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IA aumentará a produtividade na logística em mais de 40% nos próximos anos

De acordo com a Intelipost, estima-se que a Inteligência Artificial terá impacto substancial nos setores até 2035.

A utilização de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning para otimização da cadeia logística já é uma realidade e terá impacto no aumento de produtividade no segmento de logística estimado em 40% nos próximos 10 anos. O dado é da Intelipost.

Segundo a empresa, a tecnologia ajuda a Intelipost a fornecer aos clientes uma previsibilidade de demanda muito mais assertiva, com base em dados históricos, tendências de mercado e eventos sazonais. Isso contribui para que as empresas otimizem e reduzam as chances de ruptura de estoque.

De acordo com pesquisa recente da McKinsey, estima-se que as empresas de logística gerarão entre 1,3 e 2 bilhões de dólares anuais durante os próximos 20 anos em valor econômico, graças à adoção da IA nos seus processos.

Por meio de análises preditivas, com o uso de machine learning e modelos estatísticos, é possível realizar de forma rápida e eficaz a identificação de padrões que possam “prever” comportamentos. “Especialmente quando se pensa em logística de entregas, os consumidores anseiam por entregas rápidas, mas mais do que isso, eles querem saber o tempo todo onde está o seu pedido, pois isso traz uma sensação de segurança e confiança na compra realizada”, disse a companhia em comunicado à imprensa.

APLICABILIDADE DA IA

As possibilidades em aplicabilidade de IA na logística são várias e em diferentes pontos da cadeia. A empresa cita o desenho de malha logística, a otimização de rotas e frotas, previsibilidade de demanda e gestão de envios e coletas. A análise em tempo real de informações sobre condições de trânsito e previsão do impacto de manutenções de estradas, obras rodoviárias, congestionamentos e acidentes pode auxiliar na identificação de possíveis gargalos e adversidades, reduzindo custos operacionais.

Além disso, a personalização do atendimento e entregas sob medida às necessidades específicas de cada cliente é outra área que se beneficia da IA. A previsão da capacidade e gerenciamento da operação para dimensionamento dos recursos e ativos necessários também é essencial para uma boa performance financeira.

De acordo com a Intelipost, para implementar com sucesso soluções de IA em suas operações logísticas, as empresas devem considerar os seguintes passos:

  • Definir objetivos claros e alinhados à estratégia de negócio: antes de implementar qualquer solução de IA, é importante definir claramente quais são os objetivos que a empresa deseja alcançar.
  • Coletar dados de qualidade: a IA funciona com base em dados, portanto, é fundamental coletar dados de qualidade e em quantidade suficiente para que os algoritmos possam aprender e gerar insights valiosos.
  • Escolher a solução certa: existem várias soluções de IA disponíveis no mercado, portanto, é importante escolher a solução que melhor atenda às necessidades específicas da empresa.
  • Implementar a solução gradualmente: é importante implementar a solução de forma gradual, para que a empresa possa avaliar os resultados e fazer ajustes conforme necessário.

Fonte: “https://mundologistica.com.br/noticias/ia-aumentara-a-produtividade-na-logistica-em-mais-de-40”

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Inovação e sustentabilidade: tendências promissoras para o futuro do setor logístico

Segundo dados da Abdib (Associação Brasileira da Infraestrutura e Indústrias de Base), 124 bilhões de reais é a projeção de investimentos que o setor privado deve realizar em transporte e logística entre 2022 e 2026. Muito além dos aportes para desenvolver ferrovias, rodovias e portos, uma grande tendência é a principal aposta para 2024: a inovação.

Nesse cenário, a democratização do acesso ao transporte por cabotagem é uma das inovações que o setor logístico poderá perceber em breve. Isso porque, atualmente, aqueles que utilizam o transporte por cabotagem são, principalmente, grandes empresas. Mas imagine ter o serviço na palma da mão, seja para cargas cheias ou fracionadas, de uma forma tão simples como comprar uma passagem aérea. Esse será um dos focos do setor de agora em diante: levar o transporte por cabotagem também para pequenas e médias indústrias, empresas e comerciantes, ampliando a competitividade e alcance de mercado para esses clientes. Simplicidade, segurança, economia e sustentabilidade são os pilares da iniciativa.

Há outros campos para inovar dentro do setor, como a digitalização de documentos, uso de Machine Learning para precificação, automatização para aplicações em tempo real e uso da Inteligência Artificial para substituir tarefas operacionais. Com isso, além de maior competitividade, o setor também ganha maior produtividade e multiplica exponencialmente sua capacidade de operação.

