A inteligência artificial (IA) generativa já está ajudando empresas a construir relacionamentos mais sólidos com os clientes e a transformar a forma como os negócios operam no mundo moderno.
Quer você esteja apenas começando a explorar o potencial da IA ou já esteja implementando inovações com a tecnologia, este guia foi criado para ajudá-lo a planejar sua estratégia com eficácia, abraçar novas possibilidades e responder a perguntas fundamentais sobre os benefícios que a IA pode trazer para a sua organização.
As informações contidas neste manual foram cuidadosamente elaboradas a partir do conhecimento e das práticas dos especialistas da Salesforce em IA, dados e CRM. Nosso compromisso é fornecer aos nossos colaboradores, clientes e parceiros as ferramentas necessárias para desenvolver e utilizar essa tecnologia de forma segura, ética e precisa.
Capítulo 1: Planeje Sua Abordagem
A era da IA generativa já chegou e está mudando profundamente o cenário empresarial.
Atualmente, a IA está evoluindo em um ritmo sem precedentes, mais rápido do que qualquer outra tecnologia. Pode ser tentador mergulhar de cabeça nessa nova onda tecnológica. No entanto, é essencial fazer uma pausa e refletir.
Como líderes empresariais, todos queremos explorar ao máximo as capacidades da IA para melhorar a eficiência e impulsionar o crescimento dos negócios. Mas, além do desejo de inovação, temos uma responsabilidade importante: garantir que a IA seja usada de maneira segura, inclusiva e confiável.
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Uma abordagem criteriosa e cuidadosa começa com a construção de confiança
A IA generativa é capaz de criar textos, músicas, imagens e até códigos de computador, possibilitando experiências enriquecedoras para os clientes e trazendo vantagens comerciais significativas. Entretanto, há uma lacuna de confiança com relação à IA. Para muitos CEOs, a IA é a prioridade número um, mas 73% dos funcionários acreditam que a IA generativa introduz novos riscos, como questões de privacidade, “alucinações” (informações incorretas geradas pelo modelo), controle de dados, viés e toxicidade.
Assim como ocorre em relacionamentos significativos entre marcas e clientes, o sucesso da IA depende de uma base sólida de confiança. Para utilizar a IA generativa e promover experiências mais completas e personalizadas para os clientes, é necessário promover a confiança na tecnologia e reduzir ao máximo os riscos éticos e de segurança que possam surgir.
Estabeleça Diretrizes para o Uso Ético
A confiança dos usuários só será conquistada se você puder demonstrar que os resultados e as decisões produzidos por modelos de IA generativa são eficazes, precisos e livres de viés e toxicidade. Portanto, é crucial implementar diretrizes éticas e sistemas que ajudem sua empresa a inovar de maneira responsável, antecipar possíveis problemas e estabelecer práticas seguras e confiáveis.
Estabelecer os limites certos em torno da IA generativa é uma etapa fundamental para mitigar riscos e promover um uso ético e responsável. Pesquisas recentes revelaram que:
- 45% dos executivos acreditam que a IA pode impactar negativamente a confiança em suas organizações, caso não haja uma gestão de riscos adequada.*
- 73% dos funcionários acreditam que a IA generativa introduz novos riscos de segurança para a empresa.**
(* KPMG Generative AI Survey, 2023; Salesforce’s Generative AI Snapshot Research Series, 2023)
Abaixo estão cinco diretrizes que sua empresa pode adotar para orientar o trabalho da equipe e desenvolver uma IA generativa confiável:
- Precisão: treine seus modelos de IA com dados confiáveis e de alta qualidade para garantir resultados verificáveis. É importante comunicar abertamente sobre as incertezas e admitir quando a resposta não é clara ou definitiva.
- Segurança: realize avaliações regulares de viés e explicabilidade para mitigar potenciais danos. Proteja dados que possam identificar pessoas ao utilizar essas informações no treinamento de IA.
- Transparência: garanta o consentimento para o uso de dados, recorrendo a bases de dados de código aberto e informações fornecidas pelos usuários. Utilize fontes éticas e seja sempre transparente ao compartilhar saídas geradas pela IA.
