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IA e eficiência: qual é a fórmula do sucesso?

De acordo com especialista, é primordial que as empresas estejam preparadas para implementar a tecnologia e usufruir de todo o seu potencial.

A inteligência artificial possui uma característica muito interessante quando se pensa a que ela se refere: tem conexão com processamento de dados, em escala e volume, usando modelagem, algoritmos que permitem, a partir desses dados primários, que a própria fonte de informação trabalhada aprenda, interprete e processe com essas fórmulas matemáticas, o que permite a elaboração de novas soluções e respostas, que vão suportar processos diferentes de personalização, automação e gestão. Daí a relação entre IA e eficiência.

Essa capacidade de inteligência artificial de consolidar, com o apoio humano, diferentes fontes de dados, estratégias de negócio, de diferentes fontes que, muitas vezes, vêm de origens que não são triviais para o cérebro processar e com uma rapidez que o ser humano não tem, permitem tirar correlações, novos processos e formas de trabalhar.

Isso faz com que, naturalmente, exista um progresso, uma eficiência enorme em qualquer segmento ou área, seja em backoffice ou e-commerce, por exemplo.

Logo, a inteligência artificial, através dessa capacidade incrível de processamento de dados não estruturados, pode gerar soluções e informações através de painéis visuais muito diferentes, voltados para otimização e eficiência da operação.

IA e eficiência: os benefícios da integração com a otimização de processos e operações

Para Fernando Moulin, partner da Sponsorb, professor e especialista em negócios, transformação digital e experiência do cliente, existem dois pontos fortes relacionando a IA com o mercado.

O primeiro é não depender somente da interação humana e da capacidade de processamento de dados humana, isso porque há restrições que, muitas vezes, se traduzem em custo para as organizações.

“Um exemplo disso é quando você coloca um robô automático, que responde o atendimento com o cliente e aprende com as interações e feedback do mesmo (O que foi bom? O que foi ruim? O que ele acertou? A resposta que não acertou). A partir desse conhecimento, a IA desenvolve, em escala exponencialmente, novas respostas que vão gerar outros feedbacks do cliente. Isso otimiza os processos de atendimento de forma brutal”, coloca.

“O segundo benefício é o custo. Quando falamos de máquina e algoritmo, há um custo mais baixo. Logo, é possível trabalhar em escala, automatizar com personalização e relevância, utilizando de dados em tempo real com um custo mais baixo”, afirma Fernando Moulin.

O sucesso da implementação da IA em termos de eficiência

O partner da Sponsorb, professor e especialista em negócios, transformação digital e experiência do cliente elencou cinco fatores-chave que são essenciais para uma implementação de IA eficaz.

Estudo de caso

Qual o objetivo do negócio em fazer a implementação de uma solução de inteligência artificial, num determinado processo ou área da empresa, em uma certa necessidade ou dor do cliente? Ter um bom caso de estudo é muito importante.

Maturidade organizacional

É necessário avaliar qual a maturidade organizacional da empresa para adotar desse tipo de ferramenta.
Fontes de dados

A companhia deve entender quais são as fontes de dados, quais são os volumes de dados que têm que trabalhar e como estes serão processados.

Aplicação

É fundamental saber onde os dados coletados vão ser aplicados.

Cultural organizacional

Deve-se trabalhar a cultura organizacional para que as pessoas saibam tirar proveito desse tipo de solução e ferramenta.

Como capacitar os colaboradores e obter insights inéditos

Entre as estratégias mais eficazes para capacitar colaboradores a trabalhar em conjunto com sistemas de IA e eficiência, e alcançar resultados excepcionais, para Fernando Moulin, está desmistificar a inteligência artificial, que é o processamento de uma máquina.

Naturalmente, as pessoas se assombram com as possibilidades do ChatGPT e das inteligências artificiais generativas. Entretanto, aquilo também é um algoritmo que processa grandes volumes de dados e, a partir deles, gera respostas automáticas.

