Category: Tendências

  • Inteligência artificial como catalisador da criatividade humana

    Inteligência artificial como catalisador da criatividade humana

    Nos últimos anos, testemunhamos uma revolução no mercado tecnológico, impulsionada pelas ferramentas de Inteligência Artificial, com destaque para os Modelos de Linguagem (LLMs). Estes sistemas, capazes de compreender e gerar textos com uma precisão cada vez maior, têm sido aclamados como a nova fronteira da inovação, prometendo transformar a forma como trabalhamos, nos comunicamos e até pensamos. No entanto, em meio ao entusiasmo, é chave que não percamos de vista o verdadeiro potencial dessas ferramentas: elas não existem para criar ou decidir em nosso lugar, mas, sim, para servir como catalisador da criatividade humana.

    Mas o que é um catalisador? Na química, um catalisador é uma substância que acelera uma reação sem ser consumida por ela. Ele não cria a reação, nem a altera, simplesmente a torna mais rápida e eficiente, ajudando os reagentes a alcançar o resultado desejado com menos esforço e em menos tempo. Trazendo esse conceito para o campo da tecnologia e da criatividade, podemos afirmar que as LLMs desempenham um papel semelhante. Elas não são a fonte da criatividade, mas sim ferramentas que potencializam e aceleram o processo criativo humano.

    Um Novo Horizonte para a Criatividade

    Imagine que uma empresa precisa criar uma campanha de marketing bem-sucedida. Muito além dos dados e algoritmos, é necessário um toque humano, uma compreensão profunda das nuances culturais, emocionais e psicológicas do público-alvo. É aqui que as LLMs entram como catalisadores: ao fornecer insights rápidos, gerar esboços de textos e sugerir ideias, elas liberam o tempo e a energia dos profissionais para que possam focar no que realmente importa — a criação de algo único e significativo.

    Além disso, as LLMs permitem que as equipes criativas explorem uma gama mais ampla de ideias em um curto espaço de tempo. Elas funcionam como um brainstorming contínuo, oferecendo sugestões que, embora possam não ser perfeitas, servem como trampolins para o desenvolvimento de conceitos mais refinados. Esse processo de refinamento, por sua vez, depende inteiramente da visão e do julgamento humanos, que filtram, ajustam e aprimoram as ideias geradas pela IA até que estas se tornem soluções viáveis e inovadoras.

    Desafios e Responsabilidades

    Embora o potencial das LLMs como catalisadores da criatividade seja inegável, há desafios significativos que precisam ser enfrentados. Um dos principais é garantir que a dependência dessas ferramentas não leve à complacência criativa. É crucial que os profissionais mantenham um senso crítico aguçado e continuem a questionar e desafiar as sugestões geradas pela IA. Caso contrário, corremos o risco de padronizar nossas soluções e sufocar a inovação genuína.

    Outro desafio reside na ética e na responsabilidade. As LLMs são alimentadas por grandes volumes de dados, que nem sempre refletem a diversidade e a complexidade da experiência humana. Isso significa que, sem uma supervisão adequada, essas ferramentas podem perpetuar vieses e reforçar estereótipos prejudiciais. Portanto, é essencial que os criadores e usuários de LLMs se comprometam a treinar esses sistemas de maneira ética, garantindo que eles contribuam para uma criatividade inclusiva e responsável.

    As LLMs não substituem o processo criativo. Elas não são o motor que impulsiona a inovação, mas sim a engrenagem que ajuda a manter esse motor em alta velocidade. O valor real dessas ferramentas está na sua capacidade de acelerar o que já está organicamente pronto para ocorrer. A criatividade humana, com toda a sua complexidade e sutileza, continua sendo o núcleo do processo, e as LLMs, ao catalisar esse processo, nos permitem alcançar novos patamares de inovação e excelência.

    Uma Perspectiva de Futuro

    As plataformas de IA não são substitutas da mente humana, mas aliadas poderosas que potencializam nossa capacidade de criar, inovar e resolver problemas. Elas nos permitem ir além do óbvio, explorando possibilidades que talvez não tivéssemos considerado antes, mas sempre a partir de uma base humana. Em última análise, o verdadeiro valor das LLMs não está em sua capacidade de gerar textos ou tomar decisões, mas em como elas nos ajudam a desbloquear o nosso próprio potencial criativo.

    Conforme incorporamos mais IA em nosso trabalho diário, é vital manter essa perspectiva. Devemos reconhecer as conquistas tecnológicas e aproveitar ao máximo as ferramentas que temos à disposição, mas sempre com a consciência de que a criatividade, a inovação e a capacidade de pensar criticamente são habilidades exclusivamente humanas. As LLMs podem acelerar e amplificar essas habilidades, mas nunca as substituirão. Em vez de ver a IA como um fim em si mesma, devemos encará-la como um meio para alcançarmos um novo nível de realização e expressão criativa.

    A Conexão Entre Tecnologia e Humanidade

    A combinação entre a inspiração, conhecimento e intuição humana que as LLMs catalisam nos permite atingir resultados incríveis mais rapidamente. Mas lembre-se: apesar de toda tecnologia, a intuição humana ainda é irreplicável. Por mais avançadas que sejam as ferramentas de IA, elas ainda dependem do toque humano para alcançar o verdadeiro brilho criativo. A capacidade de perceber nuances, interpretar emoções e adaptar-se a contextos em constante mudança é algo que, até o momento, só os seres humanos possuem. Assim, enquanto as LLMs podem ser vistas como parceiras valiosas, o verdadeiro poder criativo reside em nossa capacidade de usá-las de maneira consciente e deliberada, mantendo sempre em mente que somos nós, humanos, os autores finais de nossas criações.

