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  • O que é IA empresarial?
  • O que é IA empresarial?
  • Por que isso é importante?
  • Como funciona?
  • Exemplos do mundo real
  • Principais benefícios
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  • Práticas recomendadas
  • Principais características
  • Futuro
  • Vincular a IA ao valor empresarial
  • Plataforma de IA empresarial da Automation Anywhere
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O que é IA empresarial? Benefícios, melhores práticas e exemplos.

O termo "IA empresarial" se refere à integração de tecnologias de inteligência artificial (IA) em grandes organizações. A implementação da IA empresarial visa aumentar a eficiência operacional, impulsionar a inovação e melhorar os processos de tomada de decisão à medida que as empresas precisam lidar com a crescente concorrência e as expectativas do cliente, que estão em constante evolução. As ferramentas de IA oferecem às grandes organizações capacidades que permitem dimensionar operações, automatizar tarefas de rotina e aproveitar dados para tomar decisões estratégicas e informadas.

Automação robótica de processos (RPA)

Acima de tudo, as organizações globais estão reconhecendo que a IA não é uma tendência tecnológica, mas a base para as estratégias de crescimento. Nesse contexto, a mudança para operações orientadas por IA é inegociável para organizações de todos os tamanhos, a fim de se adaptarem às mudanças do mercado, manterem o desempenho e permanecerem relevantes.

Este artigo definirá a IA empresarial e explorará como ela funciona, usando exemplos reais de seus benefícios e os desafios que as organizações podem enfrentar durante a implementação.

O que é IA empresarial?

A IA empresarial se refere à implementação estratégica de tecnologias de IA para enfrentar desafios complexos de negócios de forma escalável em organizações de grande porte.

A IA empresarial não é simplesmente a aplicação de tecnologias de inteligência artificial. Trata-se de aproveitar estrategicamente as capacidades da IA para transformar operações comerciais, impulsionar o crescimento e criar uma vantagem competitiva sustentável. Embora as aplicações gerais de IA possam se concentrar em tarefas ou funções específicas, como chatbots para atendimento ao cliente ou mecanismos de recomendação para e-commerce, a IA empresarial se distingue por sua ênfase na escalabilidade, na segurança e na capacidade de processar grandes volumes de dados de fontes diversas.

Plataformas e soluções para IA empresarial são projetadas para se integrar aos sistemas e fluxos de trabalho existentes, mantendo segurança robusta e conformidade em escala. O objetivo é permitir que as organizações implementem capacidades de IA entre equipes e casos de uso para automatizar e otimizar processos de negócios, elevar a experiência do cliente e alcançar resultados de negócios mensuráveis.

Por que a IA empresarial é importante para as organizações?

Algumas das vantagens mais claras da IA empresarial são reflexo de sua capacidade de automatizar o trabalho, desde tarefas simples e repetitivas até fluxos de trabalho complexos. Implantar automação impulsionada por IA pode reduzir de forma significativa os erros, acelerar as operações e permitir que os funcionários se concentrem em atividades de maior valor.

Aprimorar os processos de tomada de decisão é outra grande área de valor. Ao analisar grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências que podem ser imperceptíveis para as pessoas, os algoritmos de IA podem fornecer insights acionáveis que impulsionam decisões de negócios mais rápidas e precisas. Uma tomada de decisão mais rápida e eficaz é particularmente valiosa em áreas como previsão financeira, gestão de estoque e análise de mercado, onde decisões oportunas e informadas estão no centro do crescimento dos negócios.

Como a complexidade e o volume de dados aumentam conforme o tamanho da organização, os sistemas de IA empresarial são projetados para operar em uma maior escala. Eles são criados para lidar com grandes volumes de cargas de dados e operações mais complexas, além de se expandirem perfeitamente conforme as necessidades de capacidade aumentam. Essa escalabilidade permite manter os níveis de eficiência e desempenho sem comprometer a qualidade ou a velocidade do processo, mesmo quando as demandas operacionais aumentam.

Aprimorar as interações com o cliente é outra área de alto valor em que a IA empresarial está causando um impacto significativo. Sistemas agênticos e com tecnologia de IA, incluindo chatbots e assistentes virtuais, entre outros, podem fornecer experiências personalizadas em tempo real ao incorporar dados e preferências do cliente nas interações e fluxos de trabalho. Esses sistemas inteligentes permitem suporte ao cliente 24 horas, todos os dias, podem lidar com consultas de forma independente e podem personalizar recomendações, todos os fatores importantes para encantar clientes e fomentar a lealdade à marca.

Como a IA empresarial funciona?

A IA empresarial, assim como os sistemas de IA em geral, funciona combinando dados com algoritmos inteligentes para aprender usando padrões e funcionalidades presentes nos dados para tomar ações apropriadas, seja fornecendo insights, respondendo diretamente a solicitações de cliente, ou destacando dados relevantes em um fluxo de trabalho.

A eficácia da IA depende, portanto, da qualidade e do volume de dados, tanto estruturados quanto não estruturados. Isso significa que é essencial integrar tecnologias de IA com sistemas empresariais existentes, como gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), planejamento de recursos empresariais (ERP) e plataformas de gerenciamento da cadeia de suprimentos, para permitir um fluxo de dados contínuo e garantir que as aplicações de IA possam acessar informações em tempo real. Sem integração, ou quando a IA é limitada por dados incompletos, fragmentados ou isolados, as empresas correm o risco de não conseguir aproveitar todo o potencial da IA.

