O entusiasmo do mercado e a pressão para incluir a GenAI nas aplicações muitas vezes obscurecem a resposta para perguntas comuns de líderes de negócios: Por que precisamos da GenAI? Como trazemos a GenAI para o nosso negócio?
A resposta da McKinsey é que trazer a IA generativa para os negócios estrategicamente pode resultar na automação de 70% das tarefas que desperdiçam o tempo valioso dos colaboradores.1 O Boston Consulting Group explica que a GenAI permite que as empresas criem conteúdo e informações adaptados a um público específico, como chatbots que personalizam as experiências do cliente ou anúncios direcionados com base em padrões no comportamento de um cliente específico.2
Essas são boas respostas para a pergunta de por que você deve integrar a GenAI ao seu negócio. Para o "como", aqui está uma resposta simples: ao incorporar IA generativa em suas aplicações para os casos de uso certos, você faz melhorias tangíveis em eficiência, inovação e engajamento que podem beneficiar significativamente seu negócio. E quanto mais cedo você fizer isso, melhor — se quiser ficar à frente da concorrência.
Os benefícios de adicionar GenAI às aplicações
A GenAI pode aumentar a satisfação do cliente e ajudar você a manter uma vantagem competitiva fazendo recomendações personalizadas ou respondendo a perguntas usando linguagem natural em tempo real. A GenAI também pode automatizar tarefas de rotina, como atualizar ferramentas de gerenciamento de projetos ou gerar visualizações em painéis para aumentar a eficiência e a produtividade. Como resultado, os colaboradores podem se concentrar em orientar uma iniciativa para sua conclusão bem-sucedida ou obter insights que informem estratégias a partir do dashboard.
A GenAI também impulsiona a inovação ao apresentar rapidamente novas ideias e soluções, oferecendo insights e opções que podem não ser imediatamente óbvias para mentes humanas. Além disso, quando a IA generativa é incorporada em todas as operações, sua empresa pode escalar com eficiência. A GenAI torna possível lidar com workloads maiores sem um aumento proporcional de pessoal, o que é inestimável durante flutuações de workflow ou expansão de negócios para novos mercados.3
Onde as aplicações GenAI estão causando mais impacto
Há uma infinidade de casos de uso para incorporar IA generativa em aplicações. Isso ocorre porque, quando você desconstrói a GenAI, ela se enquadra em um (ou mais) dos quatro padrões principais — perguntas e respostas sobre conteúdo, desconstrução e sumarização de conteúdo, conteúdo transformado de outras fontes e perguntas e respostas sobre dados. É possível fazer todo tipo de coisa com esses padrões que podem pesquisar grandes quantidades de código, conteúdo ou dados e produzir conteúdo ou código funcional, mas, como toda tecnologia, há casos de uso principais da GenAI.
De acordo com a TechTarget e o Enterprise Strategy Group, organizações de todas as indústrias que já implementaram a GenAI estão atualmente usando-a em uma média de três áreas. As principais áreas são marketing, desenvolvimento de software e pesquisa.4 De acordo com uma pesquisa da Deloitte, há uma quarta área: as operações de atendimento ao cliente.5
IA generativa para marketing
As empresas usam aplicações de IA generativa em marketing para diversos propósitos. 76% dos profissionais de marketing a usam para criação de conteúdo básico.6 Atualmente, a GenAI está ajudando a melhorar o design e o texto das landing pages e dando suporte à criação de conteúdo mais envolvente para sites. Com a GenAI incorporada nas ferramentas que usam todos os dias, os profissionais de marketing podem identificar tendências e comportamentos dos clientes mais rapidamente. Como resultado, eles podem tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados sobre segmentação de anúncios, previsão de preferências do consumidor e segmentação de público.
IA generativa para pesquisa
A IA generativa está inaugurando uma nova era na pesquisa — seja ela médica, acadêmica ou de P&D de produtos. Ela está sendo usado em aplicações para detectar quando é hora de colher, reparar artefatos danificados ao revelar texto ausente e até mesmo se comunicar com baleias.7 Uma empresa farmacêutica de biotecnologia combinou IA generativa com ferramentas de desenvolvimento sintético automatizado para projetar terapias de pequenas moléculas.8 Existem plataformas para pesquisadores acadêmicos e científicos que usam a GenAI para selecionar um repositório personalizado para auxiliar na revisão de literatura. Eles agora não precisam mais gastar muito tempo e esforço na coleta de dados, podendo se concentrar na análise.
IA generativa para operações de atendimento ao cliente
A GenAI incorporada em sistemas de CRM, ajuda e suporte está mudando a forma como as empresas interagem com os clientes. Ela está ajudando organizações a garantir que seus clientes obtenham o suporte de que precisam, aliviando a carga de agentes e call centers e atendendo às crescentes expectativas dos consumidores por experiências consistentes e em tempo real em todos os canais. Uma empresa usou uma API GPT para criar uma plataforma que filtra as comunicações recebidas pelo atendimento ao cliente, remove spam e envia as legítimas aos agentes de atendimento ao cliente.9
GenAI no desenvolvimento de software
A GenAI está simplificando a geração de código, aumentando a criatividade e acelerando o tempo de geração de valor. Por exemplo, o GitHub Copilot reduziu o tempo de desenvolvimento em até 56%.10 Ao automatizar a geração e a refatoração de código, a GenAI muda o foco da engenharia de software para design e arquitetura de nível superior que abordam problemas complexos e impulsionam a inovação.
Não há dúvidas de que as aplicações e o desenvolvimento de software baseado em GenAI são o futuro. Elas prometem vários benefícios e aprimoram inúmeros casos de uso — alguns dos quais não podem ser identificados agora porque a GenAI também tem o potencial de inventar todos os novos casos de uso e benefícios. Então, é hora de detalhar o que é necessário para criar essas aplicações. O restante deste e-book se aprofunda no efeito da GenAI e da IA no desenvolvimento de software: o que e como as aplicações de GenAI são desenvolvidas, como usar GenAI e low-code juntos e o que isso significa para o futuro.
Useful Resources
Related Resources
1 The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023. McKinsey & Company, 14 June.
2 Generative AI, 2023. Boston Consulting Group.
3 The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023. McKinsey & Company, 14 June.
4 Beyond the GenAI Hype: Real-world Investments, Use Cases, and Concerns, 2023. Tech Target and Enterprise Strategy Group.
5 Sarah K. White, 2 most popular AI use cases in the enterprise today, 2023. CIO, 19 Sept.
6 Scott Vaughan, GenAI for Content Marketing: Benefits, Best Practices, and Pitfalls to Avoid, 2024. Acceleration Economy, 8 Feb.
7 Molly Bell, How generative AI is expanding what is possible in research, 2024. EAB, 17 Jan.
8 Iambic’s Rapid Path to the Clinic Enabled by Its AI-Driven Drug Discovery Platform, Built in Collaboration with NVIDIA, 2024. Iambic, 18 March.
9 Sarah K. White, 12 most popular AI use cases in the enterprise today, 2023. CIO, 19 Sept.
10 Sida Peng, Eirini Kalliamvakou, Peter Cihon, Mert Demirer, The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot, 2023. Cornell University, 13 Feb.