Pesquisa de site

Se o ChatGPT produz código gerado por IA para seu aplicativo, a quem ele realmente pertence?

A IA generativa integrada aos processos corretos do cliente melhorará a experiência do cliente.

A inteligência artificial generativa (IA) descreve algoritmos que podem ser usados para criar novos conteúdos, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações e vídeos. Os algoritmos de IA generativa usam modelos de aprendizado de máquina para prever a próxima palavra com base em sequências de palavras anteriores ou a próxima imagem com base em palavras que descrevem imagens anteriores. As ferramentas de IA generativa podem produzir conteúdo confiável quase em tempo real, permitindo que as organizações produzam conteúdo para educar melhor seus stakeholders. 

Existem limitações e estamos muito cedo na compreensão dos efeitos da IA generativa nas empresas. As informações produzidas podem ser erradas, cheias de preconceitos e antiéticas, potencialmente expondo riscos reputacionais e legais associados ao conteúdo. A fonte dos dados iniciais, os modelos de treinamento e o uso ético e humano das diretrizes de desenvolvimento de software e princípios de governança podem ajudar a mitigar os riscos associados ao uso de IA generativa. 

Uma pesquisa da CBInsights mostra que 2022 foi um ano recorde para investimento em startups de IA generativa, com financiamento de capital chegando a US$2,6 bilhões em 110 negócios. O campo da IA generativa está no estágio inicial. Entre as 250+ empresas de IA generativa identificadas, 33% ainda não levantaram nenhum financiamento de capital externo. Outros 51% são da Série A ou anteriores, destacando a natureza inicial do espaço. 

CBInsights: O interesse dos investidores em IA generativa disparou em 2022

Onde está o investimento em IA generativa? A pesquisa mostra que a maioria dos investimentos é em mídia visual, com as maiores categorias de investimento sendo mídia social e conteúdo de marketing, avatares de IA corporativos e APIs multifuncionais. A outra grande categoria de investimento são as interfaces generativas com investimentos de subcategoria em interfaces homem-máquina, pesquisa geral e produtividade e gestão do conhecimento. Essas categorias revelam os benefícios futuros da IA generativa em vendas, serviços, marketing, atendimento ao cliente e linhas de negócios de comércio eletrônico. Então, como a IA generativa pode melhorar a experiência do funcionário e do cliente? 

CBInsights: Para onde está indo todo o dinheiro da IA generativa? 

Para entender melhor o impacto da IA generativa na melhoria da experiência do cliente, entrei em contato com um dos maiores especialistas em atendimento ao cliente e gerenciamento de experiência do mundo. Michael Maoz é vice-presidente sênior de estratégia de inovação da Salesforce. Antes de ingressar na Salesforce, Maoz foi vice-presidente de pesquisa e analista distinto do Gartner, atuando como líder de pesquisa para a área de estratégias de atendimento e suporte ao cliente. Sua pesquisa se concentra em estratégias e tecnologias de clientes, com ênfase nas disciplinas de atendimento ao cliente de CRM, estratégias colaborativas de clientes, estratégias de IA e dispositivos móveis e aplicativos e análises de CRM baseados em nuvem. 

Michael Maoz, vice-presidente sênior de estratégia de inovação da Salesforce 

Pedi a Maoz que compartilhasse suas ideias sobre o impacto da IA generativa na melhoria da experiência do cliente. Dada sua profunda experiência em IA e experiência do cliente, Maoz fornece o ponto de vista de um especialista sobre como tecnologias imersivas, como IA generativa, podem reduzir o tempo de retorno e dimensionar recursos diferenciados para melhorar as experiências gerais das partes interessadas. Aqui está um resumo da minha conversa com Michael Maoz: 

P: Por que de repente estamos vendo uma onda de hype em torno da IA generativa? O que é, exatamente, e por que devemos nos importar?

R: Começaremos com a última pergunta e voltaremos atrás. Nos próximos cinco anos, a IA generativa se misturará ao CRM tradicional para criar um futuro de engajamento intuitivo entre clientes e empresas que nunca foi possível antes. 

Temos que dar um passo para trás para entender o 'porquê agora' por trás do hype. As tecnologias de IA são confusas e devemos admitir que não entendemos todas as várias formas de Inteligência Artificial. Uma rápida recapitulação dos principais tipos ajuda. 

A IA básica é o raciocínio inferencial em um conjunto de dados, independentemente do tamanho. Ele pode executar qualquer rotina matemática simples com mais rapidez e precisão do que um ser humano e funcionar o tempo todo. Um desenvolvedor pode usar essa capacidade super-rápida e precisa e escrever aplicativos como calcular rotas, criar cronogramas ou medir e prever o desempenho do motor. 

A IA não parou por aí. Em seguida, evoluiu para inferir do passado como agir no presente e melhorar continuamente com base em cada interação futura. Um exemplo disso é um veículo autônomo. Sua capacidade atual é o resultado de centenas de bilhões de cálculos anteriores e está melhorando continuamente. O mesmo está acontecendo com o Alexa da Amazon e o Siri da Apple.

