A maioria das empresas no mundo está adotando inteligência artificial em suas operações. Existem certas estruturas de negócios que independem da área de atuação da empresa, como ter um departamento de marketing focado em criar campanhas que garantam mais clientes, clientes mais satisfeitos, publicidade etc. Não está sendo e nem será diferente com a IA. É seguro dizer que basicamente toda organização terá dentro de si, em algum processo ou mesmo em um departamento inteiro, IA aplicada a diferentes níveis de problemas e soluções.
Um campo muito atual dessa adoção está se dando por meio de agentes de IA, criados para serem co-pilotos de diversas atividades, principalmente aquelas que exigem interação com o cliente, a fim de garantir uma melhor experiência. Mas, não basta implementar a IA. Como qualquer tecnologia, solução, sistema, a IA requer uma certa infraestrutura.
Uma plataforma de dados coerente e coesa é extremamente necessária, pois ela pode ser usada para treinar a IA com todas as informações que a empresa já possui, seja sobre sobre os seus clientes ou sobre qualquer outro detalhe envolvendo sua operação. Esse treinamento é complexo e depende, em grande parte, de dados primários sobre as interações realizadas ao longo de anos de transações. Isso é essencial para criar estratégias de marketing eficientes.
Enquanto 81% das marcas afirmam ser “boas” ou “excelentes” em fornecer engajamento positivo do cliente, apenas 62% dos consumidores concordam. Apenas 16% das marcas concordam fortemente que têm os dados de que precisam para entender seus clientes, e apenas 19% das empresas concordam fortemente que têm um perfil abrangente de seus clientes (Relatório do Engajamento do Cliente da Twilio 2024). É tudo sobre a lacuna de dados!
É crucial preencher as lacunas de dados. Na verdade, muitas empresas estão se fundindo para obter insights mais profundos sobre seus clientes, mesclando seus bancos de dados. Qualquer IA é e sempre será tão boa quanto os dados que a alimentam. Sem o conhecimento de como agir melhor, ela estará trabalhando com lacunas que fazem toda a diferença.
Você já deve ter se deparado com essa situação. Por exemplo, se você está comprando sapatos online e pergunta a um chatbot de IA sobre um novo modelo de calçado que ainda não foi anunciado. Uma IA equivocada pode fornecer informações falsas com base em boatos, inventando dados sobre o conforto, versatilidade e usabilidade do produto.
Isso acontece porque a falta de dados é o que realmente limita essa tecnologia. Dados são o maior recurso que temos hoje. As empresas não podem se dar ao luxo de ter uma IA alucinando ou sem dados relevantes, prejudicando a experiência de seus clientes, ou mesmo sistemas críticos.
Com os dados corretos, o que aconteceria nessa situação seria que a IA informaria o consumidor sobre a inexistência do produto que ele procura, e como complemento poderia também oferecer informações sobre opções que já são vendidas e que correspondem ao perfil do consumidor; explicar por que os tênis que ele procura, por enquanto, são apenas um boato originado de fontes não confiáveis; e até mesmo se oferecer para entrar em contato com o consumidor quando novos modelos que se encaixem em suas preferências estiverem disponíveis.
A necessidade de dados processados, unificados, verificados e confiáveis, disponíveis em tempo real, é constante. Os bancos de dados são mais importantes do que nunca, porque mesmo para avançar na competitividade da IA, eles ainda são a pedra angular de todo o processo. É por isso que o primeiro passo a ser dado é preencher a lacuna de dados. Só então o verdadeiro potencial da IA será liberado.
