Dados e inteligência artificial (IA) podem ser utilizados para otimizar processos comerciais, permitindo às empresas tomar decisões mais embasadas e, por consequência, mais assertivas e melhorar sua eficiência.
Com a abordagem correta, as companhias conseguem utilizar insights orientados por dados para elaborar estratégias, reduzir custos e aumentar os lucros. Este texto aborda o passo a passo, e fornece uma visão geral dos componentes e passos necessários para usar dados e inteligência artificial para a otimização de processos.
Ele ilustrará como identificar e coletar dados, como analisá-los usando algoritmos de IA, e como agir com base nas percepções derivadas das informações. Também fornecerá dicas sobre como impulsionar processos em toda a organização e discutir os benefícios potenciais da otimização orientada por dados.
Finalmente, ele fornecerá conselhos sobre como garantir que a otimização do processo seja sustentável a longo prazo.
Identificação e coleta de dados
Identificar os processos que você deseja impulsionar é o primeiro passo para usar dados e IA para a sua otimização. As primeiras perguntas a serem feitas são: quais processos devemos otimizar? O que podemos medir?
Dessa maneira, a melhor forma de identificar os processos que precisam ser otimizados é usando uma abordagem orientada por dados. Isso envolve a coleta de dados relacionados a cada processo comercial, para que se possa tirar conclusões a partir dessas informações.
Você pode coletar dados de sistemas existentes ou ferramentas relacionadas, incluindo soluções de inteligência empresarial, armazéns de dados e lagos de dados. Uma vez coletadas as informações, é possível utilizar uma ampla gama de algoritmos de IA para analisar esses dados e identificar padrões e percepções.
Identificados os processos e disponíveis os dados, o próximo passo é entender o que você pode medir. A melhor maneira de identificar métricas é realizar uma análise top-down do negócio e selecionar os KPIs mais relevantes para o negócio e os objetivos que deseja alcançar.
O que é Inteligência Artificial (IA)?
De forma bem simplificada, podemos dizer que inteligência artificial é a capacidade de máquinas de agirem como seres humanos: aprender, pensar, decidir, oferecer opções e soluções. É uma inovação tecnológica que permite que sistemas simulem uma inteligência similar à humana, indo além da programação para que possa tomar decisões com base em padrões de enorme banco de dados.
Vamos imaginar a inteligência artificial como uma criança, aos poucos, o sistema (a depender do objetivo para o qual ele foi criado) absorve, analisa e organiza os dados de forma a entender e identificar o que são objetos, pessoas, padrões e reações de todos os tipos.
Parece estranho, né? Mas, você já convive com essa tecnologia há um bom tempo. A Siri, a Alexa, o Google Assistance, a Lu da Magalu, esses são alguns exemplos de IA que fazem parte do seu dia a dia.
Análise de dados com Algoritmos IA
Uma vez identificados e coletados os dados, você pode usar algoritmos de inteligência artificial para analisá-los e tirar conclusões a partir deles. Também é possível utilizar essas informações para treinar e melhorar os algoritmos, de modo que eles se tornem mais precisos e gerem melhores percepções com o tempo.
Os algoritmos de IA são aplicações projetadas para aprender e melhorar com o tempo. Há muitos tipos de algoritmos disponíveis e eles são utilizados para analisar diferentes tipos de dados e gerar percepções.
Ao analisar os dados, os algoritmos de IA devem ser aplicados aos dados como um processo em lote, no lugar de ser um processo em tempo real.
Isso permite que os insights sejam gerados regularmente e de forma consistente, com o mesmo nível de precisão e confiança a cada vez. As percepções geradas devem ser armazenadas em um banco de dados central que possa ser acessado e utilizado por diferentes departamentos da organização, como por exemplo no cálculo de frete, através de inteligência artificial, o ai.on, solução da UX Solutions, oferece cálculos mais precisos, com a eliminação das gorduras de frete, tudo com base no banco de dados que foi construído com a “experiência” das entregas naquele local.
Os algoritmos de IA são tão bons quanto os dados que devem ser analisados, portanto, é importante assegurar que essas informações sejam de alta qualidade e não contenham nenhum erro ou inconsistência.
