• O ponto de partida vai definir o sucesso da estratégia
• Dicas para implementar a tecnologia
• Saia do estágio experimental e construa capacidade de escala

Há anos como tema hype no mercado, a Inteligência Artificial (IA) tem apresentado um crescimento real importante nas companhias. Para se ter uma ideia, um estudo da MIT Sloan Management Review apontava que 58% das organizações previa que a IA traria mudanças significativas em seus modelos de negócio até 2023. E um artigo da Forbes de 2019 apontava que 73% dos altos executivos norte-americanos tinham como meta ampliar o investimento na tecnologia de forma contundente. Na mesma linha, a pesquisa Tendências para transformar sua empresa em 2020, realizada pela CI&T em dezembro, mostrava que 49% das lideranças de grandes companhias brasileiras afirmavam que a IA era indispensável para o crescimento dos negócios.

Apesar desses números impactantes, o que se observa é que grande parte dessas companhias não tem tido avanços nos usos da tecnologia para além do experimental. Isso acontece porque, quando se pensa em Inteligência Artificial, muitas vezes, tem-se uma visão relacionada a algo espetacular, quase uma realização de projeções da ficção científica. E se não for para criar algo nessa linha, algo como um robô inteligente, é como se esvaziasse o interesse e perdesse o sentido.

Essa ideia romantizada acaba afastando a possibilidade de uma utilização, digamos, menos grandiosa, mas que realmente traga valor para as companhias e seus consumidores. E o principal – e mais imediato – valor neste momento de maturidade da tecnologia no mercado vem da capacidade que ela oferece de facilitar as decisões dos seus clientes. Ou seja, é a leitura de gostos, desejos e necessidades dos clientes com precisão crescente a ponto de possibilitar ofertas cada vez mais personalizadas.

Existe tanta informação, tantas opções possíveis, que o problema a solucionar é como reduzir esse volume, como reduzir o ruído e entregar relevância. O  consumidor não tem mais tempo – e nem paciência – a perder. Alguém que busca um tênis, por exemplo, não quer pesquisar 30 páginas de ofertas de produtos que não tenham nada a ver com seu gosto. Ele prefere entrar em um e-commerce que lhe ofereça uma página com opções alinhadas ao seu gosto.

Nesse contexto, o diferencial é a qualidade do filtro e a capacidade de desvendar padrões e prever desejos. E, aqui, entra a IA. Hoje, esse tipo de utilização da tecnologia é o que se traduz em melhores experiências, melhor relacionamento com o cliente, mais fidelidade e, consequentemente, em um melhor resultado para empresa. Mas, como já disse antes, este uso não causa grande alarde e as companhias ainda têm dificuldades em entender a Inteligência Artificial como mais uma ferramenta entre outras, como uma facilitadora para gerar impacto, e não como o impacto em si mesma.

É hora de inverter a lógica

Costumo comparar este momento da tecnologia ao início da internet, que, quando surgiu, despertava fascínio – e até algumas previsões apocalípticas. Hoje, a internet faz parte do nosso dia a dia de forma tão natural que só percebemos que ela existe quando ela falta. O mesmo acontecerá com a IA, em breve.

É preciso tirar o foco na tecnologia em si e passar a pensá-la como uma potencializadora do valor a oferecer ao cliente, este sim central nas estratégias. Digo isso porque boa parte das discussões sobre Inteligência Artificial dentro das companhias ainda começa com a questão: “que dados nós temos e que tecnologia precisamos para trabalhar com eles?” É hora de inverter isso e começar a buscar quais são as necessidades de seus clientes. Quais são as perguntas de seus clientes que, quando respondidas, gerarão maior valor para ele e para a empresa? Só depois de ter essa clareza, devemos partir para a busca pelos dados certos e a aplicação da IA. O ponto de partida define se a estratégia vai ter resultados de sucesso ou não.

Vamos pensar em uma companhia aérea que tem como objetivo melhorar a oferta de assentos de passagens. Se as principais perguntas dos clientes são a respeito da melhor época para comprar passagens para um campeonato esportivo ou um espetáculo, o uso da IA com dados internos da companhia não será suficiente para entregar a resposta adequada. Com eles, você terá, por exemplo, informações sobre qual o melhor dia para comprar a poltrona 31B (e seu consumidor não está interessado nela). Será necessário buscar dados externos sobre esses eventos que, somados às informações internas sobre voos e preferências pessoais dos clientes, darão munição para que a ferramenta de IA aproveite todo o seu potencial de entregar valor real ao passageiro.

