Os casos de uso mais valiosos da IA para negócios

A resposta direta é trabalho manual, mas pode chegar o momento em que dispositivos robóticos, operados por IA, assumirão a maior parte dessas tarefas. Atualmente, a IA pura pode ser programada para muitas tarefas que exigem pensamento e inteligência, desde que a inteligência possa ser coletada digitalmente e usada para treinar um sistema de IA. A IA ainda não está carregando a máquina de lavar louça depois do jantar, mas pode ajudar a criar um resumo legal, um novo design de produto ou uma carta para a vovó.

É incrível o que a IA pode fazer. Mas quais são os melhores usos comerciais? Montar uma versão da Mona Lisa no estilo de Vincent van Gough é divertido, mas com que frequência isso impulsionará o lucro? A seguir estão 27 maneiras altamente produtivas de que os casos de uso de IA podem ajudar as empresas a melhorar seus lucros.

A IA auxilia nas interações com o cliente em tempo real usando a IA conversacional. As consultas baseadas em voz usam processamento de linguagem natural (NLP) e análise de sentimentos para reconhecimento de fala, assim suas conversas podem começar imediatamente. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode entender o que os clientes estão dizendo e seu tom, e pode direcioná-los aos agentes de atendimento ao cliente quando necessário.

Com o text to speech e a PLN, a IA pode responder imediatamente a consultas e instruções enviadas por texto. Não é necessário fazer os clientes esperarem pelas respostas às perguntas frequentes (FAQs) ou dar o próximo passo para a compra. E os agentes de atendimento ao cliente digitais podem aumentar a satisfação do cliente oferecendo conselhos e orientações a eles.

O uso de IA é eficaz na criação de experiências personalizadas em escala por meio de chatbots, assistentes digitais e interfaces de clientes. Usando grandes modelos de linguagem (LLMs), esses sistemas podem oferecer experiências personalizadas e anúncios direcionados a clientes e usuários. Por exemplo, a Amazon lembra aos clientes de reordenar seus produtos mais comprados e mostra a eles produtos ou sugestões relacionados.

O McDonald's está construindo soluções de IA para o atendimento ao cliente com a tecnologia de IA IBM watsonx e PNL para acelerar o desenvolvimento da tecnologia de recebimento automatizado de pedidos (AOT) do McDonald's. Esse avanço vai ampliar o uso da tecnologia AOT em diferentes mercados e facilitar as integrações, incluindo novos idiomas, dialetos e variações de menu. No Spotify, eles sugerem um novo artista para o prazer auditivo do cliente. O YouTube vai apresentar um feed de conteúdo selecionado de acordo com os interesses dos clientes.

Os mecanismos de recomendação usam dados de comportamento do consumidor e algoritmos de IA para ajudar a descobrir tendências de dados. Ao analisar métricas essenciais, as empresas desenvolvem estratégias mais eficazes de upsell e cross-sell, oferecendo recomendações adicionais mais relevantes para os clientes no momento da finalização da compra on-line. Outros usos incluem:

• A Netflix oferece recomendações de visualização baseadas em modelos que processam conjuntos de dados coletados do histórico de visualização.
• O LinkedIn usa ML para filtrar os itens no feed de notícias, recomendar vagas de emprego e sugerir conexões relevantes.
• O Spotify usa modelos de ML para gerar suas recomendações de músicas.

O reconhecimento facial ativa smartphones e assistentes de voz impulsionados por aprendizado de máquina, enquanto Siri da Apple, Alexa da Amazon, Google Assistant e Copilot da Microsoft usam NLP para entender o que as pessoas dizem e responder de forma adequada. As empresas também aproveitam o ML nas câmeras dos smartphones para...

• analisar e aprimorar fotos usando classificadores de imagem,
• detectar objetos (ou faces) nas imagens,
• e até mesmo usar Neural Networks para aprimorar ou expandir uma foto, prevendo o que está além de suas bordas.

Assistentes virtuais ou de voz, como a Alexa, da Amazon, e a Siri, da Apple, são impulsionados por IA. Esses assistentes enviam notificações, lembretes e atualizações no momento certo, aumentando o engajamento e a satisfação dos usuários. Quando alguém faz uma pergunta por voz ou texto, o ML busca a resposta ou recupera perguntas semelhantes feitas anteriormente. A mesma tecnologia impulsiona bots de mensagens, como os do Facebook Messenger e Slack, enquanto o Google Assistant, a Cortana e o IBM watsonx Assistant combinam a NPL para entender perguntas e solicitações, tomar ações apropriadas e redigir respostas.

A IA pode atrair, desenvolver e reter uma força de trabalho que prioriza as habilidades . Uma enxurrada de aplicações pode ser rastreada, classificada e passada aos membros da equipe de RH com precisão. As tarefas de avaliação manual para promoção podem ser automatizadas, facilitando o acesso a insights relevantes de RH com uma visão mais clara, por exemplo, sobre quem está em processo de promoção e como seu desempenho se compara aos principais critérios. Perguntas rotineiras da equipe podem ser respondidas rapidamente usando a IA.

