A Fase de Lua de Mel do AI Chegou ao Fim, Então O Que Vem a Seguir?

Foram realizadas inúmeras discussões sobre o potencial transformador do AI nos últimos dois anos desde o lançamento inicial do ChatGPT, que gerou tanto entusiasmo. Líderes corporativos estiveram ansiosos para usar a tecnologia para reduzir despesas operacionais. Talvez surpreendentemente, no entanto, para muitos líderes, a métrica-chave usada para avaliar o sucesso de uma ferramenta de AI não é o retorno sobre o investimento (ROI) ao longo da vida. É a velocidade para o ROI.

Em meio a uma tolerância de risco em declínio e pressão de receita aumentada, os líderes esperam que os investimentos impulsionem mudanças e deem retorno rapidamente. Ao mesmo tempo, o hype em torno do AI está diminuindo, dando lugar a conversas mais pragmáticas sobre o retorno sobre os investimentos em AI.

A Próxima Fase: Tornando-se Realista Sobre Onde o AI Funciona

O sucesso no mercado de hoje — onde as assinaturas são o rei — depende de como você mantém os clientes, não de como você os adquire. Na maioria dos setores, o mercado está supersaturado, e muitas organizações oferecem serviços de qualidade quase idêntica. Adicione a isso uma declínio na lealdade do cliente, expectativas em ascensão e uma maior disposição para mudar de marca, e as organizações se encontram com nenhum espaço para erro para acompanhar a feroz concorrência. Experiência do cliente (CX) é a fator que determina se as organizações baseadas em assinatura prosperam ou fracassam.

Nesse ambiente, as organizações podem competir melhor ao se inclinar para melhorias incrementais em vez de se afastar dos gastos. Cada escolha que a organização faz deve ser orientada para objetivos específicos, centrados no cliente — mesmo que isso custe um pouco mais no início. Isso se estende à implementação do AI. As organizações estiveram perguntando como o AI pode recuperar seu custo usando-o como substituto para recursos existentes. Agora, elas precisam perguntar como o AI pode criar valor para a organização, melhorando a forma como elas trabalham com os clientes.

A resposta é suficientemente direta. O AI tem inúmeras aplicações potenciais que melhoram a CX, tanto diretamente quanto indiretamente. Ferramentas alimentadas por AI podem aprimorar a personalização usando dados de comportamento do cliente para garantir que os usuários vejam a mensagem ou promoção certa no momento certo. Os mesmos dados podem ajudar a orientar o desenvolvimento de produtos, destacando lacunas no mercado que a organização pode capitalizar para melhor atender às necessidades dos clientes. Eles também podem tornar as organizações mais proativas, ajudando-as a antecipar interrupções, ativar planos de contingência e comunicar informações necessárias aos usuários.

No entanto, esse trabalho acontece principalmente nos bastidores e não pode acontecer da noite para o dia.

Quer o AI em Seu Melhor? Comece Com Aplicações ‘Invisíveis’

A única maneira de saber com certeza se um caso de uso de back-end ou front-end dará os resultados desejados é aproveitar as capacidades mais discretas e nos bastidores do AI primeiro.

Atrás dos headlines sobre transformação instantânea está a capacidade central do AI: análise. Modelos de linguagem grandes (LLMs) como o ChatGPT chamaram a atenção por sua aparente flexibilidade, mas realizam apenas uma tarefa, não importa onde operem. Eles resumem informações. Cabe às organizações tornar a informação certa disponível, e isso leva tempo. Esses são dois fatos que muitas vezes foram perdidos na conversa, e representam o fim da reputação de “solução rápida” que o AI veio a desfrutar.

A próxima era será definida pelas melhorias invisíveis facilitadas pelo AI, à medida que as organizações constroem suas fundações técnicas. As organizações podem começar com LLMs que ajudam a:

1. Integrar bancos de dados existentes e quebrar silos para fornecer visibilidade de ponta a ponta — e o contexto que vem com ela.
2. Implementar ferramentas de coleta de dados em tempo real para garantir que as informações sejam atualizadas e reflitam as tendências, padrões e interrupções mais recentes.
3. Acelerar a reconciliação e gestão para garantir a precisão e liberar os trabalhadores para se concentrar em tarefas de nível superior que exigem um toque humano.

