O que é IA empresarial? Benefícios, melhores práticas e exemplos.
O termo "IA empresarial" se refere à integração de tecnologias de inteligência artificial (IA) em grandes organizações. A implementação da IA empresarial visa aumentar a eficiência operacional, impulsionar a inovação e melhorar os processos de tomada de decisão à medida que as empresas precisam lidar com a crescente concorrência e as expectativas do cliente, que estão em constante evolução. As ferramentas de IA oferecem às grandes organizações capacidades que permitem dimensionar operações, automatizar tarefas de rotina e aproveitar dados para tomar decisões estratégicas e informadas.
Acima de tudo, as organizações globais estão reconhecendo que a IA não é uma tendência tecnológica, mas a base para as estratégias de crescimento. Nesse contexto, a mudança para operações orientadas por IA é inegociável para organizações de todos os tamanhos, a fim de se adaptarem às mudanças do mercado, manterem o desempenho e permanecerem relevantes.
Este artigo definirá a IA empresarial e explorará como ela funciona, usando exemplos reais de seus benefícios e os desafios que as organizações podem enfrentar durante a implementação.
O que é IA empresarial?
A IA empresarial se refere à implementação estratégica de tecnologias de IA para enfrentar desafios complexos de negócios de forma escalável em organizações de grande porte.
A IA empresarial não é simplesmente a aplicação de tecnologias de inteligência artificial. Trata-se de aproveitar estrategicamente as capacidades da IA para transformar operações comerciais, impulsionar o crescimento e criar uma vantagem competitiva sustentável. Embora as aplicações gerais de IA possam se concentrar em tarefas ou funções específicas, como chatbots para atendimento ao cliente ou mecanismos de recomendação para e-commerce, a IA empresarial se distingue por sua ênfase na escalabilidade, na segurança e na capacidade de processar grandes volumes de dados de fontes diversas.
Plataformas e soluções para IA empresarial são projetadas para se integrar aos sistemas e fluxos de trabalho existentes, mantendo segurança robusta e conformidade em escala. O objetivo é permitir que as organizações implementem capacidades de IA entre equipes e casos de uso para automatizar e otimizar processos de negócios, elevar a experiência do cliente e alcançar resultados de negócios mensuráveis.
Por que a IA empresarial é importante para as organizações?
Algumas das vantagens mais claras da IA empresarial são reflexo de sua capacidade de automatizar o trabalho, desde tarefas simples e repetitivas até fluxos de trabalho complexos. Implantar automação impulsionada por IA pode reduzir de forma significativa os erros, acelerar as operações e permitir que os funcionários se concentrem em atividades de maior valor.
Aprimorar os processos de tomada de decisão é outra grande área de valor. Ao analisar grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências que podem ser imperceptíveis para as pessoas, os algoritmos de IA podem fornecer insights acionáveis que impulsionam decisões de negócios mais rápidas e precisas. Uma tomada de decisão mais rápida e eficaz é particularmente valiosa em áreas como previsão financeira, gestão de estoque e análise de mercado, onde decisões oportunas e informadas estão no centro do crescimento dos negócios.
Como a complexidade e o volume de dados aumentam conforme o tamanho da organização, os sistemas de IA empresarial são projetados para operar em uma maior escala. Eles são criados para lidar com grandes volumes de cargas de dados e operações mais complexas, além de se expandirem perfeitamente conforme as necessidades de capacidade aumentam. Essa escalabilidade permite manter os níveis de eficiência e desempenho sem comprometer a qualidade ou a velocidade do processo, mesmo quando as demandas operacionais aumentam.
Aprimorar as interações com o cliente é outra área de alto valor em que a IA empresarial está causando um impacto significativo. Sistemas de agentes e com tecnologia de IA, incluindo chatbots e assistentes virtuais, entre outros, podem fornecer experiências personalizadas em tempo real ao incorporar dados e preferências do cliente nas interações e fluxos de trabalho. Esses sistemas inteligentes permitem suporte ao cliente 24 horas, todos os dias, podem lidar com consultas de forma independente e podem personalizar recomendações, todos os fatores importantes para encantar clientes e fomentar a lealdade à marca.
Como a IA empresarial funciona?
A IA empresarial, assim como os sistemas de IA em geral, funciona combinando dados com algoritmos inteligentes para aprender usando padrões e funcionalidades presentes nos dados para tomar ações apropriadas, seja fornecendo insights, respondendo diretamente a solicitações de cliente, ou destacando dados relevantes em um fluxo de trabalho.