Ferramentas de IA generativa como ChatGPT, Bard e DeepAI usam recursos de IA com memória limitada para prever a próxima palavra, frase ou elemento visual dentro do conteúdo que está sendo gerado. A IA generativa aprimora a criação de conteúdo ao gerar textos, imagens e outros materiais de alta qualidade com base nos dados usados no treinamento.

A IBM Research está trabalhando para ajudar seus clientes a usar modelos generativos para escrever código de software de alta qualidade mais rapidamente, descobrir novas moléculas e treinar chatbots conversacionais confiáveis baseados em dados corporativos. A equipe da IBM já usa IA generativa para criar dados sintéticos, desenvolver modelos de IA mais robustos e confiáveis e substituir dados reais protegidos por leis de privacidade e direitos autorais.

Sistemas especialistas são treinados com metadados de corpus usados para ensinar um modelo de aprendizado de máquina a reproduzir o processo de tomada decisão humano e aplicar esse conhecimento na solução de problemas complexos. Esses sistemas podem avaliar grandes quantidades de dados para descobrir tendências e padrões e tomar decisões. Eles também podem ajudar as empresas a prever eventos futuros e entender por que ocorreram eventos passados.

O Computer Vision impulsionado por IA permite a segmentação de imagens, que tem uma ampla variedade de casos de uso, incluindo auxílio ao diagnóstico em imagens médicas, automação da locomoção para robótica e carros autônomos, identificação de objetos de interesse em imagens de satélite e marcação de fotos em mídias sociais. Utilizando Neural Networks, o computer vision ajuda os sistemas a interpretar informações valiosas a partir de imagens digitais, vídeos e outros elementos visuais.

Há muitos benefícios em usar a inteligência artificial para operações de TI (AIOps). Ao integrar IA às operações de TI, as empresas aproveitam todo o potencial do NLP, do big data e dos modelos de ML para automatizar e agilizar os fluxos de trabalho, além de monitorar correlações de eventos e identificar causas.

AIOps é uma das formas mais rápidas de aumentar o ROI a partir de investimentos em transformação digital. A automação de processos costuma focar na otimização de custos, no aumento da eficiência operacional e na adoção de tecnologias novas e inovadoras, o que geralmente melhora a experiência do cliente. A IA também traz ganhos como a construção de uma infraestrutura de TI mais sustentável e o aperfeiçoamento dos fluxos de integração e Delivery Pipeline (CI/CD).

As principais empresas já usam IA generativa para modernizar aplicações e otimizar as operações de TI corporativas, automatizando desde a codificação até a implementação e o dimensionamento. Para codificação, os desenvolvedores podem inserir um comando de codificação como uma frase simples em inglês por meio de uma interface de linguagem natural e obter um código gerado automaticamente. O uso de IA generativa com recursos de geração de código permite que desenvolvedores para nuvem híbrida, independentemente da experiência, migrem e modernizem códigos legados em larga escala, com consistência, menos erros e mais agilidade para novas plataformas.

Garantir que os aplicativos funcionem de forma consistente e constante, sem provisionamento e gastos excessivos, é um caso de uso crítico das operações de IA (AIOps). A automação ajuda a reduzir custos na nuvem e tornar as equipes de TI mais eficientes, mesmo quando já são altamente qualificadas. Nem sempre essas equipes conseguem definir continuamente quais configurações de computação, armazenamento e banco de dados garantem desempenho com o menor custo. O software de IA pode identificar quando e como os recursos são usados e corresponder à demanda real em tempo real.

Para ajudar a garantir a disponibilidade ininterrupta do serviço, as principais organizações usam recursos de análise de causa raiz em tempo real, impulsionada por IA e automação inteligente. A AIOps permite que as equipes de ITOps identifiquem rapidamente as causas dos incidentes e ajam de imediato para reduzir o tempo médio entre falhas (MTBF) e o tempo médio de reparo (MTTR).

As soluções da plataforma AIOps também consolidam dados de várias fontes e correlacionam eventos em incidentes, garantindo visibilidade clara de todo o ambiente de TI por meio de visualizações dinâmicas da infraestrutura, recursos integrados de IA e ações de remediação sugeridas.

As equipes de TI usam IA no gerenciamento preditivo para automatizar operações de rede e resolver incidentes com rapidez e precisão. Elas também conseguem evitar problemas de forma proativa, melhorar as experiências dos usuários e reduzir os custos e a quantidade de tarefas administrativas. Para reduzir a dispersão de ferramentas, uma plataforma de AIOps de nível empresarial oferece uma visão completa das operações de TI em uma janela central de monitoramento e gerenciamento.

