Profissionais de TI e tecnólogos de infraestrutura têm vivido o "sonho da IA" por mais de 5 anos, mas o que eu descobri através de discussões com muitos clientes e analistas é que muitas das empresas entendem o COMO e o PORQUÊ de usar IA ainda é incipiente (pontos extras se você já sabia o que essa palavra significava, dica: ela combina as ideias de "subdesenvolvido" e "desorganizado"). Na verdade, eu estava em um webinar da Dell'Oro esta semana e uma das perguntas da pesquisa em tempo real perguntou ao público sobre o estágio da implantação interna de IA e os resultados mostraram que dois terços de todos os participantes NÃO estavam construindo NENHUMA infraestrutura de IA por conta própria - ainda. Essas empresas estavam se aventurando no uso de IA, tentando encontrar um problema para resolver, testando novas ideias exóticas em laboratórios e, em alguns casos, comprando IA de um provedor de serviços para projetos limitados e delimitados.

Então, fiz mais pesquisas (usando vários mecanismos de IA, é claro, rs) e cheguei a uma lista "amigável para pedestres" dos 5 principais casos de uso comuns de IA para empresas que PODEM e DEVEM estar na agenda de adoção de todo CIO AGORA. Esses 5 principais usos não são maneiras inventadas ou inventadas de usar o novo e brilhante brinquedo "IA", mas sim aplicações comerciais reais que podem e devem ser turbinadas com IA para aumentar receitas, avaliações, retenção e satisfação do cliente. (E, de fato, algumas empresas F100 já estão fazendo isso.)

Fica claro na lista abaixo que a IA pode ajudar empresas que QUEREM reformular suas principais abordagens operacionais aproveitando a IA a demonstrar e manter a liderança em seus respectivos setores. (E aquelas que NÃO aproveitarem a IA ficarão em desvantagem competitiva).

As 5 principais aplicações empresariais são: 1) atendimento ao cliente, 2) detecção de fraudes, 3) otimização da cadeia de suprimentos, 4) manutenção preditiva e 5) promoção e marketing personalizados. (Vale ressaltar que, atualmente, esses requisitos já estão sendo atendidos por meio de uma combinação de sistemas manuais baseados em regras e modelos experienciais iniciais e menos adaptativos, que discutirei a seguir.)

1. Atendimento ao cliente

Benefícios imediatos da inferência de IA:
A inferência de IA permite que a IA conversacional e os chatbots forneçam suporte ao cliente instantâneo, personalizado e contextualizado. Ao analisar e compreender o sentimento do cliente em tempo real, a IA pode encaminhar automaticamente problemas complexos para agentes humanos, resolvendo solicitações mais simples de forma autônoma. Isso reduz os tempos de espera e libera a equipe humana para se concentrar em tarefas mais complexas e de alto valor. A chave aqui é que os modelos de IA fazem parte da estrutura de dados que compõe uma empresa. Detalhes do cliente, contexto do caso, detalhes do produto e da solução, remessa e logística e outros detalhes muito específicos fazem parte do conhecimento ao qual a IA se refere. Portanto, quando um cliente interage com um processo de Atendimento ao Cliente baseado em IA, ele agrega mais valor do que um humano jamais poderia agregar, já que a IA tem acesso instantâneo a tudo o que é necessário para responder a uma pergunta ou criar uma solução.

Como as necessidades de atendimento ao cliente são atendidas sem IA:

1. Chatbots baseados em regras: A maioria dos chatbots básicos hoje em dia utiliza scripts e árvores de decisão predefinidos, que só conseguem lidar com solicitações previsíveis e falham em perguntas mais complexas ou sutis. Essa é uma experiência bastante genérica e é tratada como o "temido inferno dos bots" pelos clientes.
2. Roteamento manual: Muitas empresas dependem de agentes humanos para avaliar e triar manualmente as consultas recebidas dos clientes, o que pode levar a atrasos e ineficiência. Na maioria dos casos, muitos agentes humanos precisam estar envolvidos, pois as informações são isoladas. Na maioria dos casos, esses agentes humanos ainda usam scripts, o que prejudica sua capacidade de ziguezaguear, e os clientes ficam frustrados com frequência.
3. Personalização limitada: O suporte pode ser personalizado com base no perfil básico do cliente (por exemplo, nome e histórico de compras), mas não oferece o contexto comportamental em tempo real que uma IA pode fornecer. Embora um agente humano possa saber o que foi comprado, ele ainda não consegue entender o contexto do motivo da compra e as nuances de quem é o cliente. Novamente, algo como "batom em porco".