A eficácia da IA depende, portanto, da qualidade e do volume de dados, tanto estruturados quanto não estruturados. Isso significa que é essencial integrar tecnologias de IA com sistemas empresariais existentes, como gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), planejamento de recursos empresariais (ERP) e plataformas de gerenciamento da cadeia de suprimentos, para permitir um fluxo de dados contínuo e garantir que as aplicações de IA possam acessar informações em tempo real. Sem integração, ou quando a IA é limitada por dados incompletos, fragmentados ou isolados, as empresas correm o risco de não conseguir aproveitar todo o potencial da IA.
Os modelos de aprendizado de máquina (ML) são os motores que impulsionam os sistemas de IA empresarial. Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados específicos para as operações da organização, permitindo que eles aprendam e se adaptem de forma contínua. À medida que os modelos processam mais dados, eles se tornam cada vez mais precisos em suas previsões e recomendações, aumentando sua capacidade de dar suporte à tomada de decisões empresariais e aos processos operacionais. Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) que formam a espinha dorsal das ferramentas de IA generativa são um exemplo recente e eficiente de modelos de aprendizado de máquina.
Frequentemente, a IA empresarial é implementada junto com a automação. Essa abordagem fornece uma estrutura robusta para integrar capacidades de IA em fluxos de trabalho empresariais e obter valor imediato, garantindo ao mesmo tempo que os requisitos de segurança, proteção e conformidade sejam atendidos. Por sua vez, a automação com tecnologia de IA melhora o desempenho da automação (por exemplo, a entrada automatizada de dados que usa validação de dados com tecnologia de IA para garantir que as informações sejam precisas) e permite a automatização de processos complexos que exigem tomada de decisão e adaptabilidade.
Por exemplo, na gestão da cadeia de suprimentos, a automação com tecnologia de IA pode prever flutuações de demanda, otimizar níveis de estoque e gerenciar a logística de forma mais eficiente do que os métodos tradicionais de automação.
Exemplos reais de IA empresarial.
A IA empresarial está transformando setores e funções comerciais ao permitir a automação de fluxos de trabalho complexos e descobrir outras oportunidades de operar e otimizar.
Aplicações de IA específicas do setor demonstram sua versatilidade e capacidade de agregar valor em diversos contextos de negócios. Por exemplo, em serviços financeiros, as aplicações de IA empresarial incluem detecção de fraudes e avaliação de riscos, enquanto na área da saúde, a IA pode oferecer suporte a diagnósticos, recomendações de tratamento e monitoramento de sistemas críticos.
Em serviços financeiros, o HSBC utilizou algoritmos baseados em IA para analisar padrões de transações em tempo real, identificando anomalias que indicam atividades fraudulentas. A abordagem proativa aumentou a detecção de riscos de crimes financeiros em 2 a 4 vezes e reduziu os alertas falsos positivos em mais de 60%.
Na área da saúde, a IA oferece um suporte muito necessário tanto para processos administrativos quanto para cuidados críticos. No Reino Unido, várias organizações do NHS se tornaram líderes em inovação por meio da implementação de automação com tecnologia de IA. Um deles, o Kent Community Health NHS Foundation Trust (KCHFT), economizou mais de £ 700 mil, liberando 45 mil horas de capacidade por meio de fluxos de trabalho administrativos automatizados em recursos humanos. Por sua vez, o Northampton General Hospital, criou uma automação pioneira para monitorar o fornecimento de oxigênio, alcançando 100% de precisão na entrada de dados e eliminando riscos clínicos.
Tanto no setor de energia quanto no de mineração, a otimização das operações é uma prioridade. Na Vale, o crescimento previsto nas vendas tornou a automação dos principais processos uma necessidade. A descoberta de processos com tecnologia de IA analisou ações em uma força de trabalho de 234 mil pessoas em 18 países e identificou, de forma rápida, cinco fluxos de trabalho para automatizar. As eficiências resultantes economizaram para a Vale mais de 121 mil horas e US$ 5 milhões por ano, e permitiram que a organização lidasse com o aumento da carga de trabalho.
A maior empresa de energia elétrica da América Latina, a Electrobras, analisa meticulosamente 65 mil documentos técnicos todos os anos. Automatizar o processamento de documentos com tecnologia de IA transformou 10 mil horas de trabalho manual e complexo em quatro semanas, atingindo 92% de automação e economizando US$ 227 mil.
Na indústria, empresas como a Siemens integram IA em linhas de produção para manutenção preditiva e otimização de processos, alcançando ganhos substanciais de eficiência e reduções de custos.