    A Importância da Educação e do Desenvolvimento Contínuo

    Para maximizar o potencial das LLMs como catalisadores da criatividade, é crucial que as empresas e os profissionais invistam em educação e desenvolvimento contínuo. As habilidades tecnológicas precisam ser complementadas por uma sólida base em pensamento crítico, resolução de problemas e ética. Só assim poderemos garantir que as ferramentas de IA sejam usadas de maneira que realmente impulsione a criatividade e a inovação, em vez de limitá-las.

    Além disso, à medida que as LLMs evoluem e se tornam mais sofisticadas, será cada vez mais importante que os profissionais se mantenham atualizados sobre as últimas tendências e desenvolvimentos. Isso não só permitirá que eles aproveitem ao máximo as novas tecnologias, mas também os capacitará a lidar com os desafios e dilemas éticos que inevitavelmente surgirão.

    Estamos apenas no começo de nossa jornada com as LLMs e outras formas de IA. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, teremos a oportunidade de explorar novos horizontes de criatividade e inovação. No entanto, é essencial que mantenhamos uma abordagem equilibrada, reconhecendo tanto as oportunidades quanto os desafios que essas ferramentas trazem.

    Ao usar as LLMs como catalisadores da criatividade, podemos abrir caminho para um futuro em que a tecnologia e a humanidade trabalham juntas em harmonia, criando soluções que são não apenas eficientes, mas também profundamente significativas e impactantes.

  • Cibersegurança: a importância de se investir em segurança da informação

    Cibersegurança: a importância de se investir em segurança da informação

    Investir em segurança da informação (SI) é a maneira mais eficaz de proteger dados e sistemas internos contra acessos não autorizados e outras ameaças cibernéticas. Com um programa de governança sólido e eficaz, as organizações podem assegurar que os três pilares da segurança da informação — integridade, disponibilidade e confidencialidade — sejam mantidos, garantindo que a empresa esteja segura contra acessos não autorizados.

    De acordo com um estudo conduzido pela Solo Iron, vertical de cibersegurança da Solo Network, os ciberataques aumentaram em 70% no Brasil apenas no segundo trimestre deste ano. Para piorar, esse cenário foi acompanhado por toda a América Latina, que registrou cerca de 53% mais ações desse tipo no mesmo período de análise, segundo outro relatório divulgado pela Check Point Research.

    Independentemente do porte ou segmento, qualquer negócio pode ser alvo desses ataques, desde um pequeno mercado com apenas dois computadores conectados à internet, até grandes indústrias com presença global. Entre os principais motivos que explicam essa ocorrência, destaca-se o fato de muitos gestores, especialmente os de pequenas e médias empresas, subestimarem a importância de investir em segurança da informação, acreditando que não estão no radar de atacantes.

    Porém, contradizendo esse pensamento, segundo a Kaspersky, as PMEs enfrentam 365 tentativas de ataque por minuto no Brasil – mas, são as que menos recorrem a algum tipo de seguro cibernético que as proteja contra essas ações criminosas. Ser relutante a esse investimento não é mais uma opção, principalmente diante de um mercado cada vez mais globalizado, onde as informações são ativos preciosos para a tomada de decisões. Nesse contexto, o roubo de dados sensíveis pode levar a perdas financeiras e outros danos de grande relevância.

    Diante de tamanho risco, investir em segurança da informação (SI) e ter um programa de governança de dados é a maneira mais eficaz de proteger dados e sistemas internos contra ataques e outras ameaças cibernéticas. Implementar boas práticas que reduzam vulnerabilidades no ambiente computacional, protejam os ativos e, assim, preservem a reputação das organizações, é essencial.

    Na prática, esse direcionamento não deve se limitar à incorporação de recursos tecnológicos favoráveis à segurança, como a inteligência artificial (IA), que é capaz de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões de comportamento e detectar atividades suspeitas que possam representar riscos à segurança. Um programa de governança bem estruturado inclui uma política de segurança da informação clara e objetiva, além da realização de treinamentos regulares (ministrados, no mínimo, uma vez ao ano) para todos os colaboradores, uma política de senhas robusta e a implementação de controles de acesso aos sistemas e arquivos corporativos.

    Além dos itens mencionados, é de vital importância que as organizações possuam mecanismos básicos de proteção, tais como firewall, antivírus, VPN, bem como o uso exclusivo de softwares licenciados que recebem atualizações constantes, permanecendo protegidos contra as ameaças mais recentes.

    Vale ressaltar também que é essencial que todo o programa seja auditado periodicamente por auditores independentes para garantir sua eficácia e evolução contínua.

    Legalmente, existe ainda o fator da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) de 2018 – cujo descumprimento pode resultar em multas diárias ou simples, que vão de 2% do faturamento até R$ 50 milhões por infração, além do bloqueio dos dados e eventuais suspensões das atividades corporativas. Contudo, muito além das penalidades financeiras, as empresas que não se adequarem a tais normas podem ser autuadas com uma espécie de “publicidade de infração”, que pode ser divulgada em seu site oficial ou em outros veículos de comunicação, o que certamente será um tremendo ponto negativo para sua reputação.

    Estar em compliance com a LGPD é uma obrigação das organizações no Brasil, mas isso acaba sendo uma consequência natural de um programa de governança bem estabelecido, treinamentos regulares e auditorias independentes. Dessa forma, os riscos de as empresas sofrerem com roubos ou perdas de dados são significativamente reduzidos, seja por falhas humanas ou técnicas. No final, todo cuidado sempre será pouco.

    Ramon Silva é Analista de redes na ECOVIS® BSP.