Os modelos de aprendizado de máquina (ML) são os motores que impulsionam os sistemas de IA empresarial. Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados específicos para as operações da organização, permitindo que eles aprendam e se adaptem de forma contínua. À medida que os modelos processam mais dados, eles se tornam cada vez mais precisos em suas previsões e recomendações, aumentando sua capacidade de dar suporte à tomada de decisões empresariais e aos processos operacionais. Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) que formam a espinha dorsal das ferramentas de IA generativa são um exemplo recente e eficiente de modelos de aprendizado de máquina.

Frequentemente, a IA empresarial é implementada junto com a automação. Essa abordagem fornece uma estrutura robusta para integrar capacidades de IA em fluxos de trabalho empresariais e obter valor imediato, garantindo ao mesmo tempo que os requisitos de segurança, proteção e conformidade sejam atendidos. Por sua vez, a automação com tecnologia de IA melhora o desempenho da automação (por exemplo, a entrada automatizada de dados que usa validação de dados com tecnologia de IA para garantir que as informações sejam precisas) e permite a automatização de processos complexos que exigem tomada de decisão e adaptabilidade.

Por exemplo, na gestão da cadeia de suprimentos, a automação com tecnologia de IA pode prever flutuações de demanda, otimizar níveis de estoque e gerenciar a logística de forma mais eficiente do que os métodos tradicionais de automação.

Exemplos reais de IA empresarial.

A IA empresarial está transformando setores e funções comerciais ao permitir a automação de fluxos de trabalho complexos e descobrir outras oportunidades de operar e otimizar.

Aplicações de IA específicas do setor demonstram sua versatilidade e capacidade de agregar valor em diversos contextos de negócios. Por exemplo, em serviços financeiros, as aplicações de IA empresarial incluem detecção de fraudes e avaliação de riscos, enquanto na área da saúde, a IA pode oferecer suporte a diagnósticos, recomendações de tratamento e monitoramento de sistemas críticos.

Em serviços financeiros, o HSBC utilizou algoritmos baseados em IA para analisar padrões de transações em tempo real, identificando anomalias que indicam atividades fraudulentas. A abordagem proativa aumentou a detecção de riscos de crimes financeiros em 2 a 4 vezes e reduziu os alertas falsos positivos em mais de 60%.

Na área da saúde, a IA oferece um suporte muito necessário tanto para processos administrativos quanto para cuidados críticos. No Reino Unido, várias organizações do NHS se tornaram líderes em inovação por meio da implementação de automação com tecnologia de IA. Um deles, o Kent Community Health NHS Foundation Trust (KCHFT), economizou mais de £ 700 mil, liberando 45 mil horas de capacidade por meio de fluxos de trabalho administrativos automatizados em recursos humanos. Por sua vez, o Northampton General Hospital, criou uma automação pioneira para monitorar o fornecimento de oxigênio, alcançando 100% de precisão na entrada de dados e eliminando riscos clínicos.

Tanto no setor de energia quanto no de mineração, a otimização das operações é uma prioridade. Na Vale, o crescimento previsto nas vendas tornou a automação dos principais processos uma necessidade. A descoberta de processos com tecnologia de IA analisou ações em uma força de trabalho de 234 mil pessoas em 18 países e identificou, de forma rápida, cinco fluxos de trabalho para automatizar. As eficiências resultantes economizaram para a Vale mais de 121 mil horas e US$ 5 milhões por ano, e permitiram que a organização lidasse com o aumento da carga de trabalho.

A maior empresa de energia elétrica da América Latina, a Electrobras, analisa meticulosamente 65 mil documentos técnicos todos os anos. Automatizar o processamento de documentos com tecnologia de IA transformou 10 mil horas de trabalho manual e complexo em quatro semanas, atingindo 92% de automação e economizando US$ 227 mil.

Na indústria, empresas como a Siemens integram IA em linhas de produção para manutenção preditiva e otimização de processos, alcançando ganhos substanciais de eficiência e reduções de custos.

As aplicações de IA empresarial em funções empresariais também abrangem uma variedade de processos, demonstrando as infinitas oportunidades de aplicar IA.

No atendimento ao cliente, chatbots e automações com tecnologia de IA que direcionam consultas para o agente certo estão acelerando o serviço e melhorando a experiência e a satisfação do cliente. A equipe de suporte ao cliente da Automation Anywhere reduziu os custos em 30% e aumentou o CSAT em 10% por meio da implementação de fluxos de trabalho orientados por IA.

Para o encaminhamento de tíquetes, os agentes de IA simplificam a revisão de consultas e os fluxos de trabalho de encaminhamento ao analisar o contexto e a intenção das consultas recebidas de atendimento ao cliente. Consultas simples e de baixa urgência podem ser resolvidas instantaneamente com uma resposta da base de conhecimento, enquanto questões complexas são direcionadas a agentes humanos para um tratamento adicional.

Os processos de RH e os dados associados exigem automação e análise que possam lidar com as nuances humanas inerentes ao domínio, uma área de alto potencial para a aplicação de soluções de IA. A análise orientada por IA pode avaliar o engajamento dos funcionários por meio da análise de sentimentos dos dados da pesquisa, permitindo que o RH aborde o feedback mais rapidamente com iniciativas direcionadas.

Outra aplicação da IA em RH é o processo de contratação, em que a automação com tecnologia de IA pode reduzir o tempo gasto em análises manuais de currículos e melhorar a qualidade das contratações. Na Softbank, a automação orientada por IA transformou os principais processos de aquisição de talentos, levando a uma redução de 85% nas horas gastas na avaliação de recrutamento.