Transformação tecnológica

Ainda em meio às iniciativas de inovação, visibilidade em tempo real é assunto obrigatório. Dentre as possibilidades em desenvolvimento, uma das tecnologias utilizada é o uso de sensores nos contêineres, que além de indicarem a posição em tempo real, emitem alertas em caso de violação do contêiner. Já a rastreabilidade em tempo real permite indicar se as cargas chegarão dentro do horário previsto ou se estão atrasadas e qual a nova agenda de entrega.

Outro projeto, já implantado no setor, é um sistema baseado em Machine Learning, para previsibilidade da queda de carga, como foco em minimizar a ocorrência de “no-show” no transporte. Com base em diversas análises, o sistema prevê, com alguns dias de antecedência, qual a probabilidade de cargas não chegarem aos portos, proporcionando tempo para que o time comercial possa conseguir outras cargas, maximizando a ocupação dos navios.

Também baseado em Machine Learning e já em operação, a startup I4Sea desenvolveu uma plataforma de “inteligência climática”, com foco na tomada de decisão quanto às condições climáticas, que podem impactar condições operacionais de terminais portuários e trajetos navegáveis. A plataforma produz insights para prever com antecedência se, por exemplo, um navio deve ou não acelerar sua viagem a fim de evitar problemas nos portos e garantir mais eficiência com relação a queima de combustível, diminuindo as emissões e gerando um impacto econômico significativo.

Além da inovação

Além dos investimentos em inovação, 2024 ainda trará o fomento à agenda ESG, com as empresas cada vez mais comprometidas com a questão ambiental. Nesse cenário, a cabotagem ganha força, já que o transporte multimodal por cabotagem contribui para a redução das emissões de carbono. Para se ter uma ideia, o modal pode reduzir as emissões de CO2 em até 80% a depender do trecho, de acordo com dados do Relatório de Sustentabilidade da Log-In.

Com o mesmo objetivo, os combustíveis renováveis também são uma aposta. O Brasil, por exemplo, já começou a trabalhar com um combustível pioneiro que usa 24% de óleo reciclado, uma alternativa de curto prazo enquanto não há uma migração para combustíveis 100% verdes, como o metanol verde ou amônia – essa última, ainda a alguns anos de distância.

Em se tratando da agenda ESG, a diversidade e a inclusão também seguem com destaque nas empresas do setor logístico. Antes um mercado predominantemente masculino, agora há cada vez mais mulheres, tanto a bordo, quanto nos cargos de gestão.

Superando os desafios

Embora os investimentos em inovação e a expansão da agenda ESG sejam a principal aposta para o crescimento neste ano, o setor ainda esbarra em alguns desafios, principalmente do ponto de vista de infraestrutura.

Com a BR do Mar, programa de estímulo ao transporte por cabotagem sancionado pelo Governo Federal, estima-se que haverá um importante aumento na frota empregada na cabotagem, assim como novos players e consequente aumento na demanda pelo serviço. Com isso, é fundamental que haja uma melhora na infraestrutura portuária, com melhoria dos acessos, maior produtividade e profundidade dos portos, de forma a suportar esse aumento da demanda e o crescente tamanho dos navios.

Um ponto extremamente importante na agenda para 2024 é a formação de marítimos brasileiros. Com o crescente número de empregados na cabotagem, associado ao aumento sensível do mercado de óleo e gás e das embarcações de offshore, já é sentida a falta de mão de obra especializada, demandando maior capacidade de formação e especialização de tripulantes pela Marinha. Do contrário, haverá um forte impeditivo para o crescimento no número de embarcações de bandeira brasileira, com o estrangulamento do setor nos próximos anos.

Finalmente, as mudanças climáticas trouxeram impactos importantes ao setor, com o agravamento da seca dos rios da região Norte do Brasil: o Amazonas e seus afluentes. Embora sejam sazonais, essas variações dos níveis dos rios vêm se agravando ao longo dos anos. Em 2023, entre setembro e novembro, os níveis do Amazonas e seus afluentes ficaram tão baixos que obrigaram a suspensão do tráfego de navios na região, prejudicando diretamente a chegada de produtos de primeira necessidade às populações de Manaus e adjacências, assim como impediram o escoamento da produção da Zona Franca de Manaus. Essa é uma questão grave que demanda atenção imediata, tanto em relação a buscar alternativas para que o transporte não seja suspenso, como executar iniciativas de dragagem, de sinalização e de segurança na navegação, a fim de melhorar a navegabilidade fluvial.