Os mesmos princípios são aplicados para entender quais são as emoções de uma pessoa no momento com base na análise de IA de voz, tom, entonação e mudanças nos padrões respiratórios.

Agora vem a IA generativa. A inteligência artificial avançou em várias frentes. O aprendizado de máquina adicionou a capacidade do software de aprender por conta própria e ser treinado por humanos ou outro software. O processamento de linguagem natural adiciona a capacidade de gerar texto ou uma imagem com base em entradas de texto. A IA agora pode reconhecer uma imagem, fala ou movimento. 

Amarrados e você tem IA generativa para criar arte (pense na capa da revista Cosmopolitan no ano passado), artigos, vídeos e toda uma conversa que a IA pode ter com um humano. Há uma nova explosão de produtos e empresas para realizar esses feitos de mágica de IA, como o Dall-E 2 e o ChatGPT da OpenAI, o Imagen Video do Google, o Stable Diffusion e muito mais. Essas imagens e textos são suficientemente avançados para convencer um ser humano de que as pessoas e não os computadores os criam. 

Resumindo: a IA generativa tem a possibilidade de mudar o jogo para a criatividade e a tomada de decisões de negócios, uma vez que é aproveitada para os aplicativos de negócios que sustentam o crescimento e a eficiência.  

P: Por que você classifica a IA generativa e a IA em geral como um fator menor para o sucesso corporativo? Pela atenção da mídia, parece ser a próxima grande novidade.

R: Acabamos de ver como a IA amadureceu nos últimos cinco anos, a um ponto em que ela se infiltrará em todos os softwares. De muitas maneiras, já o fez. Há um grande inibidor a ser superado no uso da nova tecnologia. Isso é verdade se você está em uma empresa, setor público, saúde ou educação, e essa peça que falta é vincular a IA avançada à personalização.

A IA não é o que mais influencia o crescimento dos negócios e a retenção de clientes. Em todos os setores, os profissionais de marketing analisam as dimensões mais valorizadas pelo cliente. No setor aéreo, por exemplo, eles são frequentemente listados como o custo do voo, o valor emocional da marca para o cliente, a disponibilidade de voos que interessam ao cliente e a experiência que um viajante tem no voo. As companhias aéreas usam publicidade, compensação da tripulação de voo, bom atendimento ao cliente e excelência operacional para atender às expectativas dos clientes.

Isso não significa que a IA não seja importante. Uma vez que uma organização entende as principais dimensões do crescimento e da fidelidade do cliente, a IA é introduzida como algo que será incorporado aos processos de negócios para torná-los mais poderosos. Voltando ao nosso exemplo, uma companhia aérea pode introduzir uma ferramenta como a IA generativa para personalizar experiências na web, conteúdo de vídeo e mensagens para atender a cada cliente. Essas novas ferramentas não são apenas para grandes empresas. Veja uma empresa jovem como a Runway, que está democratizando a criação de conteúdo para canais de mídia social e da web.

O próximo passo é a empresa desenvolver um plano para reunir a equipe certa para combinar a IA generativa com os programas de experiência do cliente existentes. 

P: Como o marketing e o CRM clássico se encaixam na IA?

R: O sonho de personalizar a experiência do cliente está em construção há 30 anos. Foi quase em 1993 que Don Peppers e Martha Rogers publicaram pela primeira vez seu livro visionário, The One to One Future: Building Relationships One Customer at a Time. Tinha o subtítulo: Construindo relacionamentos um cliente de cada vez. Eles pintaram um quadro incrível do futuro da experiência do cliente. O problema era que alcançar sua visão era tecnicamente impossível para as empresas fazerem em escala. Não havia como tratar cada cliente de forma personalizada em seu canal de comunicação preferido usando dados confiáveis em tempo real. À medida que os canais digitais continuam a se expandir para incluir TikTok, WhatsApp, sites, dispositivos e aplicativos móveis, é um grande desafio sincronizá-los com os canais tradicionais e reunir os dados e regras de negócios corretos do cliente. 

É audacioso o que Peppers e Rogers imaginaram que o futuro poderia ser. Lembre-se de que 1993 foi o mesmo ano em que a Siebel Systems foi fundada, com uma linha de produtos limitada na época a ferramentas de automação para vendedores.

Peppers e Rogers listaram passos simples para chegar a este futuro individual. Foi a execução que foi --- e ainda é - difícil em escala. Eles apontaram a necessidade de coletar todos os dados relevantes sobre as preferências dos clientes. Estas são as perguntas atemporais sobre suas expectativas e sua percepção do relacionamento atual com a marca, e como eles queriam ser tratados e como foram tratados. Eles realmente estabeleceram o padrão de como o futuro poderia ser, e levamos 30 anos para construir a tecnologia para alcançar sua visão.

P: Olhando além dos desafios inerentes à introdução da IA generativa, qual é a grande oportunidade para as empresas acertarem?

R: Onde isso fica incrivelmente empolgante é como a IA generativa converge com as formas emergentes de gerenciamento de dados e como isso se relaciona com o futuro do CRM e do envolvimento dos clientes. Isso abre enormes oportunidades.

