Treinar modelos de IA não vai te ajudar a conquistar clientes, dados vão

A IA é fundamental para personalizar experiências para os clientes. Porém, uma plataforma de dados que conecta todas as partes de cada ponto de informação é o verdadeiro diferencial. 

Como uma marca pode transformar um “like” nas redes sociais em uma venda? Ou melhor, em um cliente fiel? Atualmente, todos estão focados na IA, mas a resposta menos glamorosa é: são os dados. 

Imagine o seguinte: você é uma marca de varejo global com lojas físicas, um site de e-commerce e presença nas redes sociais. Um cliente frequente acabou de dar um “like” em um produto novo no Instagram. Isso aciona um agente autônomo, que entra em contato com o cliente, oferecendo um código de desconto personalizado para levá-lo ao próximo passo. 

O agente então envia um link para o seu site, onde o cliente encontra uma página de compras personalizada, baseada em tudo o que você já sabe sobre ele. É como visitar uma loja que vende apenas os produtos que ele ama, com tamanhos sob medida e dentro do seu orçamento. Após a compra, os agentes autônomos fazem um acompanhamento para verificar se o cliente gostou do produto e oferecem um desconto para outras compras. Esse cliente se sente como um verdadeiro VIP. 

Desde a geração de mensagens automatizadas até a criação de sites de compras personalizados e serviços pós-venda, a IA tem um papel cada vez mais relevante no processo de compra.  

No entanto, o que permite que essas experiências digitais cuidadosamente selecionadas aconteçam não é um modelo de linguagem gigante (LLM) personalizado com bilhões de parâmetros, mas uma nova plataforma de dados que agrega e conecta todos os pontos de dados. 

Sem essa conexão, a IA simplesmente não seria tão útil. De fato, 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados até 2025, em parte devido à baixa qualidade dos dados. 

IA e dados: os elementos essenciais para uma experiência de cliente de alto nível 

A IA precisa de dados. Muitos dados. Muitas empresas acreditam que, se treinarem seu próprio LLM com seus dados, conseguirão criar um modelo de IA que sabe tudo sobre o negócio e seus clientes. 

No entanto, o treinamento de um LLM é muito caro, leva tempo e exige conhecimentos especializados. Para a grande maioria das empresas, isso não é uma opção viável. Além disso, ao contrário de um banco de dados, um LLM não tem controles de permissão para o acesso aos dados. E ainda há o problema de integrá-lo a todas as suas aplicações e sistemas. 

E a verdade é que, mesmo se você conseguisse treinar seu próprio LLM, ele não seria 100% preciso por muito tempo. Ele só sabe sobre o que foi treinado da última vez. Assim, toda vez que os dados de um cliente são atualizados, o LLM fica desatualizado. 

A melhor abordagem é combinar um LLM pré-treinado com uma plataforma de dados que extraia e combine dados de vários sistemas, independentemente da fonte ou do tipo de dado. Ao fornecer à IA um fluxo constante de dados e contexto relevantes em tempo real, você pode melhorar significativamente a precisão dos resultados e detectar rapidamente padrões importantes. 

Agora, consideremos o exemplo original. 

Nosso cliente interagiu com uma postagem nas redes sociais antes de se conectar com um agente autônomo para saber mais. De forma isolada, essas duas interações podem não significar muito, mas juntas indicam uma clara intenção de compra.

Agora imagine isso em grande escala, com uma marca que vê centenas ou até milhares de interações assim diariamente. É fácil imaginar um futuro próximo onde agentes de IA e vendedores trabalhem juntos para identificar as oportunidades mais valiosas e os próximos passos para resolver um caso de atendimento e garantir mais vendas. 

Esse futuro não se limita ao varejo? Na área da saúde, por exemplo, agentes autônomos podem verificar os benefícios de um paciente, reunir informações sobre a cobertura de seguros e farmácias, e depois resumir rapidamente todos esses dados. Seja na saúde, serviços financeiros, manufatura ou biotecnologia, os usos comerciais são infinitos. 

Como os metadados aprimoram cada interação com o cliente? 

Claro, a IA só pode alcançar essas façanhas se for capaz de acessar os dados corretos, e é aí que entram os metadados. Metadados funcionam como um sistema de etiquetas, fornecendo detalhes sobre quando um arquivo foi criado ou modificado e por quem. 

Os metadados descrevem e organizam os dados, facilitando sua busca e uso, permitindo que a IA encontre as informações necessárias para criar uma mensagem personalizada para o cliente ou gerar uma lista de possíveis leads de vendas. 

Ao harmonizar dados e metadados em uma única plataforma, as empresas transformam dados brutos em algo utilizável. Isso resulta em previsões mais precisas da IA e em resultados personalizados e detalhados, tudo a partir de uma plataforma coesa que conecta os pontos de uma forma que dados isolados não conseguem. 

Os dados eliminam o chute da IA 

Sem uma plataforma que organize todos os seus dados, a IA terá dificuldades em entregar resultados realmente excepcionais. Essa plataforma de dados é a espinha dorsal de um negócio ágil e responsivo, que se antecipa a mudanças, aproveita oportunidades e sabe o que os clientes querem, quando querem e como entregar. Esse grau de precisão cria melhores experiências para os clientes e, como resultado, promove sua lealdade. 

Se a maturidade dos dados é a chave para o sucesso da IA, como podemos alcançá-la? Este guia de estratégia de dados explora as melhores práticas para alinhar o negócio com a equipe de dados, usando ferramentas que revelam informações ocultas e muito mais. 

Uma plataforma de dados que une toda a sua organização em torno do cliente, melhorando experiências e impulsionando o crescimento e novas oportunidades, é essencial para transformar uma simples intenção de compra, como um “curtir” no Instagram, em uma venda. 

Sem essa estrutura, sua IA estará apenas fazendo suposições.