Diante desse panorama, a logística nacional enfrenta uma encruzilhada que exige abordagens inovadoras e estratégias resilientes. Se, por um lado, a inovação e a agenda ESG apontam para um futuro promissor, por outro, as adversidades climáticas e as demandas de infraestrutura destacam a necessidade urgente de investimentos em soluções. Superando esses obstáculos com novas tecnologias e maior eficiência operacional, o setor de transporte e logística seguirá próspero em um cenário cada vez mais dinâmico.

Fonte: “Inovação e sustentabilidade: tendências promissoras para o futuro do setor logístico – Portogente“

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Retail media x foodservice media

Para todos ficarmos na mesma página, retail media é um termo em inglês que pode ser traduzido simplesmente como “mídia de varejo”, mas eu prefiro estratégia de marketing aplicada à mídia de varejo.

Assim, ela é a estratégia que direciona como as marcas podem anunciar produtos e serviços em plataformas de varejistas, tanto físicas quanto online, através de banners, vídeos, anúncios em mídia social até mesmo displays físicos ou digitais em pontos de vendas. A proposta de ações pode partir do varejista ou das marcas.

O grande objetivo é sempre a conversão, porém, o maior valor está no compartilhamento de dados entre as partes, permitindo que haja evolução na assertividade das ações, e, claro, mais vendas.

E por que esse tema se tornou destaque na NRF, se o modelo de retail media vem se desenvolvendo desde os anos 90? Porque a evolução do acesso digital e a sedimentação do comportamento de compra pelos canais digitais cresceram nas últimas três décadas, tornando o assunto mais maduro e estruturado.

Pesquisas indicam que 97% dos brasileiros pesquisam online, mesmo se estiverem fazendo uma compra em loja física, portanto, os canais digitais são extremamente importantes para a exposição das marcas. Mas acho que isso todos nós já sabíamos, não é?

O fato é que existe um movimento pendular de varejo que constrói e destrói valor sobre a importância das lojas físicas. E, nesse momento, estamos na ponta em que discutimos o valor da loja física. Assim, elas passam a ganhar destaque. Portanto, a discussão de retail media avança do tráfego digital para o físico.

Apresentação de cases, debates etc vieram de grandes varejistas como o Walmart, que destacou a importância da ativação física e digital integrada da Target, reforçando que o retail media precisa levar em consideração a experiência do cliente para ser efetiva; da Amazon, com toda sua potência em big data entregando ofertas personalizadas para clientes; do Carrefour, ilustrando seu modelo de mídia proprietária com olhar de longo prazo; e da brasileira Magalu, destancando o retail media como complemento à sua estratégia omnichannel.

E, felizmente, tivemos um painel com a 7-Eleven, que nos permitiu fazer importantes paralelos para a realidade do foodservice. A marca é pioneira no uso de retail media e hoje poder ser considerada um grande lab de informação.

Os principais canais da 7-Eleven com o seu consumidor são: aplicativo próprio, que permite compras antecipadas ou compras e pagamentos dentro da própria loja; website, com as funções normais de achar loja, fazer pedidos delivery, consultar produtos etc.; e a loja física.

As mídias sociais e o programa de fidelidade têm papel transversal: as mídias promovem interação, conexão e desejo. Já o programa de fidelidade passa por aprimoramentos, tudo para cumprir sua ambição é ser líder em retail media.

Para que as lojas não sejam exclusivamente caixas de concreto com displays de produtos, a empresa investe em mais tecnologias, especialmente Inteligência Artificial e machine learning para conhecer ainda melhor o seu cliente e reduzir o atrito no momento de compra. O conceito 7-Eleven Now está sendo testado em algumas lojas e é similar ao modelo Amazon Go, mais um passo importante.

Todas as ações na 7-Eleven são metrificadas, permitindo que as marcas parceiras se beneficiem para ampliar ações em outros canais em que atuam. Os lançamentos de produtos em colaboração são sempre de grande sucesso pelo grau de assertividade. O delivery está em 95% das lojas e o grande esforço é pro-personalização.

No foodservice brasileiro cabem reflexões sobre a agilidade para estruturação das estratégias de retail media, considerando: maturidade digital do negócio, real capacidade para capturar, analisar e agir sobre os dados e como implementá-lo em uma loja de forma a agregar valor à experiência do cliente, e não impactar negativamente.