    Thyago Baruchi é Sócio e Gerente de T.I na ECOVIS® BSP.

  • Como mensurar a eficácia do Retail Media em um cenário de mudanças frequentes?

    Como mensurar a eficácia do Retail Media em um cenário de mudanças frequentes?

    A mensuração está no centro do marketing digital. É imprescindível que possamos mostrar a ligação direta entre um anúncio veiculado e a ação desejada, seja a captura do lead ou até mesmo a compra de um produto. É dessa forma que os profissionais de marketing demonstram o ROI alcançado.

    Atualmente, os cookies de terceiros – que permitem que os clientes sejam rastreados em diferentes sites – são a ferramenta que possibilita a medição e eficácia da publicidade online e a segmentação dos clientes. Mas este é um cenário que tem sido muito movimentado: recentemente vimos o Google voltar atrás no fim dos cookies de terceiros no Chrome, uma iniciativa que foi muito debatida nos últimos anos e estava, desde janeiro de 2024, nos testes iniciais com o mercado. 

    A proposta, agora, é não interromper o uso dos third party cookies, e sim oferecer ao usuário mais autonomia nas escolhas sobre eles. Essa é apenas uma das importantes mudanças que estão acontecendo e que tornarão mais desafiadoras para os profissionais da área não só a mensuração de campanhas como também a sua segmentação.

    A utilização da IA no Retail Media

    Recentemente li uma pesquisa com anunciantes da indústria de bens de consumo que apontou que a grande maioria dos profissionais entrevistados está pronta para adotar a IA para segmentação, veiculação de anúncios relevantes aos clientes e outros aspectos da publicidade. 

    Como o Retail Media cobre a jornada completa do cliente, incluindo o momento final de decisão, quando os compradores estão nos canais digitais do varejista ou na loja física, podemos entender que utilizar a IA para se conectar com os clientes durante esse momento crucial da jornada pode dar aos anunciantes uma grande vantagem competitiva. 

    O estudo em questão mostra que 45% dos respondentes acreditam que a IA vai ajudar na análise e alavancagem do comportamento de compra. Mas é importante lembrarmos que a análise humana continuará sendo fundamental ao longo de todo o processo. 

    Outros dados relevantes da pesquisa se referem a outros desafios enfrentados pelos anunciantes: 54% consideram a IA crucial para a integração perfeita de dados online e offline; 29% consideram a IA útil, mas não essencial, pois outras ferramentas podem fazer a integração de dados; e ainda, 15% têm preocupações com a privacidade em relação às integrações com IA.

    Dessa forma, é importante entender a complexidade de analisar e utilizar os dados dos compradores – especialmente quando há o cruzamento de dados do e-commerce e da loja física.

    O fim – e a volta – do suporte para cookies de terceiros

    Nos últimos anos, o mercado tem discutido fortemente a decisão do Google de encerrar o uso de cookies de terceiros em seu navegador, Chrome. Apesar de Firefox e Apple já terem tomado essa decisão há tempos, o impacto maior é no Chrome – no momento em que este artigo foi escrito, o navegador detém a fatia de 65% no mercado mundial. Entretanto, em julho de 2024, a empresa decidiu novamente mudar de rota: manter o suporte aos cookies, mas oferecer ao usuário mais controle sobre eles. Ainda não se tem muita clareza de como isso funcionará, mas é uma decisão que traz grande impacto à publicidade online. 

    As regulamentações como a GDPR (na Europa), a CCPA (na Califórnia) e a LGPD (aqui no Brasil), por exemplo, vieram para ficar e a pressão que estamos vendo por mais privacidade continuará a crescer nos próximos meses e anos. Isto, é claro, significa que os anunciantes precisam investir na evolução de seus processos e adotar abordagens inovadoras para manter a eficácia e monitorar o impacto das suas campanhas.

    Graças à nova parceria com o Google e seu Ads Data Hub (ADH), o mercado pode desenvolver soluções para enfrentar esses desafios, permitindo a captura de indicadores de meios publicitários e posterior medição do desempenho de vendas de uma campanha sem que seja necessário utilizar cookies de terceiros. É o que a RelevanC vem fazendo, combinando as plataformas de DSP do Google com dados transacionais e produzindo indicadores de vendas relevantes para os clientes. 

    Ao vincular o ADH em conjunto com dados próprios, agora podemos reconciliar a publicidade online com os dados first-party de vendas na loja física, possibilitando a análise de quantas pessoas viram um determinado anúncio, ao mesmo tempo em que cruzamos esse público impactado com os compradores de um produto similar ou tangencial. Com este nível de informação podemos fornecer indicadores relevantes para analisar o impacto de um anúncio nas vendas de um produto ou de categorias similares.

    Um dos pontos principais de soluções que utilizam apenas dados agregados e anonimizados é que o Google ADH garante que a privacidade do cliente e as regulamentações como o GDPR ou a LGPD sejam respeitados, impedindo a inspeção dos dados de identificação pessoal. Se um cálculo submetido à ADH não respeitar as verificações de privacidade, por exemplo, o resultado não estará acessível.  

    O ADH permite a utilização de diversas fontes de dados, como Display Video 360 (DV360) e o Google Ads, e esses dados contêm informações como quem visualizou um anúncio e quando. Assim, é possível constatar quantas pessoas visualizaram aquele anúncio específico naquele dia, mas não conseguimos identificar os indivíduos envolvidos.