As aplicações de IA empresarial em funções empresariais também abrangem uma variedade de processos, demonstrando as infinitas oportunidades de aplicar IA.
No atendimento ao cliente, chatbots e automações com tecnologia de IA que direcionam consultas para o agente certo estão acelerando o serviço e melhorando a experiência e a satisfação do cliente. A equipe de suporte ao cliente da Automation Anywhere reduziu os custos em 30% e aumentou o CSAT em 10% por meio da implementação de fluxos de trabalho orientados por IA.
Para o encaminhamento de tíquetes, os agentes de IA simplificam a revisão de consultas e os fluxos de trabalho de encaminhamento ao analisar o contexto e a intenção das consultas recebidas de atendimento ao cliente. Consultas simples e de baixa urgência podem ser resolvidas instantaneamente com uma resposta da base de conhecimento, enquanto questões complexas são direcionadas a agentes humanos para um tratamento adicional.
Os processos de RH e os dados associados exigem automação e análise que possam lidar com as nuances humanas inerentes ao domínio, uma área de alto potencial para a aplicação de soluções de IA. A análise orientada por IA pode avaliar o engajamento dos funcionários por meio da análise de sentimentos dos dados da pesquisa, permitindo que o RH aborde o feedback mais rapidamente com iniciativas direcionadas.
Outra aplicação da IA em RH é o processo de contratação, em que a automação com tecnologia de IA pode reduzir o tempo gasto em análises manuais de currículos e melhorar a qualidade das contratações. Na Softbank, a automação orientada por IA transformou os principais processos de aquisição de talentos, levando a uma redução de 85% nas horas gastas na avaliação de recrutamento.
As operações de marketing e a criação de conteúdo representam uma das principais áreas de adoção inicial da IA generativa nas empresas. As equipes de marketing podem usar IA para analisar dados e comportamento do cliente, ajudando a criar campanhas publicitárias direcionadas que ressoam com segmentos de mercado específicos, aumentando as taxas de conversão e o ROI. Para marcas de consumo, a IA pode ser implementada para análise de sentimento a fim de monitorar conversas em mídias sociais e feedback de clientes, permitindo ajustes em tempo real nas estratégias de marketing com base na percepção pública.
Principais benefícios da IA empresarial
Embora casos de uso específicos ilustrem a profundidade e a amplitude das aplicações de IA para grandes organizações, outro aspecto importante a considerar são os benefícios gerais que a IA empresarial oferece.
Foco em trabalhos de maior valor
Ao automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, a IA empresarial permite que os funcionários se concentrem novamente em trabalhos que exigem criatividade, pensamento estratégico e inteligência emocional. Essa mudança não apenas apoia uma melhor experiência para os funcionários, mas também impulsiona a inovação e o crescimento dos negócios, à medida que as equipes estão engajadas em projetos mais estratégicos e de maior impacto.
Redução de custo operacional
A automação orientada por IA leva a reduções significativas de custos ao otimizar fluxos de trabalho e uso de recursos. As organizações podem alcançar mais eficiência com menos recursos, reduzindo despesas operacionais (OpEx) enquanto mantêm ou até mesmo melhoram a qualidade e o resultado do serviço.
Governança e conformidade de dados
A IA empresarial pode promover uma melhor governança de dados ao tornar um imperativo operacional que os dados sejam gerenciados de forma consistente e segura em toda a organização. E os sistemas de IA podem impor padrões de qualidade de dados, monitorar a conformidade com requisitos regulatórios e proteger informações confidenciais com proteção avançada de privacidade e segurança de dados de IA.
Melhoria na tomada de decisões
A capacidade da IA de analisar grandes conjuntos de dados oferece às organizações insights que podem melhorar significativamente a tomada de decisões. Ao identificar e destacar rapidamente tendências e padrões, a IA pode basear decisões, desde a previsão de tendências de mercado até a otimização de cadeias de suprimentos e a personalização de experiências do cliente.
Escalabilidade e flexibilidade
Os sistemas de IA são inerentemente escaláveis e flexíveis, o que os torna ideais para dar suporte a empresas que precisam se adaptar à evolução da demanda e às mudanças de mercado. As soluções de IA empresarial, geralmente, são projetadas para se integrar perfeitamente aos sistemas existentes, permitindo que as organizações aumentem os recursos de IA sem reformular a infraestrutura.