“Acredito que a principal estratégia é tirar o medo das pessoas acerca da ferramenta. Depois, ensinar as mesmas a fazer as perguntas corretas (a luz do objetivo e negócio, e da necessidade de uso daquela solução). É importante ter essas questões em mente para conseguir que a ferramenta dê um output correto e, principalmente, ter muita clareza, por parte de quem usa, qual vai ser a aplicação no dia a dia, em que usar, ou não, a inteligência artificial em prol do resultado”, reflete.

Já em relação sobre como a IA pode ser utilizada para analisar grandes volumes de dados e fornecer insights valiosos para tomadas de decisão mais assertivas, o partner da Sponsorb, professor e especialista em negócios, transformação digital e experiência do cliente, relembra os 5 Vs do Big Data:

  • Velocidade;
  • Volume;
  • Valor;
  • Variedade;
  • Veracidade.

“Então, trabalhando isso de uma forma interessante, a inteligência artificial tem uma capacidade de processar diversas fontes de dados, em geral não estruturados e mais complexos, que é o diferencial dessa ferramenta. Porém, ela também pode trabalhar com dados estruturados, como uma planilha Excel”, exemplifica.

Com a característica dos 5 Vs do Big Data, tem-se o volume em escala, a velocidade para rápido processamento, a variedade de fontes de dados muito grande, a veracidade dessa informação ou fonte (é verídica?) e, por fim, o valor da informação (de qualidade e credibilidade?), tendo em mente o que ela vai gerar para o negócio.

“A partir dessas premissas, é possível trabalhar o algoritmo que a gente chama de Machine Learning, que são algoritmos de aprendizado de máquina. Você cria regras de negócio que o próprio processamento da máquina vai receber dessas fontes de dados que comentamos e processar”, frisa Fernando Moulin.

Há algoritmos que fazem com que cada vez que tenha uma interação com esse dado, haja uma resposta. Se a resposta é boa e o feedback positivo, é possível obter uma nova resposta melhorada por meio daquele feedback positivo. Caso o feedback seja negativo, é necessário trabalhar para tornar essa resposta melhor.

Outro caso é pensar em escala ao trabalhar com fonte de dados. Em uma fábrica, por exemplo, com todos os dados das máquinas que estão operando em tempo real e dos processos que estão acontecendo. Ter uma máquina que está processando aquilo, com uma inteligência artificial aplicada, otimizando o seu fluxo de produção e garantindo que o volume produzido seja maior e mais rápido, com melhor propriedade físico-química, é fantástico.

Assim, torna-se viável ter insights que as ferramentas de data analytics provêm, alimentados pela inteligência artificial, que são radicalmente diferentes do que se conseguia ter antes.

A IA pode permear todos os processos dos negócios

É possível usar inteligência artificial como parte da geração de valor, sobre posse de valor, para ganhar tempo no processamento de dados, na interpretação das informações, na descoberta de insights novos, no conhecimento mais aprofundado do cliente, na criação de processos mais eficientes e organizacionais, mas sempre alinhando com o estudo de caso e a necessidade de negócio traz.

“Vale dizer que a inteligência artificial é adaptativa. Então, conforme o mercado muda, o algoritmo vai reprocessando aqueles dados, reinterpretando e gerando novos impulsos e novas soluções. É bem interessante adotar esse tipo de solução para os seus negócios”, finaliza Fernando Moulin.

‘https://www.consumidormoderno.com.br/2023/08/17/ia-e-eficiencia-qual-e-a-formula-do-sucesso/?utm_campaign=cm_news_180823&utm_medium=email&utm_source=RD+Station

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A evolução do Gestor de Tráfego

Quando comecei a trabalhar com tráfego online em 2010, tudo era muito diferente. Como no caso da atuação dos profissionais de tráfego, na época nomeados táticos ou mídia on-line, todo o processo era manual. As plataformas de anúncio têm como modelo de negócio, em sua grande maioria, a cobrança por clique, o que é chamado de CPC (Custo por clique). Há pouco tempo, dois a três anos atrás, o CPC era controlado manualmente por um humano, executando trabalho sub-humano. Por quê?