Retail media não pode ser miniaturizado a displays, painéis e outros tipos de tela. O mais importante é que para gerar impacto e ser atraente para marcas estarem conosco nessa jornada é a escala. Somente nos Estados Unidos, a 7-Eleven tem mais de 10 mil lojas, em um total de 70 mil espalhadas pelo mundo em 17 países.

Se o seu negócio de foodservice não tem os pré-requisitos, não vale parar tudo e mergulhar no tema. Primeiro, seja o melhor no básico, lembrando que é um básico perfeito e em um alto nível de sofisticação da gestão, integrando o digital, com uma experiência excelente para o cliente. Senão, será gasto de energia, desperdício de foco e mais um motivo para reclamar que “a grande indústria” não dá atenção aos operadores.

Fonte: “https://mercadoeconsumo.com.br/20/02/2024/artigos/retail-media-x-foodservice-media/”

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O poder do Machine Learning e da IA na melhoria da gestão do CX

Entenda como a Deep impulsiona o processo de criação e treinamento de modelos AutoML, com apoio da Inteligência Artificial para melhorar o CX.

É unânime para todos que a Inteligência Artificial (IA) está moldando o futuro dos negócios de maneira nunca antes vista. E em meio a esse avanço tecnológico surge uma ferramenta que impulsiona ainda mais a forma como as empresas fazem gestão, lidam com dados e tomam decisões estratégicas: o Automated Machine Learning (AutoML).

Mas o que é exatamente o AutoML, e como ele está transformando a gestão de negócios, desde o Business Intelligence (BI) e Analytics, Experiência do Cliente (CX), cobrança ao Contact Center e todos os aspectos da administração empresarial?

AutoML reduz complexidades

De acordo com a Deep, empresa que une alta tecnologia em big data com o skill do segmento de Contact Center e cobrança, a AutoML é uma abordagem inovadora que visa simplificar e automatizar o processo de criação e treinamento de modelos de Machine Learning (ML).

Tradicionalmente, a construção de modelos de ML é encarada como uma tarefa complexa que exigia conhecimento técnico profundo em ciência de dados. Com o AutoML, essa complexidade é reduzida por meio da automação de várias etapas do processo, tornando-o acessível a um público mais amplo, incluindo profissionais de negócios.

De forma bem prática, permite que empresas criem modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de um cientista de dados, além de criar modelos personalizados para suas necessidades específicas.

Exemplos de Aplicações do AutoML

Previsão de Demanda: Empresas podem usar o AutoML para prever a demanda de produtos, otimizando estoques e entregas.

Personalização de Experiência do Cliente: O AutoML permite a personalização de ofertas e recomendações com base no histórico de interações do cliente.

Detecção de Fraude: Instituições financeiras podem utilizar o AutoML para detectar atividades fraudulentas com maior precisão.

Otimização de Processos de Negócios: O AutoML pode identificar gargalos e ineficiências nos processos de negócios, sugerindo melhorias.

Monitoramento de Qualidade: O AutoML pode ser usado para monitorar a qualidade das interações com o cliente em Contact Centers.

Outros benefícios apoiadas pela Inteligência Artificial

Democratização da IA: O AutoML permite que profissionais de negócios e gestores utilizem a IA mesmo sem conhecimento técnico avançado, democratizando o acesso a essa tecnologia poderosa.

Economia de Tempo: O processo de criação de modelos de ML é acelerado significativamente com o uso do AutoML, economizando tempo precioso.

Precisão Aprimorada: Os algoritmos de AutoML são projetados para otimizar a precisão dos modelos de ML, resultando em melhores previsões e insights.

Análise de Dados Avançada: O AutoML permite análises avançadas de dados, identificando padrões e tendências ocultas em grandes conjuntos de dados.

Suporte à Tomada de Decisão: Os modelos de ML gerados pelo AutoML ajudam os gestores a tomar decisões informadas com base em análises de dados precisas.

Uma tecnologia para inovar

Para a Deep, o AutoML está redefinindo a forma como as empresas abordam a IA e a análise de dados. Ele capacita profissionais de negócios e gestores a tirar proveito do poder da IA acelerando a obtenção de insights valiosos e aprimorando a tomada de decisões. À medida que o AutoML se torna uma parte fundamental da estratégia empresarial, as organizações estão melhor posicionadas para inovar, aprimorar a experiência do cliente e otimizar seus processos de negócios.

Ao que tudo indica, a jornada da inteligência artificial (IA) com o AutoML poderá transformar a maneira como empresas gerenciam e conduzem seus negócios, sobretudo, em um mundo cada vez mais orientado por dados e muita inovação.