A IA pode usar ML para melhorar a cibersegurança de várias maneiras:

• reconhecimento facial para autenticação
• Detecção de fraudes
• programas antivírus para detectar e bloquear malware
• aprendizado de reforço para treinar modelos que identificam e respondem a ataques cibernéticos
• detecção de intrusões e classificação de algoritmos que rotulam eventos como anomalias ou ataques de phishing.

Essas soluções orientadas por IA fortalecem o gerenciamento de riscos ao identificar vulnerabilidades de forma proativa, neutralizar ameaças e reduzir o impacto potencial de violações de segurança.

IA não se resume a pedir um poema escrito por um gato. Os robôs manipulam e movem objetos físicos. Em ambientes industriais, a IA limitada pode executar tarefas rotineiras e repetitivas que envolvem manuseio de materiais, montagem e inspeções de qualidade. A IA pode ajudar os cirurgiões monitorando os sinais vitais e detectando possíveis problemas durante os procedimentos.

As máquinas agrícolas realizam poda, movimentação, desbaste, semeadura e pulverização de forma autônoma. Dispositivos de casa inteligente como o iRobot Roomba se movem pelo interior da casa com computer vision e usam os dados armazenados na memória para acompanhar seu progresso. E se a IA pode guiar um Roomba, ela também pode orientar carros autônomos na rodovia e robôs movimentando mercadorias em um centro de distribuição ou em patrulhas de segurança.

A IA pode ser usada para manutenção preditiva analisando dados diretamente das máquinas para identificar problemas e sinalizar manutenção necessária. A IA também é usada para melhorar a eficiência mecânica e reduzir as emissões de carbono nos motores. Os cronogramas de manutenção podem usar a análise preditiva de dados impulsionada por IA para criar maiores eficiências.

A IA pode ajudar com previsão. Por exemplo, uma função da cadeia de suprimentos pode usar algoritmos para prever as necessidades futuras e calcular o momento certo de envio para que os produtos cheguem no prazo. Essa capacidade cria novas eficiências, reduz excessos de estoque e corrige falhas no reabastecimento.

A IA pode impulsionar tarefas e ferramentas para quase qualquer setor para aumentar a eficiência e a produtividade. A IA pode fornecer automação inteligente para simplificar processos empresariais antes executados manualmente ou em sistemas legados, que exigem muitos recursos, geram custos elevados e estão sujeitos a erros humanos. A seguir estão alguns dos setores que estão se beneficiando do benefício adicional da IA.

Com aplicações de IA, os fabricantes automotivos podem prever e ajustar a produção de forma mais eficaz para responder às mudanças na oferta e demanda. Essas soluções simplificam o fluxo de trabalho, elevam a eficiência e reduzem tanto o tempo gasto com tarefas repetitivas quanto as chances de erro em setores como produção, suporte e compras. Os robôs diminuem a dependência de mão de obra manual e aprimoram a detecção de falhas, oferecendo veículos melhores aos clientes por um custo menor para o negócio.

Em educação e treinamento, a IA adapta o material didático conforme as necessidades de cada aluno. Professores e treinadores podem usar a análise de dados de IA para ver onde os alunos podem precisar de ajuda e atenção extras. Para estudantes tentados a plagiar seus trabalhos ou tarefas de casa, a IA pode ajudar a identificar o conteúdo copiado. Ferramentas de tradução de idiomas orientadas por IA e serviços de transcrição em tempo real ajudam pessoas que não são nativas a compreender as aulas.

As empresas do setor de energia podem aumentar sua competitividade de custos aproveitando IA e análise de dados para previsão da demanda, conservação de energia, otimização de energias renováveis e gerenciamento de rede inteligente. A introdução de IA na geração, transmissão e distribuição de energia aprimora o suporte ao cliente e direciona os recursos para a inovação. E os clientes que usam IA fornecida por seus provedores conseguem entender melhor o consumo de energia e tomar medidas para reduzir o uso durante os períodos de pico.

FinOps (Finanças + DevOps) impulsionado por IA ajuda instituições financeiras a operacionalizar decisões de gastos na nuvem baseadas em dados para equilibrar com segurança o custo e o desempenho, a fim de minimizar a fadiga de alertas e o desperdício de orçamento. Plataformas de IA podem usar aprendizado de máquina e deep learning para detectar transações suspeitas ou anômalas. Bancos e outros credores podem usar algoritmos de classificação de ML e modelos preditivos para sugerir decisões de empréstimos.

Muitas transações no mercado de ações usam ML com décadas de dados para prever tendências e indicar o melhor momento de compra ou venda. O ML também executa negociações algorítmicas sem intervenção humana. Os algoritmos de ML identificam padrões, aumentam a precisão, reduzem custos e diminuem o risco de erro humano.

