Inteligência Artificial no Marketing Digital: impactos e tendências para o futuro

inteligencia artificial marketing

 

Não é por acaso que a Inteligência Artificial no Marketing Digital ganhou muito destaque a partir de 2023. O uso dessas ferramentas para análise de dados e suporte à produção está revolucionando o setor.

Mas o que, dentro da tecnologia, é de fato transformador e aplicável na sua empresa? Como você pode usar IA para desenvolver um relacionamento ainda mais próximo e humano com o seu público?

Neste artigo, vamos apresentar o uso de lA no futuro das empresas em relação ao marketing: não como substituta das relações, mas uma ponte que aproxima ainda mais marcas e clientes. Continue lendo!

O cenário atual de Inteligência Artificial no marketing

As Inteligências Artificiais entraram nas conversas de quase todas as empresas desde 2022, quando o ChatGPT demonstrou ao nível global o potencial de modelos de linguagem, os chamados LLM.

Capazes de unir a profundidade de análise de dados com uma interface natural de conversação humana, tornaram-se grandes ferramentas para otimização produtiva em diversos setores.

E não é diferente no Marketing Digital. Um exemplo é este estudo da Accenture, que mostra que 80% dos CMOs planejam aumentar os investimentos na tecnologia a partir de 2024.

Porém, essa busca emergente por utilizar a ferramenta acaba sendo confundida com pressa por muitos profissionais C-Level, levando à implementação inadequada de IA e consequente comprometimento em processos e na imagem da marca.

Empresas que buscam a IA como uma solução definitiva para todo o marketing caem em uma armadilha de efeito oposto: afastam seu público com comunicação fria e pouco confiável.

A Inteligência Artificial no marketing é uma ferramenta poderosa quando dá suporte ao trabalho humano, não como substituta a ele. Por meio das tendências atuais aplicadas no mundo inteiro, você vai ver como isso acontece, aliando o melhor da tecnologia com o melhor do contato pessoal.

As principais tendências de IA no Marketing Digital

O cenário de IA no Marketing Digital ainda é cheio de oportunidades e desafios, enquanto empresas descobrem e entendem a melhor forma de aplicá-las para terem resultados reais de mercado.

Veja as principais aplicações hoje da Inteligência Artificial no marketing para começar você essa jornada transformadora.

AI Analytics

Um dos maiores trunfos da Inteligência Artificial hoje é aliar processamento de dados e contexto, isto é, analisar e apresentar informações importantes sobre um negócio a partir de inputs naturais do profissional que busca a resposta para uma questão.

Dentro do marketing, a AI Analytics é a base para a competitividade do futuro: entendimento de público em nível granular, projeção de cenários mais precisos e automação de processos produtivos.

Ou seja, todos os itens abaixo nesta lista partem do AI Analytics. Veja então como essa parceria humano-tecnologia funciona na prática.

Segmentação de público

A internet, principalmente as redes sociais, abriram o campo de oportunidades para todas as empresas de qualquer tamanho. Se você quer alcançar um público e ganhar visibilidade, ele está lá esperando por você.

Porém, o grande desafio do Marketing Digital é exatamente a segmentação, fazer com que sua comunicação chegue em quem importa: as pessoas mais propensas a se tornarem leads e, futuramente, clientes.

Inteligências Artificiais especializadas são capazes de analisar inúmeros dados internos e externos para traçar o perfil perfeito de marketing.

Como resultado, você tem uma buyer persona, um perfil fictício que representa o seu consumidor ideal. Traçar estratégias pensando nesse personagem ajuda a focar seus esforços e gastar menos para converter novos leads.

Estruturação de estratégias de conteúdo

A relação entre Inteligência Artificial e conteúdo ainda é nebulosa na internet, principalmente com empresas utilizando a ferramenta como produtora de material final. A consequência é uma inundação de conteúdos despersonalizados e pouco confiáveis.

A melhor maneira de implementar IA hoje é como ferramenta de estruturação. A AI Analytics é capaz de monitorar o comportamento de seu cliente padrão e entender como deve ser feito o calendário e a distribuição do conteúdo para maximizar a visibilidade e o engajamento.

Análise de engajamento em tempo real

Falando em engajar, a relação entre clientes e marcas nas redes sociais é muito dinâmica. Novos assuntos, novas trends e até novos memes mudam como as pessoas se comunicam de um dia para o outro.

Acompanhar essas mudanças é acompanhar o seu público e garantir engajamento constante. A Inteligência Artificial pode trabalhar como uma facilitadora do monitoramento – não só processando esses dados em tempo real, mas aprendendo seu contexto e a resposta mais adequada.

Uso de chatbots

Muita gente já se esquece disso por serem tão capazes, mas as Inteligências Artificiais de hoje, como o ChatGPT, são, na verdade, chatbots. Então por que não aproveitar esse poder para o que ele foi originalmente concebido?

Chatbots são robôs que interagem com o público e sustenta conversas naturais para redirecionar ou até resolver pendências levantadas pelo usuário. Realizam desde a triagem de um primeiro atendimento até tarefas de sistema, como resolução de dúvidas, compartilhamento de arquivos e marcação de horários.

Dentro do marketing, os chatbots são ferramentas perfeitas para manter o relacionamento próximo ao lead, puxando conversa, apresentando ofertas ou fazendo o follow-up depois de uma compra.

Automação de processos

Quando analisamos tudo o que mostramos até aqui de tendência, vemos um padrão: um dos grandes poderes da Inteligência Artificial no marketing é a automação de processos.

Isso começa desde a análise de dados, passa pelo planejamento de estratégias e vai até a distribuição e acompanhamento de conteúdos online.

Portanto, usar IA hoje é investir em eficiência produtiva. Algo que vale muito na competitividade moderna.

A integração de ferramentas de IA e marketing visando o futuro

Independente de qual das tendências encaixe melhor na sua realidade, a verdade é que a relação entre IA e marketing deve apenas crescer no futuro. Isso fica claro tanto no interesse de CMOs quanto nos benefícios que quem investe na tecnologia vêm capitalizando desde o fim de 2022.

Embora ainda estejamos longe da forma final da Inteligência Artificial no marketing, este começo já é bastante promissor. Começar agora é aproveitar as oportunidades mais emergentes e sair na frente dos concorrentes. É se aproximar ainda mais do seu público, com a eficiência da tecnologia sem perder o contato humano.

Quer saber mais ainda sobre Inteligência Artificial e seu impacto nas empresas? Confira outros conteúdos em nosso blog!


Ciência de dados no mercado de trabalho: crescimento e tendências

A tecnologia não para de crescer. E, com ela, é claro que surgem formas inovadoras de lidar com os recursos que ela oferece. Por isso, as áreas da  Tecnologia da Informação (TI) não param de se desenvolver e de trazer novas oportunidades.

Com o surgimento de novas tecnologias, o processamento de dados tem se tornado uma peça fundamental nesse cenário em constante evolução. Assim, surge uma nova e empolgante área: a Ciência de Dados.

Quer saber mais sobre ela? Neste artigo, exploraremos a crescente importância da Ciência de Dados no mercado de trabalho, destacando seu papel e as oportunidades que oferece aos profissionais do segmento tecnológico. Vamos lá!

Expansão para além do setor de tecnologia

Ainda que inicialmente tenha sido considerada como uma área do setor tecnológico, a Ciência de Dados já ultrapassou essa barreira e hoje se vê útil em diversos segmentos do mercado.

Por exemplo, no setor de varejo, a Ciência de Dados é utilizada para analisar padrões de compra dos consumidores, otimizando assim as estratégias de marketing e gerenciamento de estoque. 

Na área da saúde, por sua vez, ela auxilia os profissionais a identificar tendências e padrões em grandes conjuntos de dados médicos, contribuindo para diagnósticos mais precisos e personalizados. 

Já no setor financeiro, a Ciência de Dados desempenha um papel fundamental na previsão de tendências de mercado e na gestão de riscos.

Assim, ela está se tornando uma ferramenta indispensável em diversos setores, capacitando as empresas a aproveitar ao máximo o vasto volume de dados disponíveis. E o mais importante é que o mercado já entendeu o valor dos dados e dos profissionais que lidam com esse tipo de conhecimento.

Demanda por profissionais especializados em ciência de dados

Quanto mais dados para analisar… mais profissionais são necessários para fazer isso acontecer! À medida que a Ciência de Dados desponta como uma tendência cada vez mais necessária para diferentes segmentos, é natural que a demanda por esses profissionais também aumente.

Cada vez mais as empresas buscam entender mais sobre seus clientes a partir das informações deixadas por eles em forma de dados. Assim, conseguem adaptar melhor os negócios às necessidades da clientela e criar estratégias personalizadas para satisfazer esse grupo.

Além disso, a evolução das tecnologias de análise de dados, como machine learning e inteligência artificial, amplia ainda mais a abrangência das análises que podem ser realizadas. As empresas estão buscando profissionais que possuam habilidades avançadas em estatística, programação e modelagem de dados para aproveitar ao máximo essas tecnologias emergentes.