    Ao fornecer aos varejistas a capacidade de conciliar a exposição publicitária com os dados de vendas, bem como a segmentação direta de clientes sem a utilização de cookies de terceiros, vale destacar que é, sim, possível ajudar os anunciantes a manterem seus investimentos em estratégias de Retail Media rentáveis e contínuos. Além de, é claro, mensurar e mostrar de forma palpável o resultado das campanhas. E é importante ressaltar: estratégias que sigam as regulamentações de uso de dados e mantenham a privacidade do consumidor protegida são uma prioridade! 

  • Como mensurar a eficácia do Retail Media em um cenário de mudanças frequentes?

    Como mensurar a eficácia do Retail Media em um cenário de mudanças frequentes?

    A mensuração está no centro do marketing digital. É imprescindível que possamos mostrar a ligação direta entre um anúncio veiculado e a ação desejada, seja a captura do lead ou até mesmo a compra de um produto. É dessa forma que os profissionais de marketing demonstram o ROI alcançado.

    Atualmente, os cookies de terceiros – que permitem que os clientes sejam rastreados em diferentes sites – são a ferramenta que possibilita a medição e eficácia da publicidade online e a segmentação dos clientes. Mas este é um cenário que tem sido muito movimentado: recentemente vimos o Google voltar atrás no fim dos cookies de terceiros no Chrome, uma iniciativa que foi muito debatida nos últimos anos e estava, desde janeiro de 2024, nos testes iniciais com o mercado. 

    A proposta, agora, é não interromper o uso dos third party cookies, e sim oferecer ao usuário mais autonomia nas escolhas sobre eles. Essa é apenas uma das importantes mudanças que estão acontecendo e que tornarão mais desafiadoras para os profissionais da área não só a mensuração de campanhas como também a sua segmentação.

    A utilização da IA no Retail Media

    Recentemente li uma pesquisa com anunciantes da indústria de bens de consumo que apontou que a grande maioria dos profissionais entrevistados está pronta para adotar a IA para segmentação, veiculação de anúncios relevantes aos clientes e outros aspectos da publicidade. 

    Como o Retail Media cobre a jornada completa do cliente, incluindo o momento final de decisão, quando os compradores estão nos canais digitais do varejista ou na loja física, podemos entender que utilizar a IA para se conectar com os clientes durante esse momento crucial da jornada pode dar aos anunciantes uma grande vantagem competitiva. 

    O estudo em questão mostra que 45% dos respondentes acreditam que a IA vai ajudar na análise e alavancagem do comportamento de compra. Mas é importante lembrarmos que a análise humana continuará sendo fundamental ao longo de todo o processo. 

    Outros dados relevantes da pesquisa se referem a outros desafios enfrentados pelos anunciantes: 54% consideram a IA crucial para a integração perfeita de dados online e offline; 29% consideram a IA útil, mas não essencial, pois outras ferramentas podem fazer a integração de dados; e ainda, 15% têm preocupações com a privacidade em relação às integrações com IA.

    Dessa forma, é importante entender a complexidade de analisar e utilizar os dados dos compradores – especialmente quando há o cruzamento de dados do e-commerce e da loja física.

    O fim – e a volta – do suporte para cookies de terceiros

    Nos últimos anos, o mercado tem discutido fortemente a decisão do Google de encerrar o uso de cookies de terceiros em seu navegador, Chrome. Apesar de Firefox e Apple já terem tomado essa decisão há tempos, o impacto maior é no Chrome – no momento em que este artigo foi escrito, o navegador detém a fatia de 65% no mercado mundial. Entretanto, em julho de 2024, a empresa decidiu novamente mudar de rota: manter o suporte aos cookies, mas oferecer ao usuário mais controle sobre eles. Ainda não se tem muita clareza de como isso funcionará, mas é uma decisão que traz grande impacto à publicidade online. 

    As regulamentações como a GDPR (na Europa), a CCPA (na Califórnia) e a LGPD (aqui no Brasil), por exemplo, vieram para ficar e a pressão que estamos vendo por mais privacidade continuará a crescer nos próximos meses e anos. Isto, é claro, significa que os anunciantes precisam investir na evolução de seus processos e adotar abordagens inovadoras para manter a eficácia e monitorar o impacto das suas campanhas.

    Graças à nova parceria com o Google e seu Ads Data Hub (ADH), o mercado pode desenvolver soluções para enfrentar esses desafios, permitindo a captura de indicadores de meios publicitários e posterior medição do desempenho de vendas de uma campanha sem que seja necessário utilizar cookies de terceiros. É o que a RelevanC vem fazendo, combinando as plataformas de DSP do Google com dados transacionais e produzindo indicadores de vendas relevantes para os clientes. 

    Ao vincular o ADH em conjunto com dados próprios, agora podemos reconciliar a publicidade online com os dados first-party de vendas na loja física, possibilitando a análise de quantas pessoas viram um determinado anúncio, ao mesmo tempo em que cruzamos esse público impactado com os compradores de um produto similar ou tangencial. Com este nível de informação podemos fornecer indicadores relevantes para analisar o impacto de um anúncio nas vendas de um produto ou de categorias similares.

    Um dos pontos principais de soluções que utilizam apenas dados agregados e anonimizados é que o Google ADH garante que a privacidade do cliente e as regulamentações como o GDPR ou a LGPD sejam respeitados, impedindo a inspeção dos dados de identificação pessoal. Se um cálculo submetido à ADH não respeitar as verificações de privacidade, por exemplo, o resultado não estará acessível.  

    O ADH permite a utilização de diversas fontes de dados, como Display Video 360 (DV360) e o Google Ads, e esses dados contêm informações como quem visualizou um anúncio e quando. Assim, é possível constatar quantas pessoas visualizaram aquele anúncio específico naquele dia, mas não conseguimos identificar os indivíduos envolvidos.

