Desmistificando a IA e por que CRM e IA são uma ótima combinação

A Inteligência Artificial (IA) está em toda parte hoje.

Seja em recomendações personalizadas em suas compras online favoritas ou plataforma de streaming, instruções passo a passo do seu carro ou interações com seu assistente inteligente favorito, a IA faz cada vez mais parte da vida cotidiana.

Globalmente, o mercado de IA atingirá quase US$ 200 bilhões até 2025.

E o setor de CRM não é exceção quando se trata de adotar tecnologias de IA.

Atualmente, a IA é frequentemente aplicada em aplicativos de CRM. De equipes de marketing a equipes de suporte, a IA está ajudando as empresas a preencher melhor seus pipelines de vendas e manter relacionamentos com seus clientes. Se o seu sistema de CRM não estiver usando IA no momento, você está potencialmente perdendo grandes oportunidades de melhorar a experiência do cliente.

O casamento entre IA e CRM também é lucrativo. Este ano, a IA no CRM deve gerar mais de US$ 1,1 TRILHÃO em receitas!

Neste artigo, desmascaramos alguns mitos comuns sobre a IA e analisamos como a IA pode melhorar o relacionamento com o cliente e simplificar seu trabalho diário.

O que é IA?

Simplificando, a IA é uma ferramenta que ajuda as pessoas a fazer seu trabalho com mais rapidez, eficiência e eficácia.

A IA usa as vantagens inerentes de velocidade e processamento dos sistemas de computador para executar tarefas normalmente associadas à inteligência humana. Exemplos incluem identificação de padrões, resolução de problemas complexos e melhoria de desempenho por meio do aprendizado.

Os termos “IA” e “aprendizagem de máquina” aparecem frequentemente juntos e são usados ​​de forma intercambiável. Mas aprendizado de máquina e inteligência artificial não são a mesma coisa.

• IA é uma disciplina mais ampla que tenta replicar processos analíticos e de tomada de decisão humanos em máquinas.
• Aprendizado de máquina é um subconjunto processual de IA que lida com treinamento adaptativo para melhorar a análise de dados e a tomada de decisões de máquina.

Por que algumas pessoas têm medo de IA?

Apesar dos benefícios bem estabelecidos da IA, muitas pessoas e empresas continuam a ter reservas sobre seu uso devido em grande parte a um mal-entendido sobre a IA e suas habilidades.

O complexo de substituição

Por causa de sua representação na mídia popular, a noção de IA ainda evoca imagens da Skynet dominando o mundo. Mesmo aqueles que têm expectativas mais realistas sobre a IA muitas vezes temem que o objetivo final da IA ​​seja a substituição de trabalhadores humanos.

Vamos ser diretos:esses medos são muito exagerados!

Devidamente implementada, a IA é uma ajuda para a produtividade humana, em vez de um substituto para um funcionário humano. E como a IA não opera realmente por conta própria, a IA cria empregos para cientistas de dados e programadores.

A IA continuará a desenvolver mais e melhores capacidades? Sim, mas isso é bom! E isso só acontecerá com envolvimento e supervisão substanciais de programadores humanos e profissionais de computação.

O dilema da complexidade

Outra preocupação comum sobre a IA em aplicativos de negócios modernos é que ela é muito complexa para usuários comuns.

A crença é que a IA requer a construção de modelos matemáticos intrincados e, em seguida, a programação complexa deles. Mas para muitos aplicativos, a IA opera em segundo plano, muitas vezes sem que os usuários saibam que ela está lá.

Mesmo quando se trata de programar aplicativos de IA, existem soluções mais simples do que contratar uma grande equipe de codificação para trabalhar 24 horas por dia.

Em geral, o medo de não ter talento suficiente e especialistas dedicados geralmente prevalece quando as empresas consideram tecnologias de IA.



Uma solução é requalificar os trabalhadores existentes. Muitas empresas estão preenchendo lacunas de talentos de alta tecnologia, fornecendo aos trabalhadores treinamento adicional. Oportunidades de desenvolver habilidades por meio de programas como tutoriais de codificação on-line que reforçam o conhecimento técnico interno e aumentam a fidelidade dos funcionários com um trabalho mais empolgante e melhores oportunidades de avanço.

A complicação do viés

No entanto, existem preocupações legítimas sobre a IA.

Um problema significativo é que o viés injetado pode distorcer seus resultados. Um relatório recente do Gartner sugere que, até 2022, o viés de dados fornecerá pelo menos alguns resultados errôneos em 85% de todos os projetos de IA.

O que exatamente é o viés na IA? Os vieses primários são viés de dados e viés algorítmico:

• Uma explicação simples de viés de dados está criando um conjunto de dados de entrada que não reflete com precisão a população que você está analisando.
• Viés algorítmico (ou seja, viés embutido no modelo analítico) também é uma preocupação porque algoritmos ruins podem piorar vieses de dados de entrada.

Inglês, por favor? Vamos usar um exemplo.