Principais funções de um especialista em Ciência de Dados

Os especialistas em ciência de dados desempenham diversas funções cruciais dentro das organizações. Chegou a hora de você conferir algumas delas!

Modelagem estatística

Utilizando técnicas estatísticas, eles desenvolvem modelos preditivos e descritivos para entender o comportamento dos dados e fazer previsões sobre eventos futuros. 

Desenvolvimento de algoritmos

Em muitos casos, os especialistas em ciência de dados são responsáveis por desenvolver algoritmos personalizados. Isso pode envolver a criação de algoritmos de machine learning para tarefas como classificação, clusterização, regressão e recomendação.

Visualização de dados

Os especialistas em Ciência de Dados também são frequentemente responsáveis por criar visualizações de dados claras e intuitivas, como gráficos, dashboards e infográficos. Tais ferramentas ajudam a transmitir informações de maneira acessível para as empresas.

Colaboração com outros times

O trabalho do cientista de dados não é solitário. Ainda que analisar as informações seja algo mais intimista, esse profissional precisa colaborar com outras equipes da empresa, a fim de transmitirem as informações obtidas e ajudá-las a criar estratégias em favor da marca.

Cientista de dados vs Analista de Dados vs Engenheiro de dados

Quando se fala em dados, há muitos profissionais que fazem parte do segmento. Eles são os analistas, cientistas e engenheiros. Mas, afinal, o que cada um deles representa? Veja a seguir! 

Cientista de Dados

Os cientistas de dados são responsáveis por explorar grandes volumes de dados e realizar análises complexas para descobrir padrões, tendências e insights. Além disso, usam técnicas de machine learning e inteligência artificial para criar modelos preditivos que ajudam a prever futuros comportamentos e resultados.

Analista de Dados

Por sua vez, o analista foca na interpretação e visualização de dados para comunicar efetivamente descobertas e insights às partes interessadas. Para isso, ele realiza análises descritivas para identificar tendências e padrões nos dados que podem informar decisões de negócio.

Engenheiro de Dados

Por fim, o engenheiro é o encarregado de projetar, construir e manter infraestruturas de dados para facilitar o processo de coleta, armazenamento e análise dessas informações. Além disso, ele integra dados de diversas fontes, garantindo que eles sejam facilmente acessíveis para análise e modelagem.

Oportunidades na área da Ciência de Dados

Com a expansão contínua da adoção de tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial, as oportunidades na área de ciência de dados são bem diversificadas. Confira alguns exemplos a seguir!

Aprendizado de máquina e inteligência artificial

A integração de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial impulsiona a capacidade das empresas de extrair informações e prever tendências futuras com base em dados históricos e em tempo real. Alguns possíveis usos do recurso são:

  • antecipação da demanda por produtos e serviços para otimizar a produção e o estoque;
  • identificação de potenciais riscos financeiros, operacionais ou de mercado;
  • previsão de quais clientes estão propensos a cancelar seus serviços e desenvolver estratégias para retê-los;
  • recomendação de produtos com base nas preferências e no histórico de compras do cliente;
  • monitoramento de transações para identificar comportamentos suspeitos e prevenir fraudes e muito mais.

Automação de processos

Por fim, a automação também é uma área em crescimento. A ideia é reduzir o trabalho das equipes e também os erros humanos, fazendo com que os processos sejam não só mais ágeis, como também mais seguros. Assim, há mais tempo para que os profissionais se dediquem a outras tarefas, otimizando a produtividade interna dos times.

Isso pode ser feito a partir da:

  • captura de informações de documentos físicos ou digitais e inserção em sistemas para gerenciar os dados;
  • chatbots e assistentes virtuais que interagem com os clientes e resolvem dúvidas comuns;
  • sincronização automática de dados entre sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) e sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP);
  • automação da comunicação e troca de dados entre diferentes partes da cadeia de suprimentos, como fornecedores, fabricantes e distribuidores, entre outros.

Em resumo, a Ciência de Dados emergiu como uma oportunidade única para que empresas possam melhorar os seus processos internos e favorecer o relacionamento com a clientela, além da satisfação desses clientes. Por isso, não perca a chance de implementá-la em seu negócio e observe os resultados!

Para mais conteúdos como este, acesse o blog da Scala e confira informações e dicas sobre o mundo da tecnologia! 


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Dados hospitalares: saiba como otimizar a gestão de leitos

Realizar a gestão de leitos de maneira eficiente é essencial para otimizar o uso de recursos hospitalares, oferecer um bom atendimento aos pacientes e manter a eficiência operacional. Nesse sentido, utilizar os dados hospitalares de maneira estratégica é fundamental para ter melhores resultados.

Tais informações auxiliam a fazer a previsão de ocupação de leitos, alocar os pacientes de forma adequada, manter uma utilização inteligente dos recursos e muito mais. Porém, existem desafios que pode gerar erros, como a falta de dados de qualidade.

Quer saber como superar as dificuldades e aproveitar as informações na gestão de leitos? Então, continue a leitura e confira!

O que é a gestão de leitos?

Um processo essencial no campo da saúde é a gestão de leitos. Ele supervisiona o planejamento, alocação e coordenação dos leitos hospitalares e trabalha para maximizar o atendimento aos pacientes eletivos ou de emergência.

Além disso, esse processo inclui a supervisão da disponibilidade de leitos, a tomada de decisões sobre a distribuição de pacientes conforme a gravidade da condição e os recursos disponíveis, a preparação de instalações hospitalares de alta capacidade para liberar leitos e a garantia de condições de uso adequadas.

Há ainda a parte administrativa que deve garantir o uso eficaz dos recursos e um fluxo adequado de pacientes. Essa parte é responsável pela transação de documentos, liberação e desempenho de profissionais e gerenciamento do volume de dados disponíveis.

Vale destacar que o gerenciamento de leitos visa garantir que os recursos hospitalares sejam usados de maneira eficaz, melhorando o desempenho do hospital, os resultados financeiros e a competitividade no mercado da saúde. Além disso, ajuda a cumprir as legislações vigentes, como a Portaria n.º 3.390/2013 do Ministério da Saúde.

Qual é a importância da gestão de leitos para o hospital?

A gestão de leitos hospitalares tem uma função relevante na hora de manter a eficiência e a qualidade dos serviços hospitalares, contribuindo para a previsibilidade, otimização de tempo e gestão da equipe. Entenda mais sobre cada um desses motivos, a seguir.

Previsibilidade

Ao analisar dados históricos e em tempo real sobre a ocupação dos leitos, o gerenciamento de leitos oferece maior previsibilidade ao hospital e ajuda na alocação e otimização do atendimento.

Como resultado, essa avaliação permite identificar tendências, sazonalidades e padrões de demanda ao longo do tempo. Essa possibilidade fornece uma base sólida para prever as necessidades futuras.

O hospital pode usar essas informações para antecipar a alta na procura, planejar melhor a uso dos recursos e ajustar a capacidade conforme as análises preditivas, evitando superlotação ou ociosidade de leitos.

Otimização de tempo

O uso de dados no gerenciamento hospitalar também ajuda a otimizar o tempo em diferentes situações em que há elevada demanda por leito, garantindo melhor suporte aos indivíduos.

Por exemplo, o hospital pode reduzir o tempo de espera por internação dando prioridade à distribuição de leitos conforme a gravidade da condição do paciente e a disponibilidade de recursos.

A utilização de indicadores de desempenho e monitoramento contínuo da ocupação dos leitos ajuda a maximizar a eficiência operacional, identificando áreas de falha e pontos de melhoria.

Gestão da equipe

Por fim, vale mencionar que a gestão de leitos pode ajudar na gestão da equipe. Assim, é possível monitorar a demanda de pacientes e a ocupação de leitos com base na observabilidade de dados.

Os gestores podem usar essas informações para dimensionar adequadamente o pessoal em cada turno, garantindo que haja funcionários suficientes para atender às necessidades dos pacientes.

O uso de dados também pode ajudar a encontrar padrões de trabalho, otimizar escalas e distribuir tarefas de maneira equitativa. Isso leva a um ambiente de trabalho mais colaborativo e produtivo.

Quais os principais erros e desafios na gestão de leitos?