Agindo sobre informações derivadas de dados
Agir com base nas informações derivadas dos dados dependerá das percepções geradas a partir desses mesmos dados. Os insights podem ser utilizados para otimizar os processos e impactar diretamente a organização. Eles também podem ser usados para apoiar a tomada de decisões estratégicas ao nível executivo.
No nível organizacional, as percepções são direcionadas para tomar decisões melhores e mais informadas, o que inclui a previsão da demanda futura e a identificação de questões potenciais que possam ocorrer na cadeia de fornecimento.
Assim sendo, ao nível operacional, os insights são utilizados para impulsionar os processos existentes. Isso pode incluir a otimização da cadeia de abastecimento, logística e como os produtos são projetados e fabricados.
Em um nível funcional, os conhecimentos ajudam a identificar e resolver problemas e tomar decisões mais informadas, incluindo um trabalho mais estreito com outros departamentos para identificar formas de melhorar a colaboração e os canais de comunicação.
Otimização de processos em toda a organização
Uma vez que os dados tenham sido analisados e os insights gerados, você pode usar essas percepções em toda a organização para otimizar os processos, o que inclui o direcionamento da função de marketing, projeto do produto, cadeia de fornecimento e processos de suporte ao cliente.
Desse modo, a otimização dos processos de marketing ocorre utilizando-se as percepções do cliente e informações sobre a demanda de produtos ou serviços para tomar decisões mais informadas sobre as campanhas de marketing.
O design do produto pode ser otimizado usando a percepção do cliente sobre o uso do produto para melhorar o seu design. Já os processos da cadeia de suprimentos são impulsionados utilizando-se a percepção sobre questões potenciais e identificando soluções efetivas.
Os processos de suporte ao cliente também utilizam a percepção do consumidor para identificar maneiras de melhorar a experiência dele. Além disso, para que a experiência do cliente seja ainda melhor, um bom uso de inteligência artificial, são os chatbots, que fazem o primeiro atendimento, com base nas informações fornecidas pelos clientes e banco de dados do sistema. O que otimiza o processo de atendimento.
Benefícios da Otimização de Processos Orientados por Dados
Melhor tomada de decisão
Ao gerar insights a partir dos dados, você conseguirá tomar melhores decisões, e com maior precisão. Isso te permitirá construir estratégias mais efetivas sobre o futuro da organização e aumentar a eficiência dos processos de tomada de decisão.
Colaboração melhorada
Ao usar percepções para otimizar processos em toda a organização, a colaboração pode ser melhorada, resultando em um melhor ambiente de trabalho e permitirá que os departamentos trabalhem juntos de forma mais eficaz.
Economia de custos
Ao usar insights para otimizar os processos existentes, a economia de custos pode ser gerada. Isso inclui a melhora da cadeia de fornecimento para reduzir o custo da logística.
Melhoria da experiência do cliente
Quando os processos são otimizados em toda a organização, a experiência do cliente melhora consideravelmente, permitindo que os consumidores recebam um melhor serviço, tenham mais controle sobre seus pedidos e fiquem mais satisfeitos com os produtos e serviços que recebem.
Assegurando a Otimização Sustentável do Processo
Uma vez tomada a decisão de utilizar dados e inteligência artificial para otimizar os processos comerciais, será importante assegurar que o processo seja sustentável a longo prazo. Isso exigirá o nível certo de investimento, de engajamento e de comprometimento em toda a organização.
Existem várias maneiras de garantir que a otimização do processo seja sustentável. Primeiro, você precisará investir na tecnologia certa, ajudando a garantir a obtenção das ferramentas certas para coletar os dados, analisá-los e gerar insights.
Em segundo lugar, você precisará dedicar o nível certo de recursos ao processo. Isso ajudará a garantir que as percepções sejam geradas regularmente e de forma consistente, e que elas estejam sendo aplicadas em toda a organização.
Finalmente, você precisará ter o nível certo de engajamento, o que garante que toda a organização esteja envolvida com o processo e que as percepções sejam utilizadas para tomar melhores decisões em todos os setores.
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