Imagina você precisar entender qual palavra-chave, anúncio, idade, sexo, região, horário e inúmeros comportamentos são ideais para gerar fluxo, conversão e vendas para um negócio? Eu diria que é humanamente impossível. Pois é, mas é o que nós gestores de tráfego tentávamos fazer e, muitas vezes, até conseguíamos alcançar um ótimo resultado.

Criávamos campanhas ultracomplexas. No Google, por exemplo, quanto mais segmentada – a nível de campanhas, grupos de anúncios e palavras-chave – melhor o desempenho, se conseguíssemos fazer uma gestão eficaz. Eram horas e horas do dia, analisando qual o CPC ideal para uma palavra, o que mudava todos os dias. O processo de otimização de conta era diário e exaustivo.

Porém, nos últimos anos, as ferramentas de anúncio vêm desenvolvendo inteligências de otimizações automáticas. No início funcionava muito mal, fazendo apenas as campanhas consumirem mais verba sem grandes resultados. Acredito que isso tenha deixado um trauma em muitos gestores de tráfego que até hoje têm uma certa resistência em utilizar a inteligência artificial das plataformas de anúncio.

Eu mesmo fui um deles. Demorei algum tempo para começar a testar os Lances Automáticos tanto no Google quanto nas mídias sociais. Porém, acabei me rendendo aos poucos e hoje sou apaixonado pelo uso da IA na mídia paga.

Então, o que mudou?

Basicamente, grande parte do trabalho manual anterior que nos tomava muito tempo, agora podemos deixar a cargo da inteligência artificial – deixar o robô fazer trabalho de robô, enquanto nós fazemos o trabalho humano. As plataformas ainda não têm a inteligência de entender o serviço, de produtificar, planejar páginas de entrada atraentes, pensar quais termos de buscas ou sementes podemos plantar para atrair o público. Tudo isso é o novo trabalho do gestor de tráfego – muito mais de planejamento do que de otimização diária.

Já determinar quais segmentações, horários, regiões, sexos, CPC dentre inúmeros comportamentos geram as melhores conversões, isso sim, a inteligência artificial das plataformas já está fazendo muito bem. Até podemos acompanhar, mas vale mais a pena deixarmos que a IA trabalhe do que ficar toda hora mexendo nas campanhas. Hoje, muitas vezes, não fazer nada gera mais resultado do que tentar otimizar manualmente o tempo todo.

Outro aspecto é que as campanhas podem ser mais simples, mais abertas, pois a própria inteligência artificial consegue ir segmentando. Hoje, se nós fecharmos muito as campanhas em segmentações e restrições de palavras, não deixamos campo para a IA atuar. Claro que também não podemos abrir demais porque senão demora mais. Essa sensibilidade é crucial para um bom planejamento de marketing online atualmente.

Por exemplo, se você tem um produto que atende somente ao público feminino ou vice-versa, não tem por que começar campanhas abertas para todos os sexos. Já pode segmentar, pois você tem a certeza que aquele é o público que compra seu produto. Só tome cuidado com as verdades absolutas. Já tivemos alguns casos na Proteína em que os públicos nos surpreenderam; nos quais o cliente tinha a certeza que o consumidor dele era um, e, após testarmos, acabou se revelando outro.

Alguns cuidados que precisam ser tomados
Agora que já sabemos que otimizar campanhas automaticamente utilizando a inteligência artificial das plataformas de anúncio comprovadamente funciona, não é só mudar a configuração e pronto. Precisamos tomar alguns cuidados.

O primeiro deles é que toda essa otimização automática funciona com insumos que entregamos para as plataformas. Então, as conversões precisam estar muito bem configuradas. No caso de sua venda ser através de um CRM, toda esteira comercial e os passos da venda precisam estar integrados corretamente. No caso de ser venda online, todas as transações precisam estar integradas.

