Cada vez mais empresas se dizem AI-First e investem em Inteligência Artificial. Mas o que está por trás deste conceito?
De fato, a Inteligência Artificial desperta um imaginário futurista em muitas pessoas. Mas esse é um conceito já muito presente em nossas vidas.
Por exemplo, muitas empresas já investem pesado para ter a IA como ponto central de seus negócios, mostrando que essa tecnologia está muito mais próxima do que imaginamos.
Segundo um estudo da Deloitte, quase 60% das grandes empresas no Brasil já utilizam Inteligência Artificial (IA) em seu dia a dia.
Portanto, podemos esperar um futuro no qual essa tecnologia é ainda mais democratizada e utilizada por empresas e seus clientes, em diferentes funções.
Mas o que é AI First e o que torna uma empresa AI-First? O que fazer para se adaptar a essa tendência? Confira nas próximas linhas!
Conceito de AI-First
Impossível discordar que a Inteligência Artificial chegou para ficar. Desde a comunicação com assistentes virtuais, que automatizam funções e criam lares inteligentes, até robôs de investimento, que conseguem fazer análises financeiras em segundos, a IA já é amplamente desenvolvida e utilizada por nós, humanos.
No entanto, o acesso a tecnologias avançadas era algo extremamente elitizado, sendo possível apenas para grandes empresas. Neste contexto, o que vivemos pode ser apenas a ponta de um iceberg, pois a Inteligência Artificial está cada vez mais próxima de nossas realidades.
Sendo assim, o conceito de AI-First parte da premissa de que as empresas e produtos sejam pensados a partir da Inteligência Artificial, sendo este o ponto central dos negócios.
Além disso, é um conceito que parte da democratização de toda essa tecnologia, possibilitando que empresas se desenvolvam em torno de Inteligência Artificial.
O resultado dessa evolução possibilita que empresas de vários portes possam contar com recursos de tecnologia e Inteligência Artificial para realizarem seus negócios e otimizarem seus processos.
O que é e como funcionam as empresas AI-First?
Até aqui, entendemos que AI-First é a priorização de tecnologias de IA na estratégia dos negócios, colocando a inteligência artificial como um pilar em suas operações.
Na prática, empresas AI-First possuem algumas características, como:
- Estruturas complexas compostas por diferentes camadas e que são conectadas. São empresas que realizam pesquisas e garantem que toda a equipe possa usar a IA. Logo, é necessário contar com profissionais especialistas em IA dentro da empresa;
- Além de preparar os funcionários, é necessário garantir os meios para incorporar a Inteligência Artificial. Ou seja, a AI-First é incorporada na empresa por meios como softwares internos, plataformas de IA, projetos de open-source e serviços finais;
- Os cargos mais técnicos não são responsáveis apenas pela criação e pesquisa de novas tecnologias, mas também lideram os processos internos de domínio e formação;
- Como objetivo, as empresas AI-First maximizam experimentações que pesquisam a IA, explorando a velocidade de desenvolvimento e a escalabilidade das que são bem sucedidas.
Benefícios de implementar uma estratégia AI First
Agora você sabe que adotar uma estratégia AI-First significa colocar a inteligência artificial no centro das decisões de negócio e do design de experiências.
Na prática, trata-se de ir além do uso pontual de IA para automatizações específicas e passar a estruturar produtos, processos e interações com base em inteligência artificial desde o início.
Essa abordagem traz diversos benefícios estratégicos e operacionais, como:
- Escalabilidade inteligente: Com a IA no centro, é possível escalar o atendimento e a personalização sem aumentar proporcionalmente os custos operacionais, por meio de agentes virtuais treinados para lidar com altos volumes de interações, como o AI Agent;
- Decisões orientadas por dados: Ao priorizar IA, as empresas passam a coletar, analisar e utilizar dados em tempo real de forma mais eficaz, gerando insights que potencializam a tomada de decisão e a melhoria contínua;
- Experiência do cliente mais fluida e personalizada: Estratégias AI First permitem oferecer jornadas conversacionais mais inteligentes, com fluxos preditivos, recomendações personalizadas e resoluções proativas de problemas;
- Maior agilidade e inovação: Com a IA como base, novas soluções podem ser testadas e implementadas com mais rapidez, acompanhando a velocidade do mercado e criando uma vantagem competitiva;
- Integração contínua com canais digitais: A IA torna possível operar com eficiência em diferentes pontos de contato, como WhatsApp, Instagram, web chat e apps, mantendo consistência e contexto entre os canais e oferecendo uma experiência omnichannel.
A Blip possui uma abordagem AI First, na qual utilizamos tecnologias como a IA generativa, IA Conversacional, machine learning e NLP para transformar a forma como as marcas conversam com seus clientes, colocando a tecnologia a serviço da inteligência humana, de forma ética, segura e escalável.
Desafios da implementação do AI First
Ainda que possua inúmeros benefícios, a implementação de uma estratégia AI First também envolve alguns desafios que devem ser enfrentados com planejamento, alinhamento entre áreas e investimento tecnológico.
