Setenta e sete por cento dos tomadores de decisão empresariais recentemente relataram que temem perder os benefícios da inteligência artificial generativa para suas empresas. Não querendo ficar para trás, muitas empresas estão avançando a todo vapor.
Elas esperam aproveitar os benefícios que a IA promete, como tomada de decisão mais rápida, aumento da eficiência operacional e melhor satisfação do cliente. Mas será que estão ignorando a preparação de dados e avançando rápido demais?
Há um risco em lançar projetos de IA sem garantir que sua organização esteja pronta. Na verdade, novas pesquisas mostram que uma boa preparação de dados é a ação mais importante que você pode tomar se quiser implementar com sucesso a IA generativa.
Isso ocorre porque, ao treinar seus modelos de IA com dados mal estruturados, os resultados produzidos serão imprecisos.
Para entender como e por que isso acontece, nós apresentamos três casos de uso hipotéticos de preparação de dados eficaz e ineficaz e o impacto no sucesso da IA.
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A preparação de dados leva ao sucesso da IA: três casos de uso
1. IA aprimora a eficiência
Imagine uma equipe de vendas em uma empresa de tecnologia, vamos chamá-la de “Dinâmica Futurix”.
Eles limparam e normalizaram todos os dados armazenados em sua ferramenta de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Essa preparação de dados garante perfis de clientes precisos e interações de vendas bem documentadas.
Quando eles lançam novas capacidades de IA para seu CRM, a IA avalia os dados existentes e fornece insights sobre leads potenciais e oportunidades de venda adicionais. Melhor ainda, ela pode gerar e-mails para os representantes de vendas e fornecer resumos de chamadas automatizados sempre que interagem com um cliente.
Como resultado, sua equipe passa menos tempo digitando e mais tempo fechando negócios, aumentando significativamente sua eficiência de vendas.
No “HumanisTek Inc.”, uma empresa de tecnologia concorrente, a administração corre para implementar a IA sem preparação adequada dos dados. Seu CRM está cheio de contatos desatualizados e dados de vendas inconsistentes.
Como resultado, sua plataforma de IA frequentemente sugere leads irrelevantes com base em informações desatualizadas do cliente, levando a oportunidades perdidas e funcionários de vendas frustrados que constantemente têm que corrigir erros de dados.
Os representantes de vendas também têm que gastar muito tempo revisando os e-mails gerados pela IA, pois frequentemente estão incorretos, então a eficiência prometida pela IA nunca é realizada.
2. IA melhora a precisão
Na “HelpDeskers”, uma empresa de serviço ao cliente, uma boa preparação de dados significa que seu sistema de IA compreende e categoriza corretamente as consultas dos clientes. Eles têm tempos de resolução mais rápidos e serviço altamente personalizado.
Além disso, o sistema de IA pode identificar problemas específicos à medida que surgem (por meio de um aumento nas chamadas, por exemplo), porque as fontes de dados são completas e atualizadas regularmente.
Em seguida, ele fornece à equipe as informações necessárias para abordar proativamente os problemas e melhorar a satisfação geral do cliente. Relatórios gerados pela IA permitem que a gerência saiba quais tópicos estão gerando mais chamadas, para que possam tomar boas decisões de escalonamento e treinamento para o centro de atendimento.
Em contraste, a “QuickFixing” não prioriza a limpeza dos dados. As chamadas não são codificadas corretamente no sistema, e eles não estão rastreando os tópicos das chamadas junto com a data e a hora da chamada.
Como os dados são incompletos e às vezes imprecisos, a IA não pode contextualizar as reclamações dos clientes. A equipe de serviço não recebe as informações necessárias sobre problemas em tendência, então eles não podem ser proativos ou preparados para resolvê-los.
Isso não apenas frustra os clientes, mas também, a longo prazo, pode resultar em estratégias de negócios equivocadas.
Como a gerência não consegue ver claramente esses problemas evoluírem em tempo real, eles tomam decisões com base em insights imprecisos.
3. IA revela insights
“Trendists”, uma empresa de pesquisa de mercado, tem um analista de dados dedicado que garante que todos os dados alimentados em seu sistema de IA sejam atuais e abrangentes.
Como resultado, a IA fornece ao analista relatórios dinâmicos e perspicazes que refletem com precisão as mudanças no mercado e o comportamento do cliente. Esses relatórios permitem que o analista dê recomendações estratégicas ao seu gerente, mantendo sua empresa à frente das tendências de mercado.
Por outro lado, na “Static Analytics, Ltd.”, outra empresa de pesquisa de mercado, as informações fornecidas ao sistema muitas vezes estão desatualizadas. Seu analista de dados agora está lidando com um sistema de IA que não pode fornecer previsões precisas e recomendações relevantes.
E isso significa que eles não podem fornecer ao gerente os insights em tempo real necessários para tomar decisões informadas, fazendo com que a empresa fique para trás de seus concorrentes.
Trabalhe seus dados de maneira estratégica
Os dados são seu ativo estratégico mais importante, e são fundamentais para o sucesso da IA. Mas para realizar o potencial de seus dados – e ver os benefícios de suas iniciativas de IA – você precisa liderar com uma mentalidade orientada a dados e priorizar a preparação de dados.
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