2. Detecção de Fraude

Benefícios imediatos da inferência de IA:
A inferência de IA permite o monitoramento de transações em tempo real e a detecção de anomalias para identificar atividades fraudulentas com muito mais precisão do que os métodos tradicionais. Utilizando aprendizado de máquina, ela pode analisar vastos conjuntos de dados para identificar padrões comportamentais sutis e sinalizar táticas de fraude emergentes que sistemas baseados em regras não detectariam. Isso ajuda a prevenir perdas financeiras e protege a segurança do cliente. E o ponto-chave aqui é que a análise de anomalias pode ocorrer continuamente e em tempo quase real, com base em uma base crescente do que é "normal". O modelo de IA aprende automaticamente o que é normal à medida que é usado e, em seguida, sinaliza mais atenção quando desvios são detectados.

Como as necessidades de detecção de fraudes são atendidas sem IA:

• Sistemas baseados em regras: Os sistemas atuais frequentemente dependem de regras codificadas (por exemplo, sinalizando transações acima de um determinado valor em dólares ou de um novo local). Embora eficazes contra ameaças conhecidas, esses sistemas são facilmente contornados por novos e sofisticados esquemas de fraude. Fraudes que ocorrem em um único momento, ou que imitam o comportamento normal, são facilmente ignoradas quando sistemas codificados estão em vigor, mas a detecção baseada em IA tem uma base de normalidade muito maior e de longo prazo para se basear.
• Análise post-facto: Grande parte das investigações de fraudes atuais é reativa. Analistas humanos revisam transações sinalizadas após sua ocorrência, o que é tarde demais para evitar perdas financeiras. E a sobrecarga do processo manual, baseada no uso de investigadores humanos, é significativa em termos de tempo, custo e escala. A investigação por IA pode vasculhar montanhas de detalhes de casos para determinar o que faz sentido e reduzir essa intervenção humana em um fator de 10 ou mais.
• Altas taxas de falsos positivos: Sistemas legados baseados em regras frequentemente geram um alto número de falsos positivos, o que pode incomodar clientes legítimos e gerar trabalho desnecessário para equipes de revisão humanas. Novamente, a IA reduz as taxas de falsos positivos e aumenta a produtividade e a retenção de clientes, ao mesmo tempo em que reduz custos e riscos.

3. Otimização da cadeia de suprimentos

Benefícios imediatos da inferência de IA:
Para grandes organizações de manufatura, a Cadeia de Suprimentos é fundamental. Cada componente ou produto acabado tem um ciclo de vida. A inferência de IA proporciona previsões de demanda altamente precisas e em tempo real, além de otimização logística para todo o ciclo de vida, analisando tendências de compra e demanda do mercado, padrões de produção, tempo de prateleira esperado e dados de transporte de entrada e saída de materiais em tempo real. Isso permite que as empresas prevejam potenciais interrupções no fornecimento, gerenciem cronogramas de produção e estoques com mais eficiência, otimizem rotas de entrega, etc.

Como as necessidades são atendidas sem IA:

• Previsão histórica: As empresas normalmente se baseiam em dados históricos de vendas e tendências sazonais para prever a demanda, que é lenta e não consegue se adaptar a mudanças repentinas de mercado ou problemas com componentes. A IA é essencialmente em tempo real, utilizando dados históricos, bem como tendências macro de clientes e fornecedores para determinar o que é necessário e quando, criando um plano de cadeia de suprimentos para atender a essas necessidades.
• Planejamento manual de rotas: Os gerentes de logística geralmente planejam materiais manualmente ou com softwares desatualizados e isolados que não conseguem incorporar variáveis em tempo real, como mudanças nas necessidades dos clientes, economia global/macro, escassez, etc.
• Gestão reativa de estoque: A gestão de estoque é frequentemente transacional e reativa, levando a rupturas ou excessos de estoque que aumentam os custos, reduzem a retenção de clientes, perdas de receita, etc.