Fonte: “https://consumidormoderno.com.br/2023/12/15/automl-ia-gestao-cx/”

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Logística 4.0: uma revolução tecnológica transformadora

Apesar dos benefícios, a implantação bem-sucedida da Logística 4.0 não está isenta de desafios; por outro lado, essas barreiras podem ser superadas com o uso estratégico de ferramentas tecnológicas.

Nos últimos anos, o comércio online explodiu, trazendo consigo um aumento exponencial no volume de mercadorias movimentadas globalmente. No entanto, essa ascensão meteórica contrasta com uma realidade alarmante: a infraestrutura logística, especialmente no Brasil, que não acompanhou esse crescimento vertiginoso. O resultado é um gargalo significativo nas relações de consumo, deixando empresas e consumidores enfrentando desafios substanciais. Nesse cenário, a Logística 4.0 emerge, oferecendo soluções inovadoras para os problemas logísticos modernos.

É comum que as pessoas se perguntem o que é logística 4.0, sobretudo os iniciantes na área. Em poucas palavras, representa a integração completa de toda a cadeia de produção, desde a matéria-prima até o consumidor final, com a tecnologia.

Em essência, é a convergência entre processos logísticos e soluções tecnológicas avançadas, criando um sistema centralizado capaz de receber, processar e corrigir dados relevantes para as operações. Este é um salto evolutivo significativo, transformando radicalmente a maneira como as mercadorias são movimentadas e gerenciadas.

Desde a Revolução Industrial, as máquinas têm impactado profundamente as distâncias e os tempos envolvidos nas operações logísticas. Esse progresso contínuo levou a desenvolver o conceito de Logística 4.0, uma era também conhecida como a Era do Supply Chain, que começou nos anos 1980. Essa fase não apenas integra processos à tecnologia, mas também conecta empresas e consumidores de maneiras nunca vistas antes.

A Logística 4.0 se baseia na integração intensiva de toda a cadeia de suprimentos a processos automatizados. Isso resulta na otimização do processo produtivo, reduzindo custos para as empresas e proporcionando maior agilidade na entrega, serviços customizados e satisfação para os clientes. É uma situação ganha-ganha, onde a eficiência se traduz em benefícios tangíveis tanto para as empresas quanto para os consumidores finais.

A logística na era 4.0 é sustentada por diversos pilares tecnológicos (Cloud Computing, Internet das Coisas, Machine Learning e Big Data) que impulsionam suas funcionalidades. Confira a seguir um detalhamento desses importantes pilares:

CLOUD COMPUTING

A substituição de dispositivos físicos de armazenamento e processamento por serviços virtuais é fundamental. A computação em nuvem permite contratar apenas os recursos necessários, oferecendo maior flexibilidade e eficiência no acesso às ferramentas logísticas.

INTERNET DAS COISAS (IOT)

A IoT conecta objetos físicos à tecnologia por meio de sensores, software e integração à TI. Isso permite a geração de dados que podem ser integrados e gerenciados por meio da internet, proporcionando maior visibilidade em toda a cadeia de suprimentos.

MACHINE LEARNING

O aprendizado de máquina capacita as máquinas a processar dados, aprender e tomar decisões automaticamente. Isso é usado para melhorar a previsão de chegadas e entregas, tornando as operações mais eficientes.

OTIMIZAÇÃO DE ESTOQUE

A otimização de estoque envolve práticas para melhorar o fluxo de mercadorias, reduzindo estoques desnecessários. Isso é crucial para manter a cadeia de suprimentos eficiente e econômica.

BIG DATA

O Big Data se refere ao processamento e análise de grandes volumes de informações, convertendo-as em dados úteis e acionáveis. Isso fornece informações valiosas para tomada de decisões na logística.

QUAIS SÃO OS BENEFÍCIOS DA ADOÇÃO DA LOGÍSTICA 4.0?

A adoção da Logística 4.0 oferece uma série de benefícios significativos para empresas e consumidores. Sendo os principais, o planejamento mais assertivo, a definição assertiva de rotas, a redução de custos, maior eficiência, redução de perdas e mais proatividade/resiliência aos desafios do mercado.