As plataformas não têm como adivinhar se uma venda foi feita. Temos que informar se um lead é qualificado, se uma venda é realizada, o valor dela etc. Isso de forma ágil, automaticamente para que, assim, os resultados sejam também muito mais rápidos.

Também sempre recomendo nunca começar do zero uma campanha sem histórico, já com lances automáticos. Nesse caso, comece manualmente por pelo menos 1 mês, gere conversões e depois vá, aos poucos, migrando para lances automáticos.

Os algoritmos para aprenderem sem histórico, geralmente consomem muito e demoram mais. Portanto, iniciar de modo manual, gerar esse histórico de forma controlada e ir trocando percentualmente para o automático é a maneira que conseguimos atualmente gerar resultados mais rapidamente e com menos investimento.

Checklist:

Nunca esqueça de metrificar corretamente, algoritmos precisam ser alimentados;
Comece manual, gere histórico e migre para lances automáticos gradativamente;
Campanhas com estruturas mais simples, geram mais resultados. Não precisamos mais fazer o trabalho de robô

Fonte : https://mercadoeconsumo.com.br/13/12/2022/artigos/a-evolucao-do-gestor-de-trafego/

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Estudo da DHL aponta que 90% dos trabalhadores de logística considera a tecnologia como fundamental para sua função

  • O estudo “Futuro do Trabalho em Logística” afirma que o envelhecimento da população e a escassez de mão de obra afetam as cadeias globais de abastecimento;
  • As gerações Y e Z estão procurando empregos com tarefas menos repetitivas e ambientes de trabalho mais flexíveis;
  • Com a COVID-19, muitas empresas adotaram rapidamente novas políticas de RH e tecnologias de trabalho remoto;

A DHL, empresa líder global em logística, divulgou “O Futuro do Trabalho em Logística”, seu mais recente relatório de tendências. No documento, a companhia examina como o conceito de trabalho – funções, responsabilidades, sistemas, cronogramas, ferramentas e ambientes – mudará na próxima década. De acordo com o estudo, o setor de logística enfrenta uma crescente escassez de mão de obra e uma guerra por talentos, o que faz com que as organizações precisem implementar estratégias para atrair, reter, desenvolver e motivar os trabalhadores na era digital.

Pela primeira vez na história, o número de profissionais nativos digitais começa a superar os profissionais da era analógica, gerando uma aceleração na mudança de valores corporativos. Conforme o relatório, a geração Y e a geração Z estão impulsionando o setor de logística a atender às novas expectativas em temas como sustentabilidade, diversidade e inclusão, bem-estar dos funcionários e ambientes de tecnologia avançada. Com o aumento da digitalização e do uso de automação e Inteligência Artificial (AI), o impacto é significativo em empregos e locais de trabalho em indústrias em todo o mundo.

“O estudo apontou que 9 entre 10 entrevistados consideram que a tecnologia tem sido útil para suas carreiras. Ainda assim, mais de 50% admitem ver a IA e a automação como uma ameaça potencial”, diz Matthias Heutger, vice-presidente sênior e diretor de inovação global da DHL. “É uma grande oportunidade para empresas e governos agirem de forma rápida e colaborativa para aliviar preocupações, fornecendo estratégias transparentes e demonstrando o sucesso de ambientes de trabalho que combinam esforços humanos e mecânicos”.

Os especialistas não preveem que o setor de logística irá migrar rápida e drasticamente do trabalho humano para a automação completa. Provavelmente, haverá um período gradual de mudança de mais de 30 anos em que a tecnologia apoiará diversas funções exercidas por pessoas, em vez de competir com elas. Além disso, permanece a questão da aplicação desigual de tecnologias em diferentes países do mundo, com alguns implantando mudanças mais lentas ou menos profundas.