4. Manutenção Preditiva

Benefícios imediatos da inferência de IA:
Ao analisar dados de sensores em tempo real de equipamentos industriais, a inferência de IA pode prever com precisão falhas mecânicas antes Elas acontecem. Isso permite reparos preventivos, minimizando paradas não planejadas, dispendiosas e prejudiciais, e prolongando a vida útil de ativos críticos. À medida que os dados aumentam, a IA se torna mais precisa na sugestão de ações que devem ser tomadas proativamente.

Como as necessidades são atendidas sem IA:

• Manutenção preventiva: A manutenção geralmente é programada em um calendário fixo, independentemente de o equipamento precisar dela ou não, o que leva a inspeções e custos desnecessários.
• Detecção de anomalias baseada em regras: Os sistemas legados usam regras baseadas em limites de desempenho padrão. A IA vai além disso, identificando desvios sutis de normal operação, que geralmente são os primeiros indicadores de um problema.
• Reparos reativos: Muitas organizações ainda praticam o modelo "run-to-failure", em que os equipamentos só são reparados após a quebra. Isso resulta em paradas de produção severas, custosas e disruptivas. A IA literalmente prevê falhas e sugere as ações a serem tomadas com antecedência. E com a Agentic AI, essas tarefas de manutenção podem ser despachadas automaticamente.

5. Promoção personalizada e recomendações de produtos

Benefícios imediatos da inferência de IA:
A inferência de IA analisa dados de clientes e potenciais clientes, padrões de navegação, conversas sociais externas relacionadas e todas as outras fontes digitais em tempo real para fornecer recomendações de produtos hiperpersonalizadas, conteúdo e preços dinâmicos ou promocionais, se necessário. De fato, potenciais clientes demograficamente válidos que demonstram alta intenção de compra por meio de suas próprias ações rastreáveis podem ser tratados de forma totalmente diferente daqueles que não estão engajados. Isso aumenta significativamente o engajamento do cliente e as taxas de conversão, apresentando a oferta certa ao cliente certo no momento certo.

Como as necessidades são atendidas sem IA:

• Segmentação ampla: As equipes de marketing geralmente segmentam os clientes em grandes grupos com base em dados demográficos básicos, um processo muito menos preciso do que a personalização individual.
• Mecanismos de recomendação: Embora os mecanismos de recomendação modernos já usem aprendizado de máquina, a inferência de IA pode levar isso adiante, analisando uma gama mais ampla de pontos de dados — incluindo sentimentos e contexto em tempo real — para criar recomendações mais relevantes e dinâmicas.
• Gerenciamento manual de campanha: Os profissionais de marketing tradicionalmente criam e gerenciam campanhas de marketing estáticas, que não são adaptadas em tempo real com base nas interações dos clientes.

Resumindo... A IA está aqui agora, veio para ficar, provavelmente melhorará com o tempo, mas já é de qualidade de produção e pode ser facilmente consumida, executando funções comerciais reais melhor do que você faz hoje. Ponto final. E sim, embora a tecnologia de IA pareça ter surgido do nada há apenas meia dúzia de anos, ela está amadurecendo em uma velocidade vertiginosa e já está entregando resultados enormes para os adotantes corporativos que QUEREM aproveitá-la. Como muitas das tendências históricas de macrotecnologia que pareciam ficção científica inicialmente (por exemplo, Linux, WiFi, Internet), não há necessidade de esperar que a IA esteja "pronta". A IA pode ser implantada facilmente e um enorme valor pode ser obtido hoje! O velho ditado se aplica perfeitamente: "Aqueles que esperam, querem".

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