    Ao fornecer aos varejistas a capacidade de conciliar a exposição publicitária com os dados de vendas, bem como a segmentação direta de clientes sem a utilização de cookies de terceiros, vale destacar que é, sim, possível ajudar os anunciantes a manterem seus investimentos em estratégias de Retail Media rentáveis e contínuos. Além de, é claro, mensurar e mostrar de forma palpável o resultado das campanhas. E é importante ressaltar: estratégias que sigam as regulamentações de uso de dados e mantenham a privacidade do consumidor protegida são uma prioridade! 

  • A intenção de compra e a pirâmide de engajamento: por que devemos olhar além das conversões nas campanhas digitais de marketing?

    A intenção de compra e a pirâmide de engajamento: por que devemos olhar além das conversões nas campanhas digitais de marketing?

    Você já se perguntou por que, mesmo com ajustes constantes, suas campanhas de marketing B2B não convertem como esperado? E, sim, você não está sozinho. A verdade é que os algoritmos de mídia paga digital nem sempre facilitam as conversões diretas, mesmo quando investimos em testes e otimizações. Mas há um fator a mais que traz uma luz no fim do túnel: a intenção de compra.

    É aqui que entra a importância de olhar além das conversões imediatas e observar o comportamento da sua audiência. O conceito da pirâmide de engajamento é uma maneira poderosa de entender como os usuários interagem com o conteúdo digital e como isso pode influenciar em suas campanhas de marketing.

    De acordo com pesquisa da Statista, o Brasil corresponde ao segundo mercado de mídia social nas Américas e quinto mercado no mundo, sendo que mais de 80% da população brasileira acessa as mídias sociais todos os dias, o que prova a importância do engajamento nas campanhas de marketing.  

    A pirâmide de engajamento

    Segundo Gideon Rosenblatt, “a pirâmide de engajamento é uma estrutura que nos ajuda a visualizar como as pessoas podem se engajar em diferentes níveis de ‘profundidade’ em nossas campanhas — e reconhece que é mais provável que mais pessoas se envolvam quando o nível de compromisso exigido é menor”.

    Acompanhe o que significa cada nível dessa pirâmide:

    • Vastos observadores (base da pirâmide) —  Estes representam a maioria da audiência e são aqueles que consomem seu conteúdo de forma passiva.  Eles lêem seus posts, assistem aos seus vídeos, participam de webinars e ouvem podcasts, mas raramente interagem de forma direta. Embora eles não “levantem a mão”, seu interesse latente é uma indicação valiosa de que sua mensagem está sendo recebida.

    Contexto digital: esses observadores silenciosos são fundamentais para o alcance orgânico e a visibilidade das campanhas. Mesmo sem interagir, eles aumentam a exposição da sua marca, o que é essencial para a construção de reconhecimento e confiança ao longo do tempo.

    • Engajadores passivos (meio da pirâmide) — eles interagem esporadicamente, como curtindo uma publicação ou vendo um vídeo, mas ainda não estão prontos para tomar uma ação mais significativa, como preencher um formulário ou fazer uma compra.

    Contexto digital: este grupo ajuda a criar sinais sociais importantes para os algoritmos, que podem ampliar a visibilidade do seu conteúdo. Eles validam a relevância da sua mensagem, mesmo que de maneira discreta.

    • Contribuidores ativos (topo da pirâmide) — Eles são poucos, mas extremamente valiosos. Esses usuários não só consomem o conteúdo, mas também comentam, compartilham e até criam conteúdo derivado. Eles estão engajados e comprometidos com a sua marca.

    Contexto digital: embora sejam uma minoria, o público ativo tem um impacto desproporcional nas campanhas. Suas ações podem levar a discussões, atrair novos seguidores e, eventualmente, converter leads.

    A importância de observar a intenção

    No contexto das campanhas digitais, o conceito da pirâmide de engajamento nos lembra que grande parte da audiência é composta por observadores silenciosos. Mesmo que eles não se manifestem, seu comportamento de consumo indica uma intenção que não deve ser ignorada.

    Portanto, ao planejar suas campanhas, é preciso criar conteúdo visualmente atraente e informativo que capture a atenção desses observadores e incentive, sempre que possível, a transição deles para níveis mais elevados de engajamento. 

    E lembre-se: intenção não é o mesmo que conversão, mas é um indicador poderoso de que sua mensagem está no caminho certo.

    Integração de campanhas

    Integre suas campanhas de mídia paga com estratégias de e-mail marketing e social selling. Isso pode revelar pistas valiosas sobre como possíveis leads estão interagindo com sua marca, mesmo que ainda não estejam prontos para converter. Afinal, a jornada do cliente é complexa e cada passo na direção certa conta!

  • IA Generativa: quando sim e quando não

    IA Generativa: quando sim e quando não

    A Inteligência Artificial (IA) é uma das tecnologias mais impactantes do nosso tempo, transformando a maneira como as empresas operam, inovam e atendem às necessidades dos clientes. Entre as diversas vertentes da ferramenta, a Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) tem ganhado destaque por sua capacidade de criar, aprender e evoluir de forma autônoma. Essa disseminação tem tornado fundamental que as empresas compreendam quando adotar essa tecnologia e, igualmente importante, quando optar por outras vertentes deste mesmo recurso. 

    Desde seu surgimento, a IA Generativa tem atraído a atenção pela sua promessa de inovação e adaptabilidade. O entusiasmo, entretanto, pode levar a uma utilização imprópria, onde seus benefícios são superestimados ou aplicados inadequadamente, considerando que, de maneira errônea, essa seja uma solução definitiva para todos os problemas.