- Empoderamento: a IA deve ser utilizada como um assistente, e não como um substituto para o julgamento humano. Certifique-se de que há intervenção humana no processo, minimizando riscos de erros ou imprecisões. Assegure que os resultados sejam acessíveis e respeite os criadores de conteúdo.
- Sustentabilidade: esforce-se para otimizar os modelos de IA priorizando dados de treinamento representativos e de alta qualidade. Isso reduz a energia necessária para o processamento e diminui a pegada de carbono.
Estabeleça Padrões de Confiança para Proteger Seus Dados
Embora seja atraente explorar os ganhos de produtividade proporcionados por modelos de IA generativa de terceiros, é importante lembrar que esses modelos tratam seus dados de novas maneiras.
Em vez de armazenar dados em bancos de dados, documentos ou arquivos com controle de acesso, os modelos de IA generativa “aprendem” com os dados, tornando a implementação de controles tradicionais de acesso um desafio. Aqui estão seis padrões de confiança que você pode aplicar em sua equipe, com fornecedores ou parceiros:
- Recuperação segura de dados e grounding dinâmico: certifique-se de que os dados recuperados para um prompt gerativo respeitem os níveis de permissão e que os usuários tenham acesso apenas a informações e resultados autorizados.
- Mascaramento de dados: ao mascarar informações pessoais identificáveis que são compartilhadas em um prompt, você pode utilizar conjuntos de dados para gerar melhores resultados sem expor dados reais para fontes externas.
- Defesa de prompts: proteja contra ataques e saídas nocivas com mecanismos de defesa de prompts. Isso inclui instruções como “Não aborde conteúdo para o qual não possui base de dados” ou “Caso haja incerteza ou erro, indique que não sabe”.
- Detecção de toxicidade: submeta as saídas de modelos de terceiros a um modelo de linguagem adicional, otimizado para detectar conteúdo abusivo, odioso ou violento, antes de serem usadas.
- Retenção zero de dados: defina controles de segurança e políticas de retenção zero com modelos de IA externos para garantir que os prompts e saídas sejam apagados e nunca armazenados.
- Auditoria: estabeleça uma trilha de auditoria para que suas equipes possam inspecionar código e fontes, refinando continuamente o modelo e assegurando a conformidade com padrões legais e éticos.
Checklist para Construir Confiança na IA Generativa
- Defina e alinhe-se a princípios éticos e diretrizes.
- Atualize suas diretrizes de segurança para incluir padrões de confiança, como mascaramento de dados e retenção zero.
- Forme uma equipe diversificada de especialistas para liderar revisões de risco.
- Forneça treinamento para toda a empresa na detecção de viés e mitigação de riscos.
- Construa confiança ao demonstrar aos clientes que entende suas necessidades e implementa uma governança de dados eficaz e transparente.
Capítulo 2: Prepare Sua Tecnologia
Defina Casos de Uso de IA com o Cliente no Centro.
A IA tem o potencial de transformar todos os setores de uma empresa, desde vendas e atendimento ao cliente até marketing e comércio eletrônico. Ao integrar a IA generativa ao fluxo de trabalho, você pode tomar decisões informadas baseadas em insights de negócios, criar conteúdo em linguagem natural e gerar um impacto imediato em vários departamentos.
Realizar uma auditoria das operações atuais em todos os departamentos ajuda a identificar tarefas e processos que podem ser otimizados com IA. Ao identificar áreas onde a IA pode fornecer insights práticos, melhorar a tomada de decisões, aprimorar a experiência do cliente ou reduzir custos, você alinha a tecnologia aos objetivos estratégicos da empresa.
Explore alguns dos casos de uso mais comuns por departamento
- Vendas: Feche negócios mais rapidamente com IA que ajuda a priorizar oportunidades, identificar próximos passos ideais e gerar comunicações personalizadas.
- Atendimento ao Cliente: Gere respostas relevantes, gerencie consultas com chatbots e assistentes virtuais, aumentando a eficiência e reduzindo custos.
