Não há dúvida de que a IA pode oferecer às empresas oportunidades significativas para aumentar a eficiência, desbloquear insights e melhorar suas operações. No entanto, dar o salto do conceito para a execução eficaz continua sendo uma jornada complexa para muitos. As organizações geralmente são excessivamente otimistas sobre como a IA é fácil para implementar, mas descobre rapidamente que a geração de impacto real através de sistemas escaláveis depende de mais do que da ambição sozinha.
Infelizmente, com muita frequência, as iniciativas promissoras de IA permanecem presas em “Prova de Purgatório de Conceito”, deixando de mudar para a produção devido a problemas de integração, principalmente com dados de back-end. A verdade é que a IA não terá sucesso se os processos e dados subjacentes forem desorganizados. A IA prospera em ambientes onde os dados são estruturados, conectados e facilmente navegáveis – por máquinas e pessoas. Deve ser incorporado aos fluxos de trabalho, não adicionados como uma reflexão tardia. Isso é particularmente crucial em setores de alto risco, onde o sucesso da IA depende inteiramente da qualidade e acessibilidade das informações.
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Além do básico
À medida que a automação e a adoção da IA acelera, o desafio não é mais adotar a IA – mas como fazê -lo bem. Isso significa ir além das frutas baixas e priorizar a implementação estratégica suportada por prontidão e soluções de dados que permitem integração perfeita.
Termos como ‘IA generativa’, ‘AIGE AI’, ‘LLMS’ ou ainda mais amplamente ‘automação inteligente’ certamente criaram um burburinho nos últimos anos, mas, infelizmente, muitas implementações estão aquém de seu verdadeiro potencial. Em muitos casos, o que as empresas estão realmente implantando são chatbots avançados ou sistemas determinísticos que não aproveitam totalmente o potencial da IA. Por exemplo, muitas empresas ainda estão no estágio em que estão usando a IA para tarefas simples, como geração de conteúdo, fala para texto ou, no máximo-a automação de processos simples. Enquanto usa a IA para tarefas como essas é certamente uma etapa valiosa para apoiar a produtividade e liberar funcionários, esses processos diretos estão apenas arranhando a superfície sobre o que a IA tem a oferecer.
Como é a IA inovadora?
A verdadeira inovação da IA geralmente envolve o manuseio de tarefas probabilísticas, onde a incerteza e a variabilidade nos dados exigem sistemas de IA mais avançados para orientar as decisões. Para impulsionar o impacto da IA, é hora de as organizações irem além das aplicações básicas e começarem a pensar em como a IA pode aumentar e apoiar a tomada de decisões humanas e melhorar os resultados em vários canais.
Não se trata de substituir trabalhadores humanos, mas apoiá-los com idéias em tempo real. Para aqueles que estão em funções de contact center, a IA efetivamente integrada pode fornecer recomendações de melhor ação e orientação contextualizada durante as interações com os clientes. Uma mudança significativa dos sistemas tradicionais baseados em regras para apoio inteligente e adaptável que capacita as equipes a tomar decisões mais rápidas e precisas. Além disso, automatizando tarefas rotineiras e repetitivas – como identificar intenção ou recuperação do histórico do cliente – a IA pode ajudar a reduzir o atrito na jornada do cliente. Isso não apenas melhora a eficiência operacional, mas também eleva a satisfação do cliente, eliminando a necessidade de os clientes se repetirem em pontos de contato.
O dilema da integração
Infelizmente, para muitos setores, o maior obstáculo à adoção impactante da IA vem da complexidade em torno de sua integração com os sistemas herdados. Enquanto o uso de um bot AI para automatizar as tarefas de geração de conteúdo ou atendimento ao cliente é bastante direto, fazer com que esse sistema acesse e interaja com dados reais do cliente – como sistemas de CRM, bancos de dados de produtos ou registros de serviço, podem se tornar um desafio monumental. Por exemplo, muitas organizações do setor público têm centenas de sistemas diferentes simultaneamente, cada um gerenciando diferentes aspectos do atendimento ao cliente ou coleta de dados. O verdadeiro desafio está em garantir que todos esses sistemas conversem de maneira eficaz e que a IA possa acessar os dados relevantes de toda a organização com segurança.
Sem integração perfeita, a IA não pode funcionar de maneira ideal e sua promessa de transformar operações comerciais se torna muito mais difícil de alcançar. Afinal, a IA só pode ser tão eficaz quanto os dados em que depende. Se os dados forem desarticulados ou armazenados em silos em diferentes sistemas, ele terá dificuldade para fornecer informações significativas ou orientar decisões de maneira eficaz. Para superar isso, as organizações precisam analisar seus processos e fluxos de trabalho holisticamente, garantir que os dados nesses sistemas sejam bem organizados, consistentes e acessíveis.
Isso pode exigir a reorganização dos dados e tomar decisões ousadas sobre se a tecnologia legado subjacente ainda é adequada para as necessidades da empresa. É aqui que o mapeamento de processos é um ponto de partida essencial. O mapeamento de processos é a prática de criar um mapa detalhado de todos os fluxos de trabalho espalhados por todo o negócio e visualizá -los para entender o impacto direto e indireto que um processo pode ter sobre outro.
Do conceito ao impacto
Mudar o mostrador da IA do conceito para um impacto significativo exige que as organizações adotem uma abordagem pragmática e focada em resultados. A IA deve ser incorporada de forma inteligente e geralmente é mais bem -sucedida quando aumenta os sistemas existentes. As ferramentas de AI baseadas em plataforma que combinam recursos de baixo código podem oferecer às organizações uma ótima solução para isso, quebrando as barreiras ao desenvolvimento e removendo a necessidade de rasgar e substituir soluções.
A adoção de uma abordagem mais sistemática e inteligente da implementação é igualmente importante. A IA deve ser aplicada apenas onde ele agrega claramente valor. Ganhar visibilidade nos fluxos de trabalho e identificar gargalos de processo é essencial para isso – ajudando a garantir que a IA seja direcionada a áreas que oferecem melhorias mensuráveis.
Ao focar no aumento da substituição, adotando ferramentas de IA baseadas em plataforma que suportam integração e alinhando as iniciativas de IA com as necessidades de negócios, as organizações podem desbloquear resultados escaláveis e sustentáveis da IA que vão muito além do estágio de prova de conceito.
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Este artigo foi produzido como parte do canal especialista da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia hoje. As opiniões expressas aqui são as do autor e não são necessariamente as do TechRadarpro ou do Future Plc. Se você estiver interessado em contribuir, descubra mais aqui:
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