A inteligência artificial (IA) não é mais a mesma. Está muito melhor e também mais acessível. Ganhou escala e deixou de ser privilégio das big techs. Não está mais restrita a um grupo de desenvolvedores ou a um clã de moscas brancas do mercado, profissionais cada vez mais raros.
Esse movimento de democratização vem desbravando caminhos para uma nova revolução digital, a nova era da internet. Estamos falando da AI-first.
Talvez a expressão AI-first ainda possa soar estranha, mas ela está bem mais próxima do dia a dia do que se imagina. Em um mundo AI-first, as empresas aplicam algoritmos de inteligência artificial de forma rotineira para entender melhor seus clientes, tomar decisões estratégicas e oferecer melhores experiências baseadas no histórico de todas as nossas interações no mundo virtual.
Não é uma novidade. Google e Meta já se apresentavam como empresas AI-first bem antes do movimento de digitalização global forçado pela pandemia de covid-19. A mudança está no acesso a essa tecnologia, antes disponível apenas para grandes empresas e que, agora, está ao alcance de pequenas e já é realidade para o público final.
Essa democratização só é possível porque o acesso a ferramentas que embarcam soluções de inteligência artificial ficou mais fácil e barato. Com elas, não é preciso ter uma equipe de TI ultraespecializada, porque são amigáveis e mais fáceis de usar. A IA está entrando naturalmente no cotidiano de um número maior de empresas por soluções especialistas.
O resultado desse movimento é a liberdade para que organizações de menor porte possam contar com recursos de IA no dia a dia do negócio, sem precisar destinar um orçamento parrudo para a contratação de especialistas. Vivemos um apagão de profissionais de tecnologia, então, contar com a possibilidade de aproveitar ao máximo os recursos da inteligência artificial sem precisar montar uma equipe com formação sofisticada abre caminho para a explosão do uso dessa tecnologia.
A adoção em escala da inteligência artificial nos remete à revolução provocada pela computação em nuvem, em uma era em que o uso de computadores de alto desempenho dependia de poderosos data centers. Antes da nuvem, possuir um data center e contar com computadores com alto poder de processamento era um luxo restrito a grandes empresas.
## Inteligência para aumentar receita
É comum no mundo corporativo que os recursos de IA sejam usados para suportar ações nas camadas mais altas de gestão. Mas a beleza da transformação que a AI-first traz é exatamente o pleno uso da inteligência artificial em todos os níveis da organização.
Um dos maiores benefícios da aplicação do conceito é promover melhorias a partir do “customer feedback loop”. Em uma tradução livre, essa expressão significa decodificar os sinais que os clientes fornecem sobre a experiência com a marca, em qualquer oportunidade de comunicação.
Uma empresa AI-first vai aplicar os algoritmos de inteligência artificial para aprender mais sobre cada cliente em cada uma das interações. Quanto mais rápido for esse entendimento, mais agilidade ela terá para reagir e entregar uma experiência melhor.
No entanto, os desafios não se resumem a conhecer o cliente, porque a informação que carrega valor é aquela que oferece um conjunto de dados para que seja tomada uma ação efetiva, como a entrega de uma experiência única para o cliente. A AI-first é, portanto, uma enorme aliada das áreas de marketing e relacionamento com o cliente.
É preciso, ainda, deixar bem claro que a AI-first não chega para substituir nenhum colaborador. O papel dela é empoderar a atividade desse funcionário, sobretudo se ele estiver na ponta da cadeia, estabelecendo o contato direto com o consumidor.
Na delicada equação de equilibrar custos com o atendimento e investir em recursos de vendas, a inteligência artificial chega para aumentar a receita. Isso é imprescindível, porque uma das maiores dificuldades das empresas hoje é conseguir entregar a informação para quem precisa atuar em tempo real e resolver problemas de relacionamento com os clientes.
Em uma empresa AI-first, um atendimento no SAC pode ser uma excelente oportunidade de venda. O atendente nem precisa ter acesso a dados pessoais do cliente, a IA faz esse trabalho e entrega a informação que realmente interessa. Na prática, ele só precisa saber qual o momento exato de oferecer um produto e/ou serviço que fará diferença.
## Passo a passo para decisões inteligentes
A aplicação de IA para geração de receita precisa seguir um passo a passo. A primeira providência é criar uma base de dados com os registros de todas as impressões digitais e físicas dos consumidores com a marca. Isso vale para navegação em sites, redes sociais, aplicativos e até participação em eventos patrocinados.
O segundo momento é dedicado à criação do modelo de IA, que é basicamente a segmentação de clientes a partir do seu comportamento e do entendimento de padrões. É necessário identificar padrões que levaram os clientes a converter alguma ação relacionada à marca, desde a resolução de um problema até uma boa experiência de compra, com recomendação positiva.
Com esses dados, é possível definir os grandes objetivos que a empresa tem com seus diversos públicos. A partir dessa segmentação, ela enxerga o caminho feliz para atingir essa meta. Uma vez entendido o padrão, é possível criar um modelo preditivo.
Após a construção desse modelo, será necessário ter um conjunto de ferramentas, automações e relatórios para fornecer informações. Esses dados são essenciais para que os funcionários atuantes na linha de frente com o cliente saibam como agir. É o que chamamos de melhor próxima ação para ser tomada com determinado cliente, como uma recomendação que vai deixá-lo feliz com a marca.
O papel da IA é deixar o trabalho mais assertivo e verdadeiramente personalizado. Porém, essa transformação não acontece em um passe de mágica. Só há resultados quando a empresa inteira, do tomador de decisão à equipe que está em contato direto com o cliente, tem acesso a recursos de IA. A melhoria contínua dos serviços e produtos depende de uma mudança cultural nos processos internos da empresa. A tecnologia é inteligente, mas não age sozinha.
