Você se lembra do Lotus 1-2-3? WordPerfect? Esses aplicativos, que já foram populares, são exemplos clássicos de softwares de negócios considerados indispensáveis, mas que já seguiram o caminho dos dinossauros, ou seja, ficaram obsoletos. É um desafio contínuo que não tem uma solução fácil.
Qualquer profissional de TI pode atestar: manter uma série de tecnologias empresariais pode parecer um jogo de Whac-A-Mole. Você implementa um software para resolver um problema de negócios, mas esse software torna-se desatualizado ou até mesmo obsoleto, até que o próximo aplicativo de última geração aparece, acabando com suas esperanças de um bom retorno sobre o investimento. Com a IA, essa equação muda.
Anteriormente, os desenvolvedores criavam aplicativos com base nas necessidades e escreviam a lógica de negócios (as regras e os processos que ditam como um aplicativo funciona) para atender a essas necessidades. Hoje, usando a IA para o desenvolvimento de aplicativos, os desenvolvedores criam componentes reutilizáveis menores para funções específicas. Com aplicativos que podem aprender por conta própria e copilotos de IA capazes de realizar tarefas para as quais nunca foram programados, a obsolescência de software como a conhecemos pode se tornar uma coisa do passado.
O que virá pela frente:
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Preparando sua tecnologia para o futuro com IA
A IA amplia a vida útil e a usabilidade dos aplicativos, aprendendo e adaptando novas funcionalidades de forma contínua e sempre visando realizar novos tipos de tarefas. Então, como é a preparação para o futuro na era da inteligência artificial (IA)? Considere este cenário de atendimento ao cliente:
Uma empresa usa um chatbot com IA para responder a perguntas básicas dos clientes, como “onde está meu pedido?” ou “como faço para atualizar meu endereço?” Com o passar do tempo, o chatbot coleta uma grande quantidade de dados valiosos. Ele aprende as perguntas mais comuns e quais respostas são consideradas mais eficazes. Ele começa a aprender quais tipos de interações levam à maior satisfação do cliente. O chatbot usa dados, machine leaning (ML) e natural language processing (NLP) para melhorar a compreensão do sentimento do cliente. Por exemplo, ele não agradece a sua paciência quando o cliente expressa raiva. Ao invés disso, oferece uma solução para o problema.
Essa compreensão mais profunda ajuda o chatbot a entender e resolver questões mais complicadas que ele não poderia resolver inicialmente. O chatbot com IA acaba se tornando sofisticado o suficiente para prever necessidades com base em padrões nos dados acumulados.
Isso representa um ponto de inflexão no desenvolvimento de aplicativos, poupando às empresas o tempo e o dinheiro necessários para criar novos recursos do zero, permitindo que elas inovem com muito mais rapidez e agilidade. Além de sua capacidade de gerar conteúdo, os LLMs são capazes de raciocinar e orquestrar tarefas. Eles já estão resolvendo problemas que antes exigiam uma criação de aplicativos personalizados ou que simplesmente não eram viáveis de resolver com aplicativos tradicionais.
A IA ajuda você a desenvolver novos recursos com mais eficiência
Os copilots de IA reduzem a necessidade de investimentos frequentes e caros em novas tecnologias e fluxos de trabalho, ajudando a ampliar a utilidade da tecnologia já existente.
Ajay Kumar Kambadkone Suresh, diretor de engenharia de soluções da Salesforce, nos forneceu o seguinte exemplo: Uma empresa tem 10 interfaces de programação de aplicativos (APIs), que é um tipo de software que permite que diferentes programas se comuniquem entre si. A empresa quer lançar um novo produto e precisa desenvolver duas novas APIs para isso, o que exige tempo de desenvolvimento para criar e testar.
“Hoje, com algumas personalizações e um pouco de engenharia, você pode dizer ao seu copilot de IA que está tentando criar esse produto e que precisa de um novo front-end e de conexões com esses quatro sistemas”, disse ele. “Qual é a melhor maneira de fazer isso sem abrir mão do que eu já tenho?”
Ele disse que o copiloto pode avaliar as APIs existentes e reutilizar as melhores partes de cada uma delas, criando algo novo sem investir tempo e dinheiro na construção de algo do zero.
“As empresas poderão usar o que já têm para produzir algo totalmente novo”, disse ele.
A adaptabilidade da IA maximiza seus investimentos em software
Como os copilotos de IA são projetados para lidar com uma ampla gama de tarefas e podem desenvolver novos recursos, eles podem ser reaproveitados para diferentes usos comerciais. Isso se deve à sua capacidade de aprender e se adaptar por meio da análise contínua de dados e do machine learning, aumentando sua utilidade e, em última análise, seu retorno sobre o investimento.
Imagine o seguinte. Um copilot de IA é usado para automatizar tarefas de marketing, analisando dados de clientes para personalizar e-mails, segmentar públicos, recomendar produtos e muito mais. Esse mesmo copilot pode ser retreinado, usando dados de vendas, alimentando-o com informações sobre leads, interações com clientes e métricas de receita. A IA aprende a aplicar seus recursos ao novo domínio, compreendendo padrões e otimizando os processos de vendas.
Isso ajuda a maximizar os investimentos em IA em vendas e marketing, sem a necessidade de dois sistemas de IA separados. Isso só é possível quando um copilot de IA é integrado nativamente a todos os aplicativos de CRM, dando aos usuários corporativos acesso a insights e recomendações em vendas, marketing, comércio e serviços.
“É aí que a IA amplia a vida útil e a usabilidade dos produtos”, disse Kambadkone Suresh.
Unifique seus dados para abrir novas oportunidades de CRM em toda a empresa
O que torna possível esse nível de extensibilidade e reutilização é um backbone de dados unificado, que conecta os dados de CRM entre as atividades de marketing, vendas, serviços e comércio eletrônico, oferecendo uma visão única de tudo o que seus clientes fizeram e estão fazendo, independentemente de onde os dados estejam. O Einstein Copilot, por exemplo, oferece isso imediatamente, fundamentando cada prompt do LLM com dados atualizados de clientes do Salesforce Data Cloud.
Ao unificar os dados do cliente em um repositório, como o Data Cloud, todos os departamentos e aplicativos trabalham com o mesmo conjunto de dados atual, melhorando a coordenação e reduzindo a redundância. Essas plataformas fornecem os dados fundamentais de que você precisa para aplicativos de IA.
Isso é fundamental, pois você procura extrair o máximo de valor possível de seus investimentos em tecnologia. Nenhuma tecnologia dura para sempre, mas, com a IA generativa e o backbone de dados correto, você pode estender muito a vida útil de um aplicativo.
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