Melhoria na experiência do cliente
Ao analisar os dados e as preferências do cliente, mesmo em tempo real, a IA pode oferecer um valor imenso às interações com o cliente, personalizando experiências e garantindo um serviço consistente e confiável. Além disso, chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA podem fornecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, para que os clientes possam acessar ajuda sempre que precisarem, ajudando as empresas a atender às crescentes expectativas dos clientes e a conquistar lealdade.
Inovação e vantagem competitiva
Por último, mas certamente não menos importante, a IA empresarial é um catalisador para inovação, agilidade e capacidade de resposta às dinâmicas do mercado. Aproveitar a IA pode abrir portas para novos modelos de negócios e oportunidades que antes não eram possíveis.
Desafios da implementação de IA empresarial.
Ao mesmo tempo em que a IA empresarial oferece eficiências e possibilidades de redução de custos, o caminho para a implementação da IA não é isento de desafios. A adoção de qualquer nova tecnologia traz consigo sua parcela de riscos e recompensas potenciais, e a IA empresarial não é exceção. Reconhecer os desafios de implementar IA em uma escala empresarial é essencial para elaborar estratégias que garantam uma adoção bem-sucedida e maximizem o ROI.
Coleta e integração de dados
Um dos principais desafios na implementação de IA empresarial é coletar e integrar dados de alta qualidade de diversas fontes que sejam representativas do domínio em questão. Sistemas de dados díspares, silos de dados e formatos inconsistentes são obstáculos comuns que afetam a precisão e a eficácia dos modelos de IA.
Falta de experiência com IA
Outro obstáculo significativo à implementação da IA é a escassez de profissionais com qualificação em IA que possam projetar, desenvolver e gerenciar sistemas de IA de forma eficaz. Essa lacuna de talentos pode atrasar implementações de projetos de IA e limitar os possíveis benefícios das tecnologias de IA. As soluções incluem a requalificação de funcionários existentes, a parceria com provedores de serviços de IA, bem como a capitalização em plataformas de IA sem código, como o AI Agent Studio da Automation Anywhere, que requerem um pouco de conhecimento de ciência de dados para criar e implantar soluções orientadas por IA.
Investimento inicial
A implementação de IA empresarial pode envolver investimentos iniciais substanciais em tecnologias, infraestrutura e treinamento. No entanto, muitas implementações de IA entregam valor imediatamente. No caso da Petrobras, a implementação de uma solução de automação de IA generativa resultou em uma economia de US$ 120 milhões em apenas três semanas. É claro que implementações eficazes de IA continuarão agregando valor no longo prazo, com retorno sobre o investimento em eficiências operacionais, economia de custos e crescimento de receita.
Adesão das partes interessadas
Garantir a adesão de todas as partes interessadas da organização é fundamental para uma adoção bem-sucedida da IA. Resistência à mudança, falta de clareza sobre os benefícios da IA e preocupações com a perda de empregos podem impedir iniciativas de IA. Estratégias eficazes de gestão de mudança, proposições de valor claras e a demonstração da diversidade de casos de uso de IA e implementações bem-sucedidas de IA podem ajudar a alinhar as partes interessadas e gerar entusiasmo.
Melhores práticas para implementar IA empresarial.
Como a adoção da IA está acelerando, não faltam melhores práticas para aprender, extraídas dos sucessos (e fracassos) vivenciados por empresas de todos os tamanhos e setores que já estão na jornada da IA empresarial.
Aprender com essas práticas recomendadas ajuda as empresas a navegarem pelas complexidades da implementação de IA para fornecer valor significativo e sustentável.
Mantenha a qualidade e a governança dos dados
Refletindo o desafio da coleta e da integração de dados, manter alta qualidade de dados e práticas de governança robustas é inegociável para uma implantação eficaz de IA. Estabelecer pipelines de dados robustos, garantir a prontidão dos dados e implementar estruturas de governança de dados contribuem para um gerenciamento de dados consistente e seguro. Essas práticas sustentam a confiabilidade dos modelos de IA e também dão suporte à conformidade regulatória.
Inicie aos poucos e, então, avance
Embarcar na integração de IA com projetos pequenos e focados pode aumentar as chances de sucesso. Projetos piloto permitem que as organizações testem uma solução de IA e demonstrem benefícios tangíveis antes de ampliar ou expandir iniciativas de IA em toda a empresa. Por exemplo, a Merck se concentrou no processamento de documentos relacionados à conformidade para implantar automação com tecnologia de IA. As 150 mil horas economizadas, e a conquista de um prêmio de conformidade do setor, estimularam a expansão de iniciativas de IA empresarial em todas as operações, incluindo processos de comercialização, desenvolvimento de produtos e cadeia de suprimentos.