As operações de marketing e a criação de conteúdo representam uma das principais áreas de adoção inicial da IA generativa nas empresas. As equipes de marketing podem usar IA para analisar dados e comportamento do cliente, ajudando a criar campanhas publicitárias direcionadas que ressoam com segmentos de mercado específicos, aumentando as taxas de conversão e o ROI. Para marcas de consumo, a IA pode ser implementada para análise de sentimento a fim de monitorar conversas em mídias sociais e feedback de clientes, permitindo ajustes em tempo real nas estratégias de marketing com base na percepção pública. Além da otimização de campanhas, as equipes de marketing também estão usando cada vez mais agentes de IA para localização, a fim de otimizar a criação de conteúdo multilíngue, reduzir custos e garantir a consistência em mercados globais.

Principais benefícios da IA empresarial

Embora casos de uso específicos ilustrem a profundidade e a amplitude das aplicações de IA para grandes organizações, outro aspecto importante a considerar são os benefícios gerais que a IA empresarial oferece.

Salvar

Foco em trabalhos de maior valor

Ao automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, a IA empresarial permite que os funcionários se concentrem novamente em trabalhos que exigem criatividade, pensamento estratégico e inteligência emocional. Essa mudança não apenas apoia uma melhor experiência para os funcionários, mas também impulsiona a inovação e o crescimento dos negócios, à medida que as equipes estão engajadas em projetos mais estratégicos e de maior impacto.

Redução de custo operacional

Redução de custo operacional

A automação orientada por IA leva a reduções significativas de custos ao otimizar fluxos de trabalho e uso de recursos. As organizações podem alcançar mais eficiência com menos recursos, reduzindo despesas operacionais (OpEx) enquanto mantêm ou até mesmo melhoram a qualidade e o resultado do serviço.

Governança e conformidade de dados

Governança e conformidade de dados

A IA empresarial pode promover uma melhor governança de dados ao tornar um imperativo operacional que os dados sejam gerenciados de forma consistente e segura em toda a organização. E os sistemas de IA podem impor padrões de qualidade de dados, monitorar a conformidade com requisitos regulatórios e proteger informações confidenciais com proteção avançada de privacidade e segurança de dados de IA.

Melhoria na tomada de decisões

Melhoria na tomada de decisões

A capacidade da IA de analisar grandes conjuntos de dados oferece às organizações insights que podem melhorar significativamente a tomada de decisões. Ao identificar e destacar rapidamente tendências e padrões, a IA pode basear decisões, desde a previsão de tendências de mercado até a otimização de cadeias de suprimentos e a personalização de experiências do cliente.

Escalabilidade e flexibilidade

Escalabilidade e flexibilidade

Os sistemas de IA são inerentemente escaláveis e flexíveis, o que os torna ideais para dar suporte a empresas que precisam se adaptar à evolução da demanda e às mudanças de mercado. As soluções de IA empresarial, geralmente, são projetadas para se integrar perfeitamente aos sistemas existentes, permitindo que as organizações aumentem os recursos de IA sem reformular a infraestrutura.

Melhoria na experiência do cliente

Melhoria na experiência do cliente

Ao analisar os dados e as preferências do cliente, mesmo em tempo real, a IA pode oferecer um valor imenso às interações com o cliente, personalizando experiências e garantindo um serviço consistente e confiável. Além disso, chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA podem fornecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, para que os clientes possam acessar ajuda sempre que precisarem, ajudando as empresas a atender às crescentes expectativas dos clientes e a conquistar lealdade.

Inovação e vantagem competitiva

Inovação e vantagem competitiva

Por último, mas certamente não menos importante, a IA empresarial é um catalisador para inovação, agilidade e capacidade de resposta às dinâmicas do mercado. Aproveitar a IA pode abrir portas para novos modelos de negócios e oportunidades que antes não eram possíveis.

Desafios da implementação de IA empresarial.

Ao mesmo tempo em que a IA empresarial oferece eficiências e possibilidades de redução de custos, o caminho para a implementação da IA não é isento de desafios. A adoção de qualquer nova tecnologia traz consigo sua parcela de riscos e recompensas potenciais, e a IA empresarial não é exceção. Reconhecer os desafios de implementar IA em uma escala empresarial é essencial para elaborar estratégias que garantam uma adoção bem-sucedida e maximizem o ROI.

Coleta e integração de dados

Coleta e integração de dados

Um dos principais desafios na implementação de IA empresarial é coletar e integrar dados de alta qualidade de diversas fontes que sejam representativas do domínio em questão. Sistemas de dados díspares, silos de dados e formatos inconsistentes são obstáculos comuns que afetam a precisão e a eficácia dos modelos de IA.

Falta de experiência com IA

Falta de experiência com IA

Outro obstáculo significativo à implementação da IA é a escassez de profissionais com qualificação em IA que possam projetar, desenvolver e gerenciar sistemas de IA de forma eficaz. Essa lacuna de talentos pode atrasar implementações de projetos de IA e limitar os possíveis benefícios das tecnologias de IA. As soluções incluem a requalificação de funcionários existentes, a parceria com provedores de serviços de IA, bem como a capitalização em plataformas de IA sem código, como o AI Agent Studio da Automation Anywhere, que requerem um pouco de conhecimento de ciência de dados para criar e implantar soluções orientadas por IA.

Investimento inicial

Investimento inicial

A implementação de IA empresarial pode envolver investimentos iniciais substanciais em tecnologias, infraestrutura e treinamento. No entanto, muitas implementações de IA entregam valor imediatamente. No caso da Petrobras, a implementação de uma solução de automação de IA generativa resultou em uma economia de US$ 120 milhões em apenas três semanas. É claro que implementações eficazes de IA continuarão agregando valor no longo prazo, com retorno sobre o investimento em eficiências operacionais, economia de custos e crescimento de receita.

