As coisas mudam rapidamente. E a Inteligência Artificial junto com as tecnologias também estão se desenvolvendo em um ritmo rápido – o que vimos anteriormente como um desafio ou obstáculo também pode ser abordado ou superado.
Inteligência artificial ( IA ) tem sido um dos maiores chavões na indústria de tecnologia nos últimos anos, pois tem um potencial imenso para mudar nosso mundo.
Um número crescente de tarefas é assumido e executado pela IA – e mais e mais empresas estão usando a tecnologia, que na verdade está quase em sua infância. A tendência está aumentando.
De planejamento de negócios e previsões a manutenção preditiva e atendimento ao cliente: a inteligência artificial se tornou uma parte intrínseca do ecossistema corporativo.
O potencial da IA é infinito, mas existem alguns obstáculos que impedem as corporações tradicionais de explorá-la. Isso inclui, por exemplo, falta de estratégia, falta de dados e trabalhadores qualificados e silos funcionais dentro da empresa.
Algumas organizações já identificaram oportunidades promissoras de IA em suas infraestruturas – mas apenas algumas empresas têm uma estratégia específica para aquisição de dados que faz a IA funcionar em primeiro lugar.
No entanto, métodos de síntese de dados agora estão disponíveis para enfrentar os desafios de dados da IA. Com a disseminação das técnicas de meta-aprendizagem, a IA também precisa de cada vez menos dados.
Aspectos como a aplicabilidade da tecnologia, a redução do preconceito e o uso ético da inteligência artificial devem ser levados em consideração no que se refere a uma introdução geral no contexto corporativo.
As empresas estão cada vez mais enfrentando os desafios que envolvem a introdução da IA. Isso resulta em novos aplicativos e casos de uso em todos os setores:
- Seguros: O setor de seguros se beneficia da IA, especialmente em áreas como extração de dados de aplicativos, gerenciamento de aplicativos, conformidade legal, avaliação de risco, julgamento e comparação com a apólice emitida.
- Varejo e bens de consumo embalados: a AI está otimizando mercados descentralizados, auditoria de alimentos, controle de estoque de óleos essenciais, programas de fidelidade, otimização de compras e promoção da rastreabilidade da cadeia de suprimentos, entre outras coisas.
- Mídia e telecomunicações: No setor de mídia e telecomunicações, a AI pode fornecer suporte significativo na expansão das operações de rede, detecção de fraude e otimização da manutenção preventiva e atendimento ao cliente.
- Serviços públicos e recursos: No setor de serviços e serviços públicos, a inteligência artificial ajuda a melhorar a previsão de carga, o gerenciamento da demanda, a manutenção preditiva, o comércio de energia, as percepções e análises de consumo.
Processos de negócios agnósticos na indústria
Além dos casos específicos do setor, a IA melhorar uma variedade de outros casos de uso, como atendimento ao cliente, finanças e contabilidade, recursos humanos, marketing e vendas e compras.
Por exemplo, a inteligência artificial pode ajudar a agilizar o encaminhamento de consultas de clientes, oferecer suporte de autoatendimento para clientes na forma de chatbots ou assistentes de voz e realizar feedback e pesquisas de clientes.
As empresas estão aproveitando a IA para expandir as funções de marketing e vendas, como otimização de preços, verificações de prateleira, marketing em mídia social, gerenciamento de leads e gerenciamento de dados do cliente.
De acordo com analistas, uma vez que a inteligência artificial é usada em grande escala, o produto interno bruto (PIB) global deve crescer cerca de 26% (ou US $22 trilhões) até 2030. Muito do crescimento da renda pode ser atribuído à automação do trabalho, que deverá representar cerca de 11% (ou cerca de US $9 trilhões) do PIB até 2030.
Além disso, espera-se que as inovações em produtos e serviços aumentem o PIB em cerca de 7% (ou cerca de US $6 trilhões) até 2030. Quando totalmente explorada, a inteligência artificial alcança resultados impressionantes enquanto, ao mesmo tempo, atende aos clientes, melhora as métricas de negócios e eficiência, dimensiona sem pessoal adicional e, acima de tudo, fornece insights sobre os dados de uma empresa.