A Inteligência Artificial a favor da sua empresa


Não é segredo algum que o uso de dados está criando cada vez mais oportunidades de monetização, aperfeiçoando a experiência do cliente e alterando o modo de fazer negócio. A Inteligência Artificial (IA) já orienta decisões nos mais diferentes segmentos, desde empréstimos bancários, passando por atendimento totalmente automatizado ao cliente até a compra de um tênis. De acordo com a Harvard Business Review desse mês de julho/2019, a IA deve adicionar US$ 13 trilhões à economia global na próxima década. Por outro lado, os esforços nessa área ainda não são suficientes na maioria das empresas, apenas 8% empregam a IA na organização. Como fazer a transição e usar a IA para destacar a sua empresa na economia digital? 

 É necessário superar muitas barreiras culturais e organizacionais e entender que a IA trará resultados a médio e longo prazo. Uma boa tecnologia e talento são necessários, mas também, é igualmente importante alinhar a estrutura, a cultura e as formas de trabalho da empresa para oferecer suporte à ampla adoção da IA. 

 De acordo com Fountaine, Saleh e McCarthy* (Sócios da McKinsey & Company), para aderir a essa nova forma de trabalho, é preciso estar atento a 3 (três) pontos: 

  1. Colaboração interdisciplinar – o melhor é combinar a inteligência humana com a IA, que deve ser desenvolvida por equipes de diversas áreas da corporação e que tenham diferentes olhares e aptidões. O trabalho integrado do operacional e do comercial com o time de Analytics, por exemplo, garantirá que os objetivos da empresa sejam abordados como um todo e não isoladamente; 
  2. Tomada de decisão com base em dados – os funcionários, independentemente do setor e cargo, precisam confiar nas sugestões dos algoritmos e se sentirem aptos para tomar decisões. Se tiver que consultar alguém antes de agir, isso atrapalhará a dinâmica da IA; 
  3. Mentalidade ágil, experimental e adaptável – uma ferramenta de negócio não precisa estar completamente pronta para ser usada. Os aplicativos de IA dificilmente têm toda a funcionalidade desejada no primeiro uso. Testes são necessários para verificar erros e diminuir o medo do fracasso. O feedback antecipado do usuário é fundamental para incorporar melhorias e permite que a empresa minimize problemas que poderiam ser mais caros no futuro. 
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 A Nike, por exemplo, já incorporou o uso de dados de forma inteligente ao modelo de negócio e usa estratégias de coach comportamental. Isso permite interações digitais personalizadas e com baixo conflito, e também, ajuda a empresa a construir laços mais profundos com seus clientes. Não é preciso esperar que eles venham até você, a empresa está lidando com as necessidades dos clientes quando surgem e, às vezes, até antes. As estratégias conectadas permitem que todos saem ganhando.

Os clientes têm uma experiência diferenciada, enquanto a empresa aumenta a eficiência operacional e reduz os custos. 

 Ao invés de apenas vender produtos esportivos, a Nike também oferece de forma “gratuita” bem-estar. A marca, inclui e acompanha seus clientes em grupos virtuais de corrida, fica sabendo quando é o próximo treino e, por meio do aplicativo, pode oferecer planos de treinamento em áudio. Esse tipo de conexão oportuna, “espontânea” e pessoal gera confiança e incentiva os clientes a pensar na empresa como um coach de saúde e de condicionamento físico, em vez de apenas um fabricante de produtos esportivos.  

 Isso significa que quando o aplicativo da empresa incentiva os clientes a correr, eles ficam mais propensos a fazer e lembram da marca. Funciona para os clientes, porque os mantêm motivados e em forma, e para Nike, porque quem corre mais compra mais tênis e outros acessórios.  

 Neste caso, os clientes autorizam a Nike a cuidar de algo e, desde então, a empresa cuida de tudo. Esse processo envolve confiança do cliente na empresa, um fluxo rico de informações dos clientes e a capacidade de usá-las, por meio de IA, para antecipar o que eles desejam, sem falhas.  

 Para que essa experiência do cliente ocorra, existem 2 (duas) premissas: 

1. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)  

A primeira e mais importante premissa é a seguinte: alguém só pode coletar ou tratar de qualquer outra forma seus dados pessoais, se você permitir. Assim, as empresas não podem coletar dados pessoais sem o consentimento dos titulares. O consentimento deverá ser fornecido por escrito ou por outro meio que demonstre a manifestação de vontade do titular. 

2. Conexão Contínua

Em uma abordagem antiga, as empresas interagem com seus clientes quando eles a procuram. Hoje, graças à IA, é possível fazer com que as empresas atendam às necessidades dos clientes no momento em que elas surgem — e, às vezes, até mais cedo. Com estratégias conectadas, pode-se construir laços mais profundos com os clientes e melhorar drasticamente suas experiências. Para isso, as empresas precisam fazer da conexão contínua uma parte fundamental de seu modelo de negócio. Isso pode ser obtido por meio de 4 (quatro) estratégias:  

  1.  resposta ao desejo; 
  2. oferta com curadoria; 
  3. coach comportamental; 
  4. execução automática.  

 O cliente que está mais aberto para esse novo modelo de negócio, é aquele que se sente confortável em fornecer dados do seu dispositivo, constantemente, para as empresas das quais compra e acredita que elas utilizarão os dados para satisfazer suas necessidades a um preço razoável e sem comprometer a privacidade. 

 “Talvez você queira colocar a Inteligência Artificial (IA) no centro de seu modelo de negócios, criar uma força de trabalho informada em termos de dados ou garantir o uso ético dos dados. Independentemente de suas iniciativas, você as conduzirá em um mundo de mudanças contínuas, onde nem sempre é fácil fazer a coisa certa. Estamos construindo uma organização orientada por dados ou criando uma tirania de métricas? Estamos otimizando os resultados de negócios com insights analíticos ou violando a privacidade pessoal?”

Adoro conhecimento, logo, segue apresentação da palestra que faço sobre INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL. 🙂 https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6570670311941918720/

* TIM FOUNTAINE é sócio do escritório da McKinsey em Sydney e lidera a QuantumBlack, empresa de analytics avançada da McKinsey, na Austrália. BRIAN MCCARTHY é sócio do escritório da McKinsey em Atlanta e colidera a agenda de desenvolvimento de conhecimento da McKinsey Analytics. TAMIM SALEH é sócio sênior do escritório da McKinsey em Londres e dirige a empresa na Europa. 

* NICOLAJ SIGGELKOW é professor de administração e estratégia na Wharton e codiretor do Mack Institute for Innovation Management. CHRISTIAN TERWIESCH é professor de operações e inovação na Wharton e codiretor do Mack Institute for Innovation Management. Eles são os autores de Connected strategy (Harvard Business Review Press, 2019). 

 Referências 

  1.  Siggelkow, Nicolaj; Terwiesch , Christian (Professores na Wharton)A era da conexão contínua, p. 46 e 47. Harvard Business Review. Maio, 2019. 
  2. FOUNTAINE, Tim; SALEH, Tamim; MCCARTHY, Brian (Sócios da McKinsey & Company). Como construir uma empresa movida pela IA, p. 44 a 51. Harvard Business Review. Julho, 2019.  
  3. O futuro dos dados e das análises é agora. Visão do Analista. Gartner. Março, 2019. 
  4. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) Lei Nº 13.709 inciso I do art. 7º. Acesso em 18/07/2019 http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/L13709.htm 

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