Adesão das partes interessadas

Adesão das partes interessadas

Garantir a adesão de todas as partes interessadas da organização é fundamental para uma adoção bem-sucedida da IA. Resistência à mudança, falta de clareza sobre os benefícios da IA e preocupações com a perda de empregos podem impedir iniciativas de IA. Estratégias eficazes de gestão de mudança, proposições de valor claras e a demonstração da diversidade de casos de uso de IA e implementações bem-sucedidas de IA podem ajudar a alinhar as partes interessadas e gerar entusiasmo.

Melhores práticas para implementar IA empresarial.

Como a adoção da IA está acelerando, não faltam melhores práticas para aprender, extraídas dos sucessos (e fracassos) vivenciados por empresas de todos os tamanhos e setores que já estão na jornada da IA empresarial.

Aprender com essas práticas recomendadas ajuda as empresas a navegarem pelas complexidades da implementação de IA para fornecer valor significativo e sustentável.

Mantenha a qualidade e a governança dos dados

Mantenha a qualidade e a governança dos dados

Refletindo o desafio da coleta e da integração de dados, manter alta qualidade de dados e práticas de governança robustas é inegociável para uma implantação eficaz de IA. Estabeleça pipelines de dados robustos, garantir a prontidão dos dados e implementar estruturas de governança de dados contribuem para um gerenciamento de dados consistente e seguro. Essas práticas sustentam a confiabilidade dos modelos de IA e também dão suporte à conformidade regulatória.

Inicie aos poucos e, então, avance

Inicie aos poucos e, então, avance

Embarcar na integração de IA com projetos pequenos e focados pode aumentar as chances de sucesso. Projetos piloto permitem que as organizações testem uma solução de IA e demonstrem benefícios tangíveis antes de ampliar ou expandir iniciativas de IA em toda a empresa. Por exemplo, a Merck se concentrou no processamento de documentos relacionados à conformidade para implantar automação com tecnologia de IA. As 150 mil horas economizadas, e a conquista de um prêmio de conformidade do setor, estimularam a expansão de iniciativas de IA empresarial em todas as operações, incluindo processos de comercialização, desenvolvimento de produtos e cadeia de suprimentos.

Defina objetivos claros

Defina objetivos claros

As implementações de IA devem ser orientadas por objetivos comerciais claros para garantir o alinhamento com as metas organizacionais. Definir casos de uso específicos em que a IA pode agregar valor, seja na experiência do cliente ou na otimização de operações, ajuda na seleção das ferramentas de IA adequadas e na definição de metas mensuráveis. Esse foco garante que os projetos de IA forneçam resultados significativos e contribuam para o crescimento geral dos negócios.

Envolva equipes multifuncionais

Envolva equipes multifuncionais

A diversidade apoia a eficácia da aplicação da IA. Reunir diferentes departamentos ajuda a desenvolver estratégias abrangentes de IA que abordam a realidade multifacetada dos fluxos de trabalho existentes para impulsionar o sucesso coletivo.

Aceite a IA como um sistema em evolução

Aceitar a IA como um sistema em evolução

A IA é um sistema em constante evolução, que requer atualizações e otimização contínuas de modelos, integração de feedback e adaptação a ambientes e necessidades de negócios em constante mudança. Adotar uma abordagem que pode ser adaptada garante que as iniciativas de IA permaneçam eficazes e relevantes, além de gerar valor de forma consistente no longo prazo.

Garanta o uso responsável

Garanta o uso responsável

Estabeleça diretrizes éticas e estruturas de governança para supervisionar a implantação da IA e garantir o uso responsável. Por exemplo, criar um comitê de ética em IA para revisar projetos e manter padrões de justiça e transparência ajuda a construir confiança e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade com os requisitos regulatórios.

Principais recursos que devem ser procurados em uma plataforma de IA empresarial.

Escalabilidade e processamento de dados

Escalabilidade e processamento de dados

Uma plataforma de IA empresarial robusta deve ser capaz de lidar com grandes volumes de dados de nível empresarial e escalar junto com o crescimento da organização. Gerenciamento eficiente de dados, escalabilidade entre departamentos e capacidade de processar diversos tipos de dados são funcionalidades essenciais que garantem que a plataforma possa oferecer suporte às crescentes necessidades dos negócios sem comprometer o desempenho.

Integração com ferramentas de automação

Integração com ferramentas de automação

A integração perfeita com ferramentas de automação é essencial para aumentar o potencial da IA. Uma plataforma de IA empresarial deve se conectar facilmente a outros sistemas de negócios e ferramentas de automação, possibilitando uma automação suave do fluxo de trabalho com conectores pré-criados, APIs empacotadas e execução na nuvem.

Processamento seguro de dados

Processamento seguro de dados

As preocupações com a segurança de dados empresariais não desaparecerão tão cedo. Qualquer plataforma de IA deve incluir mecanismos de segurança abrangentes integrados para proteger dados confidenciais durante o processamento e armazenamento. Recursos como criptografia, controles de acesso e conformidade com os padrões do setor são fundamentais para garantir que os dados sejam processados com segurança e que os riscos de violações de dados e acesso não autorizado sejam reduzidos.

Modelos adaptativos de aprendizado de máquinas

Modelos adaptativos de aprendizado de máquinas

Modelos de IA eficazes podem ser adaptados e aprendem com base na evolução dos dados e nas necessidades do negócio. Isso permite otimização contínua e aumento da precisão e eficácia ao longo do tempo.

Além disso, as plataformas que utilizam modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para aplicações de IA generativa devem manter e atualizar os dados de treinamento de forma contínua. Em muitos casos, criar um fluxo de trabalho ideal com tecnologia de IA generativa requer múltiplos modelos subjacentes e/ou seleção comparativa de modelos. Plataformas robustas de IA empresarial oferecerão opções de modelos e flexibilidade.