Defina objetivos claros
As implementações de IA devem ser orientadas por objetivos comerciais claros para garantir o alinhamento com as metas organizacionais. Definir casos de uso específicos em que a IA pode agregar valor, seja na experiência do cliente ou na otimização de operações, ajuda na seleção das ferramentas de IA adequadas e na definição de metas mensuráveis. Esse foco garante que os projetos de IA forneçam resultados significativos e contribuam para o crescimento geral dos negócios.
Envolva equipes multifuncionais
A diversidade apoia a eficácia da aplicação da IA. Reunir diferentes departamentos ajuda a desenvolver estratégias abrangentes de IA que abordam a realidade multifacetada dos fluxos de trabalho existentes para impulsionar o sucesso coletivo.
Aceite a IA como um sistema em evolução
A IA é um sistema em constante evolução, que requer atualizações e otimização contínuas de modelos, integração de feedback e adaptação a ambientes e necessidades de negócios em constante mudança. Adotar uma abordagem que pode ser adaptada garante que as iniciativas de IA permaneçam eficazes e relevantes, além de gerar valor de forma consistente no longo prazo.
Garanta o uso responsável
Estabelecer diretrizes éticas e estruturas de governança para supervisionar a implantação da IA e garantir o uso responsável. Por exemplo, criar um comitê de ética em IA para revisar projetos e manter padrões de justiça e transparência ajuda a construir confiança e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade com os requisitos regulatórios.
Principais recursos que devem ser procurados em uma plataforma de IA empresarial.
Escalabilidade e processamento de dados
Uma plataforma de IA empresarial robusta deve ser capaz de lidar com grandes volumes de dados de nível empresarial e escalar junto com o crescimento da organização. Gerenciamento eficiente de dados, escalabilidade entre departamentos e capacidade de processar diversos tipos de dados são funcionalidades essenciais que garantem que a plataforma possa oferecer suporte às crescentes necessidades dos negócios sem comprometer o desempenho.
Integração com ferramentas de automação
A integração perfeita com ferramentas de automação é essencial para aumentar o potencial da IA. Uma plataforma de IA empresarial deve se conectar facilmente a outros sistemas de negócios e ferramentas de automação, possibilitando uma automação suave do fluxo de trabalho com conectores pré-criados, APIs empacotadas e execução na nuvem.
Processamento seguro de dados
As preocupações com a segurança de dados empresariais não desaparecerão tão cedo. Qualquer plataforma de IA deve incluir mecanismos de segurança abrangentes integrados para proteger dados confidenciais durante o processamento e armazenamento. Recursos como criptografia, controles de acesso e conformidade com os padrões do setor são fundamentais para garantir que os dados sejam processados com segurança e que os riscos de violações de dados e acesso não autorizado sejam reduzidos.
Modelos adaptativos de aprendizado de máquinas
Modelos de IA eficazes podem ser adaptados e aprendem com base na evolução dos dados e nas necessidades do negócio. Isso permite otimização contínua e aumento da precisão e eficácia ao longo do tempo.
Além disso, as plataformas que utilizam modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para aplicações de IA generativa devem manter e atualizar os dados de treinamento de forma contínua. Em muitos casos, criar um fluxo de trabalho ideal com tecnologia de IA generativa requer múltiplos modelos subjacentes e/ou seleção comparativa de modelos. Plataformas robustas de IA empresarial oferecerão opções de modelos e flexibilidade.
Futuro da IA empresarial.
A tecnologia de IA está passando por um período de rápido avanço, impulsionando uma mudança tangível para empresas ansiosas por inovar e acompanhar a concorrência. Avanços em IA estão causando um impacto significativo na automação empresarial. Especificamente, agentes de IA representam um novo horizonte de oportunidade que está redefinindo aplicações de IA em todos os aspectos.
Os agentes de IA combinam capacidades cognitivas da IA com ação e automação em sistemas e dados empresariais. Em termos práticos, isso significa que os agentes de IA usam modelos de IA generativa para tomar decisões, aprender com dados, interagir em linguagem natural e agir para alcançar objetivos predefinidos. À medida que essa tecnologia continua a evoluir, agentes de IA representam um meio para alcançar a automação autônoma, referida como automação de processo com agentes de IA.