Até agora não foi possível transformar a ideia em ação. A noção de que uma empresa pode coletar esses dados, priorizá-los para cada cliente e para vários segmentos de clientes e, em seguida, engajar os clientes de forma personalizada em tempo real com base na análise dessas informações no canal preferido do cliente só agora está se tornando realidade.

Uma empresa pode pensar nisso como uma nuvem de dados do cliente. Até agora, era impossível conectar todos os dados do cliente em escala. Ele veio em muitos formatos, de muitos dispositivos, aplicativos e sistemas. Também havia muitos dados para uma empresa com uma grande base de clientes. O gerenciamento de dados por si só exigia dezenas de cientistas de dados, além de conectores personalizados. Na Salesforce, onde trabalho, mudamos tudo isso com o advento do Salesforce Genie Customer Data Cloud. Conectamos os dados do cliente, harmonizamos em um gráfico do cliente e o disponibilizamos para todos os departamentos da organização. O resultado é a base para uma experiência personalizada do cliente.

Parece que o problema de uma visão unificada do cliente deve ser suficiente para uma ótima experiência do cliente. Isso ainda não responde à pergunta: "O que a IA generativa adiciona?"

P: Para encerrar, o que recomendamos que as empresas façam para acelerar o uso de novas tecnologias de IA? 

R: As iniciativas de IA resultaram em ganhos para algumas empresas, embora sejam minoria. Para os outros 99% das organizações, os projetos de IA são pequenos e táticos e focados na análise e otimização de padrões e processos de negócios. Até 2025, a IA generativa, que definimos aproximadamente como a capacidade dos modelos de linguagem de criar coisas - imagens, código, transcrição de linguagem - será um componente de TI adicional, cujo impacto ainda não está claro. Há alguns conselhos práticos sobre como seguir em frente.

O primeiro passo é deixar claro que a IA, assim como a automação e a análise, visa facilitar a vida das pessoas. Haverá lucro, mas não se trata de lucro sobre as pessoas. Há uma boa dose de ansiedade em relação à IA, e não como poderíamos pensar. Muito disso gira em torno do efeito da IA no local de trabalho. Está substituindo todas as atividades não complexas. Algumas atividades parecem complexas, mas não são tão complexas quanto exigem muitas etapas e raciocínio e cálculos avançados. Atividades como preenchimento de formulários, avaliação de contratos, previsão, pedido de materiais e outras já mencionadas, são problemas de matemática e perfeitos para IA. O que isso deixa os funcionários para o trabalho é um de dois cenários: ou eles estão realizando tarefas domésticas que são muito caras para construir IA e robótica, ou trabalhadores do conhecimento com um fluxo constante de desafios altamente complexos sem uma única resposta correta. 

A menos que a IA seja implantada com cuidado, os trabalhadores do futuro serão mal pagos e entediados, ou bem remunerados e estressados. Como vamos projetar dignidade e felicidade no futuro da IA?

Onde isso deixa um funcionário no trabalho? Na maioria das vezes, gastam mais tempo com tarefas complexas que exigem análise de ordem superior de situações que não têm resolução clara. A situação levará à ansiedade e fadiga. 

A única maneira de transformar a IA em uma rede positiva é fazê-la funcionar como uma ferramenta de suporte que torna a vida do funcionário mais produtiva e gratificante. Seja criativo e crie uma pequena lista dos principais processos que você gostaria que sua organização fizesse melhor e veja se a IA oferece uma resposta. Aqui estão alguns exemplos:

  • Crie apresentações e demonstrações de vendas personalizadas.
  • Crie campanhas de marketing personalizadas e conteúdo em tempo real. 
  • Implante experiências da Web 3.0 personalizadas dinamicamente que evoluem com o envolvimento do cliente. 
  • Refine o atendimento ao cliente para identificar informações de alto valor para os clientes e fornecê-las de forma proativa em seu canal preferido.
  • Detecte problemas antes que eles surjam - atraso na entrega, falha de software, desgaste do motor, fundos insuficientes - e crie soluções que funcionem para o cliente.
  • Dê aos agentes e clientes a compreensão mútua de uma situação e sugira a próxima melhor ação a ser tomada.

O conselho é que os líderes empresariais se eduquem sobre as implicações da IA. Eles precisam entender não apenas a tecnologia, mas o impacto nos processos existentes e, por sua vez, o impacto na cultura da empresa. Todo líder de negócios deseja ter uma empresa confiável. 

Portanto, o conselho é: para construir uma empresa confiável com uma forte pegada de IA, expresse os programas de IA em termos que melhorem a vida de funcionários e clientes.  Feito corretamente - seguindo diretrizes de uso ético e humano para reduzir os riscos associados às tecnologias de IA - a IA generativa incorporada aos processos do cliente melhorará a experiência do cliente e criará novos momentos únicos para o sucesso. Prossiga com cautela, dando pequenos passos em direção ao futuro da IA.

Maoz nos lembra que a combinação de tecnologias de IA, automação em escala e análise de dados, visualização e relatórios em tempo real são fundamentais para melhorar a experiência do cliente.  

Este artigo foi escrito em parceria com Michael Maoz, vice-presidente sênior de estratégia de inovação da Salesforce.

Artigos relacionados