Futuro da IA empresarial.

A tecnologia de IA está passando por um período de rápido avanço, impulsionando uma mudança tangível para empresas ansiosas por inovar e acompanhar a concorrência. Avanços em IA estão causando um impacto significativo na automação empresarial. Especificamente, agentes de IA representam um novo horizonte de oportunidade que está redefinindo aplicações de IA em todos os aspectos.

Os agentes de IA combinam capacidades cognitivas da IA com ação e automação em sistemas e dados empresariais. Em termos práticos, isso significa que os agentes de IA usam modelos de IA generativa para tomar decisões, aprender com dados, interagir em linguagem natural e agir para alcançar objetivos predefinidos. À medida que essa tecnologia continua a evoluir, agentes de IA representam um meio para alcançar a automação autônoma, referida como automação de processo com agentes de IA.

A automação agêntica de processos está enraizada na Automação Inteligente, que combina IA com tecnologias de automação. A Automação Inteligente está ganhando ampla adoção, pois permite a automação de tarefas mais complexas e orientadas por decisões, levando a maiores eficiências operacionais e inovação. Com agentes de IA, a Automação Inteligente pode transformar funções empresariais, desde a gestão da cadeia de suprimentos até o atendimento ao cliente, permitindo que os sistemas aprendam, se adaptem e realizem tarefas de forma autônoma.

A IA empresarial também está vendo avanços significativos em análise preditiva. Inovações nessa área permitirão que as empresas prevejam tendências de mercado, comportamentos do consumidor e necessidades operacionais com precisão incomparável. Capacidades preditivas aprimoradas oferecerão suporte ao planejamento estratégico, ao gerenciamento de riscos e à tomada de decisões proativas, impulsionando o crescimento sustentável dos negócios.

E, à medida que a IA empresarial continua a evoluir, as funções de trabalho nas organizações também continuarão a se transformar. A mudança de tarefas rotineiras e manuais para funções baseadas em trabalho estratégico, criativo e interpessoal exigirá uma força de trabalho qualificada para gerenciar e colaborar com sistemas de IA e desenvolvida em uma cultura de aprendizado contínuo e adaptabilidade.

Vinculando IA ao valor empresarial.

Conectar iniciativas de IA a resultados comerciais tangíveis garante que as empresas gerem valor e alcancem objetivos estratégicos. Embora isso seja certamente mais fácil dizer do que fazer, as organizações que seguem as melhores práticas de IA empresarial, como dados de alta qualidade, segurança e governança fortes e aplicação de IA com base em objetivos comerciais claros, estão entre aquelas que obtêm retorno sobre os investimentos em IA.

As organizações medem o valor das iniciativas de IA, principalmente, por meio de aumentos de produtividade. Considerando que estimativas recentes apontam a IA empresarial com o potencial de automatizar até 70% do trabalho que ocupa o tempo dos funcionários, avaliar a produtividade é essencial para determinar como a IA está entregando seu valor potencial.

A redução dos custos de aquisição de cliente (CAC) é outra oportunidade para conectar implementações de IA ao valor empresarial. Aplicações de IA para vendas e marketing estão liderando o grupo de adoção. Aproveitar insights impulsionados por IA para direcionar potenciais clientes de forma mais eficaz afeta o CAC de forma direta. Ao analisar os dados do cliente e prever o comportamento, as empresas podem ajustar as estratégias de marketing para atrair os compradores certos, minimizando despesas e aumentando o retorno sobre os investimentos em marketing.

Aumentar a retenção de clientes por meio de melhores experiências do cliente é uma maneira de medir o valor das implementações de IA em ambientes de operações de serviço. Interações mais personalizadas e suporte mais rápido levam a taxas mais altas de retenção de cliente. Ferramentas com tecnologia de IA podem antecipar as necessidades do cliente, resolver problemas de forma proativa e manter um engajamento consistente, contribuindo para a fidelização do cliente e a receita sustentada.

Medir reduções nas despesas operacionais (OpEx) é outro caminho para reconhecer o valor empresarial da IA, especificamente por meio da automação orientada por IA. A Automação Inteligente otimiza fluxos de trabalho, automatiza tarefas rotineiras e promove a utilização eficiente de recursos, tudo contribuindo para a redução dos custos operacionais. Por sua vez, o custo-benefício dá suporte à lucratividade e à estabilidade financeira.

Apresentando a plataforma de IA empresarial da Automation Anywhere.

A IA empresarial está transformando a maneira como as organizações operam, e a adoção da IA está acelerando. Com esse impulso crescente, ocorre um aumento da pressão sobre os líderes para implantar a IA e demonstrar o ROI hoje. Nesse contexto, fazer escolhas preparadas para o futuro é difícil, mas não impossível.

Embora a jornada para a integração de IA apresente desafios, desde dados até a escassez de talentos, os benefícios superam em muito os obstáculos, como demonstrado pelos exemplos de impacto de automação de IA inovadora, como 1300% de ROI. Aplicar as melhores práticas e selecionar ferramentas com um histórico comprovado de gravar tanto valor quanto inovação garante um caminho para a implementação eficaz de IA.

O sistema empresarial de IA + automação da Automation Anywhere incorpora o futuro da IA empresarial, oferecendo soluções seguras e adaptativas projetadas para implantações em larga escala, incluindo automação com autocorreção e tecnologia de IA generativa, além de criação de agentes de IA personalizados com pouco código.

Explore como aplicar IA empresarial na sua organização com uma demonstração personalizada.

Perguntas frequentes.

Como as plataformas agênticas e de IA lidam com grandes volumes de dados de várias fontes e, ao mesmo tempo, mantêm o desempenho?