- Marketing: Identifique públicos-alvo, otimize ofertas de campanhas e crie conteúdo mais envolvente e impactante.
- Ecommerce: Personalize recomendações, melhore operações pós-venda e otimize a detecção de fraudes.
- TI: Implemente insights operacionais e tome decisões baseadas em dados, liberando a equipe para focar em tarefas de alto valor.
Foco da Equipe em Tarefas de Alto Valor
Ao explorar os próximos passos na transformação com IA, é essencial envolver suas equipes, muitas das quais podem estar preocupadas com o futuro de seus empregos.
No entanto, a IA pode ajudar a eliminar tarefas repetitivas do trabalho cotidiano, liberando tempo para que os colaboradores sejam mais criativos e se concentrem em áreas estratégicas do negócio. Ao ampliar tarefas complexas e automatizar trabalhos manuais demorados com IA generativa, as pessoas têm a oportunidade de trabalhar de forma mais inteligente.
Utilize este exercício para identificar, junto com sua equipe, as melhores oportunidades de automação e ampliação.
Prepare Seu Ambiente de Dados
Todo projeto de IA deve começar como um projeto de dados. E esses dados? Não podem estar isolados em silos. Caso contrário, há um risco de saídas de baixa qualidade nos seus modelos de IA generativa.
O primeiro passo importante é conectar, organizar e harmonizar seus dados para entender e atender às necessidades de seus clientes com IA generativa.
Conecte Seus Dados de Clientes
Faça as seguintes perguntas para determinar como integrar dados de diferentes fontes:
- Hospedagem: Onde seus dados estão atualmente armazenados? Estão em várias nuvens ou organizações diferentes?
- Armazenamento de dados: Que tipo de requisitos de armazenamento de dados sua organização precisa atender — ou seja, quais países e regulamentações precisam ser considerados?
- Estrutura de dados: Os dados são estruturados, como inventários de produtos ou oportunidades de vendas, ou são não estruturados, como arquivos PDF e transcrições de chats?
- Processamento em tempo real vs. processamento em lote: Quais fontes de dados precisam ser atualizadas e transmitidas em tempo real?
Tipos de Dados a Considerar
- Dados transacionais: informações que capturam transações de clientes e negócios, como datas, horários, locais e nomes. Esses dados precisam de atualizações contínuas e incluem exemplos como registros de oportunidades, status de pedidos e casos de atendimento ao cliente.
- Dados de engajamento: dados que registram momentos específicos, como visitas a uma página da web, interações com um dispositivo ou dados econômicos e ambientais. Esses dados são importantes em tempo real para criar interações e personalizações atualizadas.
Uma plataforma de dados permite integrar grandes volumes de dados de qualquer fonte, padronizar formatos e garantir consistência e integridade.
Como é improvável que todos os seus dados estejam em um único lugar, será necessário criar mecanismos de compartilhamento, como data lakes ou data warehouses, para permitir que diferentes departamentos acessem e utilizem os dados.
É essencial incorporar governança adequada, incluindo controles de acesso, privacidade de dados e medidas de segurança para proteger informações sensíveis.
Mapeie Seus Modelos de Dados de Clientes e Realize a Resolução de Identidade
Depois de conectar seus dados, o próximo passo é organizá-los e harmonizá-los em relação ao modelo de dados do cliente. É fundamental ter um sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) para obter uma visão completa e integrada dos dados de seus clientes.
Se suas equipes ainda não utilizam um CRM, você não terá uma visão completa necessária para obter resultados úteis de seus modelos.
A harmonização de dados no CRM pode ser realizada com o uso de IA para criar um conjunto de regras que combinem e resolvam identidades de clientes. Quando os dados de toda a empresa são integrados e a IA generativa é incorporada, o CRM se torna um hub centralizado para criar perfis de clientes unificados que todas as equipes podem acessar.
Checklist para Preparar Sua Tecnologia
- Defina e alinhe métricas de dados corporativas e princípios para fornecer valor ao cliente, além de casos de uso para incorporação de IA.
