IA generativa: IA empresarial para ERP e CRM

Um dos tipos mais interessantes e amplamente aplicáveis de IA empresarial são os copilotos para sistemas ERP, que são baseados em IA generativa. Os copilotos de IA incorporam aos sistemas ERP e CRM existentes recursos de IA em linguagem natural, que podem aprimorar consideravelmente o modo como os colaboradores operam e inovam, tornando os processos mais adaptáveis, inteligentes e otimizados – em geral, sem exigir uma grande reestruturação dos sistemas atuais.

Aplicativos inovadores e impacto estratégico

Melhorias na experiência dos usuários e na produtividade

A IA generativa permite interações em linguagem natural com sistemas ERP, simplificando processos e impulsionando a produtividade. Por exemplo, grandes modelos de linguagem podem simplificar o compliance, interpretando textos jurídicos e identificando critérios relevantes. Isso se estende ao CRM, no qual a IA aprimora as interações de vendas e serviços, automatizando respostas e personalizando a comunicação com base em insights dos dados de clientes.

Automação de tarefas manuais

Além dos aplicativos de chat, as ferramentas de IA generativa empresarial podem ser usadas para reduzir o trabalho manual em processos como logística da cadeia de suprimentos e gerenciamento de dados dos clientes. Por exemplo, a IA pode automatizar a digitalização de notas de remessa e registros de interação com o cliente, reduzindo expressivamente os custos e os tempos de processamento.

Otimização de processos de negócios

Ao analisar os dados gerados por sistemas de negócios, as ferramentas de IA generativa empresarial identificam padrões para otimizar processos em sistemas ERP e CRM. Elas podem gerar insights e modelos de processos prontos para uso, e ajudar as empresas a implementar as melhores práticas.

Funções analíticas e tomada de decisões

A IA democratiza a tomada de decisões orientada por dados, facilitando o trabalho de líderes e equipes com funções analíticas complexas.

Integração de ERP e CRM na nuvem

Em geral, os recursos de IA para sistemas ERP e CRM são baseados na nuvem. As organizações que dependem de infraestruturas on premise ou em nuvem privada talvez precisem adotar uma nuvem pública implementar soluções de AI. As empresas que desejam manter a TI on premise podem criar um ambiente de nuvem híbrida, adicionando uma nuvem pública à infraestrutura existente. As nuvens híbridas permitem às empresas manter o controle sobre dados críticos enquanto se beneficiam de soluções avançadas de IA, segurança cibernética e escalabilidade oferecidas por provedores de nuvem.

Exemplos de IA empresarial em todos os setores

Além de soluções de negócios de uso geral, a IA empresarial também inclui soluções setoriais.

Automotivo

As empresas automotivas usam IA para melhorar o controle de qualidade e desenvolver tecnologias para a condução autônoma segura.

Energia

Ao prever a demanda com precisão e ajustar o suprimento, a IA ajuda a ampliar a integração e o valor das fontes de energia renovável.

Entretenimento

Os serviços de streaming estão usando IA para personalizar as recomendações dos espectadores, e as plataformas e os desenvolvedores de jogos estão criando ambientes mais responsivos e realistas.

Finanças

Impulsionados por IA, sistemas avançados de detecção de fraude e consultores robóticos melhoram significativamente a eficiência e a segurança no setor financeiro.

Saúde

A IA teve forte impacto no setor de saúde, viabilizando a melhoria da precisão dos diagnósticos, a personalização de tratamentos pelos profissionais e o aprimoramento dos resultados terapêuticos por meio da análise cognitiva de dados clínicos.

Ciências da vida

As empresas de descoberta de medicamentos e pesquisa genômica reduziram os custos e o tempo de colocação de produtos no mercado graças à IA, e agora os médicos podem adaptar os tratamentos a perfis genéticos individuais.

Produção

Muitos fabricantes têm usado a IA empresarial para aumentar a eficiência da produção, minimizar o tempo de inatividade com a manutenção preditiva e melhorar a sustentabilidade.

Setor público

A IA tem possibilita que os órgãos públicos automatizem processos administrativos, otimizem sistemas de gestão urbana para serviços de trânsito e emergência, e aumentem o engajamento cívico.

Desenvolvimento de software

As ferramentas de IA generativa empresarial simplificam os processos de programação e testes para acelerar os ciclos de desenvolvimento, identificar vulnerabilidades de segurança e ajudar os desenvolvedores a aprender novas linguagens e frameworks com maior rapidez.

Telecomunicações

No setor de telecomunicações, as funções analíticas preditivas baseadas em IA aprimoram a prestação de serviços e a gestão de redes, ajudando a evitar interrupções no fornecimento e proporcionando experiências personalizadas aos clientes.