O setor de saúde está usando automação inteligente com PNL para fornecer uma abordagem consistente para análise de dados, diagnóstico e tratamento. O uso de chatbots em consultas médicas remotas reduz a necessidade de intervenção humana e, muitas vezes, acelera o tempo para diagnóstico.

No local, o ML é aplicado em exames de imagem na radiologia, usando computer vision com IA para analisar mamografias e auxiliar na detecção precoce do câncer de pulmão. O ML também pode ser treinado para criar planos de tratamento, classificar tumores, encontrar fragmentos de osso e detectar alterações neurológicas.

Na pesquisa genética, na modificação de genes e no sequenciamento genômico, o ML identifica como os genes influenciam a saúde. O ML identifica marcadores genéticos e genes que podem reagir a um tratamento ou medicamento específico e provocar efeitos colaterais importantes em certas pessoas.

Com a IA, as seguradoras podem praticamente eliminar a necessidade de cálculos ou pagamentos manuais de taxas e simplificar o processamento de sinistros e avaliações. A automação inteligente ajuda as seguradoras a seguir as regulamentações com mais facilidade ao garantir o cumprimento dos requisitos. Dessa forma, elas também calculam o risco de uma pessoa ou entidade e definem a taxa de seguro adequada.

A IA avançada com análise de dados pode ajudar os fabricantes a criar insights preditivos sobre as tendências do mercado. A IA generativa pode acelerar e otimizar o design do produto, ajudando as empresas a criar várias opções de design. A IA também pode ajudar com sugestões para aumentar a eficiência da produção. Com base em dados históricos de produção, a IA generativa prevê ou identifica falhas nos equipamentos em tempo real e sugere ajustes, opções de reparo ou peças de reposição. A IA também aprimora o gerenciamento da cadeia de suprimentos ao otimizar os níveis de estoque, prever a falta de materiais e melhorar a logística para manter um fluxo de produção contínuo.        

Para o setor de ciências biológicas, a descoberta e a produção de medicamentos exigem uma quantidade imensa de coleta, agrupamento, processamento e análise de dados. Uma abordagem manual de desenvolvimento e teste pode levar a erros de cálculo e exigir um grande volume de recursos. Já a produção das vacinas de Covid-19 em tempo recorde exemplifica como a automação inteligente impulsiona processos que elevam a rapidez e a qualidade da fabricação.

A IA está se tornando a arma secreta para que os varejistas entendam e atendam melhor às crescentes demandas dos consumidores. Com o comércio on-line altamente personalizado, os modelos diretos ao consumidor e os serviços de entrega disputando espaço com o varejo, a IA generativa ajuda varejistas e empresas de e-commerce a aprimorar a atenção ao cliente, planejar campanhas de marketing e transformar os recursos de seus talentos e aplicações. A IA pode ajudar a otimizar ainda mais o gerenciamento de estoque.

A IA generativa se destaca no tratamento de fontes de dados variadas, como e-mails, imagens, vídeos, arquivos de áudio e conteúdos de redes sociais. Esses dados não estruturados servem de base para criar modelos e treinar continuamente a IA generativa, mantendo sua utilidade ao longo do tempo. O uso desses dados não estruturados amplia os benefícios para diferentes áreas do varejo, como o aprimoramento do atendimento ao cliente com chatbots e o encaminhamento mais eficaz de e-mails. Na prática, esses benefícios incluem direcionar os usuários aos recursos certos, seja conectando-os ao agente adequado ou encaminhando-os para guias do usuário e perguntas frequentes.

A IA informa muitos sistemas de transporte atualmente. Por exemplo, o Google Maps usa algoritmos de ML para verificar as condições atuais do tráfego, determinar a rota mais rápida, sugerir lugares para “explorar nas proximidades” e estimar os tempos de chegada.

Aplicações de compartilhamento de caronas, como o Uber e o Lyft, usam ML para combinar passageiros e motoristas, definir preços, analisar o tráfego e, assim como o Google Maps, analisar as condições de trânsito em tempo real para otimizar rotas de direção e estimar horários de chegada.

Computer Vision orienta carros autônomos. Um algoritmo de ML não supervisionado permite que os carros autônomos coletem dados de câmeras e sensores para entender o ambiente ao redor e tomar decisões em tempo real.

Muito do que a IA pode fazer parece miraculoso, mas muito do que é divulgado na mídia em geral é frívolo, divertido ou simplesmente assustador. O que agora está disponível para as empresas é uma ferramenta extremamente poderosa que pode ajudar muitos setores e funções a fazerem grandes progressos. As empresas que não exploram e adotam os casos de uso mais vantajosos de IA logo enfrentarão uma desvantagem competitiva significativa. Ficar de olho nas ferramentas de IA mais úteis, como o IBM^® watsonx Orchestrate™, e dominá-las agora renderá grandes dividendos.