
IA em todos os setores
Não há escassez de casos de uso de IA em todos os setores. Os varejistas estão adaptando as experiências de compra às preferências individuais, aproveitando dados de comportamento do cliente e modelos avançados de aprendizado de máquina. Os modelos tradicionais de IA podem fornecer ofertas personalizadas. No entanto, com a IA generativa, essas ofertas personalizadas são elevadas pela incorporação de comunicação personalizada que considera a persona, o comportamento e as interações anteriores do cliente. Em seguros, ao aproveitar a IA generativa, as empresas podem identificar oportunidades de recuperação de sub-rogação que um manipulador handbook pode ignorar, aumentando a eficiência e maximizando o potencial de recuperação. As instituições bancárias e de serviços financeiros estão aproveitando a IA para reforçar a devida diligência do cliente e aprimorar os esforços de combate à lavagem de dinheiro, aproveitando práticas de gerenciamento de risco de crédito orientadas por IA. As tecnologias de IA estão aprimorando a precisão do diagnóstico por meio do reconhecimento sofisticado de imagens em radiologia, permitindo a detecção mais precoce e precisa de doenças, enquanto a análise preditiva permite planos de tratamento personalizados.
O cerne da implementação bem-sucedida da IA está na compreensão do seu valor comercial, na construção de uma base de dados sólida, no alinhamento com os objetivos estratégicos da organização e na infusão de conhecimento especializado em todos os níveis de uma empresa.
- “Acho que também deveríamos nos perguntar, se tivermos sucesso, o que vamos parar de fazer? Porque quando capacitamos colegas por meio da IA, estamos dando a eles novas capacidades (e) maneiras mais rápidas, mais ágeis e mais enxutas de fazer as coisas. Então, precisamos ser fiéis até mesmo ao pensar sobre o design da organização. Muitas vezes, um programa de IA não funciona, não porque a tecnologia não funciona, mas os processos de negócios posteriores ou as estruturas organizacionais ainda são mantidos como antes.” —Shan Lodh, diretor de plataformas de dados, Shawbrook Financial institution
Seja automatizando tarefas de rotina, aprimorando experiências do cliente ou fornecendo insights mais profundos por meio de análise de dados, é essencial definir o que a IA pode fazer por uma empresa em termos específicos. A popularidade e as promessas amplas da IA não são razões boas o suficiente para pular de cabeça na adoção em toda a empresa.
“Os projetos de IA devem vir de uma posição orientada por valor em vez de serem liderados pela tecnologia”, diz Sidgreaves. “A chave é sempre garantir que você saiba qual valor está trazendo para o negócio ou para o cliente com a IA. E, na verdade, sempre se pergunte: precisamos mesmo de IA para resolver esse problema?”
Ter um bom parceiro de tecnologia é essential para garantir que o valor seja percebido. Gautam Singh, chefe de dados, análises e IA na WNS, diz: “Na WNS Analytics, mantemos as metas organizacionais dos clientes no centro. Nós focamos e fortalecemos em torno de serviços produtizados essenciais que vão fundo na geração de valor para nossos clientes.” Singh explica sua abordagem: “Fazemos isso aproveitando nossa IA e recursos humanos exclusivos abordagem de interação para desenvolver serviços personalizados e entregar resultados diferenciados.”
A base de qualquer adoção de tecnologia avançada são os dados e a IA não é exceção. Singh explica: “Tecnologias avançadas como IA e IA generativa podem nem sempre ser a escolha certa e, portanto, trabalhamos com nossos clientes para entender a necessidade, para desenvolver a solução certa para cada situação.” Com volumes de dados cada vez maiores e complexos, gerenciar e modernizar efetivamente a infraestrutura de dados é essencial para fornecer a base para ferramentas de IA.
Isso significa quebrar silos e maximizar o impacto da IA, o que envolve comunicação e colaboração regulares entre departamentos, desde equipes de advertising trabalhando com cientistas de dados para entender os padrões de comportamento do cliente até equipes de TI garantindo que sua infraestrutura suporte iniciativas de IA.
- “Eu enfatizaria as crescentes expectativas dos clientes em termos do que eles esperam que nossos negócios ofereçam a eles e nos forneçam qualidade e rapidez de serviço. Na Animal Pals, vemos o potencial da IA generativa como o maior com chatbots e voice bots sofisticados que podem atender nossos clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana e fornecer o nível certo de serviço, sendo econômicos para nossos clientes. — Bogdan Szostek, diretor de dados, Amigos dos animais
Investir em especialistas de domínio com insights sobre regulamentações, operações e práticas do setor é tão necessário para o sucesso da implantação de sistemas de IA quanto as bases de dados e estratégias corretas. Treinamento e qualificação contínuos são essenciais para acompanhar o ritmo das tecnologias de IA em evolução.
Garantindo a confiança e a transparência da IA
Criar confiança na implementação de IA generativa requer os mesmos mecanismos empregados para todas as tecnologias emergentes: responsabilidade, segurança e padrões éticos. Ser transparente sobre como os sistemas de IA são usados, os dados em que eles confiam e os processos de tomada de decisão que eles empregam pode ajudar muito a forjar confiança entre as partes interessadas. Na verdade, o relatório The Way forward for Enterprise Knowledge & AI cita que 55% das organizações identificam “construir confiança em sistemas de IA entre as partes interessadas” como o maior desafio ao dimensionar iniciativas de IA.