Existem erros e desafios que podem prejudicar o gerenciamento de leitos do hospital. Nesse sentido, conhecê-los é o primeiro passo para conseguir superar e, com isso, melhorar o atendimento oferecido aos pacientes. Por isso, listamos as dificuldades mais comuns, a seguir:

  • organização dos processos — um desafio comum no gerenciamento hospitalar é a falta de organização nos procedimentos, o que acarreta atrasos na admissão ou na transferência de pacientes, falhas na comunicação entre os membros da equipe e desperdícios. É preciso usar os dados para encontrar gargalos e melhorar o atendimento oferecido;
  • manutenção de profissionais qualificados — a dificuldade em manter os colaboradores qualificados pode proporcionar elevada rotatividade, aumentando a carga de trabalho para os funcionários remanescentes. É preciso usar as informações disponíveis para fazer uma boa gestão da equipe e evitar o desligamento de bons profissionais;
  • disponibilidade de informações — se os gestores não têm acesso a dados atualizados e de qualidade sobre a ocupação dos leitos e o estado dos pacientes, esse cenário pode resultar em atrasos no tratamento e decisões inadequadas. Por isso, é preciso melhorar a coleta e processamento das informações;
  • integração dos dados — por fim, outro desafio é manter os sistemas de dados integrados, pois, caso contrário, pode haver inconsistência e dificuldade em compartilhar informações entre os departamentos, prejudicando a tomada de decisões e a qualidade do atendimento.

Para lidar com todos esses desafios, é preciso implementar soluções otimizadas voltadas para a área da saúde. Contar com a Scala pode ajudar nesse cenário. Saiba mais, a seguir.

Como os dados podem ajudar?

Contar com a Scala para melhorar a gestão de dados e implementar soluções de automação em seu hospital é uma ótima maneira de superar os desafios e fazer uma boa gestão de leitos.

Por exemplo, por meio da solução de Backup é possível manter os dados seguros e disponíveis, mesmo em momentos críticos. Já com a DORA, é possível gerenciar grandes volumes de informações com mais eficiência e com custos reduzidos.

Existem ainda várias outras soluções que podem ser adaptadas para as necessidades do seu negócio. Além disso, a Scala já ajudou outras empresas da área da saúde e conta com conhecimento para oferecer todo o suporte para o seu negócio.

Com o entendimento de como fazer a gestão de leitos de maneira apropriada e de que forma usar os dados para melhorar o gerenciamento hospitalar, vale implementar ferramentas que possam ajudar com essa tarefa. Nesse sentido, fazer uma parceria com a Scala é uma excelente alternativa.

Quer receber uma avaliação personalizada para o seu negócio? Então, entre em contato e fale com um de nossos especialistas!


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O boom da IA generativa e seus desafios

A IA generativa está tão presente nas discussões empresariais dos últimos anos que é difícil não ter contato com alguma delas. Um estudo recente aponta que 87% dos líderes C-Level preveem o uso da ferramenta em um futuro recente.

Mas o boom da generative AI foi tão rápido e intenso que muitas perguntas ainda ficam na cabeça de diretores e empreendedores. O que é exatamente essa tecnologia? Como utilizá-la para ganhos reais na empresa?

Neste artigo, queremos responder a essas perguntas. Veja o que é IA generativa, seus principais desafios e como implementar no seu negócio. Boa leitura.

O que é IA generativa

A IA generativa é um modelo de Inteligência Artificial treinado para entender contextualmente as solicitações de um usuário, cruzar e processar dados de maneira relevante para o objetivo pedido e apresentar uma resposta adequada ao pedido para satisfazer a demanda.

Como o nome sugere, é uma IA capaz de gerar informação relevante a partir das necessidades de um usuário humano.

O grande destaque da generative AI é sua capacidade de processamento de informação aliado a um modelo de linguagem (LLM). Este não só é capaz de conectar ideias com velocidade e eficiência em milésimos de segundo, como apresentar suas conclusões de maneira natural e aplicável.

O que ela não é

Uma forma interessante de entender mais o que é uma Inteligência Artificial tipo ChatGPT é definindo o que ela não é, eliminando a desinformação que muitas vezes vemos ser propagada na internet.

A IA generativa foi denominada assim por gerar resultados a partir de seu treinamento para dados preestabelecidos. Ou seja, ela ainda não está na ideia de ficção científica, capaz de pensar por conta própria ou criar algo do zero.

Entender isso é importante para saber como utilizar e superar os desafios da IA. Ela é uma ferramenta que não substitui pessoas com capacidades criativas e de tomada de decisão. Pelo contrário, ela as empodera com visibilidade de dados para navegar com mais eficiência no mercado.

Os desafios de utilizar Inteligência Artificial em contexto empresarial

Dentro de tantas possibilidades, discussões e desinformação, a IA generativa nasceu em um cenário de oportunidades e desafios.

Quem entende as questões mais relevantes sobre a tecnologia tem uma vantagem sobre os concorrentes, entendendo exatamente como implementá-la, evitando algumas armadilhas e transformando-a em resultados reais de negócio.

Após entender o que é Inteligência Artificial generativa, veja os principais desafios atuais da ferramenta.

Volume e complexidade da informação

Para ter uma IA generativa em sinergia com o seu negócio, é preciso que dados internos e de mercado sejam integrados em uma rede confiável de informação que sirva de fonte para atuação do modelo.

Por isso, o uso de soluções externas, como ChatGPT e Gemini, nem sempre trazem as respostas mais adequadas à sua situação. Principalmente por não ter como saber quais dados estão sendo utilizados e de onde vêm.

É por isso que plataformas como a ALICE são recomendadas no uso empresarial. Elas são implementadas internamente na empresa, utilizando seu próprio pool de dados para relatórios e previsões mais precisos, prontos para o uso real.

Segurança e privacidade

A segurança da informação também é um ponto de atenção, principalmente depois da entrada em vigor da LGPD. Utilizar dados internos em ferramentas externas abre uma brecha que pode ser aproveitada por terceiros. A escolha da IA mais segura é fundamental para o sucesso.

Direitos autorais

Uma das discussões mais recorrentes sobre IA generativa tem a ver com direitos autorais. E com razão: alguns modelos menos confiáveis surgiram utilizando dados originais de terceiros sem anuência ou pagamento, gerando resultados que podem ser considerados até crime.

Com o tempo, é provável que esses agentes de má-fé saiam do mercado naturalmente. Mas, até lá, é importante utilizar apenas ferramentas confiáveis.

Questões éticas

Tudo o que levantamos até aqui se torna o pacote de questões éticas amplamente discutidas sobre o assunto. A mais prevalente hoje é a substituição do trabalho humano por IA generativa.

A nossa posição sobre isso é clara: a Inteligência Artificial é transformadora no empoderamento de profissionais e empresas, não como substituta delas.

O uso de soluções de IA de qualidade leva a mais visibilidade de mercado presente e futuro, além de liberdade para que tomadores de decisão tenham múltiplos cenários disponíveis para escolher o melhor caminho para a empresa.

6 dicas para escolher a opção mais segura em meio aos desafios da IA generativa

Agora que falamos sobre os desafios da IA generativa, como escolher a melhor opção que supere todos esses pontos? Vamos terminar com 6 dicas para implementar a ferramenta ideal!

1. Entenda a sua demanda

A melhor IA para seu negócio é aquela que se encaixa nas suas necessidades. Você quer ter melhores previsões financeiras? Fazer análises de mercado? Aprofundar indicadores de performance? Ou tudo ao mesmo tempo?

As respostas a essas perguntas vai guiar a sua decisão sobre a solução ideal.

2. Trace os seus objetivos

Objetivos claros são primordiais em qualquer negócio: crescimento, otimização, consolidação, visibilidade, etc.

Se você sabe onde quer chegar, fica mais fácil não só decidir a ferramenta ideal, como as perguntas a serem feitas para respostas que levem o negócio para onde você quer.

3. Busque customização

Muitas das ferramentas como ChatGPT oferecem versões pagas que oferecem mais funcionalidades e capacidades de customização.

Porém, o ideal é uma IA generativa que se integre de fato no seu sistema, com segurança e eficiência. Assim, você pode treinar e lapidar o modelo para entender exatamente o que você precisa.

4. Priorize os seus dados

Por mais que muitas IAs tenham acesso a informações confiáveis e amplas sobre o mercado, elas nunca chegarão ao nível de utilizar seus próprios dados a seu favor.

Portanto, escolha a ferramenta que você pode controlar e alimentar de maneira segura com seus indicadores internos, tendo respostas ainda mais ajustadas à sua realidade.

5. Integre em seus processos

Muitas empresas correm para implementar seu sistema de Inteligência Artificial de qualquer jeito e, em vez de acelerar análise de dados, acabam criando gargalos dúvida em setores diversos.

A Inteligência Artificial útil é aquela que se integra naturalmente nos processos produtivos, com fácil acesso de colaboradores, fácil verificação e compartilhamento de resultados.

6. Busque aprimoramento constante

As IAs estão em constante evolução. Para não ficar para trás, você precisa acompanhar esse movimento e aplicar melhorias constantes na sua relação com a ferramenta.

Existem duas maneiras de fazer isso: por conta própria, sempre monitorando, pesquisando e implementando novas funcionalidades, ou com ajuda especializada, que implemente e monitore um sistema customizado de IA na sua empresa.

Agora que você sabe o que é IA generativa, seus desafios e como implementar, é hora de começar essa jornada. Mapeie suas necessidades e oportunidades, pesquise a melhor ferramenta no mercado e coloque seu negócio no futuro!