- Conecte seu ambiente de dados para melhorar a tomada de decisões em tempo real e experiências dos clientes, criando perfis completos com uma única fonte confiável.
- Identifique formas de oferecer mais valor ao cliente por meio de personalização.
- Encontre oportunidades de aumentar a produtividade com automação e ampliação de processos.
- Capacite suas equipes para integrar IA em seus processos e produtos por meio de diretrizes claras.
Capítulo 3: Capacite Sua Equipe
Construa uma Força de Trabalho Preparada para a IA.
Com a tecnologia evoluindo rapidamente, é fundamental que as práticas de treinamento acompanhem esse ritmo. Atualmente, cerca de dois terços dos funcionários já utilizam ou planejam usar IA generativa no trabalho. No entanto, quase 61% daqueles que pretendem incorporar essa tecnologia não sabem como utilizar fontes de dados confiáveis ou proteger informações sensíveis.
Abaixo estão sete habilidades essenciais que os colaboradores devem desenvolver à medida que a IA é integrada aos fluxos de trabalho:
1. Adaptabilidade e Aprendizado Contínuo
Abertura a mudanças, adaptabilidade e o compromisso com o aprendizado ao longo da carreira são fundamentais para que os funcionários se mantenham atualizados sobre os avanços da IA.
2. Alfabetização de Dados
Invista no desenvolvimento da alfabetização de dados, incentivando habilidades em coleta, preparação, exploração, visualização e compreensão da ética e privacidade de dados. Depois disso, priorize o uso de dados na tomada de decisões e em processos empresariais alinhados aos resultados desejados.
3. Conhecimento de Domínio
É essencial compreender os desafios e as principais dores de um setor ou domínio específico onde a IA será aplicada, como saúde, finanças, marketing ou manufatura. Isso garante que a IA gere soluções relevantes e impactantes.
4. Comunicação e Colaboração
Certifique-se de que os líderes tenham fortes habilidades de comunicação para explicar como a tecnologia de IA funcionará entre equipes e alinhar as metas organizacionais. A colaboração é vital para integrar a IA em todos os departamentos.
5. Escrita de Prompts
Aprenda a elaborar prompts eficazes para garantir a qualidade das saídas geradas pela IA. Instruções bem definidas são fundamentais para resultados precisos e confiáveis.
6. Resolução de Problemas e Pensamento Analítico
A IA generativa funciona melhor quando combinada com habilidades de pensamento crítico, experimentação, iteração e resolução de problemas eficazes. Incentive uma mentalidade de curiosidade e inovação entre os colaboradores.
7. Habilidades Técnicas
Promova a proficiência em linguagens de programação (Python, R, etc.), análise de dados, estatística, aprendizado de máquina (machine learning), aprendizado profundo (deep learning) e processamento de linguagem natural (NLP). Essas habilidades são indispensáveis para profissionais diretamente envolvidos com IA.
Capacitação com Trailhead
A Salesforce oferece uma plataforma gratuita de aprendizado online chamada Trailhead, com módulos interativos (“trilhas”) para ajudar sua equipe a adquirir as competências necessárias para começar a trabalhar com IA generativa. Você também encontrará trilhas sobre análise de dados e aprendizado de máquina, com novos tópicos adicionados regularmente.
Além disso, mantenha sua equipe atualizada sobre as últimas tendências e avanços em IA com nossa newsletter “Ask More of AI”.
Checklist para Capacitar Sua Equipe
- Identifique habilidades essenciais: Determine quais habilidades sua força de trabalho precisa desenvolver e defina prioridades.
- Programe treinamentos: Reserve tempo e espaço para que os funcionários participem de treinamentos específicos.
- Ofereça aprendizado contínuo: Certifique-se de que sua equipe tenha acesso a treinamentos regulares para acompanhar a evolução da tecnologia de IA generativa.
- Explore o Trailhead: Use a plataforma gratuita e divertida da Salesforce para capacitar sua equipe em IA e outras competências tecnológicas.
6 estratégias para usar IA generativa com segurança
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