A mudança organizacional é o primeiro passo para a implementação eficaz e se estende tanto a sistemas quanto a funcionários. Neste ponto, os líderes também devem considerar as maneiras pelas quais os implantes de AI podem afetar os funcionários e trabalhar para antecipar obstáculos potenciais. Desenvolver programas de capacitação e reciclagem ajudará a garantir que os funcionários estejam preparados para trabalhar efetivamente ao lado das novas tecnologias. O próprio AI pode ajudar nesses esforços — outra de suas aplicações invisíveis. Por exemplo, ele pode destacar lacunas de conhecimento individuais com base em dados de utilização. Esse tipo de informação pode orientar programas de treinamento para garantir que os trabalhadores tenham tudo o que precisam para prosperar.

Uma vez que as organizações tenham registros integrados, precisos e atualizados e uma equipe que entende como e quando usar o AI, elas podem adicionar outra camada de “ferramentas invisíveis”. A próxima onda de soluções deve se concentrar em análises que ajudem a cultivar uma compreensão profunda de como a empresa funciona, o que os clientes querem e os obstáculos que se encontram no caminho. Essas soluções se construem umas sobre as outras, com cada etapa revelando um novo nível de insight.

Mais especificamente, análises descritivas usam dados históricos para identificar padrões históricos; elas dizem às organizações o que aconteceu. Análises diagnósticas usam dados adicionais para contextualizar o que aconteceu, identificar causas e destacar os efeitos de incidentes e mudanças; elas dizem às organizações por que as coisas aconteceram da maneira como fizeram. Análises preditivas usam insights de eventos passados para modelar os impactos de mudanças propostas e manter-se atualizado sobre tendências; elas mostram às organizações o que pode acontecer. Análises prescritivas usam todas essas saídas para tomar decisões informadas; elas dizem às organizações o que fazer em seguida.

Embora soluções de análise como essas possam aproveitar as capacidades mais avançadas do AI, é importante notar que — no início — quase todos esses processos acontecem nos bastidores. Eventualmente, algoritmos preditivos e prescritivos podem fazer seu caminho para soluções voltadas para o consumidor, mas isso só pode acontecer uma vez que essa fundação crítica interna seja estabelecida.

À medida que a fase de lua de mel do AI termina, também terminará sua reputação como uma solução mágica — mas perder essa percepção é crucial para realizar o potencial total da tecnologia. Líderes que desejam fazer manchetes amanhã com aplicações inovadoras de AI devem primeiro completar esse trabalho fundamental, que pode ser uma pílula difícil de engolir em meio à pressão por retornos mais rápidos e mais rápidos. No entanto, mover-se em direção a avaliações mais holísticas, incrementais e de longo prazo do valor do AI permitirá que as organizações acelerem os retornos. Essa abordagem fornece aos líderes as ferramentas e o tempo para desenvolver uma visão clara do que precisa ser corrigido, insights sobre as pequenas mudanças que terão o maior impacto e a capacidade de desenvolver estratégias sólidas que produzam retornos hoje sem prejudicar a rentabilidade amanhã.

Pragmatismo de Ponta a Ponta

Embora casos de uso atraentes possam atrair os clientes à primeira vista, e oportunidades de redução de custos possam chamar a atenção dos líderes corporativos, nenhum deles é provável de definir o impacto do AI a longo prazo. Em vez disso, a tecnologia se tornará sinônimo de trabalho nos bastidores que impulsiona melhorias tangíveis em escala.

O fim da fase de lua de mel marca o início de um relacionamento mais maduro com o AI, um que exige uma consideração cuidadosa de como ele pode genuinamente aprimorar as experiências do cliente e impulsionar a rentabilidade. Em última análise, a chave é ver o AI não como uma solução rápida, mas como um parceiro estratégico na busca por lealdade do cliente, experiências satisfatórias e soluções simples nas operações cada vez mais complexas de hoje.

Nos próximos meses e anos, as organizações que se destacarão serão aquelas que cavam mais fundo, se comprometem com a mudança e reconhecem o potencial do AI como um investimento de curto e longo prazo.