O Instituto de Inteligência Artificial de Delloite publicou o Dossier de Inteligência Artificial com exemplos de uso de inteligência artificial em negócios para gerar valor ao empreendimento.
O relatório indica 6 maneiras que a inteligência artificial pode gerar valor:
Redução de custos
Automatizar soluções e tarefas de baixo valor e repetitivas, aumentando eficiência e qualidade enquanto reduz custos. Por exemplo, utilizar processamento de linguagem natural para entrada automática de dados.
Velocidade de execução
Reduzir latência para atingir resultados operacionais e de negócio, como utilizando análises preditivas para acelerar o processo de desenvolvimento de remédios.
Redução de complexidade
Melhorar o entendimento e processo de decisão através de análises preditivas que permitem encontrar um padrão em fontes cada vez mais complexas. Esse é o caso de modelos que predizem a necessidade de manutenção de máquinas.
Transformação na interação
Mudança na forma em que as pessoas interagem com a tecnologia, deixando o processos mais humanos. Isso acontece com chatbots que são capazes de perceber o sentimento do cliente e responder de forma mais eficiente.
Inovação impulsionada
Redefinir onde explorar utilizando a IA para criar novos produtos, mercados e modelos de negócio. Por exemplo, minerar informação de mídias sociais e recomendar novos produtos ou acessórios baseados na necessidade do consumidor.
Aumento de confiança
Prevenindo riscos como fraudes e cyber ataques, melhorando a qualidade e consistência de dados e aumentando a transparência e confiança da marca.
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Casos de Uso de Inteligência Artificial em Negócios
Indústria do Consumo
O maior foco é no serviço ao consumidor, mas o uso de inteligência artificial pode ser aproveitados em todos os processos da organização. Entre os benefícios estão menores custos, maior lucro, redução de custos de manutenção, maior eficiência, melhor experiência do consumidor, melhorar decisões de estoque e produção, personalização.
Grandes desafios do uso da inteligência artificial em negócios nesse setor são a escalabilidade dos serviços e falta de confiança sobre o que a IA pode fazer ou deve ser permitida a fazer.
- Personalização da experiência do usuário: aprendizagem de máquina e dados em tempo real permitem oferecer recomendações e decisões em tempo real, garantindo uma experiência sob medida antes, durante e depois de cada interação – melhorando o valor da vida do cliente e a lealdade.
- Automatização de interações com o cliente: chatbots e assistentes virtuais garantem experiências de atendimento ao cliente únicas.
- IoT para avaliar o sentimento e as necessidades do cliente.
- Prever a demanda do consumidor e as próximas ações: análises com IA podem prever as próximas ações dos consumidores e suas respostas às tendências de mercado com base em comportamento de compra passado. Isso permite que os varejistas ter uma melhor compreensão de quais itens deverão ter maior demanda, permitindo mais decisões informadas sobre quais itens priorizar para estocagem.
- Analisar dados de clientes de diversas fontes: redes neurais podem minerar e analisar dados de marcas, concorrentes e redes sociais relevantes para avaliar o comportamento de gastos dos clientes.
- Compreender a demanda do consumidor analisando fatores macroeconômicos e atividades da concorrência.
- Definir segmentos com muito mais precisão.
- Analisar clusters de produtos e revelar padrões de demanda ocultos para grupos de produtos semelhantes e contrastantes.
- Automatizar a tomada de decisões que envolvem relações claras de causa e efeito, permitindo que gerentes se concentrem em situações mais complexas onde a causalidade é menos evidente.
- Acompanhamento inteligente: informa quando acompanhar as interações anteriores do cliente.
- Operação automatizada de lojas com uso de sensores e câmeras, permitindo self service e manutenção de estoques.
Mídia e Telecomunicações
Indústrias de telecomunicação e mídia tem feito uso de inteligência artificial em negócios há mais tempo e tem expandido o uso de IA em diversas áreas. Entre os principais usos estão a retenção e fidelização de clientes, personalização de experiências e sofisticação de produtos.
Além dos usos de caso citados como exemplos na Indústria do Consumos, podemos adicionar:
- Detectar deepfakes através de redes neurais para reconhecer padrões e inconsistências sutis dentro de arquivos de mídia adulterados. Por exemplo, algoritmos de detecção baseados em IA podem pegar sutis pixels desbotados ou em tons de cinza ao redor de uma pessoa rosto em fotografias alteradas.
- Detectar conteúdo de mídia falso. Quaisquer anomalias pode então ser sinalizado para verificação humana.
- Monetizar dados do cliente: por exemplo, Facebook desenvolveu uma ferramenta baseada em IA chamada DeepText que extrai significado das postagens dos usuários aprendendo para analisá-los contextualmente. A ferramenta direciona pessoas que parecem propensas a comprar com base nas conversas que estão tendo. A empresa também usa neural profundo redes para decidir quais anúncios mostrar para quais usuários.
- Criar valor combinando dados de clientes de várias fontes: a pesquisa é o principal serviço do Google. No entanto, alimentando os sistemas de IA da empresa com dados combinados de pesquisa e outros serviços (como Gmail, YouTube e Google Maps) pode criar oportunidades valiosas para monetização. Por exemplo, vinculando uma solicitação de pesquisa a outro dados que indicam a intenção do usuário, o Google pode fornecer ofertas de produtos direcionados que atendam aos as necessidades do usuário de forma mais eficaz em menos tempo.
- Sistemas de previsão para a manutenção de equipamentos e redes.
- Uso de visão computacional, deep learning e aprendizado de máquina para analisar conteúdo de vídeo.
