Avalie e defina o seu exemplo de utilização empresarial da IA generativa

Este documento ajuda a definir um exemplo de utilização empresarial de IA seguindo uma abordagem de decisão orientada pelo valor empresarial.

A IA generativa e as soluções de IA tradicionais são ferramentas poderosas, mas devem sempre apoiar os objetivos da sua empresa e não devem existir isoladamente. Para criar soluções de IA generativa ou IA tradicional bem-sucedidas, comece por identificar claramente os objetivos ou as necessidades empresariais mensuráveis específicos que quer abordar. Em seguida, trabalhe a partir dos resultados empresariais que quer, como uma maior eficiência dos funcionários ou uma maior satisfação dos clientes, para garantir que a solução contribui diretamente para os seus objetivos de negócio.

Para definir o seu exemplo de utilização de IA generativa ou IA tradicional com foco no valor empresarial, use o seguinte processo de decisão simplificado:

  1. Objetivo de negócio e critérios de sucesso: identifique objetivos de negócio mensuráveis.
    • Concentre-se no objetivo de negócio e no valor a alcançar, como aumentar a eficiência e a produtividade, reduzir os custos, melhorar as experiências dos clientes e obter uma vantagem competitiva.
    • Esclarecer como a empresa planeia medir o sucesso dos objetivos identificados. O retorno do investimento (ROI) é uma das principais medidas do sucesso de um projeto de IA. Pode medir o ROI através de várias métricas, como as seguintes:
      • Ganhos financeiros diretos: aumento da receita ou redução dos custos.
      • Eficiência operacional: tempo de lançamento no mercado mais rápido ou resolução de problemas mais rápida.
      • Experiência do cliente: aumento das pontuações de satisfação ou melhoria da retenção.
    • Identificar potenciais restrições e considerações empresariais, como garantir que os aspetos de segurança e privacidade cumprem as conformidades específicas da indústria ou os requisitos regulamentares do país.

  2. Tipo de IA/AM: determine se a IA/AM é a abordagem certa para resolver o problema da sua empresa ou alcançar o objetivo identificado.

    Decida se a expectativa empresarial identificada requer IA generativa, outros tipos de IA ou se não requer IA para a alcançar. Para mais informações, consulte Identifique o resultado de que precisa em "Enquadrar um problema de ML".

  3. Expectativa da experiência do utilizador: identifique os utilizadores finais do exemplo de utilização e como podem interagir com a aplicação ou o serviço com tecnologia de IA generativa ou IA tradicional. Considere quais podem ser as expetativas ou as preferências do utilizador.

  4. Solução de IA centrada no utilizador e orientada para a empresa: associe o exemplo de utilização da tecnologia de IA generativa ou IA tradicional ideal aos requisitos empresariais mensuráveis, às prioridades executivas da organização e às expetativas dos utilizadores. Considere o seguinte:

    • Como a empresa pode gerar eficiência e produtividade otimizadas através da IA generativa ou da IA tradicional para alcançar mais resultados a um ritmo mais rápido e com menor complexidade operacional ou com esforços reduzidos (e, potencialmente, com poupanças de custos).
    • Como a empresa pode gerar uma experiência melhorada do cliente ou do produto através da IA generativa ou da IA tradicional.
    • Como pode criar valor empresarial de forma inovadora através da IA generativa ou da IA tradicional:
      • Analise as ofertas e as capacidades da sua empresa para identificar áreas onde a IA generativa ou a IA tradicional podem melhorar as suas soluções existentes, aumentar a criatividade ou permitir-lhe explorar novas possibilidades.
      • Compreenda como a IA pode permitir melhorias inovadoras que distinguem a sua empresa. A IA generativa pode ajudar a criar capacidades e valor diferenciados, ajudar a ir além da resolução de problemas imediatos da empresa e explorar formas de melhorar as suas ofertas existentes.
      • Priorizar a utilização de tecnologia para melhorar as capacidades empresariais que se alinham com os objetivos prioritários da organização.

  5. Alteração do processo empresarial: identifique as alterações que a empresa tem de fazer aos processos ou fluxos de trabalho existentes para se adaptar ao exemplo de utilização da IA generativa ou da IA tradicional.

    Considere como a solução de IA vai alterar a forma como os funcionários ou os clientes interagem com os sistemas e os fluxos de trabalho da empresa, por exemplo, através de uma app para dispositivos móveis ou de um chatbot de apoio ao cliente. Estas interações podem exigir que os processos de back-end sejam alterados ou reinventados para tirar partido das capacidades de IA, como a automatização de fluxos de trabalho, e ajudar a empresa a usufruir das vantagens da IA.

Exemplo de utilização de empresa da IA generativa

As secções seguintes fornecem um exemplo simplificado que demonstra como identificar e associar necessidades e expetativas empresariais mensuráveis a exemplos de utilização empresarial de IA generativa com impacto.

Declaração do problema empresarial

Neste cenário, as equipas do serviço de apoio ao cliente estão sobrecarregadas com um volume elevado de consultas repetitivas, gestão manual de pedidos e comunicação constante por email com o apoio técnico. A sobrecarga sobrecarrega os recursos, aumenta as horas de trabalho dos agentes e diminui os tempos de resolução, o que resulta numa diminuição da satisfação e retenção dos clientes.

Potenciais áreas de otimização com valor empresarial mensurável

Seguem-se exemplos dos possíveis valores empresariais mensuráveis que podem ser alcançados através da utilização de uma solução tecnológica (um chatbot) com tecnologia de capacidades de IA generativa para resolver os desafios empresariais anteriores. Com base no respetivo modelo de negócio e prioridades, a empresa pode considerar alguns ou todos estes objetivos mensuráveis.