“A digitalização já está mudando fundamentalmente a maneira como vivemos e fazemos o negócio. A pandemia apenas acelerou a execução dos planos que as empresas haviam imaginado. Presumimos que 30-35 por cento de todas as atividades poderiam ser automatizadas até 2030. No entanto, acreditamos firmemente que a maior parte de nossa criação de valor continuará a ser fornecida por pessoas”, disse Thomas Ogilvie, diretor de Recursos Humanos da Deutsche Post Group, DHL. “Não há dúvida de que certos empregos vão mudar, mas o emprego vai ficar. O que isso nos diz é que a aprendizagem ao longo da vida é mais do que nunca a chave para o sucesso na era digital”.

Para criar este novo conceito de Futuro do Trabalho, é fundamental compreender não apenas as forças motrizes por trás da tendência, mas também abordar as necessidades e preocupações da força de trabalho. Por exemplo, a maioria dos entrevistados disse que deseja realizar suas atividades no escritório em tempo parcial ou integral, com 6 em cada 10 colaboradores querendo trabalhar remotamente pelo menos uma vez por semana, em comparação com 5 em cada 10 que gostariam de permanecer no escritório. As organizações da cadeia de suprimentos devem considerar maneiras de tornar o trabalho flexível mais acessível por meio de novas políticas e tecnologias de RH, como a teleoperação.

“É importante perguntar aos funcionários como se sentem e o que desejam. Confiamos muito neste feedback para introduzir horários e ambientes mais flexíveis e para desenvolver novas formas de trabalho habilitadas pela tecnologia. Também nos concentramos em práticas de relações humanas, como momentos que importam, para que os funcionários se sintam cuidados tanto funcionalmente quanto emocionalmente”, acrescentou Sabine Mueller, CEO da DHL Consulting. “A DHL Consulting tem o orgulho de ter contribuído para este relatório e está confiante de que a indústria se beneficiará dos insights que podemos compartilhar como um player global em logística com profunda experiência em manter o mundo em movimento”.

A história recente mostra que conhecer a ordem, magnitude e velocidade da disrupção digital é a chave para implementar a resposta colaborativa correta entre humanos e máquinas. Em questão de semanas, um vírus conseguiu iniciar mudanças que normalmente levariam anos ou mesmo décadas para as organizações adotarem. Com lojas e restaurantes fechados há meses, o e-commerce experimentou níveis sem precedentes de crescimento globalmente, à medida que mais e mais pessoas compravam online e negócios físicos tradicionais se juntaram à economia online. Este crescimento no e-commerce também levou a um grande aumento na demanda por mão de obra de logística para ajudar transportar e entregar bilhões de pedidos feitos anualmente. Para atender à crescente demanda por logística, aliviar a escassez de mão de obra e construir mais resiliência nas cadeias de suprimentos, a COVID-19 acelerou muito a transformação digital da logística.

Sobre a DHL — A empresa de logística para o mundo

A DHL é a marca líder mundial no setor logístico. Nossas divisões oferecem um portfólio único de serviços de logística que abrangem desde a entrega de encomendas nacionais e internacionais, soluções de operação e transporte de comércio on-line, expresso internacional e transportes marítimos, aéreos e rodoviários, até o gerenciamento da cadeia de suprimentos industriais. Com 380 mil colaboradores em mais de 220 países e territórios em todo o mundo, a DHL conecta pessoas e negócios de maneira segura e confiável, o que possibilita fluxos de comércio global sustentáveis. As soluções especializadas para os mercados e setores em crescimento, que incluem tecnologia, ciências da vida e saúde, engenharia, manufatura e energia, automobilístico e varejo, colocam a DHL significativamente na posição de “the logistics company for the world” (a empresa de logística para o mundo).

A DHL faz parte do Grupo Deutsche Post DHL, que gerou receitas de mais de € 63 bilhões em 2019. Com práticas empresariais sustentáveis e um compromisso com a sociedade e o meio ambiente, o grupo contribui positivamente para o mundo. Até 2050, planeja alcançar uma logística sem emissões.

Fonte : https://www.segs.com.br/veiculos/332212-estudo-da-dhl-aponta-que-90-dos-trabalhadores-de-logistica-considera-a-tecnologia-como-fundamental-para-sua-funcao

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