    O uso inadequado pode limitar o progresso e a eficácia de outras abordagens tecnológicas. É importante lembrar que essa tecnologia deve ser integrada de maneira estratégica para alcançar os melhores resultados, levando em conta que ela deve ser combinada com outras técnicas para obter um maior potencial de sucesso.

    Determinar se a ferramenta é útil para um projeto, torna essencial a avaliação da situação em sua especificidade e buscar um planejamento cuidadoso. Parcerias com especialistas podem auxiliar na realização de Provas de Conceito (POC) ou Produtos Mínimos Viáveis (MVP), assegurando que essa não seja apenas uma solução atraente, mas também adequada.

    A Gen AI é particularmente eficaz em áreas como criação de conteúdo, geração de novas ideias, interfaces conversacionais e descoberta de conhecimento. Porém, em caso de tarefas como segmentação/classificação, detecção de anomalias e sistemas de recomendação, por exemplo, métodos de aprendizado de máquina podem ser mais eficazes.

    Também, em situações como previsões, planejamento estratégico e sistemas autônomos, outras abordagens podem oferecer melhores resultados. Reconhecer que a Gen AI não é a solução universal para todas as necessidades resulta na implementação coerente e bem-sucedida de outras tecnologias emergentes.

    Exemplos como a integração de modelos baseados em regras para chatbots com Gen AI ou o uso combinado entre aprendizado de máquina e Gen AI para segmentação e classificação, comprovam que combinar a ferramenta com outras pode expandir suas aplicações.

    A integração com modelos de simulação, por sua vez, pode acelerar processos, enquanto a combinação com técnicas de gráficos pode melhorar o gerenciamento do conhecimento. Em resumo, a flexibilidade dessa abordagem permite adaptar a tecnologia às necessidades específicas de cada empresa. 

    Um estudo recente do Google Cloud revelou que 84% dos tomadores de decisão acreditam que a IA Generativa ajudará as organizações a acessarem insights mais rapidamente, e 52% dos usuários não técnicos já a utilizam para captar informações. Esses dados destacam a importância de uma adoção estratégica do recurso.

    Sim. A GenIA representa um marco significativo no campo da inteligência artificial, pois oferece novas possibilidades para a geração e o processamento de dados. Porém, é preciso considerar que seu potencial só pode ser totalmente aproveitado quando houver uma compreensão clara de suas limitações e aplicações ideais. Só assim as empresas podem maximizar o valor da ferramenta e utilizá-la para benefício próprio.

  • IA Generativa: quando sim e quando não

    IA Generativa: quando sim e quando não

    A Inteligência Artificial (IA) é uma das tecnologias mais impactantes do nosso tempo, transformando a maneira como as empresas operam, inovam e atendem às necessidades dos clientes. Entre as diversas vertentes da ferramenta, a Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) tem ganhado destaque por sua capacidade de criar, aprender e evoluir de forma autônoma. Essa disseminação tem tornado fundamental que as empresas compreendam quando adotar essa tecnologia e, igualmente importante, quando optar por outras vertentes deste mesmo recurso. 

    Desde seu surgimento, a IA Generativa tem atraído a atenção pela sua promessa de inovação e adaptabilidade. O entusiasmo, entretanto, pode levar a uma utilização imprópria, onde seus benefícios são superestimados ou aplicados inadequadamente, considerando que, de maneira errônea, essa seja uma solução definitiva para todos os problemas.

    O uso inadequado pode limitar o progresso e a eficácia de outras abordagens tecnológicas. É importante lembrar que essa tecnologia deve ser integrada de maneira estratégica para alcançar os melhores resultados, levando em conta que ela deve ser combinada com outras técnicas para obter um maior potencial de sucesso.

    Determinar se a ferramenta é útil para um projeto, torna essencial a avaliação da situação em sua especificidade e buscar um planejamento cuidadoso. Parcerias com especialistas podem auxiliar na realização de Provas de Conceito (POC) ou Produtos Mínimos Viáveis (MVP), assegurando que essa não seja apenas uma solução atraente, mas também adequada.

    A Gen AI é particularmente eficaz em áreas como criação de conteúdo, geração de novas ideias, interfaces conversacionais e descoberta de conhecimento. Porém, em caso de tarefas como segmentação/classificação, detecção de anomalias e sistemas de recomendação, por exemplo, métodos de aprendizado de máquina podem ser mais eficazes.

    Também, em situações como previsões, planejamento estratégico e sistemas autônomos, outras abordagens podem oferecer melhores resultados. Reconhecer que a Gen AI não é a solução universal para todas as necessidades resulta na implementação coerente e bem-sucedida de outras tecnologias emergentes.

    Exemplos como a integração de modelos baseados em regras para chatbots com Gen AI ou o uso combinado entre aprendizado de máquina e Gen AI para segmentação e classificação, comprovam que combinar a ferramenta com outras pode expandir suas aplicações.

    A integração com modelos de simulação, por sua vez, pode acelerar processos, enquanto a combinação com técnicas de gráficos pode melhorar o gerenciamento do conhecimento. Em resumo, a flexibilidade dessa abordagem permite adaptar a tecnologia às necessidades específicas de cada empresa. 

    Um estudo recente do Google Cloud revelou que 84% dos tomadores de decisão acreditam que a IA Generativa ajudará as organizações a acessarem insights mais rapidamente, e 52% dos usuários não técnicos já a utilizam para captar informações. Esses dados destacam a importância de uma adoção estratégica do recurso.

    Sim. A GenIA representa um marco significativo no campo da inteligência artificial, pois oferece novas possibilidades para a geração e o processamento de dados. Porém, é preciso considerar que seu potencial só pode ser totalmente aproveitado quando houver uma compreensão clara de suas limitações e aplicações ideais. Só assim as empresas podem maximizar o valor da ferramenta e utilizá-la para benefício próprio.