  • Melhore a eficiência do apoio ao cliente: reduza os custos de apoio técnico e simplifique os fluxos de trabalho dos agentes. Os critérios de sucesso mensuráveis incluem o seguinte:
    • Diminuição percentual dos custos operacionais do apoio técnico ao cliente durante um período definido (como trimestralmente).
    • Aumento percentual no volume de consultas de clientes processadas pelo chatbot.
    • Redução média das horas de trabalho dos agentes para tarefas repetitivas.
  • Otimize a resolução de pedidos: melhore a velocidade de resolução e aumente a percentagem de problemas resolvidos diretamente pelo chatbot. Os critérios de sucesso mensuráveis incluem o seguinte:
    • Diminuição média no tempo de resolução de consultas processadas pelo chatbot.
    • Percentagem de pedidos resolvidos sem intervenção humana.
    • Diminuição percentual no volume de pedidos que têm de ser encaminhados para a equipa de apoio técnico devido à complexidade.
    • Aumento da taxa de resolução no primeiro contacto (problemas resolvidos numa única interação).
    • Aumento percentual no volume de consultas de clientes que o chatbot processa e resolve.
  • Melhore a experiência do cliente: aumente a satisfação do cliente oferecendo capacidade de resposta e apoio técnico personalizado disponível 24 horas por dia. Os critérios de sucesso mensuráveis incluem o seguinte:
    • Aumento nas pontuações de satisfação dos clientes (CSAT) em inquéritos relacionados com a utilização do chatbot.
    • Tempos de espera médios dos clientes reduzidos para a interação inicial.
    • Aumento dos problemas resolvidos numa única interação.
    • Percentagem de sentimento positivo detetado em conversas com o chatbot e inquéritos de feedback.
    • Taxa de retenção de clientes melhorada.
  • Apoiar o crescimento das operações empresariais: processar o aumento da procura dos clientes sem incorrer em custos que aumentam linearmente nem em aumentos nos tempos de espera para a interação inicial com o cliente. Os critérios de sucesso mensuráveis incluem o seguinte:
    • Capacidade de processar um aumento percentual especificado no volume de pedidos de apoio técnico sem intervenção humana.
    • Manter pontuações de CSAT e tempo de resolução consistentes durante períodos de procura elevada.
    • Mantenha tempos de espera consistentes para a interação inicial dos clientes.

Soluções com tecnologia de IA generativa

Bot de chat de conversação: os bots de chat ou os agentes virtuais com tecnologia de IA generativa oferecem uma melhoria significativa na personalização e na conversa natural, semelhante à humana. Isto deve-se à capacidade da IA generativa de compreender o contexto, o sentimento e as relações complexas na linguagem. Esta capacidade permite uma interação mais natural, fazer perguntas relevantes e fornecer recomendações personalizadas para uma experiência do utilizador melhorada.

As capacidades de IA generativa também ajudam as organizações a aumentar a eficiência e a produtividade. Por outro lado, um chatbot tradicional baseado em regras está normalmente limitado a palavras-chave predefinidas e padrões de intenção. Por conseguinte, à medida que os padrões de conversa evoluem ou surgem novas perguntas, um chatbot baseado em regras requer um esforço operacional adicional para atualizações e refinamentos de regras, bem como formação de intenções. Para este exemplo de utilização, os chatbots de IA generativa oferecem as seguintes vantagens em comparação com os chatbots tradicionais baseados em regras:

  • As respostas do chatbot com tecnologia de IA generativa não se limitam a perguntas frequentes. O chatbot pode encontrar respostas em grandes conjuntos de dados de diferentes fontes, como dados históricos de registos de apoio técnico, Websites, documentação de produtos, inventário, emails e conversas de chat antigas com resolução. Também pode compreender consultas conversacionais e resumir informações complexas.
  • Os agentes virtuais de IA generativa sintetizam informações de todas as suas origens de dados. Esta síntese permite-lhes fornecer respostas específicas, fundamentadas e acionáveis com base nos dados que forneceu e alinhadas com as suas expetativas empresariais.
  • A IA generativa interpreta a linguagem complexa e as nuances num pedido. Pode compreender o contexto completo do problema de um cliente. Um chatbot de IA tradicional foca-se principalmente em palavras-chave específicas.
  • Os chatbots de IA generativa oferecem aos clientes a flexibilidade de se expressarem através do seu método preferido (texto, voz, imagem), enquanto o chatbot tira partido de todas as entradas para melhorar a resolução de problemas. Por exemplo, os clientes podem partilhar fotos de um produto danificado durante a conversa de chat, e a IA generativa pode combinar a descrição do cliente com a foto para ajudar a melhorar a precisão do diagnóstico e da resolução de problemas.

Fluxo de trabalho de gestão de registos e geração de estatísticas: um chatbot com tecnologia de IA generativa pode gerar automaticamente pedidos a partir de cada interação. O chatbot usa capacidades de IA generativa para compreender a urgência, a análise de sentimentos e a complexidade do problema. Estas capacidades garantem que os pedidos são processados de forma eficaz. O chatbot pode interagir com o seu sistema de emissão de bilhetes das seguintes formas:

  • O bot de chat de IA generativa interage diretamente com o seu sistema de pedidos de apoio técnico para criar e preencher o pedido de apoio técnico com as informações necessárias, como as seguintes:
    • Dados do cliente
    • Categorização e prioridade de problemas técnicos
    • Uma transcrição completa da conversa para contexto
    • Resumo do problema principal
  • Para problemas novos e complexos, o chatbot pode atribuir o pedido à equipa correta com contexto adicional, como um resumo do problema e da conversa.

O que se segue?