Os programas de reconhecimento facial são famosos por seus problemas de viés de entrada. Originalmente, esses programas foram construídos usando predominantemente os rostos de homens brancos de origem europeia. Como resultado, os programas frequentemente identificavam erroneamente pessoas de cor e mulheres de cor, em particular.

Muitas vezes, o viés de dados de entrada resulta de vieses inerentes (por exemplo, preconceitos raciais e sexuais) dos funcionários que constroem as rotinas de IA. Embora a inserção de viés possa ser intencional, o viés não intencional tem muito mais probabilidade de impactar negativamente as implementações de IA. Ter equipes mais diversificadas trabalhando em suas implementações de IA pode minimizar o viés de entrada e algorítmico, levando a melhores resultados gerais.

Como a IA pode melhorar a produtividade geral do trabalho

A sociedade moderna prospera com quantidades cada vez maiores de dados – muito mais dados do que uma pessoa comum pode digerir.

Você sabia que mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados estão sendo criados todos os dias e, em 2025, haverá 175 zettabytes (1 zettabyte tem 21 zeros) de dados na esfera de dados global?



A IA pode transformar essas enormes coleções de dados em informações significativas, permitindo que os funcionários simplifiquem sua carga de trabalho e obtenham mais insights dos dados na ponta dos dedos.

Agilizando os processos de negócios

A velocidade é crucial na maioria das decisões de negócios. Portanto, quanto mais rápido você puder obter insights de seus dados, mais capaz será de tomar decisões de alto impacto.

As ferramentas automatizadas de IA excedem em muito as capacidades humanas quando se trata de velocidade. Com certeza, seus funcionários poderiam usar métodos menos automatizados – consultas SQL, por exemplo – para analisar os dados da empresa. Mas o elemento humano reduz tanto a velocidade analítica quanto a precisão. Enquanto isso, os modelos de IA aplicam consistentemente os mesmos critérios a todos os dados, evitando possíveis erros analíticos.

As ferramentas automatizadas de IA também podem facilitar a comunicação entre seus funcionários e seus clientes. Isso significa que você pode melhorar significativamente a experiência geral do cliente simplesmente oferecendo respostas mais rápidas aos seus clientes!

Agregação de várias fontes de dados

Os dados que as empresas usam todos os dias vêm de várias fontes – dispositivos, aplicativos, bancos de dados etc. – e geralmente em muitos formatos diferentes. Portanto, pode ser bastante difícil identificar as informações mais úteis nessas fontes. Felizmente, é nisso que a IA se destaca:lidar com conjuntos de dados díspares.

Melhorar a qualidade dos dados

O que é melhor:mais dados ou menos dados?

Honestamente, esta é a pergunta errada. O que a maioria dos aplicativos realmente precisa é de dados de melhor qualidade .

Mesmo as ferramentas de IA podem ter dificuldades quando confrontadas com grandes quantidades de dados irrelevantes. De fato, 65% dos executivos de empresas em todo o mundo sentem que seus investimentos em IA até o momento não geraram valor suficiente para a empresa. Mas, em grande parte, isso se deve à baixa qualidade dos dados.

O que essas empresas estão perdendo é a capacidade da IA ​​de pré-processar dados de entrada. Modelos de IA bem construídos podem verificar dados de entrada em busca de problemas de qualidade e segregar dados irrelevantes ou problemáticos. Ao focar apenas nos dados mais relevantes, os modelos podem fornecer a melhor saída analítica possível.

Identificação de problemas de conformidade

Hoje, as notícias globais estão cheias de histórias que envolvem violações de privacidade de dados. E as atuais leis de privacidade de dados (por exemplo, HIPAA, GDPR, PDI-DSS etc.) atraíram ampla atenção por causa dos recentes escândalos.

Você também pode treinar ferramentas de IA para reconhecer possíveis problemas de conformidade com dados de entrada.

Identificar dados que podem ter implicações de privacidade raramente é tão simples quanto procurar um campo chamado “número de segurança social”. As ferramentas de IA podem analisar rapidamente seus dados, destacando dados que precisam de proteções separadas e, assim, facilitando a conformidade e salvando sua empresa de multas pesadas ou (piores) processos judiciais.

A maioria das leis de privacidade de dados também contém requisitos de proteção de dados, portanto, as empresas devem usar as melhores ferramentas possíveis para impedir que os cibercriminosos acessem dados pessoais confidenciais. Com sua capacidade de verificar grandes quantidades de dados (por exemplo, tráfego de rede) para padrões mínimos (por exemplo, atividade anômala), a IA cria uma proteção mais robusta para todos os seus dados, incluindo dados cobertos por restrições de privacidade.

Por que a IA é mais simples do que você pensava

Hora de desmascarar o próximo mito mais difundido sobre a IA – você precisa ser super conhecedor de tecnologia para usá-la.

Ao contrário das expectativas, o uso de IA nem sempre requer conhecimento de codificação.

Esteja você ciente disso ou não, as ferramentas modernas de IA já existem no fundo de muitos aplicativos existentes, como filtros de e-mail (por exemplo, filtros de spam, pastas inteligentes), análise e relatórios financeiros, reconhecimento de voz, reconhecimento de imagem e muito mais.

