É Hora de Parar de usar a Inteligência Artificial como Estratégia de Marketing?


Inteligência Artificial deveria ser utilizada para resolver problemas, e não os problemas dos produtosO uso de IA não deve ser prepotente, mas útil, precisa ser utilizado adequadamente e de maneira quase imperceptível para os clientes. Teria a Inteligência Artificial atingido o pico de todas as infladas expectativas?




Uma coisa é certaDispara o número de empresas que mencionam a Inteligência ArtificialIA - como trunfo! Passaram de 6 em 2013 e foram mais de 244 em 2017. Todas, de Starbucks a Mastercard estão divulgando os benefícios da IA.



Por que há tanto hype agora?

É verdade que hoje em dia temos mais dados e maior poder computacional, e claro, isso dá mais potência a velhos e desgastados conceitos. Conhecemos técnicas inovadoras que tiram proveito deste poder, como o Deep Learning (aprendizagem profunda).

As ferramentas de comunicação estão em ascensão, e como resultado, as empresas experimentam como utilizar a IA para se aproximarem dos melhores perfis quais consumidores.



Será que as empresas estão utilizando a IA apenas como jogada de marketing em vez de resolver as coisas de real valor para seus clientes? Na verdade, a IA tal como está hoje, raramente será a solução mais elegante para todos os problemas de um produto. Mas, com certo afinco, e mudança no mindset, a IA ajudará a construir grandes produtos.


Série BIG DATA 

O QUE É BOM NA IA?

Existem apresentações fantásticas falando sobre IA, mas quando fazem isso, geralmente falam sobre sobre uma das seguintes coisas:
Machine Learning (Aprendizado de Máquina): São tecnologias que resolvem problemas específicos sem serem explicitamente codificados, como carros que dirigem, chatbots de e-commerce e sistemas de recomendação. Estes são os únicos modelos de IA úteis hoje em dia.
Inteligência Artificial Geral: Esta é a IA que pode se envolver em problemas sem ser explicitamente treinada, descobre como resolver novos problemas da mesma forma que um ser humano poderia. Esta é ficção científica, um computador cerebral melhorado sobre o qual Elon Musk e Ray Kurzweil tanto falam. Não é sobre esta Inteligência Artificial Geral que estou escrevendo neste post.
Grandes empresas, direcionadas por produtos, entendem que a Aprendizagem de Máquina e a Inteligência Artificial não são soluções em si mesmas. São soluções, com pontos fortes e fracos como qualquer outra solução potencial, e resolvem alguns pontos problemáticos do cliente real, por exemplo:
A Slack tem um time chamado Search, Learning, Intelligence, dedicado a ajudar seus clientes a reduzirem o tempo de suas tarefas de trabalho mais demoradas, como a busca de arquivos e a recuperação de atrasos em discussões que ocorrem depois de horas de trabalho. Esta equipe tenta resolver um enorme problema que aflige a todos: A sobrecarga de informações. Criaram um agradável conjunto de funcionalidades chamado Highlights, que usa o Machine Learning - MLpara detectar as mensagens mais importantes de um usuário, que estão na superfície, com base nas atividades em todos os seus canais.
Outro líder é a Netflix e seu sistema de recomendação, um dos mais antigos, mais sofisticado e lucrativo sistema de IA no mercado hoje em dia. Em 2000, a Netflix introduziu um algoritmo que dizia: “Se você gostou deste filme, então pode querer assistir a este filme.” A IA não era um chavão na época, mas a Netflix precisava encontrar maneiras de melhorar a experiência do cliente em relação aos concorrentes. A Netflix entendia que as pessoas estariam mais propensas a alugar filmes se pudessem descobrir facilmente aqueles que poderiam desfrutar, e a IA foi usada como parte desta solução.
O Spotify expõe milhões de nós a listas personalizadas de música, geradas por algoritmos com base no que ouvimos antes, um equilíbrio cuidadoso entre acaso e relevância. É uma excelente solução para um problema de negócios real: Com um aplicativo freemium, e um negócio de bilhões de dólares o Spotify conseguiu criar a dependência de milhares de usuários gratuitos que começaram a pagar-lhes US$ 10 por mês. Agora, estão se perguntando: Qual é a maneira mais rápida de fazer seus usuários experimentarem mais plenamente o seu núcleo de valor e sua capacidade de ouvir qualquer música que desejarem, quando quiserem? Algumas empresas resolveriam este problema renovando a interface de integração, ou oferecendo descontos, mas o Spotify lançou o Discovery Descobertas - para desbloquear este problema. É uma playlist semanal que reúne as músicas escolhidas pelo usuário. A playlist Discovery é baseada nas músicas que o próprio usuário e outros usuários do Spotify, com gostos similares, andam escutando. Quanto mais se usa o Spotify, mais a playlist fica com a cara do usuário. O Discovery aparece automaticamente nas playlists das seções Suas músicas ou Sua Biblioteca atualizada semanalmente com músicas novas.

A Slack, o Netflix e o Spotify resumem a capacidade das empresas de pensarem grande com pouca IA. O uso de IA não é prepotente, mas útil, utilizado adequadamente, e quase de maneira imperceptível para os clientes. Ela os ajuda a gerenciar o ataque de informações on-line, aumenta sua produtividade e tornam suas tarefas do trabalho mais fáceis no dia-a-dia.


Este pode ser um conceito menos emocionante para o mercado ou para se alardear à imprensa. Mas a melhor maneira de aproveitar as tecnologias de IA é vê-la pelo que ela é. Em outras palavras, talvez a IA não seja a solução para um problema desconhecido, pense nela como uma ferramenta para ajudar a resolver um problema existente. Antes de adicionar IA em seu produto, gaste muito tempo tentando responder a estas perguntas:

  • Qual é o problema em questão?
  • IA é a melhor maneira de resolvê-lo?
  • Se estiver tentando simplificar a interface de usuário, permitiria que seus clientes a desenvolvessem eles mesmos?
  • Se estiver tentando prever o tempo de resposta entre a empresa e o cliente, será que uma média calculada simples poderia resolver isso, ou um elaborado mecanismo de previsão com Aprendizado de Máquina?
  • Qual é o risco de camadas IA em seu produto? Qual é a dívida técnica?
  • Quão bem compreende os mecanismos por trás da ferramenta IA que deseja empregar?


Assim que tiver decidido que a IA não é o melhor para o seu produto, pense grande e comece pequeno. A maioria de nós não têm os oceanos de dados que a Google e a Microsoft possuem. Mas tudo o que podemos pensar em fazer são pequenas iterações, recebendo feedbacks de nossos clientes, e melhorando a partir daí.

Muitas empresas podem se gabar por usarem algoritmos de ponta como Deep Learning - Aprendizagem Profunda, mas se os seus clientes não o estão usando, quão real, de fato serão?


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