Identificar casos de uso de IA

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

Explicar o que torna um caso de uso de IA bom.
Criar um backlog de IA priorizado.
Escolher seu primeiro projeto de IA.

Aplicar IA à sua empresa

A IA consegue transformar todas as áreas da empresa, incluindo vendas, serviços, marketing, jurídica, recursos humanos, financeira, tecnologia da informação, desenvolvimento de produtos, operações, entre outras. Mas, para que seu programa de IA seja bem-sucedido, você precisa escolher os casos de uso certos para sua empresa. E os casos de uso certos são aqueles que se alinham com as metas de sua organização e agregam valor real. Se você não escolher seus projetos de IA com cuidado, eles podem não alcançar os resultados desejados ou sequer serem implementados.

Vamos acompanhar a Coral Cloud e descobrir como eles criam seu backlog de IA priorizado de casos de uso.

Reunir ideias para casos de uso

Em primeiro lugar, o comitê de IA da Coral Cloud quer começar a apresentar ideias para possíveis casos de uso, e há algumas maneiras de fazer a criatividade fluir.

Crowdsourcing interno: incentivar os funcionários a experimentar e enviar sugestões. Você pode organizar hackathons e workshops, realizar pesquisas, criar um site de troca de ideias ou estabelecer comunidades (como canais do Slack) para promover a educação e o compartilhamento de conhecimento.
Análise de processos de negócios: realize uma análise aprofundada de todos os seus processos de negócios para saber onde há ineficiências, pontos problemáticos e áreas em que a automação e a IA podem ter um impacto significativo.
Pesquisa de usuários: envolva a equipe de pesquisa de usuários no estágio de ideação para garantir que os possíveis casos de uso de IA resolvam problemas reais dos usuários.
Análise de dados: seus especialistas em dados podem avaliar padrões e usar os dados com mestria para encontrar ideias para casos de uso de IA.
Tendências e pesquisas de mercado: use a pesquisa de mercado para encontrar lacunas e oportunidades, prever mudanças no comportamento do comprador e estudar os riscos do mercado. Realize uma análise competitiva para entender o que os concorrentes estão fazendo com a IA, para que você possa avaliar os pontos fortes e fracos do seu próprio roteiro de IA.

Uma lâmpada rodeada por ícones coloridos representando ideias de casos de uso diferentes. Os ícones incluem balões de conversa, um megafone, uma lupa, etiquetas de preço, uma chave inglesa com uma engrenagem e um polegar para cima.

A equipe de liderança de IA da Coral Cloud usa alguns desses métodos para iniciar o processo de ideação e reunir várias ideias diferentes.

Casos de uso da Coral Cloud

Graças à abordagem abrangente e colaborativa da empresa, a Coral Cloud apresentou uma lista impressionante de possíveis casos de uso de IA. Vamos dar uma olhada em alguns deles.

Função de negócios	Casos de uso de AI	Valor comercial
Vendas	Prospecção automatizada: implementar um agente de IA que ajude os vendedores criando novos pipelines, envolvendo e qualificando leads e agendando reuniões em nome do vendedor.	Aumentar receita.
Vendas	Orientação de previsão: usar IA para prever quanto as equipes de vendas venderão no final de um período de previsão.	Aumentar receita.
Experiência do cliente	Análise de sentimento: implementar IA para analisar as avaliações e o feedback dos hóspedes em vários canais a fim de identificar rapidamente as áreas de melhoria e tomar medidas quando os clientes estiverem insatisfeitos.	Melhorar índices de satisfação dos hóspedes.
	Agentes de atendimento de IA: implantar agentes de IA no site e no aplicativo móvel do resort para lidar rapidamente com perguntas e problemas comuns.	Reduzir custos e melhorar índices de satisfação dos hóspedes.
	Check-in otimizado: usar IA para capturar previamente as informações dos hóspedes a fim de economizar tempo e personalizar o processo de check-in para recomendar atividades e complementos relevantes aos hóspedes.	Aumentar as taxas de conversão de cross-selling e melhorar os índices de satisfação dos hóspedes.
Marketing	Recomendações de produtos: usar IA para analisar as preferências e o comportamento anterior dos hóspedes a fim de enviar promoções personalizadas e informações sobre eventos e atividades no resort.	Aumentar taxas de conversão de cross-selling.
Operações	Preços dinâmicos: Usar IA para analisar a demanda do mercado, os preços dos concorrentes e os dados históricos a fim de ajustar as tarifas dos quartos em tempo real.	Aumentar receita e índices de ocupação.
Operações	Manutenção preditiva: implementar IA para prever quando os equipamentos e instalações do resort provavelmente precisarão de manutenção.	Reduzir custos e melhorar índices de satisfação dos hóspedes.

