Como a IA está permitindo que as empresas avancem em direção a uma era de autoatendimento

Seja você um gerente de vendas, analista ou CFO, você terá perguntas que exigirão respostas da sua empresa.

Em empresas em constante movimento, essas perguntas surgem sem aviso prévio, muitas vezes impulsionadas por reuniões do conselho, mudanças no comportamento dos clientes, revisões regulares ou mudanças no mercado.

Talvez seja determinar se um fornecedor foi pago ou qual é a última taxa de churn ou o que a causa, ou talvez seja algo que exija uma análise ainda mais profunda – como o percentual da receita da empresa que os seus 10% de clientes mais importantes representam. Essas não são “dilemas de ciência de dados” grandiosos, mas práticos, e muitas vezes críticos para o negócio, que ainda exigem muita energia para serem resolvidos.

O que segue é um processo frequentemente demorado que envolve navegar por planilhas, dashboards e aplicativos para obter a inteligência certa e fornecer uma resposta que pode levar horas ou até mesmo dias. Esse processo geralmente é fragmentado, complicado com dados espalhados por diferentes sistemas e ferramentas, cada um deles pertencente ou operado por diferentes equipes.

Esses atrasos estancam o progresso e acarretam enormes custos desnecessários para a empresa, com algumas pesquisas sugerindo que entre 20%-30% da receita é perdida a cada ano devido a ineficiências. Além disso, esses atrasos também erodem a confiança e retardam a tomada de decisões. Isso desencoraja os funcionários a fazer perguntas estratégicas.

A próxima etapa da IA é empoderar os funcionários para acessar múltiplas fontes de dados e gerar insights sem depender de camadas de equipes dentro da empresa para suporte. Em vez de atuar como um guardião, a IA se torna uma ferramenta habilitadora e remove a fricção.

Esse tipo de IA permite que todos se concentrem em tarefas prioritárias e fomenta uma maior autonomia para todos – ou, mais francamente, permite uma abordagem de autoatendimento para a coleta de informações, responder perguntas e gerar insights.

Evolução da IA nas Empresas

O campo da “IA de autoatendimento” opera na interseção entre extrair dados-chave da empresa e colher insights, com a capacidade de qualquer pessoa fazer isso, a qualquer momento. Isso representa uma mudança de funções de inteligência centralizadas para distribuídas, onde a percepção é incorporada aos fluxos de trabalho. Além de contornar processos internos demorados, as equipes são capacitadas a fazer perguntas incisivas e absorver o conhecimento adquirido. A IA de autoatendimento é mais do que apenas “negócios DIY”; é capacitar nossas forças de trabalho a pensar estrategicamente e estabelecer conexões mais profundas entre os pontos de dados.

Esse tipo de IA não apenas sabe onde os dados estão nos cofres da empresa, mas também entende o contexto, o significado e pode até sugerir como usá-los. Pode interpretar as relações entre métricas e sinalizar anomalias, bem como revelar tendências que de outra forma poderiam passar despercebidas. É assim que as empresas se tornam mais ágeis, mais eficientes e oferecem mais valor aos seus clientes.

Combate com Dashboards e Dados

O mundo do trabalho precisa de uma atualização quando se trata de alfabetização em dados. Apesar de décadas de investimento em plataformas de análise, os trabalhadores ainda se sentem desconectados dos dados que regem seu desempenho.

97% dos líderes empresariais dizem que os dados são críticos para o sucesso, mas apenas 26% dizem que suas equipes são ‘alfabetizadas em dados‘. O resultado disso é oportunidades desperdiçadas e recursos desperdiçados. Os insights permanecem trancados atrás de barreiras técnicas ou equipes especializadas em muitos casos, significando que são subutilizados.

A McKinsey indica que os trabalhadores gastam cerca de 1,8 horas por dia, equivalente a quase um quinto da semana de trabalho, procurando informações.

E se isso pudesse ser reduzido a minutos?

Novas tecnologias baseadas em IA podem ajudar as empresas a se afastarem de dashboards tradicionais, estáticos e unidimensionais, dependentes de equipes de engenheiros de dados e cientistas de dados para manutenção e desenvolvimento.

Os dashboards que as empresas estão migrando são dinâmicos – além de ter acesso a todos os dados e informações em tempo real disponíveis, também podem interagir com o usuário para ajudá-lo a questionar os dados e os insights. Oferece tanto decisões autônomas quanto estratégicas em um instante, o que significa um melhor controle, uma maior supervisão empresarial e uma relação mais profunda com os dados disponíveis.

IA de Autoatendimento na Prática

Não toda IA é igual.

Democratizar a IA e os dados é uma ambição ousada e admirável, mas, assim como muitos perceberam ao interagir com o ChatGPT ou outras ferramentas de IA conversacional, as respostas podem flutuar dependendo de como as perguntas são feitas e dependendo dos dados a que a plataforma tem acesso. Da mesma forma, quando material privado e confidencial está em jogo, ou a precisão absoluta é crítica, resultados indesejados, como alucinações da IA, podem minar a confiança muito rapidamente.

Para oferecer mais autonomia e controle nas empresas, a plataforma de IA precisaria entender quais dados pode compartilhar com cada pessoa. Uma vez que esses elementos sejam incorporados, qualquer funcionário pode fazer uma pergunta e esperar receber uma resposta instantânea, precisa e personalizada, que pode ser refinada com base no feedback humano.

Funcionários de qualquer nível poderiam usar a IA de autoatendimento para responder a perguntas que normalmente seriam encaminhadas a outros departamentos. Isso reduz gargalos, garante respostas instantâneas e permite que equipes especializadas se concentrem em problemas ou soluções de maior valor.

Detalhes sobre o desempenho da empresa ou previsões, organização de escalas para diferentes equipes, quais segmentos de clientes estão impulsionando a maior receita e mais, poderiam ser resolvidos de forma metódica e imediata.

Um Diretor de Vendas, em vez de ir a cada gerente de vendas regional, poderia somar números por trimestre e cruzar com as metas – poderia determinar o tempo médio de um ciclo de vendas por tipo de cliente e distribuir recursos de acordo, ou entender se as metas de receita são alcançáveis com base no pipeline atual de marketing. Isso significa que os líderes podem tomar decisões informadas em tempo real, em vez de reativas após o fato.

Os clientes mais lucrativos poderiam ser rapidamente listados e uma estratégia de retenção ou incentivo poderia ser projetada como resultado. Desde que as informações sejam contextualizadas para a IA, tudo isso é possível e fornecido a uma velocidade incrível.

As Oportunidades que a Tecnologia Baseada em IA Oferece

Usar a IA dessa forma acelera a tomada de decisões, beneficiando não apenas a linha de fundo, mas influenciando a forma como uma empresa faz negócios.

Uma plataforma de IA de autoatendimento atua como a espinha dorsal de uma empresa; a sustentando, mantendo-a em movimento e garantindo que todos os órgãos que compõem o corpo da empresa sejam apoiados.

Com insights mais rápidos e eficazes, as empresas se tornarão mais produtivas. Previsões e visões de futuro serão mais precisas e sustentarão um crescimento sustentável. Obstáculos e desafios serão prevenidos ou gerenciados de forma proficiente.

Como é frequentemente dito, os dados são o novo petróleo – e ao abrir os poços para todos, há oportunidades de riqueza para as empresas e um nível de empoderamento para os funcionários que as empresas ainda não encontraram.