Como a IA melhora a eficiência?

Uma empresa eficiente não é apenas uma meta de longo prazo ou uma única realização momentânea; a eficiência é um esforço constante para todas as áreas de uma empresa. Tornar-se mais eficiente por meio de sistemas de IA melhora o atendimento ao cliente, pode proporcionar economia de custos, aumentar as vendas e ajuda a impulsionar a fidelidade.  

Para alcançar esse nível de ROI de eficiência, as organizações precisam confiar em outros funcionários para idealizarem, criarem estratégias e aprenderem a trabalhar com IA. A tecnologia sempre foi uma força motriz de eficiência, mas a IA está remodelando fundamentalmente a nossa forma de trabalhar.

O uso da IA está dando início a uma nova era de eficiência, automatizando tarefas repetitivas, analisando grandes conjuntos de dados para identificar padrões e prever tendências, otimizando processos complexos e apresentando insights que possibilitam uma melhor tomada de decisões. Em última análise, a IA — IA conversacional, IA generativa, IA agêntica— está aumentando os esforços da força de trabalho humana, liberando-as para se dedicarem a trabalho estratégico e criativo e removendo possíveis gargalos.

A IA na gestão da cadeia de suprimentos pode melhorar a eficiência operacional, reduzir custos e aumentar a capacidade de resposta geral. Por meio da análise preditiva de dados, os modelos de IA estão ajudando as empresas a analisar dados e a previsão de demanda com mais precisão, ajudando a garantir a otimização dos níveis de estoque. Analisando dados históricos e antecipando tendências de mercado e fatores externos, como condições climáticas ou econômicas, a IA pode prever flutuações de demanda, ajudando as empresas a evitar rupturas ou excesso de estoque.  

Além disso, a IA pode agilizar os fluxos de trabalho por meio da automação e reduzir as interrupções na cadeia de suprimentos. O uso da IA pode aumentar a transparência da cadeia de suprimentos, possibilitando a manutenção preditiva. Os modelos de aprendizado de máquina podem analisar o desempenho do equipamento e detectar sinais precoces de falha, evitando avarias dispendiosas e downtimes não planejados. Isso possibilita que as empresas programem a manutenção de forma proativa e mantenham operações sem problemas.

A capacidade da IA de otimizar processos e reduzir ineficiências está transformando as cadeias de suprimentos, ajudando as empresas a permanecerem competitivas em um mercado global cada vez mais complexo.  

Uma máquina quebrada ou um sistema com mau funcionamento pode interromper as operações. Os algoritmos de IA estão mudando isso e prevendo falhas de equipamentos antes de ocorrerem. Os agentes de IA podem analisar dados de sensores e registros históricos de manutenção para determinar e implementar manutenção preditiva. A IA também pode criar modelos de análise de efeitos e modos de falha (FMEA) com mais eficiência. Isso, por sua vez, reduz o tempo e o esforço gastos no desenvolvimento dos estudos.  

A abordagem proativa que as ferramentas de IA trazem pode estender a vida útil de um ativo e reduzir os custos operacionais no imediato e no longo prazo. Os algoritmos usados na manutenção preditiva dependem de dados em tempo real para identificar padrões e falhas iminentes. As organizações podem colher benefícios da IA, como maximização da produtividade e eficiência operacional.

Por meio da automação de processos robóticos (RPA), também conhecida como robótica de software, são utilizados bots movidos por inteligência artificial para automatizar tarefas rotineiras, liberando a força de trabalho humana para tarefas mais complexas e estratégicas. A RPA combina APIs e interações da interface do usuário (IU) para integrar e executar tarefas repetitivas e baseadas em regras, como digitação de dados, processamento de faturas e resposta a solicitações de atendimento ao cliente.  

Embora RPA e IA sejam distintamente diferentes, as duas se complementam bem. A IA pode ajudar a RPA a automatizar tarefas de forma mais completa e lidar com casos de uso mais complexos. Os bots impulsionados por IA podem realizar tarefas que poderiam levar dias ou semanas para serem concluídas por funcionários humanos e reduzir a apenas algumas horas. Esse tipo de IA está tornando a força de trabalho humana mais eficiente no ambiente de trabalho e enfatizando a importância de tarefas intencionais.  

Condições de mercado imprevisíveis tornam difícil para as empresas prever a demanda dos clientes e, muitas vezes ficam sem informações e tentando se antecipar à próxima tendência significativa. No entanto, a IA e o aprendizado de máquina (ML) estão tornando a previsão de demanda uma ferramenta estratégica que ajuda as empresas a permanecerem competitivas. Essas tecnologias podem processar e analisar com rapidez grandes volumes de dados, levando em conta vários fatores como sazonalidade e mudanças na dinâmica do mercado.  

As soluções de IA podem analisar padrões de vendas e prever vendas futuras, resultando em previsões mais precisas e adaptáveis. O que pode ajudar as organizações a prever preços e garantir que estão colocando recursos onde importa. A capacidade da IA de lidar com dados complexos vai muito além do que os métodos tradicionais de forecasting são capazes e apresenta insights sobre os padrões de demanda essenciais para as empresas.  