Quer ajuda para iniciar esse processo, com expertise e tecnologias de ponta? Conheça as soluções Scala, referência em transformação digital e IA generativa para negócios!


Ressignificando os dados com Dora: saiba como ter eficiência em dados

Muitas empresas lidam diariamente com um grande volume de dados, mas, no final da operação, acabam não extraindo todo o potencial que poderiam desse ativo. Isso acontece porque uma série de fatores relacionados à gestão, ao armazenamento e ao método utilizado para analisar tudo aquilo que foi coletado.

Entretanto, com o mercado moderno exigindo cada vez mais precisão nas relações com consumidores e parceiros, não ter eficiência em dados é desperdiçar oportunidades de negócio. Entrevistamos Marcelo Gallota, especialista na Scala, para falar mais sobre a gestão de dados e como a DORA, sistema proprietário da empresa, pode ajudar nessa tarefa.

Sendo assim, se você precisa lidar com os dados que a sua empresa gera, vale a pena continuar a leitura deste artigo até o final.

O que é a gestão de dados?

Gestão de dados é o processo de coleta, armazenamento, organização, análise, proteção e utilização eficaz de informações em uma organização. Isso pode ser feito a partir de um conjunto de recursos e técnicas do time de tecnologia enquanto aliado a setores como o jurídico, marketing, vendas, atendimento, logística e financeiro e outros que fizerem sentido para a oferta do negócio.

Ela representa também a conformidade legal com as normas da LGPD (Lei Geral da Proteção de Dados), priorizando a coleta, manejo e acesso seguros dos dados de forma segura e privada. Como se trata de uma obrigação, as empresas devem ter uma gestão focada na eficiência em dados para não ter problemas.

Quais os desafios das empresas com a gestão de dados?

O primeiro e mais comum desafio dos negócios ao lidar com a gestão de dados é manter os dados seguros e disponíveis utilizando a máxima otimização possível de recursos de infraestrutura, principalmente em um grande volume de informações que entram diariamente em seus bancos. Afinal, quando a quantidade é massiva, a observabilidade e a qualidade das extrações nem sempre é adequada para os objetivos.

Após essa questão ter sido resolvida, os gestores terão mais facilidade em visualizar e obter insights sobre suas operações. Dessa forma, a gestão será pautada na inteligência do negócio, permitindo decisões mais acertadas e alinhadas às metas, tanto de curto quanto de longo prazo.

Adicionalmente, adequar-se à LGPD é outro desafio comum às empresas modernas. Porém, com uma gestão de dados alinhada às exigências das normas e leis, é mais fácil garantir a conformidade e evitar problemas com a legislação.

Como obter eficiência em dados?

O primeiro passo para obter eficiência em dados é alinhar todos os setores da empresa para essa estratégia. Separamos alguns dos pontos que devem fazer parte da rotina da empresa. Veja:

  • crie um plano para gerenciar seus dados: tenha um plano claro que una os objetivos da empresa com o uso dos dados. Isso envolve definir metas específicas e entender quais dados são importantes,estabelecendo regras para coletá-los, guardá-los, analisá-los e usá-los;
  • siga padrões e automatize processos: quando der, use padrões e automatize a coleta, armazenamento e análise de dados. Além de evitar erros, mantém tudo consistente e economiza tempo e recursos;
  • mantenha a qualidade dos dados: é imprtante estabelecer regras para manter a qualidade dos dados. Verificar e limpar regularmente os dados, manter um formato padrão e ter controles de qualidade são partes desse processo.
  • priorize a segurança dos dados: a segurança dos dados é indispensável. Para isso, coloque medidas fortes para proteger os dados de acesso não autorizado, perda ou danos;
  • incentive a colaboração e o compartilhamento de dados: faça com que diferentes equipes e departamentos trabalhem juntos e compartilhem dados de forma segura. Isso evita que haja esforços duplicados e ajuda os dados a serem usados de forma mais eficaz em toda a empresa;
  • meça e melhore o desempenho: estabeleça formas de medir o desempenho e monitore regularmente como estão as coisas. Identifique áreas que podem melhorar e faça ajustes para ficar mais eficiente ao longo do tempo;
  • use as tecnologias certas: investir em ferramentas que se encaixem nas necessidades da empresa pode fazer uma grande diferença, incluindo sistemas de banco de dados, programas de análise, soluções de armazenamento na nuvem, e por aí vai.

Qual o papel da DORA na eficiência em dados?

Como você percebeu, para alcançar uma gestão eficiente de dados é preciso que toda a empresa esteja alinhada com o paradigma de colaboração que isso implica. Porém, o aspecto que mais facilita a rotina de coleta e administração como um todo é o uso de um software eficiente, capaz de tratar os dados com mais agilidade e segurança.

Segundo Marcelo Gallota, a DORA," sistema oferecido pela Scala IT, foi originalmente concebido para lidar com o armazenamento, organização dos dados e acesso eficiente a baixo custo". No entanto, ao resolver esse problema, eles identificaram uma oportunidade adicional e um valor extra nos dados históricos, que muitas vezes são mantidos por muitos anos devido a questões de conformidade regulatória.

Esses dados históricos têm um valor analítico significativo. Porém, antes da entrada da DORA, não era possível nem mesmo pensar em monetizar esses dados devido às limitações de armazenamento e acesso.

Com a introdução da DORA, o primeiro problema foi resolvido e eles conseguiram identificar a oportunidade de "ressignificar" os dados. Ou seja, transformar dados que antes tinham baixo potencial de monetização, por serem puramente históricos, em dados com alto potencial de monetização, agora que o sistema oferece a capacidade de armazenamento e acesso eficiente.

Mas como funciona a DORA?

A DORA é um banco de dados projetado especificamente para lidar com grandes volumes de dados em empresas. Ela se destina a resolver desafios relacionados ao armazenamento, acesso, custo e integração eficientes desses dados nas arquiteturas empresariais.

Para alcançar esse objetivo, o sistema oferece recursos de compressão que permitem reduzir o tamanho dos dados em até 90%, o que ajuda a otimizar o uso do armazenamento e melhorar a eficiência geral. Assim, a DORA atua como um banco de dados tradicional, mas com recursos adicionais que o tornam especialmente adequado para lidar com os desafios específicos enfrentados pelas empresas que lidam com grandes volumes de dados — como as de telecomunicações, finanças, RH e outros segmentos.

Na prática, essa ressignificação é o tratamento diferenciado com cada dado, considerando em quais situações a DORA pode ser utilizada que não fazem parte de um escopo tradicional. Isso permite que um mesmo dado seja empregado em múltiplas áreas, sem ocupar mais espaço e servindo a propósitos plurais em vez de uma análise singular, de acordo com Marcelo Gallota.

E quais os benefícios trazidos pela DORA?

O principal benefício é a enorme eficiência trazida pela compressão e consequente redução de recursos de infraestrutura (principalmente armazenamento). Além disso, a DORA oferece grande facilidade para integrar-se com qualquer elemento da arquitetura de dados da empresa, possibilita a monetização de dados históricos e ajuda as empresas a reduzirem sua pegada de carbono devido à grande redução no uso de infraestrutura.

Agora você já entende por que a gestão e eficiência em dados é um aspecto que não pode ser negligenciado. Com a DORA organizando, tratando e exibindo dados com ainda mais agilidade, ficará bem mais fácil obter insights de negócios valiosos, que mudarão os rumos financeiros da sua empresa a médio e longo prazo.

Obtenha os melhores resultados possíveis quando o assunto é gestão de negócios e eficiência em dados. Entre em contato conosco e conheça ainda mais benefícios que a DORA tem a oferecer!


inteligência artificial

O que é e o que não é inteligência artificial? Entenda

É praticamente senso-comum que a inteligência artificial (IA) está mudando o modo como executamos tarefas, nos relacionamos e até interagimos com a tecnologia em geral. Desde assistentes virtuais na nuvem que respondem às nossas perguntas a sistemas que identificam pontos de melhoria em softwares, a realidade é que não temos como viver sem esse recurso.

Entretanto, ainda que a popularidade das IAs esteja crescendo exponencialmente, nem todos sabem, de fato, o que é inteligência artificial e o que não é. Afinal, existem critérios que determinam se o sistema é ou não capaz de pensar por si só, ainda que de maneira limitada.

Pensando nisso, desenvolvemos este conteúdo em parceria com Filipe Cotait, COO da Scala, para explicar o que é inteligência artificial e como diferenciá-la dos outros modelos existentes. Continue a leitura para saber tudo sobre o tema.

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é um ramo das ciências da computação que tem como objetivo criar sistemas que necessitariam de inteligência humana para serem executadas. Elas são capazes de adquirir e armazenar conhecimento de forma estruturada, utilizando dados para tomar decisões e realizar ações. Segundo Filipe Cotait, “Inteligência artificial tem vários conceitos, mas um conceito bem aceito pela comunidade é a capacidade da máquina de executar tarefas feitas pelos humanos em geral.”