Ao escolher aplicativos para sua empresa, você deve verificar se eles aplicam a IA de maneira eficaz para melhorar o desempenho do sistema e seus fluxos de trabalho.

Mesmo ao criar aplicativos e análises de IA internamente, o processo não precisa ser excessivamente complexo. Algumas ferramentas permitem que os usuários criem algoritmos analíticos de IA sem saber nada sobre codificação. As ferramentas de arrastar e soltar para criar análises e as estruturas de relatórios associadas simplificam a implementação da IA, mesmo para iniciantes.

As ferramentas de IA também oferecem aos seus funcionários maneiras mais naturais de criar insights acionáveis ​​a partir dos dados da sua empresa. Portanto, em vez de escrever consultas usando linguagens desconhecidas, seus funcionários podem conversar com suas fontes de dados por meio de processamento de linguagem natural (NLP) aprimorado por IA.

5 maneiras pelas quais o CRM aprimorado por IA pode melhorar seu desempenho

Uma das aplicações mais críticas para muitas empresas é o seu sistema CRM – o centro de todas as comunicações com o cliente.

Ao registrar todo o ciclo de vida do cliente, desde a geração de leads até o contato inicial por meio de contatos pós-venda, um sistema de CRM afeta todos os aspectos do seu negócio – marketing, vendas, suporte ao cliente, cadeia de suprimentos e muito mais.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode melhorar seu CRM.

1. Crie perfis de clientes melhores

Por causa de seus excelentes recursos de reconhecimento de padrões, os sistemas de CRM aprimorados por IA podem transformar dados de clientes potenciais e existentes em perfis de clientes ideais. Você pode então visualizar cada novo lead ou contato no contexto do seu perfil de cliente. Isso permite que você concentre melhor seus esforços de marketing e invista nos leads com maior probabilidade de gerar vendas.

2. Forneça respostas mais rápidas às consultas

É fundamental oferecer respostas rápidas às consultas dos clientes. Os clientes em potencial não vão esperar muito antes de seguir em frente. Os sistemas de CRM aprimorados por IA oferecem várias maneiras de automatizar e acelerar as comunicações com o cliente.

Primeiro, as ferramentas de AI NLP podem ajudá-lo a categorizar adequadamente as solicitações recebidas e levá-las às pessoas certas para uma resposta. Quando vinculadas ao seu sistema de CRM, essas ferramentas também podem ajudá-lo a priorizar solicitações com base em seus perfis de clientes e históricos de comunicação.

As ferramentas de IA também ajudam a fornecer respostas automatizadas rápidas a consultas sem envolver um funcionário real. Dar uma resposta rápida a um cliente, mesmo que seja para fornecer informações que exijam conversas de acompanhamento pessoal com um funcionário, cria um toque especial e informa ao cliente que suas perguntas são importantes e estão sendo abordadas.

3. Interaja com uma gama maior de clientes

No mundo empresarial globalizado de hoje, as barreiras linguísticas podem dificultar a aquisição e a retenção de clientes. Mesmo empresas com foco local frequentemente atendem clientes cujo idioma nativo é diferente do seu. As ferramentas de comunicação aprimoradas por IA em sistemas de CRM simplificam a comunicação através das barreiras linguísticas sem a intervenção de um funcionário multilíngue.

4. Entendendo melhor as solicitações dos clientes

Ao receber uma solicitação de cliente, você precisa entender a urgência e a gravidade dela. Os sistemas de CRM aprimorados por IA podem analisar a solicitação e gerar uma classificação de pontuação de sentimento – o estado geral de espírito do seu cliente. Você pode então aplicar seus processos internos para priorizar a solicitação e atribuí-la à fila de suporte adequada.

5. Chatbot para suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana

Os clientes de hoje exigem serviço 24 horas por dia, independentemente do fuso horário em que estejam. Tempos de resposta demorados podem prejudicar rapidamente o relacionamento com o cliente.

Infelizmente, a verdade é que muitas empresas, pequenas e médias em particular, simplesmente não têm recursos para atender telefones, e-mail ou outros canais de suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Os chatbots baseados em IA podem dar à sua empresa uma presença de suporte constante, mesmo quando seus funcionários não estão disponíveis. Muitas vezes, eles podem abordar com competência as preocupações ou perguntas dos clientes. E quando eles não podem, você mostrou ao cliente uma tentativa inicial oportuna de resolver seus problemas. Você pode então acompanhar com uma interação pessoal durante o horário comercial normal. A cadeia de comunicação não é interrompida e você oferece ao cliente uma melhor experiência geral.

Conclusão

O uso de IA está acelerando rapidamente e por boas razões.

Ele amplifica os recursos dos sistemas de negócios atuais e torna os processos e fluxos de trabalho diários de negócios mais rápidos e eficientes. E quando acoplado ao seu sistema de CRM, ele cria melhores relacionamentos com os clientes e pipelines de vendas.

Então, em vez de ver a IA como um exercício de codificação complexo, ou pior ainda, como um inimigo que quer roubar empregos, as empresas devem olhar para a IA como a amiga e aliada que pode e deve ser!