A Inteligência Artificial Generativa, ou Generative AI, tem potencial para revolucionar a forma como as empresas se relacionam com clientes. E embora a tecnologia seja relativamente nova, nós já temos diversos casos de uso onde é possível, por exemplo, otimizar o atendimento pré-venda e pós-venda e obter insights sobre os clientes, entendendo padrões de comportamento para gerar demanda e aumentar receita.
A Generative AI é basicamente a Inteligência Artificial aplicada para responder a requisições dos usuários gerando conteúdo que pode inclusive ser multimídia como áudio, vídeo e texto. Os principais nomes de plataformas que se destacam são o ChatGPT, desenvolvido pela empresa OpenAI e o Bard, desenvolvido pelo Google.
A tecnologia, que é capaz de aprender e construir padrões de comportamento complexos, sempre orientada por uma base de dados, está mudando a forma como assistentes digitais interagem em diferentes situações, facilitando a produção de conteúdo e revolucionando a forma como aplicativos e aplicações são criados.
Desenvolvendo Soluções com Inteligência Artificial Generativa para Negócios
Antes de iniciar o desenvolvimento de uma solução com recursos de Generative AI é necessário planejamento. Listamos quatro passos em etapas que são comuns no processo.
O primeiro passo é ter clareza dos objetivos de negócio ou problemas que a IA irá solucionar. Alguns exemplos: redução de churn, automação de processos, aumento de engajamento da base de clientes, etc.
O segundo passo é mapear todas as fontes de dados, bem como as características de seus datasets.
O terceiro passo é a adaptação dos dados para uso no treinamento dos modelos de IA e ML. Essa etapa é fundamental, pois dependendo de como as informações estiverem estruturadas vai demandar mais tempo para treino dos modelos de inteligência artificial, assim como de machine learning. Um exemplo prático é o tratamento de dados nulos.
Com os modelos prontos você inicia a implementação com procedimentos de avaliação. Com isso será possível entender se as predições estão acontecendo de acordo com o esperado para implementação em produção com aplicações em uso online ou batch.
Vale destacar que a Inteligência Artificial Generativa precisa ser aprimorada. Isso significa que o processo precisa ser repetido sempre que existirem novos dados ou um novo modelo de treinamento de machine learning.
Recursos da IA Generativa
Para criar soluções de Inteligência Artificial Generativa é necessária uma plataforma de desenvolvimento que ofereça recursos de machine learning, como a Vertex AI do Google Cloud, por exemplo. Com a Vertex AI você pode criar, implantar e escalonar modelos de machine learning com agilidade, além de gerenciar ferramentas para muitos casos de uso. Com o Generative AI Studio, um ambiente gerenciado na Vertex AI, é possível interagir, ajustar a implantação de modelos para produção, criando IA Generativa com apenas algumas linhas de código. Uma das grandes vantagens da Vertex AI é o acesso a modelos base de ML via API, acelerando o desenvolvimento de software com conclusão e geração de código em tempo real.
Aplicabilidade para Negócios
Embora a IA Generativa seja um recurso de tecnologia relativamente novo, diversas empresas estão inovando na aplicabilidade. Veja alguns exemplos onde a inteligência artificial generativa está contribuindo para solução de desafios de negócio.
Atendimento ao cliente
A IA generativa permite otimizar o processo de atendimento ao cliente, tornando a comunicação e o fluxo de atendimento multicanal mais eficiente. Por exemplo, unificando pontos de contato como WhatsApp, e-mail, telefone, SMS, redes sociais, chat / bate-papo e mantendo o padrão de qualidade no atendimento em todos estes canais.
Insights sobre o cliente
Com recursos de inteligência artificial generativa é possível analisar dados de clientes, sendo eles transacionais e/ou comportamentais para criar diferentes estratégias como: aumento de conversão, diminuição de custos operacionais e sobretudo de rentabilização e fidelização de clientes, além de favorecer análises preditivas para ajustar o ciclo de comunicação ou até mesmo de vida de produtos.
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