Transformar a IA em pilar central de uma operação exige mudanças profundas, por isso, é essencial reconhecer os obstáculos desde o início para conseguir superá-los. Os principais desafios incluem:
- Integração com sistemas legados: Muitas empresas ainda operam com estruturas rígidas e tecnologias desatualizadas, o que dificulta a integração da IA com ERPs, CRMs e outros sistemas importantes;
- Falta de dados estruturados: Dados desconectados, desorganizados ou não estruturados comprometem o desempenho dos modelos de IA, que dependem diretamente da qualidade das informações disponíveis;
- Capacitação e cultura organizacional: Adotar o AI First não é apenas uma decisão tecnológica, mas também cultural. A equipe precisa estar preparada para lidar com ferramentas baseadas em IA, compreender seu funcionamento e colaborar com uma mentalidade que coloca a IA como pilar;
- Governança e responsabilidade: Garantir transparência, ética e segurança no uso da inteligência artificial é essencial, especialmente no atendimento ao cliente. A ausência de diretrizes claras pode gerar problemas legais e de reputação de marca;
- Escopo e expectativas desalinhadas: Implementar IA exige clareza sobre os objetivos e limitações da tecnologia. Sem uma estratégia bem definida, há o risco de investir em soluções que não entregam valor real ao negócio ou ao cliente.
Na Blip, reconhecemos que superar esses desafios é parte fundamental do processo de transformação.
Por isso, oferecemos suporte técnico, estratégico e educacional para que empresas possam adotar o modelo AI First com segurança e eficiência, construindo jornadas conversacionais inteligentes desde o primeiro clique.
Exemplos de empresa AI-First
Neste contexto, já existem empresas que entenderam a importância da inteligência artificial e já usam a tecnologia no dia a dia, como Google e Nubank.
Google: AI-First
Por exemplo, o grande buscador já usa Machine Learning e Deep Learning para melhorar a experiência dos usuários e oferecer buscas mais avançadas. O mesmo acontece com o Google Photos e o Drive, que ficam cada vez mais inteligentes e personalizados, com integrações com o Gemini, a IA generativa da empresa.
Outro bom exemplo são produtos como Google Home e Google Assistente, que com Inteligência Artificial podem entregar experiências cada vez mais personalizadas e acessíveis ao público em geral.
Além dos produtos Google, podemos citar caixas de som como Amazon Echo e Apple Home Pod, que oferecem Inteligência Artificial para usuários realizarem tarefas de suas rotinas. Isso sem falar em serviços de streaming, como Netflix, que usa IA para melhorar cada vez mais a experiência de seus usuários.
A Nubank também é uma empresa que coloca a IA como pilar em suas estratégias. Utilizando a tecnologia para personalizar recomendações financeiras, desenvolver softwares, fazer a automação do atendimento, e até detectar fraudes, a empresa consegue oferecer uma experiência melhor aos seus clientes e otimizar sua operação.
“Assumir uma postura de AI First significa ir além de conectar modelos ou sistemas; buscamos criar conexões entre contextos amplos, promovendo a geração de insights valiosos, apoiando a tomada de decisões e, principalmente, facilitando a vida dos nossos clientes.
O uso de Inteligência Artificial Generativa nos permite não apenas levar a experiência de um personal banker para todos, mas também impulsionar a adoção de práticas financeiras informadas e conscientes.”
AI-First: por onde começar?
Agora que já conhecemos o conceito de AI-First e vimos alguns exemplos, você pode estar se perguntando: qual o primeiro passo rumo ao AI-First?
Prepare a cultura interna para IA
Uma estratégia de negócios AI-First deve ser executada por pessoas que compreendam e vivam a Inteligência Artificial em suas rotinas. Logo, pode ser necessário fazer algumas mudanças internas e criar uma cultura organizacional voltada para AI-First.
Essa mudança na cultura organizacional deve contar com a participação de todos, especialmente das lideranças e dos tomadores de decisão da empresa.
Invista em talentos
Investir em talentos é um dos pilares mais importantes para garantir um negócio AI-First.
Para isso, é necessário garantir que os talentos de sua empresa estejam preparados não só para trabalhar com IA, mas também para pensar em formas inovadoras constantemente.
Plano de implementação
Um plano de implementação de um projeto AI-First deve incluir a definição de objetivos, criação de um framework e considerações importantes. Por exemplo, o que é mais viável para sua empresa? Comprar tecnologias terceirizadas ou desenvolver os próprios recursos?
Além disso, é importante focar no problema que a IA pode resolver, evitando uma abordagem muito generalista e direcionando os esforços de desenvolvimento em uma ferramenta especializada e, consequentemente, mais eficiente.
Dados e modelos
O sucesso de uma boa estratégia de Inteligência Artificial depende de dados robustos e uma boa política de segurança.
Com isso, é importante identificar configurações de dados necessárias, bem como criar políticas de processamento de dados e definir parâmetros de qualidade.
Além disso, é importante entender o contexto da empresa, para então criar modelos de Machine Learning eficazes para as especificidades de cada projeto de IA.
Análise de resultados
Por fim, o sucesso de uma estratégia AI-First garante que o modelo de negócio gere benefícios a longo prazo. Mas esses resultados não podem demorar muito, o que comprometeria o ritmo do negócio.
Neste caso, busque sempre analisar os dados de sua estratégia e dos modelos de IA aplicados pela empresa.
Bom, até aqui, entendemos que um modelo AI-First é um projeto de melhoria contínua. Logo, não importa quanto valor as iniciativas de AI oferecem e quantos problemas resolvem, sempre haverá espaço para melhorias.
Ao educar todas as partes interessadas e inspirá-las a pensar em maneiras de resolver problemas comerciais usando a IA, sua organização será capaz de alavancar progressivamente a IA através de uma gama de processos e contextos, ganhando, em última instância, uma vantagem competitiva em todos os aspectos de suas atividades comerciais.
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