Essa é uma prévia de algumas das possibilidades de IA que a Coral Cloud idealizou. Para obter mais inspiração, confira a Biblioteca de casos de uso de IA do Salesforce que apresenta ideias específicas para diferentes funções de negócios.

Avaliar os casos de uso

Agora vem a parte difícil. Com tantas ideias, como a Coral Cloud decide quais casos de uso devem ser realmente implementados? Alex, Vice-presidente de inteligência de negócios, apresenta os fatores a serem considerados ao comitê de IA da organização.

Valor comercial

Como você aprendeu anteriormente, os casos de uso ideais se alinham com os objetivos estratégicos da sua organização e também produzem um valor comercial tangível. Você pode calcular esse valor usando a taxa interna de retorno ou a análise do valor presente líquido, o ROI, a avaliação do período de retorno, a modelagem de cenários, a avaliação do custo de oportunidade ou qualquer outra técnica de estimativa apropriada para sua organização. Não se esqueça de considerar os ganhos de curto e longo prazo para cada caso de uso. E também é importante pensar em aproveitar os investimentos existentes. Por exemplo, se sua organização já tiver uma plataforma de software que ofereça ferramentas de IA integradas, você poderá obter mais ROI focando inicialmente na implementação de alguns casos de uso com essa plataforma.

Também é fundamental definir as métricas e os KPIs que você usará para medir o sucesso do projeto. Se você não conseguir provar que o projeto produziu melhores resultados comerciais, terá dificuldade em criar estímulo para futuras iniciativas de IA.

Facilidade de implementação

Além de calcular o valor comercial, as organizações devem avaliar a dificuldade de implementação de um projeto de IA. Para avaliar o esforço de implementação, considere os seguintes aspectos.

Viabilidade técnica: considerar a complexidade do projeto, o cronograma aproximado, a escalabilidade e os requisitos técnicos, que podem incluir a tecnologia necessária, a infraestrutura, as integrações de sistemas, as proteções de cibersegurança e assim por diante.
Prontidão operacional: cada caso de uso exige um nível diferente de maturidade e conhecimento sobre IA para ser implementado. Fazer também uma estimativa do custo do processo de gerenciamento de mudanças para o lançamento do projeto, ponderar fatores como o tamanho e o escopo do projeto, a quantidade de treinamento necessária, o nível de resistência à mudança e possíveis interrupções nas operações comerciais.
Prontidão de dados: avaliar quanto esforço será necessário para preparar os dados necessários para que estejam disponíveis, sejam de alta qualidade, unificados e bem administrados. Além disso, alguns casos de uso podem exigir atualizações em seus recursos de armazenamento de dados ou em sua infraestrutura de dados. Não se esqueça de registrar quais casos de uso podem potencialmente aproveitar os mesmos conjuntos de dados; priorizar esses casos de uso é uma ótima maneira de obter mais retorno sobre seu investimento em dados.
Riscos: Se você ainda não conhece a IA, tente começar com casos de uso de baixo risco e alto impacto. Mas equilibre os ganhos rápidos com oportunidades de maior risco que podem levar à transformação da IA e a uma prática de IA ética mais robusta.
Adesão dos executivos: Os casos de uso com forte apoio da liderança geralmente têm um caminho de implementação mais tranquilo.

Alex e a equipe de liderança de IA da Coral Cloud avaliam cuidadosamente todos os seus casos de uso de IA para decidirem aqueles que vale a pena explorar. Lembre-se de que parte da investigação minuciosa e do processo de due diligence ocorrerá quando a organização iniciar o estágio de planejamento de cada projeto. Ao desenvolver sua estratégia de IA, o comitê procura estimar o valor de cada caso de uso e quanto esforço pode ser necessário.

