Por Thiago Muniz.
Gerar valor com inteligência artificial (IA) não é função exclusiva de consultorias externas, ferramentas de tecnologia ou palestrantes. Quando os diretores e o CEO da empresa orientam o que deve ser implementado, ou ao menos entendem quais problemas de negócio precisam ser priorizados, o jogo muda.
Qualquer inovação pode ser vista como oportunidade ou custo se as expectativas não estiverem alinhadas desde o início do projeto. Com um roteiro simples, é possível implementar IA para marketing e vendas. Vamos ao primeiro passo? Acompanhe a leitura!
Inovação e IA: como implementar na sua empresa?
A primeira etapa envolve debater qual problema de negócio precisa ser resolvido ou se tentará abordá-lo de forma diferente. Isso implica nas ideias de diversas áreas que geram valor ou se relacionam com o marketing. Como decidir entre envolver a logística, o financeiro ou o jurídico, por exemplo?
A resposta está na definição da jornada do usuário e na criação de personas e arquétipos que representam uma visão geral do público e perfis ideais de clientes, fornecendo critérios claros sobre esses perfis. Entrevistas, oficinas com usuários e o uso de dados históricos gerados pela operação ajudam a criar um mapa das interações com o cliente. Depois disso, é só definir um ponto de partida para entender como a IA pode repensar a experiência do usuário e em quais etapas faz sentido inserir a tecnologia.
A segunda etapa é alinhar expectativas. Reportar para os pares e superiores sobre o uso de IA no Marketing não é tarefa fácil. Indicadores e métricas de marqueteiros muitas vezes não são bem compreendidas – afinal de contas, likes não pagam boletos.
Discutir e definir indicadores-chave que mensurem o impacto do uso da IA é fundamental para tangibilizar as lições aprendidas e inclusive propor mudanças e ajustes de investimentos em outras ferramentas.
Com a inteligência artificial generativa é possível criar conteúdos novos a partir de áudio, códigos, imagens, textos, simulações e vídeos no setor do marketing.
Não desperdiçar dinheiro é a terceira etapa. Quando há um foco definido, entendemos se o que precisa ser desenvolvido é possível de ser feito com tecnologias atuais ou se é necessário rever a estrutura de ferramentas, a famosa “pilha de tecnologia”. Talvez a melhor solução não seja gastar muito, mas sim ajustar os indicadores-chave para se adequar às soluções existentes. Primeiro, demonstre valor, depois mude ferramentas.
A quarta etapa é se blindar para evitar a miopia dos resultados esperados, ou seja, evitar a falsa precisão nos resultados esperados. Prometa apenas o que é possível com base em dados históricos. Evite números irreais, como dobrar resultados ou reduzir custos pela metade.
A margem de erro pode chegar a 30% quando estamos testando o uso de novas ferramentas e arquiteturas.
Por exemplo, com inteligência artificial generativa é possível criar conteúdos novos a partir de áudio, códigos, imagens, textos, simulações e vídeos. Isso é muito útil para qualquer empresa ou pessoa, mas a aplicação prática de forma competitiva é imprevisível e é importante testar formatos.
Alinhe expectativas e envolva a alta gestão para garantir que nenhuma boa ideia será “puxada da tomada” antes da hora.