  • Saiba quais são as regulamentações do ordenamento jurídico brasileiro que podem ser usadas em casos de deepfakes

    Saiba quais são as regulamentações do ordenamento jurídico brasileiro que podem ser usadas em casos de deepfakes

    Fraudes cometidas a partir do uso de deepfakes ainda não contam com uma jurisprudência moldada e refinada nos tribunais brasileiros. Nos últimos meses, o tema das alterações de vídeos e fotos com auxílio de inteligência artificial (IA) tem ganhado bastante destaque na mídia. Porém, pelo fato de a tecnologia que permite as modificações ser relativamente recente, os aspectos jurídicos relativos ao assunto ainda estão sendo gradualmente compreendidos pelos tribunais.

    Apesar da ausência de jurisprudência específica, existem algumas regulamentações do ordenamento jurídico nacional que podem ser utilizadas como base. Na Constituição Federal, datada de 1988, o direito à privacidade e à imagem é garantido. No artigo 5º, inciso X, está escrito que “são invioláveis a intimidade, a vida privada, a honra e a imagem das pessoas, assegurado o direito a indenização pelo dano material ou moral decorrente de sua violação”.

    O Código Civil Brasileiro também trata de temas relacionados, oferecendo base para a proteção dos direitos da personalidade relacionados à honra e à imagem. O artigo 11 estabelece que a lei assegura a proteção à vida privada, à honra e à imagem. O artigo 20 veda a exposição ou utilização da imagem de alguém sem permissão, caso o uso indevido atinja sua honra, boa-fama, respeito ou se destine a fins comerciais.

    No Código Penal, são tipificados os crimes de calúnia, difamação e injúria, que também  condutas que afetam a honra das pessoas. A calúnia é definida como a falsa imputação de um crime a alguém. A difamação é apontada como a imputação de um fato ofensivo à reputação de alguém. A injúria é tipificada como a ofensa direta à dignidade ou ao decoro de alguém.

    Outra que pode ser aplicada é a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), que foi sancionada em 2018 e começou a vigorar em 2020. Ela não trata especificamente de deepfakes, mas fornece um quadro legal que pode ser utilizado para proteger dados pessoais em contextos que envolvam uso de IA.

    Em seu artigo 5, a LGPD define o que são dados pessoais. No artigo 7, diz que o tratamento de dados pessoais geralmente requer o consentimento do titular dos mesmos. No 18, garante direitos de acesso e retificação. No 46, exige que entidades que tratam dados pessoais adotem medidas de segurança para protegê-los. Entre os artigos 52 e 54, são tratadas responsabilidades e penalidades relacionadas a usos indevidos e acessos não autorizados.  

    Assim, em um cenário prático, casos de deepfake podem ser reportados à Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), sendo exigida a remoção do conteúdo. Em casos graves, pode-se buscar a compensação de danos através de ação judicial, tanto por parte de pessoa física quanto jurídica.

  • Omnichannel: uma revolução na experiência do consumidor 

    Omnichannel: uma revolução na experiência do consumidor 

    Nos últimos anos, “omnichannel” tornou-se uma palavra-chave no varejo e, especialmente, no e-commerce. Mas o que essa estratégia significa e como está moldando as interações entre marcas e consumidores? Vamos aqui entender o conceito de omnichannel, suas características e ver o impacto dessa abordagem no mercado.  

    O termo “omnichannel” combina “omni,” (latim) que significa “todos” ou “universal,” e “channel,” (inglês) que significa “canal,” referindo-se à integração de todos os canais de comunicação e venda de uma empresa. Em outras palavras, é uma estratégia que unifica os canais de vendas e atendimento ao cliente. Isso permite que o consumidor transite entre loja física, aplicativo, site, redes sociais ou atendimento telefônico sem interrupções na sua jornada de compra. A experiência é fluida, independentemente de onde o cliente interage com a marca.  

    Há um bom tempo muitas empresas já implementaram vários canais para seus consumidores, no entanto canais sem ou pouca  integração. Quem não lembra de empresas que têm um preço na loja física e outro na loja virtual para o mesmo produto? Ou do cenário no qual o cliente não podia alterar o canal de contato, sem ter de reiniciar o processo do zero? São aspectos como estes, que o omnichannel resolve.  

    O objetivo do omnichannel é oferecer uma experiência consistente e personalizada, a qualquer hora e em qualquer lugar. Diferente do multicanal, onde as interações são independentes, o omnichannel busca integração total. Em um mundo onde os consumidores esperam que as marcas estejam disponíveis onde e quando desejarem, essa abordagem tornou-se vital.  

    A principal característica do omnichannel é a integração plena dos canais. Por exemplo, ao realizar uma compra online, o cliente pode retirar o produto na loja física (click-and-collect) ou optar pela entrega em domicílio. Se surgir uma dúvida, ele pode entrar em contato via chat ou redes sociais sem precisar repetir informações — a empresa já tem todos os dados da transação.  

    Essa integração exige uma infraestrutura tecnológica robusta. As empresas devem investir em sistemas de gestão que conectem estoques, plataformas de e-commerce, ferramentas de CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente), ERPs (sistemas de gestão integrados) e outros recursos. Tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Big Data ajudam a personalizar a experiência do cliente em cada ponto de contato.  

    Por sinal, a personalização é outro ponto fundamental do omnichannel. Com os dados coletados em diferentes interações, as empresas podem entender melhor o comportamento dos clientes, oferecendo recomendações de produtos e promoções direcionadas. Isso aumenta as chances de conversão e fortalece a lealdade à marca.  