A automação de processos com agentes de IA está enraizada na Automação Inteligente, que combina IA com tecnologias de automação. A Automação Inteligente está ganhando ampla adoção, pois permite a automação de tarefas mais complexas e orientadas por decisões, levando a maiores eficiências operacionais e inovação. Com agentes de IA, a Automação Inteligente pode transformar funções empresariais, desde a gestão da cadeia de suprimentos até o atendimento ao cliente, permitindo que os sistemas aprendam, se adaptem e realizem tarefas de forma autônoma.
A IA empresarial também está vendo avanços significativos em análise preditiva. Inovações nessa área permitirão que as empresas prevejam tendências de mercado, comportamentos do consumidor e necessidades operacionais com precisão incomparável. Capacidades preditivas aprimoradas oferecerão suporte ao planejamento estratégico, ao gerenciamento de riscos e à tomada de decisões proativas, impulsionando o crescimento sustentável dos negócios.
E, à medida que a IA empresarial continua a evoluir, as funções de trabalho nas organizações também continuarão a se transformar. A mudança de tarefas rotineiras e manuais para funções baseadas em trabalho estratégico, criativo e interpessoal exigirá uma força de trabalho qualificada para gerenciar e colaborar com sistemas de IA e desenvolvida em uma cultura de aprendizado contínuo e adaptabilidade.
Vinculando IA ao valor empresarial.
Conectar iniciativas de IA a resultados comerciais tangíveis garante que as empresas gerem valor e alcancem objetivos estratégicos. Embora isso seja certamente mais fácil dizer do que fazer, as organizações que seguem as melhores práticas de IA empresarial, como dados de alta qualidade, segurança e governança fortes e aplicação de IA com base em objetivos comerciais claros, estão entre aquelas que obtêm retorno sobre os investimentos em IA.
As organizações medem o valor das iniciativas de IA, principalmente, por meio de aumentos de produtividade. Considerando que estimativas recentes apontam a IA empresarial com o potencial de automatizar até 70% do trabalho que ocupa o tempo dos funcionários, avaliar a produtividade é essencial para determinar como a IA está entregando seu valor potencial.
A redução dos custos de aquisição de cliente (CAC) é outra oportunidade para conectar implementações de IA ao valor empresarial. Aplicações de IA para vendas e marketing estão liderando o grupo de adoção. Aproveitar insights impulsionados por IA para direcionar potenciais clientes de forma mais eficaz afeta o CAC de forma direta. Ao analisar os dados do cliente e prever o comportamento, as empresas podem ajustar as estratégias de marketing para atrair os compradores certos, minimizando despesas e aumentando o retorno sobre os investimentos em marketing.
Aumentar a retenção de clientes por meio de melhores experiências do cliente é uma maneira de medir o valor das implementações de IA em ambientes de operações de serviço. Interações mais personalizadas e suporte mais rápido levam a taxas mais altas de retenção de cliente. Ferramentas com tecnologia de IA podem antecipar as necessidades do cliente, resolver problemas de forma proativa e manter um engajamento consistente, contribuindo para a fidelização do cliente e a receita sustentada.
Medir reduções nas despesas operacionais (OpEx) é outro caminho para reconhecer o valor empresarial da IA, especificamente por meio da automação orientada por IA. A Automação Inteligente otimiza fluxos de trabalho, automatiza tarefas rotineiras e promove a utilização eficiente de recursos, tudo contribuindo para a redução dos custos operacionais. Por sua vez, o custo-benefício dá suporte à lucratividade e à estabilidade financeira.
Apresentando a plataforma de IA empresarial da Automation Anywhere.
A IA empresarial está transformando a maneira como as organizações operam, e a adoção da IA está acelerando. Com esse impulso crescente, ocorre um aumento da pressão sobre os líderes para implantar a IA e demonstrar o ROI hoje. Nesse contexto, fazer escolhas preparadas para o futuro é difícil, mas não impossível.
Embora a jornada para a integração de IA apresente desafios, desde dados até a escassez de talentos, os benefícios superam em muito os obstáculos, como demonstrado pelos exemplos de impacto de automação de IA inovadora, como 1300% de ROI. Aplicar as melhores práticas e selecionar ferramentas com um histórico comprovado de gravar tanto valor quanto inovação garante um caminho para a implementação eficaz de IA.
O sistema empresarial de IA + automação da Automation Anywhere incorpora o futuro da IA empresarial, oferecendo soluções seguras e adaptativas projetadas para implantações em larga escala, incluindo automação com autocorreção e tecnologia de IA generativa, além de criação de agentes de IA personalizados com pouco código.
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