As plataformas agênticas e de IA são projetadas para gerenciar e processar com eficiência grandes quantidades de dados. Para manter o desempenho mesmo trabalhando com grandes volumes de informações, elas dependem de vários recursos:

  • Integração perfeita de dados: As plataformas agênticas e de IA usam APIs para se conectar aos sistemas empresariais existentes, como CRM e ERP. Isso permite que elas agreguem dados de diversas fontes em tempo real, garantindo que os modelos de IA tenham acesso às informações mais atuais e relevantes.
  • Arquitetura escalável: Criadas em infraestruturas baseadas na nuvem, essas plataformas podem alocar recursos dinamicamente com base no volume de dados e nas necessidades de processamento. À medida que o volume de dados aumenta, a plataforma pode ser dimensionada horizontal ou verticalmente para manter o desempenho ideal.
  • Processamento eficiente de dados: Ao aplicar algoritmos avançados, incluindo aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, essas plataformas podem analisar rapidamente dados estruturados (como bancos de dados) e não estruturados (como textos e imagens). Além disso, com recursos de processamento de fluxo, essas plataformas podem oferecer insights e respostas imediatas.
  • Modelos adaptativos de aprendizado de máquinas: Os modelos de IA empregados são projetados para aprender e melhorar continuamente com os dados que processam. À medida que encontram mais dados, eles refinam seus algoritmos, aumentando a precisão e se adaptando a tendências e padrões.
  • Qualidade de dados e governança: Em geral, essas plataformas incorporam estruturas de governança de dados e ferramentas de gerenciamento de qualidade para integridade dos dados e conformidade com as normas. Isso ajuda a evitar problemas relacionados a dados imprecisos ou incompletos, que podem prejudicar o desempenho.

Como as empresas podem usar a IA e, ao mesmo tempo, garantir que os dados confidenciais permaneçam privados e seguros?

As empresas podem usar a IA enquanto protegem seus dados implementando várias estratégias importantes. Ao adotar essas estratégias de forma integrada, as empresas conseguem aproveitar o poder da IA enquanto protegem os dados, garantem a conformidade com as regulamentações e fortalecem a confiança dos clientes.

Estratégias para manter a segurança e a privacidade dos dados dos aplicativos de IA empresariais:

  • Anonimização de dados: Antes de usar os dados para aplicativos de IA, as organizações podem torná-los anônimos, removendo as informações de identificação pessoal (PII). Isso garante que, mesmo que os dados sejam analisados, eles não possam ser rastreados até os usuários individuais, ajudando a proteger sua privacidade.
  • Mascaramento de dados: O mascaramento de dados envolve a edição ou ocultação automática de informações confidenciais durante o processamento. Dessa maneira, quando os aplicativos de IA manipulam dados para tarefas de negócios e fluxos de trabalho, todos os detalhes confidenciais são ocultos ou alterados, garantindo que apenas as informações não confidenciais sejam expostas. Isso ajuda a proteger a privacidade e, ao mesmo tempo, permite que a IA desempenhe suas funções com eficiência.
  • Criptografia: A criptografia de dados em repouso (quando armazenados) e em trânsito (quando enviados por redes) é fundamental. A criptografia transforma os dados em um formato seguro que só pode ser acessado com a chave de descriptografia correta, dificultando muito o acesso de usuários não autorizados a informações confidenciais.
  • Controles de acesso: A implementação de controles de acesso rigorosos garante que somente o pessoal autorizado possa visualizar ou interagir com dados confidenciais. O gerenciamento de acesso baseado em funções permite que as organizações definam permissões com base nas funções dos funcionários, limitando a exposição apenas às informações necessárias para o trabalho deles.
  • Conformidade: As empresas devem aderir às normas de proteção de dados, como o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) e a CCPA (Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia). Essas leis estabelecem diretrizes rígidas sobre como os dados pessoais devem ser coletados, armazenados e processados, ajudando a garantir que as organizações gerenciem informações confidenciais de maneira responsável.
  • Auditorias e monitoramento regulares: A realização de auditorias regulares e o monitoramento do acesso aos dados podem ajudar a detectar qualquer tentativa não autorizada de acesso a informações confidenciais. Essa abordagem proativa permite que as organizações identifiquem vulnerabilidades e as resolvam antes que elas levem a violações de dados.
  • Privacidade desde a concepção: Para incorporar considerações de privacidade ao processo de desenvolvimento de IA desde o início, é necessário criar sistemas que priorizem a privacidade do usuário e a proteção de dados, de modo que as medidas de segurança sejam integradas à solução de IA desde o primeiro dia.
  • Treinamento e conscientização: Educar os funcionários sobre as práticas recomendadas de privacidade e segurança de dados também é uma parte fundamental da manutenção da segurança e da privacidade. O treinamento da equipe sobre como lidar com informações confidenciais e reconhecer possíveis ameaças à segurança não só ajuda a reduzir consideravelmente o risco de violações de dados; no contexto dos aplicativos de IA, ele também pode evitar o uso indevido e o manuseio incorreto dos dados, o que poderia comprometer a segurança e a privacidade.

As soluções de IA podem ser personalizadas para se alinharem às necessidades específicas de uma organização e aos requisitos do setor?

Com certeza! As soluções de IA são versáteis e podem ser altamente personalizadas para atender às necessidades exclusivas de uma organização e seus requisitos específicos do setor.