  • O uso de dados para modelar o sistema permite o planejamento preciso de pedidos e prazos, evitando a ruptura de estoque e interrupções na produção
  • ?A tecnologia permite a escolha das melhores rotas para otimizar o tempo, equipamentos e pessoal. Isso resulta em entregas mais rápidas e econômicas
  • A automação reduz custos operacionais ao executar tarefas com precisão e eficiência. Isso inclui a diminuição de perdas, erros e atrasos nas operações
  • A análise contínua dos processos por meio de sensores e dados leva a melhorias significativas na eficiência das operações
  • A tecnologia minimiza perdas, identificando defeitos, erros e pontos fracos no processo. Isso é essencial para manter a qualidade dos produtos e evitar prejuízos
  • A análise em tempo real permite uma resposta rápida a eventos e mudanças na cadeia de suprimentos, garantindo maior controle e visibilidade.

QUAIS OS DESAFIOS DA LOGÍSTICA 4.0?

Apesar dos benefícios, a implantação bem-sucedida da Logística 4.0 não está isenta de desafios, que são variados. Por outro lado, essas barreiras podem ser superadas com o uso estratégico de ferramentas tecnológicas.

Veja a seguir quais são esses desafios:

  • ?Alto custo de implementação de sistemas e automações
  • ?Necessidade de qualificação de colaboradores para lidar com a tecnologia
  • ?Mudança cultural dos funcionários para se adaptarem às novas tecnologias
  • ?Questões de cibersegurança
  • ?Complexidade logística devido ao tamanho do território brasileiro.

Preparar-se para a Logística da era 4.0 implica em estratégias bem planejadas. Inicialmente, é crucial investir em treinamento e educação continuada. Treinamentos regulares e parcerias com instituições educacionais fornecem às equipes conhecimentos essenciais para operar tecnologias emergentes. Além disso, a avaliação cuidadosa e a implementação de tecnologias como IoT e Big Data na cadeia de suprimentos são passos fundamentais.

Em paralelo, garantir a segurança de dados e a cibersegurança é essencial. Investir em medidas de segurança de TI, como antivírus robustos e sistemas de detecção de intrusos, é vital para proteger dados sensíveis contra ameaças cibernéticas. A educação das equipes sobre práticas seguras, como senhas fortes e identificação de e-mails maliciosos, é igualmente crucial.

A reestruturação da cadeia de suprimentos é outro processo minucioso que deve ser abordado. Analisar a cadeia de suprimentos existente, identificando áreas de ineficiência e colaborando com fornecedores para otimização, é um passo estratégico. Além disso, a infraestrutura de TI deve ser robusta o suficiente para suportar grandes volumes de dados em tempo real, facilitando a comunicação entre dispositivos IoT.

Além disso, adotar uma mentalidade ágil é imperativo. Nesse sentido, a flexibilidade para se adaptar rapidamente às mudanças nas demandas do mercado e nas tecnologias emergentes é uma vantagem competitiva significativa. Sendo que ter abertura ao feedback dos clientes e às mudanças nas expectativas do mercado também é essencial nesse cenário dinâmico.

A avaliação contínua é essencial para o aprimoramento contínuo, sobretudo por meio da implementação de sistemas de monitoramento para avaliar constantemente a eficácia das operações e utilizar dados em tempo real para identificar áreas de melhoria. Também é vital incentivar a inovação, encorajando toda a empresa a propor ideias para melhorias.

* Helmuth Hofstatter é cofundador e CEO da Logcomex. Possui mais de 20 anos de experiência no segmento de logística internacional, tecnologia e comércio exterior.

‘https://mundologistica.com.br/artigos/logistica-40-uma-revolucao-tecnologica-transformadora

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O poder do Machine Learning e da IA na melhoria da gestão do CX

Entenda como a Deep impulsiona o processo de criação e treinamento de modelos AutoML, com apoio da Inteligência Artificial para melhorar o CX.

É unânime para todos que a Inteligência Artificial (IA) está moldando o futuro dos negócios de maneira nunca antes vista. E em meio a esse avanço tecnológico surge uma ferramenta que impulsiona ainda mais a forma como as empresas fazem gestão, lidam com dados e tomam decisões estratégicas: o Automated Machine Learning (AutoML).

Mas o que é exatamente o AutoML, e como ele está transformando a gestão de negócios, desde o Business Intelligence (BI) e Analytics, Experiência do Cliente (CX), cobrança ao Contact Center e todos os aspectos da administração empresarial?

AutoML reduz complexidades

De acordo com a Deep, empresa que une alta tecnologia em big data com o skill do segmento de Contact Center e cobrança, a AutoML é uma abordagem inovadora que visa simplificar e automatizar o processo de criação e treinamento de modelos de Machine Learning (ML).