Portanto, toda a parametrização complexa encontrada em um sistema de inteligência artificial permite chegar a conclusões lógicas, planejar ações, fornecer respostas em uma linguagem natural, interpretar o mundo ao redor e, até mesmo, mover objetos físicos quando existe estrutura para isso. Os robôs utilizados pela Boston Dynamics, por exemplo, detêm essa capacidade.

Exemplos de inteligência artificial

Separamos exemplos comuns da rotina humana para ilustrar nossa explicação sobre o que é inteligência artificial. Confira abaixo.

Carros autônomos

Os carros de empresas como Tesla, Waymo, alguns modelos BWM, Nvidia, Ford e outros veículos têm inteligência artificial. Isso porque eles precisam analisar constantemente o cenário ao redor, aprendendo conforme o ambiente que estão e tomando decisões informadas sobre como proceder naquele contexto.

Chats virtuais

Os Large Language Models (grandes modelos de linguagem), como o Chat GPT, o Google Gemini (Google Bard) e o Copilot também fazem parte de sistemas populares de inteligência artificial generativa — resumidamente, que conseguem criar conteúdos inéditos. Contando com uma base de dados gigantesca, eles têm um conjunto de informações grande o suficiente para decidir e desenvolver respostas satisfatórias. “A capacidade da máquina criar novos conteúdos baseado em conhecimentos”, é um fator-chave nessa diferenciação.

Redes sociais

As redes sociais são fontes de dados inesgotáveis que precisam ser trabalhados diariamente por algoritmos que analisam o comportamento de seus usuários. Para isso, eles utilizam códigos complexos que preveem como uma pessoa se sentiu após interagir com determinada publicação, inferindo quais ações ela tomará depois e sugerindo conteúdos que despertarão o engajamento daquele indivíduo.

Sistemas de saúde

A área de saúde está se beneficiando cada vez mais dos avanços das IAs. Isso porque já existem sistemas computadorizados capazes de tomar decisões precisas durante cirurgias, com habilidades de controle e foco que os humanos não conseguem manter o tempo todo. Além disso, existem softwares que ajudam na prevenção de doenças analisando o histórico do paciente e fazendo recomendações mais acertadas aos médicos.

O que não é inteligência artificial?

Sistemas de interação e automação simples, simulações, robôs com funções delimitadas e pequenos recursos de softwares não representam inteligência artificial. Isso porque eles não têm a capacidade de analisar e tomar decisões que fujam ao seu escopo delimitado durante o desenvolvimento.

Ainda que sejam importantíssimos para a vida moderna e carreguem tecnologias de ponta, sua limitação quanto ao aprendizado e análise de fatores externos aos seus algoritmos impedem que sejam classificados como tal. Contudo, como o conceito sobre o que é inteligência artificial e suas aplicações estão constantemente mudando, seu entendimento pode ser alterado a qualquer momento.

Tecnologias que não são inteligência artificial

A complexidade do tema leva ao erro, o que pode refletir em custos para empresas que querem incrementar suas soluções tecnológicas. Para evitar esse cenário, confira os exemplos de tecnologias que não são classificas como IAs.

Robôs automatizados

Embora seja incrível ver a precisão com que um braço mecatrônico instala componentes em uma placa de silício, isso não configura uma inteligência artificial. A razão é que todos os parâmetros com os quais esse tipo de dispositivo deve trabalhar estão delimitadas no seu algoritmo, incluindo tamanho da placa, pressão utilizada para segurar o item e velocidade de movimentação.

Softwares

Firewalls, bloqueios de spam e filtros em conteúdos também não são modelos de inteligência artificial por exigirem que seus recursos sejam programados à mão ou baseados em modelos existentes. É por isso que novos vírus demoram a ser incorporados em sistemas de proteção, por exemplo.

Simulações e realidade virtual

Outro recurso comumente comparado com as IAs são as simulações e os softwares de realidade virtual. Como são ambientes altamente limitados, que dependem de hardware robusto para criar um universo muito específico, eles também não configuram inteligências artificiais.

O que observar ao procurar soluções de inteligência artificial?

De acordo com Filipe, “não há opção de não utilizar IA nos negócios atualmente.” Entretanto, o primeiro passo ao procurar por soluções de inteligência artificial é saber o que você precisa e o que não precisa. Isso porque os sistemas de IA podem abranger inúmeras soluções, mas as especificidades devem fazer sentido para o seu negócio.

Complementando, Filipe destaca que as vantagens trazidas pelo uso de IA são enormes: "A adoção de ferramentas de IA pode trazer vantagens competitivas significativas, seja para melhorar a eficiência operacional, oferecer melhores produtos ou serviços, ou entender melhor o mercado e os clientes."

A partir daí, o próximo movimento é contar com uma empresa que consiga realmente trazer benefícios. Para tanto, a parceira de tecnologia deve ter um conhecimento profundo sobre o tema, deixando claro até onde sua operação pode ser beneficiada e quais os impactos diários.

Como a Scala pode ajudar?

As soluções da Scala vão além da inteligência artificial utilizada em recursos simples, como chatbots e sistemas de gestão. O objetivo é "proporcionar um conhecimento profundo sobre a aplicabilidade da IA nos negócios e ajudar as empresas a identificar problemas específicos que podem ser resolvidos com IA", reforça Filipe.

Com todo o suporte estratégico que a empresa oferece, você e seu time estarão muito mais integrados ao uso da ferramenta, resultando em mais colaboradores tendo insights e podendo focar nas necessidades do cliente final em vez de em tarefas repetitivas. Além disso, a ScalaIT oferece sistemas que podem ser customizados de acordo com o contexto.

A resinificação dos dados, por exemplo, é um diferencial que permite que as empresas extraiam mais informações a partir de um único dado. Isso é possível devido à abordagem de observar um único dado por vários ângulos e contextos a partir dos softwares exclusivos e da inteligência artificial desenvolvida pela Scala.

Sendo assim, agora que você sabe o que é inteligência artificial, como identificá-la e o que deve ser observado ao procurar por esse tipo de solução, está na hora de dar este passo rumo à inovação e otimizar sua operação. É fundamental contar com uma empresa que tem tradição, autoridade e diferenciais que farão toda a diferença para alavancar seus negócios.

Dito isso, a Scala é, sem dúvidas, uma alternativa confiável para negócios que não sabem bem por onde começar, mas que sentem a necessidade de implementar sistemas de IA na sua rotina. Não deixe que as oportunidades passem por não ter recursos para identificá-las.

Entre em contato com um de nossos especialistas e comece agora mesmo a planejar o futuro da sua empresa com a inteligência artificial. Nossos sistemas certamente contribuirão para a melhoria da sua produtividade, além de fornecerem informações para uma tomada de decisão mais acertada.


IA analytics

LORE, ALICE.AI e DORA: qual o papel da IA analytics em sua jornada analítica

Um dos maiores erros que gestores modernos comentem é achar que coletar e acumular dados é o suficiente para atingirem a transformação digital. Mas de que adianta ter dados simplesmente por acumular?

Para ter sucesso hoje, eles devem ser usados para responderem às questões vitais de negócios, que sejam aderentes às estratégias dos clientes. A IA analytics é uma nova abordagem que utiliza automação e inteligência artificial para empoderar uma empresa por meio de dados.

Neste artigo especial, convidamos Antonio Pádua, Diretor de Vendas de Data & AI da Scala, para falar sobre a trinca de soluções capaz de trazer o poder dos dados para a sua rotina. Acompanhe.

Como as soluções Scala ajudam na eficiência e na produtividade de empresas?

Há algum tempo, empresas de todos os setores do mercado já perceberam o valor da informação para a competitividade moderna. É um fato tão prevalente que 91,7% dos negócios afirmam que estão aumentando seus investimentos em tecnologia de dados.

Porém, muitas dessas instituições caem na armadilha de se tornarem acumuladores digitais: possuem bancos recheados, mas não há conexão entre os registros armazenados e a análise deles para decisões práticas no dia a dia.

“A gente tem que entender que dados são uma coisa e analytics é outra”, afirma Antonio. O verdadeiro poder da informação vem de uma estrutura completa que a trate desde a entrada no sistema, passando pela organização até seu uso.

É pensando nisso que a Scala desenvolveu três soluções como pilares do IA analytics: LORE, DORA e ALICE.AI. Com focos em diferentes etapas da jornada de dados e visão da disciplina de Analytics, criam um ambiente completo e integrado que está constantemente monitorando e apresentando insights para tomadas rápidas de decisão.

Se você quiser saber mais sobre cada uma dessas ferramentas, veja a seguir.

Como a LORE consolida sua base de dados?

A LORE é uma plataforma para automatizar e estruturar a entrada de dados no sistema, tanto de fontes internas quanto a inserção de informação interna gerada na rotina do negócio.