Veja como essa personalização funciona:

  • Personalização de algoritmos: As soluções de IA podem ser desenvolvidas com algoritmos projetados especificamente para os processos comerciais de uma organização. Isso permite que a IA aprenda com dados e situações específicas do negócio, tornando-se mais eficiente e alinhada às necessidades da empresa.
  • Integração com sistemas existentes: As soluções de IA podem ser integradas aos softwares e sistemas existentes de uma organização, como ferramentas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) ou de planejamento de recursos empresariais (ERP). Essa integração permite que a IA funcione perfeitamente nos fluxos de trabalho atuais.
  • Treinamento específico de domínio: Os modelos de IA podem ser treinados em dados específicos do setor da organização. Por exemplo, uma organização de saúde pode treinar sua IA em conjuntos de dados médicos, enquanto uma instituição financeira pode usar dados financeiros. Esse treinamento especializado ajuda a IA a entender a terminologia e as nuances específicas do setor, melhorando seu desempenho.
  • Parâmetros ajustáveis: Muitas plataformas de IA permitem que os usuários ajustem os parâmetros e as configurações conforme seus casos de uso específicos. Com essa flexibilidade, as organizações podem ajustar a forma como a IA opera, por exemplo, modificando a maneira de analisar dados e interagir com clientes.
  • Interfaces intuitivas: As soluções avançadas de IA geralmente são oferecidas com interfaces intuitivas que permitem que os usuários não técnicos personalizem a IA sem a necessidade de um amplo conhecimento de programação. Esse recurso permite que as equipes façam ajustes com base em suas necessidades específicas de maneira rápida e fácil.
  • Loops de feedback: As soluções de IA podem ser projetadas para incorporar o feedback dos usuários. Ou seja, à medida que os funcionários interagem com a IA, suas informações podem ser usadas para refinar e melhorar o sistema ao longo do tempo, garantindo que ele continue a atender às necessidades em evolução da organização.
  • Recursos de conformidade e segurança: As organizações podem personalizar as soluções de IA para incluir medidas específicas de conformidade e segurança que se alinham às normas do setor. Isso garante que a IA não apenas execute as tarefas pretendidas, mas também cumpra os padrões legais, regulamentares e éticos definidos.

Quais estruturas de governança devem ser implementadas para monitorar e controlar as implantações de IA em uma empresa?

Estruturas de governança eficazes são essenciais para monitorar e controlar as implantações de IA, ajudando os sistemas de IA a operar de maneira ética, transparente e em conformidade com as normas.

Principais componentes de uma estrutura robusta de governança de IA:

  • Desenvolvimento de políticas: Estabeleça políticas claras que descrevam a abordagem da organização para o uso da IA. Essas políticas devem definir casos de uso aceitáveis, práticas de tratamento de dados e diretrizes para a implantação ética da IA. Elas também devem abordar questões como parcialidade, responsabilidade e transparência.
  • Diretrizes éticas: Crie diretrizes éticas que regem o desenvolvimento e o uso da IA. Essas diretrizes devem se concentrar em imparcialidade, responsabilidade e transparência, garantindo que os sistemas de IA não perpetuem preconceitos ou discriminem determinados grupos. As organizações podem adotar estruturas como as diretrizes de ética de IA de organizações como o IEEE ou a UE.
  • Governança de dados: Implemente políticas de governança de dados para gerenciar como os dados são coletados, armazenados e usados nos sistemas de IA. Isso inclui garantir a qualidade, a privacidade e a segurança dos dados. As organizações também devem Estabeleça protocolos de acesso e compartilhamento de dados para garantir que as informações confidenciais sejam protegidas.
  • Monitoramento e auditoria: Estabeleça processos contínuos de monitoramento e auditoria para acompanhar o desempenho da IA e a conformidade com as políticas estabelecidas. Isso inclui revisões regulares dos processos de tomada de decisão da IA, da precisão do modelo e da adesão às diretrizes éticas. As auditorias podem ajudar a identificar possíveis problemas e permitir a intervenção em tempo hábil.
  • Gerenciamento de riscos: Desenvolva uma estrutura de gerenciamento de riscos especificamente para implantações de IA. Essa estrutura deve avaliar os possíveis riscos associados à IA, incluindo riscos operacionais, legais e de reputação. As organizações devem implementar estratégias para mitigar esses riscos e Estabeleça protocolos para responder a incidentes.
  • Envolvimento das partes interessadas: Envolva várias partes interessadas, incluindo funcionários, clientes e órgãos reguladores, no processo de governança. Esse envolvimento pode oferecer uma perspectiva importante e ajudar a garantir que as soluções de IA atendam às necessidades e preocupações de todas as partes envolvidas.
  • Treinamento e conscientização: Ofereça treinamento aos funcionários sobre políticas de governança de IA e práticas éticas de IA. Garantir que a equipe compreenda a importância do uso responsável da IA e esteja ciente das estruturas de governança ajudará a desenvolver e apoiar uma cultura de responsabilidade dentro da organização.
  • Mecanismos de feedback: Estabeleça mecanismos de feedback que permitam aos usuários relatar problemas ou preocupações relacionados aos sistemas de IA. Isso pode ajudar as organizações a identificar e resolver problemas rapidamente, garantindo que as implantações de IA permaneçam alinhadas com os padrões éticos e operacionais.

Qual é a melhor maneira de avaliar o desempenho da IA em diferentes partes do nosso negócio?