Tradicionalmente, a construção de modelos de ML é encarada como uma tarefa complexa que exigia conhecimento técnico profundo em ciência de dados. Com o AutoML, essa complexidade é reduzida por meio da automação de várias etapas do processo, tornando-o acessível a um público mais amplo, incluindo profissionais de negócios.

De forma bem prática, permite que empresas criem modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de um cientista de dados, além de criar modelos personalizados para suas necessidades específicas.

Exemplos de Aplicações do AutoML

Previsão de Demanda: Empresas podem usar o AutoML para prever a demanda de produtos, otimizando estoques e entregas.

Personalização de Experiência do Cliente: O AutoML permite a personalização de ofertas e recomendações com base no histórico de interações do cliente.

Detecção de Fraude: Instituições financeiras podem utilizar o AutoML para detectar atividades fraudulentas com maior precisão.

Otimização de Processos de Negócios: O AutoML pode identificar gargalos e ineficiências nos processos de negócios, sugerindo melhorias.

Monitoramento de Qualidade: O AutoML pode ser usado para monitorar a qualidade das interações com o cliente em Contact Centers.

Outros benefícios apoiadas pela Inteligência Artificial

Democratização da IA: O AutoML permite que profissionais de negócios e gestores utilizem a IA mesmo sem conhecimento técnico avançado, democratizando o acesso a essa tecnologia poderosa.

Economia de Tempo: O processo de criação de modelos de ML é acelerado significativamente com o uso do AutoML, economizando tempo precioso.

Precisão Aprimorada: Os algoritmos de AutoML são projetados para otimizar a precisão dos modelos de ML, resultando em melhores previsões e insights.

Análise de Dados Avançada: O AutoML permite análises avançadas de dados, identificando padrões e tendências ocultas em grandes conjuntos de dados.

Suporte à Tomada de Decisão: Os modelos de ML gerados pelo AutoML ajudam os gestores a tomar decisões informadas com base em análises de dados precisas.

Uma tecnologia para inovar

Para a Deep, o AutoML está redefinindo a forma como as empresas abordam a IA e a análise de dados. Ele capacita profissionais de negócios e gestores a tirar proveito do poder da IA acelerando a obtenção de insights valiosos e aprimorando a tomada de decisões. À medida que o AutoML se torna uma parte fundamental da estratégia empresarial, as organizações estão melhor posicionadas para inovar, aprimorar a experiência do cliente e otimizar seus processos de negócios.

Ao que tudo indica, a jornada da inteligência artificial (IA) com o AutoML poderá transformar a maneira como empresas gerenciam e conduzem seus negócios, sobretudo, em um mundo cada vez mais orientado por dados e muita inovação.

https://consumidormoderno.com.br/2023/12/15/automl-ia-gestao-cx/?utm_campaign=cm_news_151223&utm_medium=email&utm_source=RD+Station

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Adotar IA no e-commerce com função preditiva sem maturidade de dados é flertar com o perigo

Uma pesquisa divulgada na segunda quinzena de outubro pela Câmara Americana de Comércio (Amcham Brasil), realizada com quase 700 empresas, aponta que, entre os líderes empresariais, o uso de inteligência artificial (IA) será o tema tecnológico mais relevante para as empresas em 2024. Nada menos que 60% das lideranças apontaram as tecnologias preditivas como principal tendência disruptiva para o próximo ano, sendo que 68% das empresas participantes da pesquisa informaram já fazer algum uso de IA nos seus negócios.

Essa pesquisa indica claramente que a IA não é apenas um hype, pelo contrário. A IA, bem como outras tecnologias, como machine learning, ou mesmo métodos como análises de séries temporais, que podem ser empregadas em atividades preditivas, tem avançado rapidamente e crescido em eficiência. Agregar essas tecnologias aos negócios, em particular ao e-commerce, tem trazido resultados efetivos e ajudado muitas empresas a automatizar processos, como call center, proporcionar melhor experiência ao cliente com apresentação de produtos mais alinhados às necessidades do cliente, redução de estoques, gerar insights que contribuem para desenvolver novas ações de marketing e produtos, antecipar tendência dos consumidores e, principalmente, alavancar vendas.

Preocupações

A preocupação com o uso de tecnologias com finalidade preditivas, entretanto, tem provocado certa ansiedade, e muitas empresas estão tentando avançar no uso delas queimando etapas. É uma tentativa que, em alguns casos, até pode dar certo, mas há um grande risco embutido nessa tática, que pode trazer sérios problemas.