“A LORE resolve um problema da empresa que é como fazer para coletar dados externos.” O especialista ainda sugere o seguinte cenário:

“Imagine um negócio no mercado de varejo que precisa saber como estão seus concorrentes para uma estratégia de next best offer. Nesse caso, é possível ir nos dados públicos como sites e aplicativos e extraí-los de maneira estruturada para enriquecer sua base.”

Uma das grandes vantagens da plataforma LORE é entregar dados como serviço, tratados e prontos para uso em insights da empresa.

Isso é possível com sua construção modular, que conecta coleta, tratamento de qualidade, armazenamento e gerenciamento de relatórios.

Como a DORA estrutura e disponibiliza dados com alta eficiência?

A DORA é uma solução de Data Management, um banco de dados de altíssima compressão com ganho significativo de espaço para gestão de informação com eficiência.

Seu foco é em otimizar a relação de pessoas e processos com dados armazenados, simplificando o acesso, a visibilidade e dando agilidade operacional. Novamente, Antonio nos propõe um exemplo de uso:

“Imagina a quantidade de dados que eu tenho armazenados que nunca trabalhei porque era caro ressignificá-los para a minha base atual. A DORA tem essa capacidade de, no seu ambiente produtivo, trazer dados antes inacessíveis e integrá-los a processos atuais como CRM, jurídico, financeiro e outros.”

Com suas altas taxas de compactação, a Dora ainda otimiza a necessidade por espaço de armazenamento, reduzindo custos com servidores ou serviços de nuvem.

Como a ALICE.AI aprofunda seus insights de negócio?

Depois que os dados são resgatados, estruturados e integrados pelas soluções anteriores, é hora de buscar os insights para a competitividade moderna. É nesse ponto da jornada que entra a solução ALICE.AI.

A plataforma é voltada para IA analytics, ou seja, o uso de inteligência artificial para segmentar, comparar e contextualizar dados em um banco empresarial.

Seu objetivo é fornecer insights profundos e que tenham aplicabilidade real em estratégias de mercado, reconhecendo padrões e tendências antes dos concorrentes.

Para isso, conta com uma interface simples e intuitiva que busca responder perguntas com base em indicadores internos e externos, retornando com relatórios acessíveis e assertivos: identificação de oportunidades, isolamento de gargalos, projeções de cenários, etc.

Como o especialista explica, os insights de analytics precisam estar conectados às suas estratégias de negócio. É preciso saber o que você precisa para receber as respostas mais adequadas.

As perguntas podem envolver questões práticas de negócio, como previsões de produção, relacionamento com o cliente, etc.

Levantando os questionamentos certos, a ALICE.AI analisa sua base de dados em todos os aspectos: capacidade produtiva, custos, precificação, tendências, entre outros para sugerir as estratégias mais relevantes em relação ao seu objetivo.

É uma forma de acelerar o seu negócio em todos os aspectos. Você reduz o tempo de tomadas de decisão, antecipa planos operacionais e reduz custos de processos desnecessários. É transformar dados em inteligência de negócio.

Quais os diferenciais das soluções Scala?

O diferencia as soluções Scala de outras opções no mercado é o entendimento do que significa utilizar dados na era digital.

Ter inteligência de negócio não é apenas ter muita informação. É ter um canal automatizado e customizado de tratamento, estruturação e uso prático dela.

É por isso que temos as três plataformas em uma abordagem de complementação. Cada uma atua em um pilar crucial da transformação digital.

A LORE otimiza e simplifica a coleta de dados, criando fluxos confiáveis de informação tanto de fontes internas quanto externas, incluindo:

  • Solução focada nos objetivos de negócio
  • Pagamento apenas pelo uso dos dados
  • Abstração da complexidade, entregando dados prontos para uso
  • Autonomia para utilizar dados públicos sem projetos internos
  • Conhecimento profundo das disciplinas de dados

A DORA estrutura e organiza essa informação em bancos de alto rendimento e compactação, agilizando e barateando processos de tratamento, monitoramento e uso, proporcionando:

  • Árvores de conhecimento
  • Modelos preditivos e prescritivos acelerados
  • Alinhamento dos resultados do modelo com as estratégias de negócio
  • Resultados prescritivos focados na identificação de ações de negócios
  • Propõe ações conforme a intensidade da dor do cliente
  • Facilidade de manutenção dos modelos
  • Trabalho colaborativo com vários modelos em simultâneo
  • Reutilização de hipóteses para outros modelos
  • Espaço para os especialistas de negócio do cliente interagirem com os resultados em termos de negócios
  • Validação ou negação de hipóteses como verdades sobre o negócio (valida julgamentos de valor nas empresas)

A ALICE.AI utiliza os dados já estruturados para fornecer insights de impacto, que agilizam a tomada de decisão, geram inovação no negócio e reduzem os riscos, trazendo para o negócio:

  • Altas taxas de compressão de dados
  • Rápida velocidade de consultas mesmo em grandes volumes
  • Ampla compatibilidade de integração (API, Web services, SQL nativo)
  • Desempenho e custo-benefício excelentes em ambientes de nuvem
  • Solução validada e operando em grandes empresas de telecom

Indo além da qualidade de nossas soluções, é importante lembrar que não entregamos apenas a ferramenta, mas também o serviço de implementação e utilização das soluções.

“No caso da ALICE.AI, por exemplo, o cliente não precisa ter uma equipe de dados, temos nossa consultoria. Inclusive, se o cliente nem sabe as perguntas a serem feitas para gerar insights, podemos aplicar nossa metodologia para criar o ambiente ideal para receber as melhores respostas.”

Ou seja, nossa missão é tornar a inteligência de negócio acessível para qualquer gestor empresarial.

Por qual solução Scala começar?

As três soluções Scala são pensadas para funcionar como um fluxo único de tratamento de dados e IA analytics. Mas a forma como você investe e utiliza as plataformas pode variar.

A palavra-chave levantada por Antonio é maturidade digital. Não adianta tentar implementar a ALICE.AI, por exemplo, se você não tem uma base de dados consolidada na empresa.

Portanto, busca uma progressão lógica para a implementação que passe pelos três pilares: LORE para a coleta, DORA para a arquitetura e ALICE.AI para os insights.

Vale lembrar também que as plataformas, embora automatizadas, precisam de uma organização pessoal e de processos adequadas para que traga os retornos esperados.

É por isso, inclusive, que oferecemos serviços de consultoria com metodologias especializadas em Business Intelligence e IA analytics.

Em uma progressão ideal, você pode chegar à implementação da trinca de soluções de maneira integrada e completamente inserida em sua rotina, sem que isso disturbe processos atuais.

Investir em tecnologia de dados é investir no futuro. Como Antônio conclui, “é preciso entender que é fundamental uma estratégia de analytics por trás de seu sucesso”.

Quem tem poder sobre a informação hoje tem uma relação mais próxima com o público e consegue identificar tendências de mercado mais rápido.

Não apenas isso, o acesso antecipado a padrões de mudança permitem que você tome decisões com maior potencial de crescimento, levando em conta todas os cenários possíveis de futuro.

Por esses motivos, investir em IA analytics é investir na consolidação. Conheça agora mais sobre as soluções LORE, DORA e ALICE.AI e entre em contato com nossos consultores!


Como usar a inteligência artificial para fidelizar clientes

Gradativamente, o conceito de inteligência artificial está deixando de ser uma visão cinematográfica. Empresas, empreendedores e até mesmo o consumidor já compreendem as aplicações dessa tecnologia no dia a dia. Inclusive, ela pode ser adotada com o intuito de fidelizar clientes.

Uma das maiores vantagens da IA é a sua ampla aplicabilidade. Existem diferentes tipos dessa tecnologia, e ela pode ser personalizada ou adequada a diferentes necessidades e demandas. Por isso, conseguimos otimizar as estratégias de fidelização com o suporte da IA.

Neste artigo você vai descobrir de que maneira ela é utilizada para esse fim. Continue lendo e compreenda a importância de contar com a inteligência artificial para fidelizar os seus clientes e ainda veja dicas para colocar essa estratégia em prática.

Como a inteligência artificial é utilizada na fidelização de clientes?

É importante ressaltar que aumentar as vendas nem sempre tem uma relação direta com a aquisição de novos clientes. Uma empresa pode obter um faturamento recorrente por meio dos clientes fidelizados.

Então, além de aplicar ações para atrair mais público, é fundamental adotar estratégias para fidelizar clientes. Uma das formas de fazer isso é por meio da implementação de soluções de inteligência artificial.

Com essa tecnologia, entregamos uma experiência diferenciada para o consumidor. É possível trabalhar de uma forma muito mais eficaz dados e informações internos e externos, com o intuito de compreender o mercado e o comportamento do público de forma coletiva e individual.

Assim, personalizamos o atendimento e a experiência para que o cliente fique satisfeito com a interação que teve com a empresa. Isso desde o primeiro contato até o pós-venda. Esse valor agregado é o que contribui para fidelizar clientes por meio da IA.

Qual a importância de contar com IA nas estratégias de fidelização?