Determinar a melhor maneira de avaliar o desempenho da IA em sua empresa não é uma abordagem única; depende muito do contexto e dos objetivos específicos das áreas em que a IA é implantada. Os métodos de avaliação corretos variam conforme o que você pretende alcançar com os sistemas de IA. No entanto, algumas estratégias eficazes para avaliar o desempenho da IA são:

  • Defina objetivos claros para cada implantação de IA. O que você quer que a IA alcance? Seja para melhorar o atendimento ao cliente, aumentar a eficiência ou aprimorar a tomada de decisões, ter objetivos claros ajudará a medir o sucesso.
  • Identifique e acompanhe os KPIs relevantes que se alinham com seus objetivos para avaliar o desempenho quantitativamente. Por exemplo, se a IA for usada no atendimento ao cliente, você poderá medir o tempo de resposta, os índices de satisfação do cliente ou as taxas de resolução. Ou, para a IA em marketing, você poderia analisar as taxas de conversão ou o retorno sobre o investimento (ROI).
  • Monitore continuamente o desempenho da IA. Isso pode envolver painéis de análise em tempo real que exibem KPIs e outros dados relevantes. A análise regular dos dados de desempenho permite detectar tendências, identificar problemas e tomar decisões informadas.
  • Colete feedback de funcionários e clientes que interagem com os sistemas de IA. Seus insights podem oferecer informações importantes sobre como a IA está atendendo às suas necessidades e onde podem ser feitas melhorias. Pesquisas, entrevistas e grupos de foco são maneiras eficazes de obter esse feedback.
  • Compare o desempenho de seus sistemas de IA com os padrões do setor ou com os concorrentes. A avaliação comparativa pode ajudar você a entender a posição de sua IA em relação a outras em seu campo e a identificar áreas de melhoria.
  • Use testes A/B para avaliar diferentes modelos ou abordagens de IA. Ao comparar o desempenho de duas variações em cenários do mundo real, você pode determinar qual delas oferece melhores resultados. Esse método é particularmente útil para otimizar algoritmos e refinar estratégias de IA.
  • Faça auditorias regulares nos sistemas de IA para avaliar sua precisão, imparcialidade e conformidade com as diretrizes éticas. Isso envolve a revisão dos dados usados, dos algoritmos empregados e dos resultados produzidos. As auditorias ajudam a garantir que a IA esteja funcionando como pretendido e não esteja introduzindo vieses ou erros.
  • Avalie o impacto da IA nos resultados comerciais. Observe como a IA afetou a produtividade, a economia de custos, a satisfação do cliente e o crescimento da receita. Avaliar o impacto comercial mais amplo ajuda você a entender o valor que a IA traz para sua organização.
  • Itere e aprimore, usando os insights obtidos nas avaliações para fazer melhorias contínuas nos sistemas de IA. Ajustar algoritmos, modificar dados de entrada ou redefinir fluxos de trabalho: manter essa capacidade de adaptação garante que a IA continue eficiente e alinhada aos objetivos do negócio.

As empresas precisam modernizar sua infraestrutura de TI antes de implantar soluções de IA?

Em poucas palavras: sim, as empresas geralmente precisam modernizar sua infraestrutura de TI antes de implantar soluções de IA. E, embora nem sempre seja obrigatório reformular completamente a infraestrutura de TI antes da implantação da IA, uma infraestrutura atualizada melhora a compatibilidade, o dimensionamento, o gerenciamento de dados, o desempenho, a segurança e a colaboração, que são essenciais para implementar e utilizar com sucesso as tecnologias de IA.

Razões pelas quais é importante, e às vezes necessário, modernizar a infraestrutura de TI antes de implantar soluções de IA:

  • Compatibilidade: Muitas soluções de IA exigem capacidade de computação e recursos de armazenamento avançados que as infraestruturas de TI mais antigas podem não suportar. A modernização da infraestrutura garante a compatibilidade com as mais recentes ferramentas e tecnologias de IA, facilitando a integração delas aos sistemas existentes.
  • Escalabilidade: Os aplicativos de IA podem gerar grandes quantidades de dados e exigir um poder de processamento considerável. A infraestrutura de TI moderna geralmente é mais escalável, permitindo a fácil expansão dos recursos à medida que a IA precisa crescer. Essa flexibilidade é fundamental para lidar com o aumento das cargas de trabalho e dos volumes de dados.
  • Gerenciamento de dados: Soluções eficazes de IA dependem de dados de alta qualidade e organizados. A modernização da infraestrutura de TI geralmente envolve a implementação de práticas melhores de gerenciamento de dados, como armazenamento de dados e armazenamento em nuvem. Essa melhoria ajuda a garantir que os dados usados para treinamento e análise de IA sejam acessíveis, seguros e confiáveis.
  • Desempenho: Os sistemas de TI legados podem ter dificuldades para oferecer os níveis de desempenho necessários para os aplicativos de IA. Infraestrutura moderna, incluindo servidores mais rápidos e redes atualizadas, pode aumentar significativamente a velocidade e a eficiência dos processos de IA.
  • Segurança: As soluções de IA lidam com dados confidenciais, portanto, ter uma estrutura de segurança robusta é imprescindível. A infraestrutura de TI moderna geralmente inclui medidas de segurança avançadas, como criptografia, controles de acesso e monitoramento em tempo real, que ajudam a proteger contra violações de dados e ameaças cibernéticas.
  • Ferramentas de colaboração: A IA geralmente exige a colaboração entre diferentes equipes e departamentos. Uma infraestrutura de TI moderna pode oferecer suporte a melhores ferramentas de comunicação e colaboração, facilitando o trabalho conjunto das equipes em projetos de IA.
  • Integração na nuvem: Muitas soluções de IA são baseadas na nuvem, oferecendo flexibilidade e economia. A modernização da infraestrutura de TI geralmente envolve a adoção de tecnologias de nuvem, que podem facilitar a implantação de soluções de IA e facilitar o acesso a recursos avançados de IA.
  • Manutenção e suporte contínuos: Uma infraestrutura atualizada geralmente é mais fácil de manter e dar suporte. Com isso, as equipes de TI podem se concentrar mais na otimização das soluções de IA em vez de gastar tempo solucionando problemas de sistemas desatualizados.

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