6 cases com Generative AI que estão mudando o mercado
A era da informação trouxe um dilúvio de dados que desafiou a capacidade humana de processamento. Para as empresas, essa inundação de informações é uma oportunidade e ao mesmo tempo um desafio. A capacidade de extrair insights significativos desses dados pode ser a chave para o sucesso ou o fracasso nos negócios modernos. É aqui que entra a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa).
Este campo empolgante da IA tem avançado rapidamente nos últimos anos e envolve sistemas de inteligência artificial que têm a capacidade de gerar conteúdo original, como texto, imagens, música e muito mais. Os modelos são treinados usando algoritmos de aprendizado profundo, como Redes Neurais Generativas Adversariais (GANs) e Redes Neurais de Transformadores. Durante o treinamento, esses modelos absorvem uma quantidade massiva de dados e, em seguida, são capazes de criar novos dados que são consistentes com os padrões aprendidos.
Mas como posso investir na tecnologia de forma efetiva e aplicá-la para que realmente traga valor à organização?
A IA Generativa emergiu como uma das tecnologias mais promissoras para o futuro, com a capacidade de transformar indústrias inteiras e impulsionar a inovação em empresas. No entanto, investir nesse tipo de solução requer uma abordagem estratégica e informada. Nesse sentido, é essencial refletir sobre as etapas fundamentais que direcionam escolhas acertadas, veja no quadro a seguir:
É fato que a IA Generativa está revolucionando uma ampla gama de setores, impulsionando a criatividade, a eficiência e a inovação. Existem casos de uso que demonstram como essa tecnologia está sendo aplicada de maneira criativa e estratégica para resolver problemas complexos e criar novas oportunidades de negócios. Confira alguns exemplos por segmento:
1. Serviços Financeiros
Copiloto de linha de frente de IA: interface de bate-papo que ajuda os funcionários que atendem ao cliente a obter informações importantes com mais rapidez.
Conformidade e monitoramento regulatório: verificação das comunicações com os clientes em relação aos códigos e regras internas.
Suporte personalizado ao cliente: recomendações para agentes de contact center e gerentes de relacionamento com base no perfil, necessidades e expectativas do cliente.
Gestão de sinistros: sugestões/explicações individualizadas sobre cobertura de sinistros e motivos de recusa amigáveis ao solicitante.
2. Saúde e Ciências da Vida
Conversação com o paciente – triagem e verificação de sintomas: o chatbot faz sugestões e orienta os pacientes sobre sintomas agudos e condições crônicas, além de atividades de saúde e bem-estar.
Composição automática de mensagens clínicas: respostas automáticas baseadas no conteúdo e tom da mensagem do paciente, dados clínicos acessíveis e preferências do médico.
Descoberta de literatura científica: os LLMs ajudam os cientistas a identificar pesquisas relevantes, extrair insights, agregar descobertas e gerar novas hipóteses.
Assistente de codificação para suporte de mainframe: ajuda os desenvolvedores de software a gerar, testar e depurar trechos de código em linguagens comuns às tecnologias de mainframe, como COBOL — frequentemente usado em sistemas de processamento de sinistros de pagadores de saúde dos EUA.
Análise consultiva da saúde da população: os usuários fazem perguntas em linguagem simples em um relatório ou painel em áreas como saúde da população, custos e atividades de cuidados.
3. Educação
Tutores estudantis: interfaces conversacionais para apoiar a aprendizagem personalizada.
Treinamento de idiomas: implementação de um companheiro de leitura e fala com IA.
Assistente do corpo docente: aceleração na criação de questionários, testes, materiais de apresentação, currículos, planos de aula, feedback e cartas de indicação de alunos.
Assistente virtual do aluno: bate-papo para fornecer dados integrados aos alunos.
Recrutamento de estudantes/inscrição/persistência: com incentivo aos alunos para concluir o curso.
4. Varejo
Pesquisa aprimorada e up-sell: melhoria da capacidade dos clientes encontrarem o que procuram e incentivo às compras ou complementos mais caros.
Sentimento do cliente nas mídias sociais: monitoramento rápido de conteúdo das mídias sociais dos clientes e influenciadores, identificação de tendências e sentimentos, prevendo resultados e informando decisões futuras.
Otimização da cadeia de suprimentos: melhoria das previsões de sourcing e compras, logística, transporte e colaboração com fornecedores.
Interface de bate-papo conversacional: interação com clientes e associados, o que pode incluir a facilitação de uma transação, permitindo que clientes humanos conversem por meio da plataforma de sua escolha.
Contratação de associados, integração: recrutamento e treinamento por meio de experiências individuais interativas.
5. Fábrica/Indústria
Educação e treinamento: direcionameto de funcionário com ou sem conhecimento técnico relevante para verificar uma máquina de chão de fábrica no(s) idioma(s) escolhido(s).
Inovação de produto: sugestão de ingredientes e embalagens alternativas com base no sentimento do usuário e nas tendências agregadas/padrões de compras.
Interação com produtos digitais: definição de novos comportamentos/capacidades para produtos digitais com base em feedback do cliente.
Manutenção da fábrica: ajuda a humanos e agentes de IA no diagnóstico contínuo de problemas, como solicitação de peças, realização da manutenção programada ou agendamento de manutenções recomendadas necessárias. Objetivo: reduzir o tempo de inatividade não planejado.
6. Transporte
Interação com o cliente: uso de chatbots LLM.
Estimativa de danos a veículos para sinistros de seguros: ajuda a câmera de um smartphone a reconhecer danos com mais precisão, mesmo quando a visibilidade e o contraste são ruins.
Estimativa do valor de revenda do veículo: uso da IA Generativa em visão computacional para permitir que uma câmera de smartphone avalie o valor com mais precisão.
Avaliação da condição mecânica: permite avaliações mais precisas das condições do veículo.
Benefícios Potenciais da Generative AI
As empresas que investem nesta tecnologia estão à frente no mercado e desfrutam de inúmeros benefícios, incluindo:
- Eficiência: a automação de tarefas de geração de conteúdo economiza tempo e recursos;
- Personalização: a IA Generativa permite a criação de conteúdo e experiências altamente personalizados para clientes;
- Inovação: empresas podem desenvolver produtos e serviços inovadores com base na criatividade da IA Generativa;
- Análise de Dados Avançada: geração de insights e análise de dados mais avançada e precisa;
- Competitividade: empresas que adotam a IA Generativa podem ganhar vantagens competitivas no mercado cada vez mais digital e orientado a dados (Data Driven).
Hoje a Inteligência Artificial Generativa é uma ferramenta poderosa que desempenha um papel vital na sobrevivência e no sucesso das empresas na era digital. No entanto, é essencial garantir um planejamento sólido e considerar cuidadosamente os objetivos, requisitos de dados, ética e ROI.
À medida que a IA Generativa continua a evoluir, as empresas que adotam uma abordagem informada e estratégica estarão bem posicionadas para prosperar em um mundo cada vez mais digital e orientado por dados.
Entenda mais sobre a GenAI e continue navegando nesta incrível jornada tecnológica que está redefinindo os limites da criatividade e da inovação:
A triggo.ai vem atuando na fronteira deste desafio, implementando soluções robustas e inovadoras de IA Generativa e aplicando metodologias de Data Products Management para elevar e acelerar a jornada Data Driven das organizações. Fale com um de nossos consultores especialistas!