Quando utilizamos soluções de inteligência artificial para fidelizar clientes ampliamos cada vez mais o público atendido. Isso faz com que a empresa tenha uma previsibilidade maior de faturamento.

Mas esse processo de fidelização pode ser feito utilizando outros meios. Então por que escolher a IA? A resposta está na maior eficiência dessa tecnologia. A inteligência artificial é capaz de trabalhar com um grande volume de dados

Ela é ágil, precisa e contribui para fazer análises e previsões com um índice de acerto grande. Ao mesmo tempo, automatizamos uma série de tarefas, evitando a operacionalidade dos processos internos. Assim, podemos tomar decisões e implementar estratégias com mais rapidez, maior adaptabilidade às tendências do mercado e com grandes chances de bons retornos. 

Não podemos esquecer que a inteligência artificial tem sido muito empregada para fazer o atendimento do público. Os consumidores encontram disponibilidade 24 horas por dia, o que aumenta a eficiência do suporte.

Reduzimos o tempo de espera, assim como o tempo médio de cada atendimento. Mais uma vez, o cliente tem uma experiência superior, isso aumenta a satisfação e faz com que ele seja fidelizado.

Também é muito importante o uso da inteligência artificial para fidelizar clientes porque ela ajuda a identificar oportunidades. Isso acontece pela análise de dados, que identifica padrões de comportamento e prevê comportamentos futuros. Dessa forma, você pode antecipar ações para atender com prontidão os consumidores.

Quais são as melhores dicas para utilizar IA na fidelização de clientes?

Você pode explorar a inteligência artificial de diferentes formas para fidelizar clientes. Confira a seguir algumas ideias que as empresas têm colocado em prática.

Coleta de dados 

Um sistema baseado em IA é capaz de analisar dados realmente valiosos e fazer a coleta, o armazenamento e o tratamento deles. Você terá um material rico e útil para trabalhar as suas estratégias, tendo como base diferentes informações.

Chatbot 

É importante ressaltar que o chatbot é diferente do chat de atendimento. No segundo caso, temos um espaço em que o cliente navega por informações até encontrar o que busca, ou pode conversar com um atendente humano.

No chatbot utilizamos um sistema de inteligência artificial. Ele interage com o cliente de uma forma humanizada, compreende textos, mensagens de voz, percebe necessidades e intenções. Então, busca a resposta mais adequada e traz o retorno ou a solução para o cliente utilizando uma linguagem natural.

Recomendação de soluções

Você lembra que a inteligência artificial analisa um banco de dados? Se o seu negócio tiver o registro do histórico dos clientes, a ferramenta conseguirá fazer recomendações de soluções de acordo com as preferências que essas pessoas demonstraram. 

Basicamente, como acontece em serviços de streaming. Esse tipo de recurso melhora a experiência e ajuda a fidelizar clientes por ampliar a satisfação dele, que se sente compreendido e valorizado.

Existem ainda outras possíveis aplicações da inteligência artificial para fidelizar clientes. O maior objetivo é fazer com que o consumidor se sinta bem recebido na sua empresa.

Essa tecnologia possibilita a personalização de uma experiência com maior valor agregado. O cliente vai se sentir especial, vai perceber a eficiência do seu negócio na hora de propor soluções. Esse conjunto de ações e estratégias é o que fará com que ele dê preferência constante para a sua empresa.

Que tipo de IA pode ser usada nesse sentido? 

O principal tipo de Inteligência Artificial utilizado para fidelizar clientes é aquele que conta com recursos de processamento de linguagem natural (PLN). Isso porque, como dito, principalmente no atendimento ao consumidor, a ferramenta de IA vai interagir com essas pessoas, compreender as necessidades delas e entregar soluções apropriadas.

Também é interessante a implementação de recursos de machine learning. Afinal, o sistema poderá se aprimorar de maneira contínua para fazer análises e previsões cada vez mais precisas e amplas.

Para que essa tecnologia seja aplicada na sua empresa, é necessário rever os processos para que eles possam ser otimizados e adequados ao digital. O ideal é que possam ser cumpridos de maneira automática, sem a necessidade de intervenção humana.

Então, também será necessário trabalhar a digitalização, coletar dados e investir em tecnologias para integrar setores e canais, de modo que a inteligência artificial consiga operar neles.

Vale contar com o suporte de uma empresa que oferece soluções de inteligência artificial e outras para promover a digitalização do seu negócio. Assim ficará ainda mais fácil identificar demandas e personalizar ferramentas de acordo com as necessidades da sua empresa e as características do público que será atendido.

O mais importante é saber que é possível fidelizar clientes com inteligência artificial e que essa tecnologia não está fora de alcance. Ela já é realidade para muitos negócios, que estão colhendo os benefícios de adotar uma cultura de inovação. Você também pode desenvolver diferenciais e se destacar no mercado com IA.

Gostou dessas dicas e informações? Aproveite para conferir outros conteúdos em nosso blog para ampliar seu conhecimento e otimizar cada vez mais os processos do seu negócio.

 

 


Dados nas empresas: como empresas estão obtendo seus dados

O uso de dados das empresas têm se tornado cada vez mais intenso. Afinal, eles são uma fonte muito importante de informações, que podem ser utilizadas nas mais diferentes estratégias por organizações de todos os setores.

Empresas de qualquer segmento conseguem conhecer melhor o mercado, gerar oportunidades, desenvolver diferenciais, otimizar processos, melhorar a tomada de decisões, entre outros mais utilizando os dados que coleta.

É possível alavancar os negócios e alcançar grandes resultados com o uso deles. Por isso são fundamentais para garantir não só o sucesso, mas a sobrevivência de uma empresa no mercado.

É por isso que vamos falar sobre esse assunto neste artigo. Continue lendo para entender como as empresas estão obtendo seus dados e o poder de uso deles para alcançar os mais diversos objetivos.

Por que os dados são tão importantes para as empresas?

Imagine uma pessoa que decide fazer uma viagem. Para aproveitar melhor, o ideal é que ela faça o levantamento do máximo de informações possíveis sobre o destino que escolheu. 

Assim poderá traçar o roteiro, definir os pontos turísticos que vai conhecer, saber que tipo de roupas deve levar, como se preparar para o período que estará longe, os custos que essa viagem terá e assim por diante.

Perceba que o planejamento e o sucesso desse passeio depende de dados que foram coletados de forma prévia. Os resultados de uma empresa também funcionam dessa forma.

A coleta de dados sobre o próprio negócio, o público, os concorrentes e o mercado é fundamental para que a organização compreenda o meio em que ela está inserida. Até mesmo para que possa entender os seus próprios processos e a sua realidade.

Com base nesses levantamentos, tem a possibilidade de:

  • identificar riscos;
  • gerar oportunidades;
  • desenvolver diferenciais;
  • otimizar processos; e muito mais.

Em resumo, os dados são muito importantes para auxiliar na tomada de decisão em relação a praticamente tudo aquilo que acontece em um negócio. Eles apresentam o cenário de uma forma clara, o que trará conhecimento e esse, por sua vez, permitirá obter respostas e desenvolver soluções.

Como empresas de diferentes setores estão obtendo seus dados?

A coleta de dados nas empresas pode ser feita de diferentes. Existem vários caminhos e canais que uma organização pode explorar para fazer o levantamento deles, de acordo com aquilo que faz mais sentido para sua estratégia, conforme seu objetivo que quer alcançar ou a resposta que espero obter.

Por meio dos próprios registros, as organizações conseguem obter alguns dados. Afinal, eles são coletados em transações com clientes e a partir de processos de diferentes setores, como os números e históricos de vendas, logística, financeiro, compras e marketing.

Empresas de diferentes setores também podem obter dados por meio de interações nas redes sociais, realizando pesquisas de mercado e por registros de navegação na internet. Existem situações em que o próprio cliente fornece dados, como ao fazer um cadastro.

Mas também podemos utilizar ferramentas para fazer essa coleta. É o caso do sistema de CRM e do ERP. As empresas também utilizam o Google Analytics para obter dados gerados pelos conteúdos divulgados. Há, também, softwares específicos para fazer a mineração de dados, inclusive de uma forma mais avançada.

Os canais, ferramentas ou softwares que serão utilizados para fazer a coleta de dados nas empresas dependem das informações que ela quer obter. Isso porque é possível coletar dados pessoais, de engajamento, comportamentais e de atitudes.

É interessante considerar essas variações porque cada uma dessas categorias de dados traz um tipo de informação que pode ser explorada nas estratégias, ou para usar como base para a tomada de decisão.

Quais são os impactos do uso de dados nas empresas?

O uso de dados nas empresas têm se mostrado uma estratégia muito poderosa. É por isso que se tem falado tanto a respeito desse tema. Afinal, mesmo os negócios mais simples podem otimizar os seus processos por meio de dados.