Essa visão é a que vai definir se as companhias vão conseguir sair do estágio experimental com a tecnologia e, de fato, usá-la na prática para gerar impactos positivos reais para o cliente e mover os ponteiros do negócio.

Diretrizes para implementar uma estratégia de sucesso

Para a construção de uma estratégia de IA efetiva que, de fato, impulsione resultados das companhias, alguns pontos são fundamentais:

Conscientize suas pessoas

O primeiro passo a ser dado deve ser a capacitação. É preciso aculturar todas as pessoas da companhia sobre as possibilidades da tecnologia. As frentes de negócio, as lideranças, profissionais de gestão de produto e as equipes que desenham as experiências precisam conhecer a capacidade da Inteligência Artificial para poder identificar e aproveitar as oportunidades. Por outro lado, profissionais de desenvolvimento precisam ir além da tecnologia e conhecer os problemas reais do negócio.

Quebre silos

Para que a informação circule, a necessidade será a de quebrar silos, unir as equipes de tecnologia com as frentes de negócio para que, juntos, discutam a jornada de ponta a ponta.

Além de criar e manter alinhamento de foco e objetivos, essa troca de conhecimentos, essa multidisciplinaridade dos times, ajuda a acelerar a operação, eliminando ruídos de comunicação e processos desnecessários.

Valor da resposta correta x Custo da resposta errada

Antes de adotar a IA nas estratégias da companhia, sempre considere os dois lados da moeda: se a empresa utilizar a tecnologia para acertar a resposta para determinada pergunta de negócios, o resultado vai ser maior do que se utilizasse métodos convencionais? Nessa equação, de um lado, você deve considerar custos da implementação da tecnologia e, do outro, os aprendizados que podem gerar ganhos futuros.

Comece pequeno

Para começar, descubra uma dor do cliente que, se solucionada, pode gerar muito valor. Mas, se a iniciativa der errado, não causará impacto negativo na experiência dele.

Um exemplo bem interessante é a aplicação que fizemos de ferramentas de IA na jornada dos clientes de um laboratório de análises clínicas. Depois de identificar que um atrito grande na jornada era o processo de agendamento, verificamos que o problema estava no cadastramento dos exames a serem feitos. Com dificuldades de entender a letra do médico, o paciente desistia do cadastro online e partia para o call center.

Para criar a solução, percebemos que a maioria dos exames estão correlacionados. Por exemplo, vamos supor que quem vai fazer uma densitometria óssea precise realizar exames de sangue para medir níveis de cálcio. A solução pensada foi a elaboração de um sistema de recomendação que, com o uso da Inteligência Artificial, fosse capaz de prever possíveis exames que estivessem ligados. Assim, o paciente precisaria apenas digitar um dos exames da receita e identificar os demais entre as opções oferecidas pela ferramenta de cadastro.

Já no primeiro mês, verificamos que o grupo de testes – que recebia as recomendações – completava 25% a mais dos cadastros do que os que faziam o processo convencional de agendamento online. Resultado? Com um uso simples da tecnologia, o cliente ganhou tempo e uma melhor experiência, e o laboratório ganhou em agilidade, economia com estrutura e pessoas de call center e, principalmente, em satisfação dos usuários.

Construa capacidade de escala

Depois de ter sucesso na aplicação da IA em iniciativas pequenas, é hora de se arriscar um pouco mais e ir ganhando escala em outros pontos da jornada e até em outras frentes de negócio que gerem ainda mais valor.

Pensando em maior geração de impacto, temos usos relacionados à interpretação do mundo físico, com análise de imagens. Em indústrias, por exemplo, a instalação da Inteligência Artificial na automação de processos produtivos traz grandes resultados. Se, em uma linha de produção, as máquinas – ou os robôs – tiverem capacidade de reconhecer e lidar com situações novas, elas podem fazer ajustes automaticamente, sem a necessidade de serem reprogramadas a cada mudança de rota. Além disso, você consegue ter um resultado muito melhor, se os robôs estiverem aprendendo com todas as novas informações.

Para sair do estágio experimental e realmente colher resultados de impacto, a hora é a de trazer o consumidor para o foco das estratégias e preparar suas pessoas para aproveitar o potencial da tecnologia. Somadas, a inteligência coletiva de sua empresa e a IA têm grande poder de gerar alto valor para o seu cliente, para seus negócios e encantar o mercado.