Criar um backlog de IA priorizado

Enquanto avaliava os casos de uso, o comitê de IA da Coral Cloud ia adicionando cada um deles à sua ferramenta de gerenciamento de projetos. Agora eles têm um backlog de todos os possíveis casos de uso de IA para que possam fazer o acompanhamento dos projetos. A próxima etapa é priorizar esse backlog.

Há muitas maneiras de priorizar projetos, mas um método simples é usar uma matriz de impacto e esforço que compara o valor comercial com a facilidade de implementação.

Vejamos onde os casos de uso da Coral Cloud se enquadram, se os representarmos em um gráfico simples.

Ganhos rápidos: os casos de uso no quadrante superior direito são de alto valor e baixo esforço. Se você não conhece bem a IA, comece por aqui ao selecionar projetos piloto.
Aproveitamento de oportunidades: os casos de uso no quadrante inferior direito são de baixo valor e baixo esforço. Ocupe-se deles quando projetos mais importantes estiverem concluídos ou enquanto espera que obstáculos sejam resolvidos.
Grandes apostas: os casos de uso no quadrante superior esquerdo podem levar a uma grande transformação, mas exigem muito esforço e, portanto, mais risco.
Fosso de dinheiro: Os casos de uso no quadrante inferior esquerdo são de baixo valor e de alto esforço, portanto, não vale a pena explorá-los.

Um gráfico mostrando oito dos casos de uso da Coral Cloud representados em dois eixos: impacto nos negócios e facilidade de implementação.

Se a matriz de impacto e esforço não for adequada para a sua organização, consulte a seção Recursos para saber mais sobre diferentes estruturas de priorização.

Escolher seu primeiro projeto de IA

Depois de concluir o exercício de priorização, a equipe de liderança de IA da Coral Cloud identificou alguns projetos de ganho rápido e de alto valor que podem ser implementados. Qual deles devem escolher primeiro?

A Coral Cloud considera os seguintes fatores ao decidir sobre um projeto piloto.

Dimensão e rapidez: eles reduzem sua lista a três projetos que podem ser implementados em menos de seis meses com soluções de IA prontas para uso e muito pouca limpeza ou integração de dados.
Risco e sucesso: eles escolhem os projetos de baixo risco com alta probabilidade de sucesso. A demonstração de resultados comerciais mensuráveis dará mais força ao programa de IA.
Adequação organizacional: eles avaliam qual dos projetos se alinha com as capacidades e os recursos atuais da organização.
Facilidade de adoção: eles consideram a facilidade de adoção dos projetos de IA pelos usuários e o nível de gerenciamento de mudanças necessário.
Escalabilidade: eles consideram quais casos de uso podem ser distribuídos para outras unidades de negócios ou regiões geográficas.
Oportunidade de aprendizagem: eles pensam em quais projetos podem proporcionar a aprendizagem mais proveitosa em diferentes aspectos da implantação da IA, como o tratamento e a integração de dados.

Após uma longa deliberação, o comitê de IA finalmente escolheu o grande vencedor: o processo de check-in simplificado da equipe de experiência do cliente! Após essa decisão, a Coral Cloud está no caminho certo para a transformação da IA.

Quando você concluir esse emblema, acesse o módulo IA + Dados: Planejamento de projetos e analise as etapas que a Coral Cloud seguiu para planejar com sucesso seu projeto piloto para os aprimoramentos de check-in alimentados por IA.

Desenvolver sua estratégia de IA

Uma das vantagens de conduzir projetos piloto de IA é que os resultados dessas experiências podem ajudá-lo a testar e aperfeiçoar sua estratégia de IA. Alex e o restante do comitê de IA da Coral Cloud têm o cuidado de rever sua estratégia após cada lançamento de projeto de IA e, trimestralmente, reavaliar e redefinir prioridades com base em novas ideias, mudanças de metas e requisitos e avanços na tecnologia de IA. E, obviamente, a cada implantação de IA, eles se lembram de atualizar seu inventário de IA para efeitos de conformidade.

Agora chegou a sua vez! Pegue o que você aprendeu neste módulo e ajude sua organização a desenvolver sua própria estratégia de IA, para que você possa acompanhar essa mudança tecnológica, criar um roteiro que melhore gradualmente seus recursos de IA e agregar valor tangível com a IA. Usando sua nova e brilhante estratégia de IA, você estará um passo mais perto da transformação da IA.

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