As equipes de vendas e marketing geralmente colaboram na próxima campanha publicitária significativa que impulsiona o crescimento do cliente. E isso sempre começa com um processo criativo que agora está recebendo uma ajuda significativa de ferramentas com IA integrada que escrevem e resumem o texto.

Produtos como o ChatGPT ganharam popularidade como ferramentas de escrita impulsionadas por IA que podem reduzir o tempo necessário para realizar um projeto e dar aos criativos mais flexibilidade para assumir mais trabalho. Embora mais edições e ajustes possam ser necessários, essas ferramentas de escrita podem ajudar a superar os bloqueios de redatores e refinar o conteúdo com rapidez.  

Atualmente, há uma quantidade tão grande de conteúdo no mundo que as organizações precisam chamar a atenção em seus anúncios, redes sociais e anúncios online. Esse conteúdo de formato curto pode ser produzido por criativos humanos com ferramentas de IA para criar rapidamente conteúdo e recursos visuais originais e envolventes. Isso cria um processo criativo e de design mais eficiente e, ao mesmo tempo, conta com a experiência de funcionários humanos.  

Os processos de negócios de uma organização são uma parte importante do sucesso e ajudam a garantir que cada departamento funcione de forma eficiente e sem problemas. A otimização do processo de IA emprega várias tecnologias, incluindo IA, modelos de ML e processamento de linguagem natural (NLP). Com a IA e outras tecnologias, uma organização pode remover tarefas desnecessárias e simplificar processos que antes atrasavam o trabalho.  

A IA otimiza os processos considerando os dados de desempenho anteriores e analisando-os para determinar se podem ter funcionado ou não. Os dados que foram eficientes podem então ser replicados e usados para remover processos ineficazes. De forma independente, a IA pode detectar erros e discrepâncias no sistema da organização e detectar possíveis problemas antes que ocorram.

A análise de IA das tendências do mercado e do comportamento do usuário também pode ajudar uma empresa a determinar e prever o comportamento do cliente, o que ajuda a otimizar as metas e as metas das equipes de vendas e marketing.  

O controle de qualidade de IA aproveita os algoritmos avançados e ML para inspecionar produtos e identificar defeitos de maneira eficiente e precisa. O controle de qualidade orientado por IA também ajuda a garantir a conformidade com os padrões de qualidade e reduz o desperdício. Esses recursos de IA podem analisar imagens de produtos em uma linha de montagem de armazém e detectar imperfeições que podem passar despercebidas pelo olho humano.  

Além disso, o controle de qualidade da IA possibilita que as ferramentas de teste simulem processos em um ambiente virtual antes da produção ao vivo, como testes sintéticos e gêmeos digitais. Fazendo esses testes de pré-produção, a organização descarta possíveis problemas e os resolve logo no início do processo de desenvolvimento e lançamento. Isso leva a resultados de fabricação mais eficientes e a um processo confiável de controle de qualidade.  

Os clientes esperam experiências de suporte ao cliente excepcionais e as empresas precisam dar prioridade no atendimento dessas expectativas. As organizações têm utilizado a tecnologia nos departamentos de atendimento ao cliente, mas as ferramentas de IA generativa estão ajudando as organizações a dar um grande passo adiante. Embora a força de trabalho continue sendo vital para os departamentos de atendimento ao cliente, os chatbots de IA generativa podem entender consultas complexas de clientes e permitir o autoatendimento dos usuários.  

O atendimento ao cliente tornou-se um caso de uso valioso para tecnologias movidas pela IA e no desenvolvimento de experiências personalizadas. Com ferramentas de IA, as empresas podem automatizar respostas a perguntas comuns e apresentar recomendações personalizadas aos usuários. A IA pode analisar o comportamento do cliente e compras anteriores para direcionar produtos personalizados ou recomendações de conteúdo. A IA está remodelando a forma como as organizações abordam os departamentos de atendimento ao cliente e tornando o processo para o usuário e a força de trabalho mais eficiente e centrado no cliente.  

As organizações precisam tomar decisões importantes todos os dias. Os tomadores de decisões humanos agora estão aprimorando essas decisões com o poder dos dados, da análise de dados e da IA. Há vários pontos em que a IA é utilizada no processo de decisão e que diferem com base na técnica de análise de dados utilizada. Os diversos graus de IA incluem automação de decisões, aumento de decisões e suporte à decisão. Cada sistema traz uma decisão para a negociação de alguma forma.  

Para automação, ele decide usando análise preditiva de dados, enquanto a ampliação recomenda uma decisão ou vários cenários de decisão. E o suporte à decisão é exatamente quando a IA desempenha um papel de suporte por meio de diagnósticos ou análise preditiva de dados. A IA na tomada de decisões depende do tempo e da complexidade da situação.

