Os caminhos de inovação da Inteligência Artificial

Uso de Machine Learning e Voice AI para melhorar a experiência dos clientes estão na trilha da tecnologia para os próximos 12 meses

A proliferação da Internet, dispositivos portáteis inteligentes, hardware de computação avançado e muitos dados gerados pelos usuários estão fazendo com que as empresas enxerguem cada vez mais a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) como recursos estratégicos, capazes de entregar inovação tecnológica de curto e longo prazo para gerar receita e eficiência nestes tempos incertos.

Essa é uma das conclusões do estudo de 2021 da Algorithimia, feito a partir de entrevistas com 403 líderes de negócios envolvidos em iniciativas de aprendizado de máquina em empresas com receita anual superior a US$ 100 milhões. A pesquisa descobriu, por exemplo, um aumento de 74% no percentual de empresas com mais de cinco casos de uso de IA / ML comparado com o ano anterior. Mais de 50% das empresas estão aumentando uso de aplicações em seus negócios, para aumentar a fidelização dos clientes foi citado por 40% das empresas, enquanto 31% usam essas tecnologias para reter clientes.

Os cinco principais casos de aumento de uso estão relacionados à experiência do cliente, à automação de processos, à geração de inteligência e insights sobre o consumidor, ao aumento do engajamento de longo prazo com clientes e consumidores e à geração de insights sobre finanças.

O número de cientistas de dados “dentro de casa” aumentou 76% sobre o ano passado, segundo a Algorithimia. A média do início de 2020 era de 28 pessoas, e saltou para 50% na pesquisa feita no início de 2021. A complexidade dos modelos, que aumenta ano a ano, aliada ao maior consumo de tempo e recursos para implementá-los explica o aumento da força de trabalho. Por exemplo, 64% das empresas gastam um mês ou mais para implantar um modelo, e 38% delas consomem mais de 50% do tempo dos seus cientistas de dados nessas tarefas.

A confiança na IA como ferramenta estratégica para negócios aparece no estudo State of AI in 2020, lançado no final de novembro, como uma radiografia do cenário que sinaliza as tendências para o novo ano. Um aspecto importante, que sinaliza onde e como investir na tecnologia em 2021, é o impacto que o uso da IA traz às receitas ao ser aplicada a fatores como análise de preços, logística, suporte e precisão de forecast.

Otimizar os preços usando IA pode ter um impacto imediato na receita e na lucratividade, por exemplo. Não por acaso, 79% das equipes de marketing e vendas estão obtendo aumentos de receita ano a ano (este ano com base na adoção de IA); e 72% das equipes de gerenciamento da cadeia de suprimentos também. Empresas que usam IA para melhorar a otimização de estoque e peças, preços e promoção, análise de atendimento ao cliente e previsão de vendas e demanda estão gerando ganhos de receita mais significativos. Em média, 20% de aumento em sua lucratividade, medida pelo EBIT (Earnings Before Interest and Taxes).

Tendências importantes da IA neste ano:

Automação de processos – assistentes digitais de IA trabalhando ao lado de colaboradores humanos. Esses ajudantes de IA vão trabalhar com tarefas mais complexas – permitindo que os humanos inovem ao se concentrar na escolha da melhor solução ou na modelagem de cenários para decidir sobre as melhores opções com base na previsão e nas análises. O uso da tecnologia de Conversational Service Automation (CSA), por exemplo, combina categorias de serviços como análise de dados, análise conversacional, sistemas IVR (Interactive Voice Response, em contact centers), bots de voz, segurança, automação de processos robóticos (RPA) e histórico de feedback, para facilitar a interação com os clientes em momentos-chave.

ModelOps – No mundo da IA, não basta DevOps, tem que diversificar e ampliar o escopo para poder gerir os fluxos e a escalabilidade das aplicações e garantir que elas saiam do projeto para a vida real. ModelOps, vale lembrar, é mais do que simplesmente operacionalizar e governar modelos de IA. Trata-se de fazer isso rapidamente, em escala, com total responsabilidade e de uma maneira que resolva a maioria dos problemas de negócios de missão crítica.

Tratamento de dados – sem dados não há como fazer IA. As empresas ainda enfrentam desafios em aspectos críticos do gerenciamento de dados: preparação e limpeza de dados, integração de dados de diversas fontes, treinamento de modelos de IA e garantia de governança de dados.

Voice AI – Um ecossistema de negócios bilionário em torno das interfaces de voz ganhou força em 2020, especialmente por ser uma tecnologia low touch e de baixo atrito. Aplicações inteligentes ativadas por voz ganham poder com os modelos de Natural Language Understanding (NLU) que permitem criar assistentes de conversação capazes de entender consultas, compreendendo o contexto, e responder com qualidade mesmo na presença de sotaques linguísticos, fala imprecisa e ruído de fundo. Projetar tendo a voz em mente passa a ser um imperativo para o sucesso dos negócios. O site Voicebot.ai reuniu mais de 100 previsões sobre Voice AI para 2021 dadas por 50 líderes de indústria, entre elas o crescimento do uso de voz personalizada e mais humanizada, usando a tecnologia de Voice Cloning.

*Fonte: Inovabra.