Para que a IA e demais tecnologias ou métodos, com função analítica de tendências, possam ser exploradas em todo o seu potencial, é decisivo que elas rodem sobre uma estrutura big data (quanto mais informação, melhor para o aprendizado), disponibilizada em um repositório de dados depurado, atualizado e confiável. Também é fundamental que já exista, na empresa, um mínimo de cultura data driven. Será bem difícil avançar no uso de tecnologias preditivas se as equipes não estiverem habituadas a tomar decisões baseadas em dados e, principalmente, convencidas da importância desse processo para obter insights que contribuam para alcançar ganhos de escala, produtividade, desenvolvimento de novos produtos e vendas.

Sem isso, todo o esforço em implantar a IA com objetivo preditivo pode resultar em frustração e, pior, fortalecer a posição daqueles que ainda insistem em qualificar a IA como um hype, um modismo passageiro, além de aumentar a resistência das equipes no uso da nova tecnologia.

Preparação

Para fazer bom uso dessas tecnologias ou métodos de análises de tendências, é fundamental que as empresas estejam preparadas para coletar, depurar, validar, se manterem atualizadas e disponibilizar dados, além de desenvolver em suas equipes a cultura de tomar decisões baseadas em dados.

Em outras palavras, as empresas que já implantaram a cultura data driven têm possibilidades de obter maior eficiência com uso de tecnologias preditivas. É temerário, para dizer o mínimo, fazer apostas nos insights apresentados por essas tecnologias quando elas se baseiam em dados não depurados, desatualizados ou incompletos.

Portanto, para que a IA tenha bons resultados, as empresas precisam avaliar primeiro a quantidade de dados disponíveis, o grau de maturidade desses dados, além de fazer os ajustes necessários para depurar e disponibilizar dados em volume expressivo e que sejam constantemente atualizados. Paralelamente, é fundamental implementar a cultura data driven e, após isso, a empresa estará adequadamente preparada para avançar no uso dessas tecnologias.

Isso pode até angustiar alguns executivos, em especial os que já estão pressionados para utilizar as novas tecnologias, mas garantir a maturidade e a governança mínimas na gestão dos dados da empresa é um passo fundamental para a obtenção de bons resultados.

Não é necessário implantar a cultura data driven em todos os processos e operações da empresa de uma vez para avançar no uso de IA. Isso pode ser feito por etapas. Escolha um setor importante e comece por ali. Implante as tecnologias, capacite as equipes, organize a governança, obtenha bons resultados, forme embaixadores da mudança, divulgue internamente as conquistas e avance. Cada área que atingir uma maturidade mínima na gestão de dados estará habilitada a realizar prototipagens no uso de ferramentas preditivas. É um processo de aprendizado.

Data driven e ChatGPT

Ok, sei que você não precisa acreditar em mim. Então vou buscar apoio na ferramenta de IA da moda, o ChatGPT. Fiz à inteligência artificial generativa a seguinte pergunta: “Podemos afirmar, com segurança, que uma empresa data driven está mais bem preparada para obter bons e efetivos resultados no uso das tecnologias preditivas?”.

Vejamos o que a IA nos respondeu:

Sim, podemos afirmar, com segurança, que uma empresa data driven está mais bem preparada para obter bons e efetivos resultados no uso de tecnologias preditivas. Aqui estão algumas razões pelas quais essa afirmação é válida:

1. Fundamentação em dados sólidos: empresas data driven têm uma base sólida de dados que é coletada, armazenada e gerenciada de forma eficaz. Ter dados de alta qualidade é essencial para alimentar algoritmos de aprendizado de máquina e análises preditivas, pois a qualidade dos dados afeta diretamente a precisão das previsões.
2. Cultura de tomada de decisão baseada em dados: essas empresas promovem uma cultura em que a tomada de decisões é orientada por dados. Isso significa que os gestores e funcionários estão mais inclinados a confiar nas informações derivadas dos dados do que em suposições ou intuição.
3. Uso eficiente de ferramentas tecnológicas: essas empresas estão melhor preparadas para implementar tecnologias preditivas, devido à sua experiência em trabalhar com ferramentas de análise avançada e aprendizado de máquina. Elas já têm uma infraestrutura de TI sólida que suporta a implementação e o gerenciamento de modelos preditivos.

Se a resposta do ChatGPT ajudou a convencer você sobre a importância de avançar primeiro na maturidade dos dados antes de implementar tecnologias com potencial preditivo, é sinal de que a IA é, de fato, uma ferramenta poderosa. Pense nisso e se prepare adequadamente para fazer bom uso dela.

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