Embora a aplicação da IA seja popular em decisões simples, pode ser aplicada em decisões complicadas e até caóticas, dependendo do grau em que a IA é utilizada.  

As tecnologias de IA estão sendo utilizadas para automatizar tarefas de recursos humanos e apoiar a tomada de decisões. Ele possibilita uma abordagem baseada em dados para aquisição de talentos e avanço e retenção de funcionários. Com o objetivo de reduzir o viés e aprimorar a experiência geral de busca de emprego para candidatos e empregadores. As ferramentas de IA estão auxiliando as equipes de RH no gerenciamento de registros de funcionários, processamento de folha de pagamento, recrutamento, integração e administração de benefícios.  

A IA já é e está se consolidando cada vez mais como peça fundamental na área da saúde. Casos de uso comum da IA na medicina são o auxílio à decisão clínica e a análise de imagens. Algoritmos de IA e outras aplicações impulsionadas por IA estão auxiliando profissionais médicos em clínicas. E, mais recentemente, assistentes virtuais de enfermagem com IA foram testados e robôs habilitados para IA para cirurgias menos invasivas.

A IA, especialmente os algoritmos de ML, está sendo usada no setor financeiro para melhorar a eficiência e a precisão. A IA está acelerando o tempo necessário para realizar tarefas como análise de dados, previsão, gestão de investimentos, gestão de riscos, cibersegurança, detecção de fraude e atendimento ao cliente. Instituições financeiras com processos tradicionalmente manuais estão recebendo uma atualização significativa com IA, como em negociação algorítmica, pontuação de crédito, conformidade e outros.  

A IA está transformando o setor, possibilitando operações mais inteligentes e eficientes que afetam a fabricação em todo o mundo. Um exemplo de IA na manufatura é a tecnologia de gêmeos digitais, que cria uma réplica virtual de um processo utilizado para simular e analisar o desempenho em tempo real sem precisar intervir no ativo físico ativo. 

Tecnologias de varejo impulsionadas por IA podem ser aplicadas em muitos aspectos do setor de varejo, em lojas físicas e online. A tecnologia de IA aprimora a experiência do cliente, as operações comerciais e a tomada de decisões no setor de varejo para oferecer experiências de compra personalizadas com algoritmos de IA para analisar o comportamento do cliente. Pode também melhorar a experiência do cliente com assistentes virtuais impulsionados por IA e chatbots para oferecer suporte em tempo real aos clientes.  

A mais nova era da IA envolve assistentes e agentes de IA. Um assistente de IA é reativo e realiza tarefas com base nas entradas do usuário. Os agentes de IA são proativos e trabalham de forma autônoma para concluir tarefas em nome de um usuário e podem criar estratégias e avaliar uma meta atribuída.  

Os assistentes de IA são construídos com base em algum tipo de modelo de base. Um LLM é um subconjunto de um modelo de base que é uma tarefa relacionada a texto. Um exemplo são os assistentes virtuais, os populares são a Siri da Apple e a Alexa da Amazon. Esses assistentes virtuais podem executar uma tarefa predefinida para consultas comuns, como "Siri, qual a previsão do tempo para hoje?" ou responder a um prompt com base nos dados utilizados para treinar o modelo.

Os agentes e copilotos de IA podem opcionalmente usar os recursos de IA generativa para receber um único prompt, dividir as tarefas necessárias para concluir o prompt, executar essas tarefas e produzir resultados. Agentes ou copilotos podem, por exemplo, fazer isso para produzir conteúdo para outras plataformas, como web ou telefone.

Um exemplo: imagine uma nova marca de cosméticos com metas no nível macro e uma linguagem definida, mas ainda não possui materiais de marketing concretos. Os agentes de IA podem ajudar a criar texto e converter texto simples em documentos formatados alinhados às diretrizes da marca da empresa. O agente pode sugerir personalizações com base em segmentos de clientes específicos e até mesmo oferecer suporte a testes A/B e à coleta de feedback dos clientes.

Outro exemplo: agentes de IA também estão sendo utilizados em sistemas de navegação de carros autônomos. Um veículo com Agente de IA pode analisar a integridade de um veículo em tempo real, prever as condições do trânsito e da estrada e oferecer ao condutor a rota melhor e mais eficiente.  

Os ganhos de produtividade devem ser a prioridade principal de qualquer organização e, junto com a eficiência, devem ser o objetivo de maximizar a produtividade de cada funcionário. Isso exige aprimoramento adequado das habilidades dos funcionários e a alocação de recursos para apoiar novos produtos. O caminho mais eficiente para isso é com a implementação de recursos de IA em áreas como execução de estratégia, processos criativos, gerenciamento de fluxo de trabalho, integridade, recursos humanos, manufatura, vendas, finanças, varejo e comércio.

A IA está impulsionando as organizações para o futuro e levando os funcionários humanos a serem o mais eficientes possível no ambiente de trabalho. Isso só pode funcionar com funcionários abertos a mudanças e dispostos a trabalhar com a IA para possivelmente descobrir eficiências que nunca souberam que existiam.