    O impacto do omnichannel é evidente. Segundo a Harvard Business Review (2020), 73% dos consumidores utilizam mais de um canal durante a jornada de compra. Além disso, uma pesquisa da PwC (2023) revelou que 86% dos compradores estão dispostos a pagar mais por uma experiência superior, algo que o omnichannel proporciona. Um relatório da McKinsey & Company (2023) aponta que empresas com estratégias omnichannel bem implementadas têm 23% mais chances de adquirir novos clientes e 30% mais probabilidade de aumentar a fidelização dos clientes existentes. Esses números destacam a importância de investir em omnichannel para acompanhar e liderar as tendências de mercado.  

    Omnichannel não é uma tendência passageira no varejo e e-commerce, mas uma revolução na forma como as empresas buscam se conectar com seus clientes. Ao integrar todos os canais de interação e oferecer uma experiência personalizada e contínua, as empresas que adotam essa estratégia estarão mais bem posicionadas para atender às expectativas dos consumidores. Hoje, as pessoas buscam conveniência, rapidez e personalização nas interações com as empresas. O omnichannel responde a essas demandas de forma eficaz, criando uma jornada de contato agradável e contínua. Para as organizações que desejam se destacar, investir em uma estratégia omnichannel não é mais uma opção, mas uma necessidade.  

    Se você é comerciante e ainda não começou a implementar essa estratégia, talvez seja hora de repensar seu modelo de negócios e se preparar para o futuro do varejo, que já chegou.  

  • Omnichannel: uma revolução na experiência do consumidor 

    Omnichannel: uma revolução na experiência do consumidor 

    Nos últimos anos, “omnichannel” tornou-se uma palavra-chave no varejo e, especialmente, no e-commerce. Mas o que essa estratégia significa e como está moldando as interações entre marcas e consumidores? Vamos aqui entender o conceito de omnichannel, suas características e ver o impacto dessa abordagem no mercado.  

    O termo “omnichannel” combina “omni,” (latim) que significa “todos” ou “universal,” e “channel,” (inglês) que significa “canal,” referindo-se à integração de todos os canais de comunicação e venda de uma empresa. Em outras palavras, é uma estratégia que unifica os canais de vendas e atendimento ao cliente. Isso permite que o consumidor transite entre loja física, aplicativo, site, redes sociais ou atendimento telefônico sem interrupções na sua jornada de compra. A experiência é fluida, independentemente de onde o cliente interage com a marca.  

    Há um bom tempo muitas empresas já implementaram vários canais para seus consumidores, no entanto canais sem ou pouca  integração. Quem não lembra de empresas que têm um preço na loja física e outro na loja virtual para o mesmo produto? Ou do cenário no qual o cliente não podia alterar o canal de contato, sem ter de reiniciar o processo do zero? São aspectos como estes, que o omnichannel resolve.  

    O objetivo do omnichannel é oferecer uma experiência consistente e personalizada, a qualquer hora e em qualquer lugar. Diferente do multicanal, onde as interações são independentes, o omnichannel busca integração total. Em um mundo onde os consumidores esperam que as marcas estejam disponíveis onde e quando desejarem, essa abordagem tornou-se vital.  

    A principal característica do omnichannel é a integração plena dos canais. Por exemplo, ao realizar uma compra online, o cliente pode retirar o produto na loja física (click-and-collect) ou optar pela entrega em domicílio. Se surgir uma dúvida, ele pode entrar em contato via chat ou redes sociais sem precisar repetir informações — a empresa já tem todos os dados da transação.  

    Essa integração exige uma infraestrutura tecnológica robusta. As empresas devem investir em sistemas de gestão que conectem estoques, plataformas de e-commerce, ferramentas de CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente), ERPs (sistemas de gestão integrados) e outros recursos. Tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Big Data ajudam a personalizar a experiência do cliente em cada ponto de contato.  

    Por sinal, a personalização é outro ponto fundamental do omnichannel. Com os dados coletados em diferentes interações, as empresas podem entender melhor o comportamento dos clientes, oferecendo recomendações de produtos e promoções direcionadas. Isso aumenta as chances de conversão e fortalece a lealdade à marca.  

    O impacto do omnichannel é evidente. Segundo a Harvard Business Review (2020), 73% dos consumidores utilizam mais de um canal durante a jornada de compra. Além disso, uma pesquisa da PwC (2023) revelou que 86% dos compradores estão dispostos a pagar mais por uma experiência superior, algo que o omnichannel proporciona. Um relatório da McKinsey & Company (2023) aponta que empresas com estratégias omnichannel bem implementadas têm 23% mais chances de adquirir novos clientes e 30% mais probabilidade de aumentar a fidelização dos clientes existentes. Esses números destacam a importância de investir em omnichannel para acompanhar e liderar as tendências de mercado.  

    Omnichannel não é uma tendência passageira no varejo e e-commerce, mas uma revolução na forma como as empresas buscam se conectar com seus clientes. Ao integrar todos os canais de interação e oferecer uma experiência personalizada e contínua, as empresas que adotam essa estratégia estarão mais bem posicionadas para atender às expectativas dos consumidores. Hoje, as pessoas buscam conveniência, rapidez e personalização nas interações com as empresas. O omnichannel responde a essas demandas de forma eficaz, criando uma jornada de contato agradável e contínua. Para as organizações que desejam se destacar, investir em uma estratégia omnichannel não é mais uma opção, mas uma necessidade.  

    Se você é comerciante e ainda não começou a implementar essa estratégia, talvez seja hora de repensar seu modelo de negócios e se preparar para o futuro do varejo, que já chegou.