A inteligência artificial (IA) continua a ser uma força revolucionária, transformando setores inteiros e capacitando empresas a melhorar suas operações, interações com clientes e tomadas de decisões. No entanto, há uma questão crucial que deve ser abordada: se a IA não gerar valor, ela não tem utilidade.
Um estudo recente da McKinsey estima que a IA generativa sozinha pode adicionar entre US$ 2 trilhões a US$ 4 trilhões anualmente à economia global, com grande impacto nas empresas que souberem aplicar essa tecnologia de maneira eficaz. As empresas que adotam IA generativa com sucesso observam melhorias significativas em produtividade, eficiência operacional e personalização de serviços. No entanto, o valor real só é alcançado quando essas ferramentas resolvem problemas específicos e entregam resultados mensuráveis.
No episódio 114 do #DoTheMATH, podcast da MATH, abordamos o tema com Rafael Alberti, Diretor de Delivery na MATH, e falamos mais sobre o tema neste conteúdo.
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Como gerar valor com Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) só é verdadeiramente eficaz quando gera valor real e mensurável para as empresas. Para alcançar esse objetivo, é essencial focar em áreas em que a IA pode resolver problemas específicos, otimizar operações e personalizar a experiência do cliente.
Ainda de acordo com o estudo da McKinsey, empresas que implementam IA de forma eficaz podem aumentar sua lucratividade em até 20%. Esse valor é gerado por meio de melhorias na eficiência operacional, redução de custos e aumento da receita através da personalização de serviços.
No episódio 114 do podcast DoTheMATH, Marcel Ghiraldini, CGO da MATH, enfatiza que o sucesso da IA depende da qualidade dos dados e da clareza dos objetivos de negócios. Sem dados precisos e bem governados, qualquer aplicação de IA pode falhar em gerar os resultados desejados. Isso reflete a importância de uma governança de dados robusta e de uma estratégia clara para a implementação da IA.
Além disso, Rafael Alberti, Diretor de Delivery da MATH, menciona que a inteligência artificial deve ser aplicada de maneira que realmente atenda às necessidades dos clientes e do mercado. Ele destaca que no setor financeiro, por exemplo, a IA é particularmente útil para a personalização em escala, possibilitando que os bancos ofereçam experiências e serviços adaptados a cada cliente individualmente.
Para garantir que ela gere valor, as empresas devem:
- Focar em dados de qualidade, uma vez que dados precisos e bem organizados são a base para qualquer aplicação de IA bem-sucedida.
- Alinhar a IA aos objetivos de negócio, tendo em vista que uma IA deve ser usada para resolver problemas específicos que tenham um impacto direto nos resultados da empresa.
- Investir em personalização. Uma personalização em escala, neste caso, pode ser uma das formas mais eficazes de utilizar a IA para melhorar a experiência do cliente e aumentar a receita.
Implementar essas estratégias não só maximiza o valor gerado pela IA, mas também garante que as empresas permaneçam competitivas em um mercado cada vez mais orientado por dados.
Independentemente do hype em torno da IA generativa, seu verdadeiro valor reside na capacidade de resolver problemas reais e proporcionar benefícios tangíveis para as empresas e seus clientes.
Personalização em escala
A personalização é um dos maiores benefícios que a inteligência artificial (IA) pode trazer para as empresas. Com a IA, as instituições podem ir além das segmentações tradicionais e oferecer uma experiência verdadeiramente personalizada para cada cliente. Isso se traduz em interações mais relevantes e na entrega de soluções que atendem de forma precisa às necessidades individuais dos clientes. Quando falamos do universo bancário, isso cai como uma luva.
Ainda durante o episódio 114 do podcast DoTheMATH, foi discutido como a IA generativa permite que os bancos personalizem a experiência de seus clientes em uma escala antes inimaginável. Rafael Alberti enfatizou que a IA permite que os bancos tratem cada cliente como um indivíduo único, analisando dados em tempo real para oferecer soluções personalizadas e contextualizadas.
Essa personalização em escala não apenas melhora a satisfação do cliente, mas também aumenta a eficiência operacional das instituições financeiras. Fabiana Amaral, Diretora Executiva de CX e Marketing da MATH, destacou que a IA possibilita que cada interação seja ajustada às preferências e comportamentos do cliente, o que transforma radicalmente a experiência. Essa capacidade de personalização em grande escala é essencial para manter a competitividade em um mercado cada vez mais orientado por dados.
Leia também: Hiperpersonalização no Marketing Bancário: O Futuro com IA
Conectando personalização, escala e experiência do Cliente
A combinação de personalização em escala e IA tem o potencial de redefinir o relacionamento entre bancos e seus clientes. Ao utilizar a IA para analisar grandes volumes de dados e aplicar insights em tempo real, os bancos podem oferecer um atendimento que não apenas satisfaz, mas excede as expectativas dos clientes.
Esse nível de personalização é fundamental para construir lealdade e confiança, especialmente em um setor em que a experiência do cliente pode ser o diferencial competitivo. Ao integrar IA generativa em suas operações, os bancos podem garantir que cada uma delas seja significativa, relevante e perfeitamente ajustada às necessidades do usuário, criando uma experiência que é tanto eficiente quanto personalizada.
A personalização em escala, por sua vez, impulsionada pela IA, representa uma nova fronteira na experiência do cliente, uma que as instituições financeiras não podem se dar ao luxo de ignorar. Como observado no podcast, a capacidade de entregar uma experiência única e personalizada para cada cliente é o que realmente diferencia as empresas no mercado moderno.
A revolução da IA no marketing bancário
Quando falamos em setor financeiro, a IA tem sido uma ferramenta central na transformação do marketing nessa área. Desde os anos 50, a ferramenta evoluiu significativamente, mas foi com a chegada da IA generativa que as mudanças mais notáveis aconteceram.
De acordo com Ghiraldini, a IA generativa se destaca pela capacidade de aprendizado e pela utilização de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) que permitem processar vastas quantidades de dados rapidamente, criando conteúdos originais baseados em conhecimento pré-existente.
No setor bancário, Alberti aponta que a IA já era usada há anos para análise de riscos e fraudes. No entanto, a IA generativa expande essas capacidades, oferecendo previsões mais precisas e uma personalização sem precedentes na interação com clientes. Essa personalização em escala não só melhora a experiência do cliente, mas também aumenta a eficiência e a competitividade das instituições financeiras.
Por fim, sabe-se que tanto a inteligência artificial e especialmente a generativa, tem o potencial de transformar indústrias inteiras, mas seu sucesso depende de sua capacidade de gerar valor real. As empresas que souberem aplicar essa tecnologia para resolver problemas específicos e melhorar a eficiência operacional verão retornos significativos em seus investimentos.
No entanto, a implementação da IA deve ser feita com uma visão clara de como essa tecnologia agregará valor, caso contrário, os esforços podem ser em vão.
Veja como a MATH atua nessa frente e de que forma podemos ajudar a sua marca a implementá-la conforme a sua realidade.