Se um carrinho de lanche, por exemplo, registra suas vendas, mesmo que manualmente, saberá quais são as preferências do público, os dias de maior movimento e os de menor. Só essas três informações já são capazes de contribuir para uma tomada de decisão mais estratégica.

Permitem melhorar o produto que é o carro-chefe e potencializar a propaganda nos dias mais fracos para equilibrar o faturamento, por exemplo. Agora, imagine o poder que o uso de dados têm quando aplicado de uma forma mais planejada.

Veja a seguir alguns dos impactos positivos que isso traz para as organizações.

Maior conhecimento do mercado e do consumidor

Uma empresa que coleta dados do mercado e dos consumidores conhece muito mais sobre ambos. Terá uma visão sobre tendências, perspectivas, preferências, relutâncias, características, exigências, e assim por diante. Tudo isso contribui para o desenvolvimento de soluções mais competitivas, atrativas e eficientes.

Identificação de oportunidades

Com a análise dos dados coletados pelas empresas é possível identificar padrões de consumo. Fazendo uma boa gestão deles e usando a Inteligência Artificial, isso se torna ainda mais fácil. Inclusive, permite prever futuros comportamentos.

Assim podemos identificar oportunidades. Mesmo com uma análise simples isso já é possível, pois ao olhar para o mercado conseguimos conferir lacunas e públicos que não são atendidos para entregar uma solução para eles.

Tomada de decisão mais estratégica

Conseguimos chegar com mais rapidez do ponto A ao ponto B quando sabemos os sentidos das ruas e avenidas, possíveis áreas interditadas, posição de semáforos, regiões sujeitas a congestionamento, e outros detalhes.

Com essas informações, traçamos um roteiro que evite esses problemas. Ou seja, a nossa tomada de decisão é mais estratégica, e o uso de dados nas empresas faz exatamente isso. Identificamos aquilo que pode ser mais vantajoso, os caminhos que trazem prejuízos ou são muito arriscados.  Então, direcionamos melhor ações e investimentos.

Desenvolvimento de diferenciais

Uma vez que você compreende o mercado, o consumidor, os concorrentes e o seu próprio negócio, fica mais fácil entender o que precisa ser melhorado. Também aquilo que pode ser otimizado para que se torne ainda mais atrativa e com o valor agregado maior para o cliente.

Em resumo, os dados possibilitam gerar oportunidades e diferenciais para fazer com que esse negócio seja muito mais competitivo e interessante para o público.

Considere que o uso de dados nas empresas já não é mais uma novidade. As organizações estão colocando essas estratégias em prática, e você precisa seguir essa tendência para não ficar para trás. Esse é o caminho para otimizar o seu negócio, melhorar a tomada de decisão e alcançar o sucesso.

Gostou das informações? Aproveite para conferir outros conteúdos interessantes em nosso blog. Fique à vontade para navegar e aprimorar o seu conhecimento.


Observabilidade de dados: a chave para a tomada de decisão informada

Você já ouviu falar em observabilidade de dados? A abordagem de controle total da informação em uma empresa vem se tornando fundamental para a competitividade moderna.

Neste artigo, entenda mais sobre o conceito, como funciona, seus benefícios e o que você pode fazer para aplicar em seu sistema. Acompanhe.

O que é observabilidade de dados

A observabilidade de dados é uma abordagem da Tecnologia da Informação para ter controle amplo e profundo sobre processos de coleta, armazenamento e uso de dados em uma empresa.

A ideia é criar uma estrutura que garanta a visibilidade e a confiabilidade de todos os registros presentes em um sistema ou aplicação, desde que ele entra por fontes de coleta até o fim de sua vida útil.

O conceito de observabilidade veio de uma demanda crescente de TIs em empresas pelo aproveitamento completo de volumes cada vez maiores de dados.

Entende-se que cada registro ocioso, ou seja, que não esteja visível ou aproveitado em processos relevantes de decisão estratégica, significa uma oportunidade perdida para o negócio.

A abordagem, portanto, visa disponibilizar o montante de informações armazenado para todas as necessidades empresariais, priorizando as mais atualizadas e confiáveis.

Como funciona

Para entender melhor a observabilidade de dados, podemos destrinchar a estratégia em seus 5 pilares. São pontos de atenção em relação à base de dados que garantem a maior confiabilidade possível para estratégias de negócio. Eles são:

  • Frescor: determina o quão atualizados estão os dados utilizados para tomada de decisão
  • Distribuição: garante que a totalidade do data center esteja disponível de maneira rápida e segura aos colaboradores
  • Volume: controla a quantidade total de informação armazenada para garantir consistência e permanência de cada registro
  • Estrutura: gerencia a organização da informação no data center, segmentando o acesso por prioridade e monitorando a integridade dos dados
  • Linhagem: é a rastreabilidade de dados — incluindo etapas de coleta e tratamento e histórico de modificações — para que qualquer inconsistência ou erro possa ser investigados rapidamente

A observabilidade de dados funciona no equilíbrio desses 5 pilares aplicados na rotina de tratamento de informação na empresa.

Quando isso acontece, todos os departamentos têm acesso rápido, seguro e eficiente aos dados que precisam, acelerando a tomada de decisão e diminuindo os riscos de falha.

Quais os benefícios de investir em dados observados

Os pilares da observalidade já dão uma boa ideia do que ela pode trazer para um negócio na era digital. Mas vamos um pouco além nessa discussão e apresentar benefícios práticos de dados observados na empresa. Confira.

Assertividade na tomada de decisão

A competitividade moderna demanda cada vez mais assertividade na hora de implementar estratégias de negócio: decisões rápidas, objetivas e que atacam o núcleo dos desafios apresentados pelo mercado.

Para isso, é preciso que gestores C Level tenham pleno domínio das informações necessárias para essas escolhas. Registros de acesso rápido e confiáveis. Algo que a observabilidade traz para a rotina empresarial.

Negócio mais enxuto

Outra consequência direta de dados observados é a visibilidade sobre processos interno da empresa: onde estão os gargalos, quais funções são redundantes, como os recursos são aproveitados, etc.

Isso leva a oportunidades de otimização em toda a cadeia produtiva, levando a um negócio mais enxuto que pode apresentar preços mais competitivos ou aumentar suas margens de lucro.

Flexibilidade de mercado

Com uma empresa enxuta e gestores capazes de tomar decisões rápidas, o ambiente torna-se favorável a ajustes mais rápidos e frequentes às demandas de mercado.

É o poder que profissionais C Level precisam para aproveitar oportunidades antes da concorrência, alcançando novos nichos e se colocando à frente em novas tendências.

Prevenção e contenção de crises

A cibersegurança se tornou um dos maiores desafios para empresas na era digital. E muitas das brechas ocorrem por meio de pontos cegos no data center, demorando para que a TI perceba ações maliciosas ou o comprometimento de dados.

A observabilidade está diretamente ligada à visibilidade. Com governança de dados, controle de acesso e histórico de modificações, a equipe blinda o sistema e identifica mais rápido tentativas de ataque.

Como aplicar observabilidade de dados na sua empresa

A observabilidade de dados é um processo que varia muito de empresa para empresa. Depende do volume de seu data center, da metodologia utilizada para produção e até da capacitação de profissionais.

Mas existem alguns passos universais para essa implementação. Veja quais são a seguir.

Mapeie a totalidade dos dados

A observabilidade não pode ser relativa. Ou toda a informação está contabilizada e gerida dentro do sistema, ou ela está incompleta.

Portanto, a primeira etapa é mapear todos os dados armazenados pela empresa, fontes de coleta e situações de uso. É a partir daí que você irá entender demandas de estruturação e as melhores soluções de controle.

Crie uma hierarquia de aplicação

Dependendo do tamanho do seu data center, o processo de observabilidade será implementado em fases — tanto para evitar falhas como preparar os colaboradores para a mudança.

A melhor forma abordar essa jornada é priorizar registros mais relevantes para o sucesso do negócio. Identifique conjuntos de dados mais sensíveis que impactam diretamente na performance de mercado. Redesenhe seu sistema ao redor deles e só então expanda para toda a informação.

Invista em monitoramento e controle de acesso

Manter a observabilidade ao longo do tempo depende de visibilidade e controle. Crie e gerencie credenciais de acesso que aumentem a segurança do sistema.

Um dos pontos principais de dados observados é a confiabilidade da informação. Sem acompanhar como eles são utilizados, essa confiança se perde rapidamente, o que leva a hesitação na hora de tomar decisões importantes.

Invista em soluções especializadas

Se você quer garantir o sucesso da estratégia, talvez seja melhor buscar ajuda. De consultoria a soluções especializadas, você encontra oportunidades para desenhar a melhor estrutura possível de informação e automatizar gestão de acessos e tratamento.

A união de um bom mapeamento, preparação de colaboradores e as tecnologias certas é o que torna a observabilidade de dados possível. Algo que se apresenta como fundamental para a competitividade do futuro.

Quer saber como aproveitar ainda mais essa estratégia? Veja mais dicas para aprimorar a observabilidade de dados!