Planejamento e estratégia de IA empresarial

Tornar-se uma organização orientada por IA envolve mais do que apenas selecionar a plataforma ou o produto certo — essa mudança também envolve estratégia de IA dedicada, planejamento inteligente e trabalho em equipe. As empresas obtêm o máximo retorno sobre seus investimentos em IA quando definem objetivos claros, incentivam a colaboração entre as equipes e assumem o compromisso com a aprendizagem contínua. Aqui estão algumas considerações importantes ao dar os primeiros passos:

Implementação in-house versus conduzida por parceiro

Um passo inicial importante é decidir se a empresa deve planejar e implementar uma plataforma ou solução de IA empresarial usando recursos internos ou contratar um parceiro especializado.

Implementação in-house

Implementação de soluções de IA empresarial sem a ajuda de um parceiro externo pode ser econômico se a organização tiver a experiência técnica, os recursos e a largura de banda necessários. Esta abordagem também oferece vantagens como controle total sobre a execução do projeto e o sigilo de informações confidenciais. No entanto, implementações in-house podem trazer desafios a algumas empresas, incluindo curva de aprendizado íngreme e investimento significativo de tempo dos colaboradores.

Implementação por parceiro

Embora inicialmente dispendiosa, a contratação de um parceiro de IA empresarial fornece às empresas conhecimento especializado, recursos e experiência, habilitando-as a implementar sua solução com segurança, cientes de que estão seguindo as melhores práticas do setor. Trabalhar com um parceiro também pode ajudar a reduzir lacunas de habilidades e, quase sempre, a acelerar o processo. Implementações conduzidas por parceiros exigem a seleção cuidadosa de fornecedores alinhados com os objetivos e a cultura da organização.

Avaliação e definição de metas

É fundamental avaliar as capacidades existentes e definir metas claras:

• Alinhamento de metas: defina metas específicas e mensuráveis que a solução de IA deverá cumprir. Essas metas devem estar alinhadas aos objetivos de negócios mais amplos e ter métricas claras para o sucesso. Por exemplo, se a diminuição dos custos operacionais for uma prioridade, defina um percentual de redução como meta para as iniciativas de IA.
• Auditoria de dados: realize uma auditoria robusta de dados para avaliar a qualidade, a acessibilidade e a segurança. Essa avaliação será crucial para identificar obstáculos e áreas que precisam ser aprimoradas antes do início da implementação técnica.

Alocação de recursos

Avaliar os recursos financeiros e humanos é vital para o sucesso:

• Elaboração de orçamento: aloque recursos financeiros adequados não apenas para a aquisição da tecnologia de IA empresarial, mas também para despesas contínuas, como atualizações de software, armazenamento em nuvem e medidas de segurança cibernética.
• Aquisição de talentos: é imperativo contratar pessoal qualificado ou treinar os colaboradores existentes para trabalhar com as novas ferramentas de IA. O investimento tecnológico só funcionará como planejado se as pessoas que o utilizam tiverem as habilidades certas.

Colaboração

Os projetos de IA empresarial são mais bem-sucedidos quando há participação de todos aqueles que se beneficiam deles:

• Equipes interfuncionais: forme equipes que incluam membros de TI, funções analíticas de dados, liderança e usuários finais. Essa estratégia inclusiva ajuda a garantir que todos os impactos e benefícios potenciais sejam considerados desde o início.
• Revisões regulares: estabeleça sessões de revisão regulares para avaliar o progresso da integração de IA em relação às metas do projeto. Essas revisões podem ajudar a empresa a realinhar os esforços com os objetivos do negócio e a se adaptar a novos desafios ou oportunidades.

Adaptação e aprendizagem

À medida que a IA empresarial continua a evoluir, as empresas precisam precisam considerar que as estratégias e as práticas relacionadas ao uso dessa IA também evoluam:

• Treinamento contínuo: desenvolver programas de treinamento contínuo para os colaboradores acompanharem os avanços da IA ajuda a manter a equipe informada e confiante em suas habilidades.
• Mecanismo de feedback: estabeleça mecanismos para coletar feedback sobre as implementações de IA de todos os stakeholders. Esse feedback é inestimável para refinar estratégias e ferramentas de IA, ajudando a garantir que elas permaneçam eficazes e alinhadas às necessidades dos usuários ao longo do tempo.

Conclusão: como a IA empresarial está redefinindo os negócios

A IA empresarial – incluindo tipos bem estabelecidos, como Machine Learning e tipos mais recentes, como copilotos e IA generativa – está transformando as organizações com melhorias na produtividade, tomada de decisões e inovação. Os resultados positivos constatados pelas organizações pioneiras na adoção de IA empresarial indicam que as ferramentas de IA para negócios não são apenas uma tendência passageira, mas sim uma necessidade para se manterem competitivas no mundo digital.

No entanto, tornar-se uma empresa de sucesso orientada por IA não se resume apenas a escolher a plataforma de IA empresarial certa. Também é necessário promover uma cultura organizacional que prospera com a IA. Isso envolve treinamento, investimentos em segurança de dados e uso responsável da IA.

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