Por William Colen, atual Diretor de Inteligência Artificial na Blip.

Explorando como os AI Agents estão transformando a experiência de compra digital com personalização e automação em escala, inspirados nas interações de atendimento ao cliente no mundo físico.

Imagine um consumidor conversando com uma Inteligência Artificial que conheça suas preferências de compra, e que sugira um leque de todas as opções que podem agradá-lo, além de indicar possibilidades de pagamento de acordo com o que foi usado no passado. Isso está em vias de se concretizar.

Essa tecnologia pode ser encontrada num formato dentro do contato inteligente e é uma forma de aplicação do AI Agent, que funciona a partir de Inteligência Artificial com a intenção de tornar a experiência de compra ainda mais atrativa e personalizada, dentro de um canal de mensagem. Diferentemente de um chatbot comum, a proposta desse agente é possibilitar uma conversa fluida e hiperpersonalizada.

O conceito não é novo. Vem do mundo real, a partir das experiências de compra que os clientes têm em lojas físicas. É aquela relação mais próxima e cativante, na qual o vendedor chama o cliente pelo nome e conhece seus gostos. Agora, o que as empresas de tecnologia estão fazendo é justamente transpor essa mesma experiência para o mundo digital.

Conhecer o histórico do consumidor já é uma prática dentro de sistemas de contato inteligente. Porém, o AI Agent consegue trazer ainda mais personalização de atendimento e compra associado a sistemas de recomendação, a proposta dessa tecnologia é tornar essa experiência ainda mais próxima, em um contexto conversacional.

Ou seja, quando estiverem mais evoluídos, os AI Agents no comércio eletrônico podem ser semelhantes à figura do assistente de compras, em inglês personal shopper, que guia e conduz o cliente em sua jornada de compra. Esse tipo de personalização no mundo antes da IA generativa era difícil, mas agora, a tecnologia nos permite apoiar em toda a memória de conversas entre a marca e o consumidor, criando uma diálogo cada vez mais inteligente.

Experiência personalizada automática e em escala

Agora, vamos a outro exemplo: suponha acessar um site e fazer uma compra online numa loja de roupas. Eles oferecem sistema de busca, mas, nesse caso, é preciso saber o que será pesquisado. Com um catálogo imenso de produtos, esse primeiro passo pode se tornar uma barreira para o cliente que pode desistir de comprar.

No entanto, a partir de um sistema conversacional liderado pelo AI Agent, bastam poucas informações para que o consumidor encontre o que busca, seja um item específico ou similar. Por exemplo, o usuário pode buscar algo como “aquela bolsa com alça listrada” ou até mesmo encontrar o produto fornecendo uma imagem. Se em uma loja física, um vendedor humano desempenha esse papel, no ambiente digital é a inteligência artificial quem faz ou fará isso.

É importante frisar, contudo, que não se trata de um processo “máquinas versus humanos”. Nesse caso, a automatização visa auxiliar o vendedor de “carne e osso”, que poderá se concentrar em um atendimento ainda mais certeiro e personalizado, o qual será previamente filtrado pela tecnologia. Assim sendo, o transbordo humano tende a auxiliar a experiência de compra, especialmente em contextos nos quais o vendedor tem uma alta demanda de atendimentos a realizar.

A tecnologia pode auxiliar fazendo o aquecimento e a triagem da venda, conectando mundo físico e digital, ou vice-versa, sem perder o engajamento do consumidor. O que, por sua vez, pode ampliar a conversão.

AI Agents aceleram a transformação digital

Por ser multimodal, um agente de inteligência artificial pode “conversar” de diferentes formas: fazendo uma ligação como se fosse uma pessoa, digitando em um chat, decodificando áudios enviados por quem prefere se comunicar nessa via, ou até interpretando imagens estáticas ou em movimento. Em uma perspectiva futurista, um AI Agent pode entender o contexto de uma interação por vídeo e adaptar as suas respostas. O GP- 4o da OpenAI e o Gemini 1.5 Pro do Google já apresentam essas habilidades.

Enquanto isso, as marcas precisam começar a explorar todas as vertentes possíveis, antecipando esse futuro em que um AI Agent consegue desempenhar diversas habilidades e guiar a relação do consumidor com as marcas, abrangendo toda a jornada do consumidor, desde o atendimento, dúvidas, compra, recompras e por aí vai… inclusive na mediação de diferentes formatos de pagamento.

A experiência tende a ser completa quando ela compreende todo o ciclo, desde a sugestão de compra até a assistência e venda, gerando confiança para que, no futuro, esse consumidor volte a comprar. Tudo por meio de uma experiência fluida e que seja boa para todas as partes envolvidas.

Caroline Verre

Por Marcelo Murilo, Co-Fundador e VP de Inovação e Tecnologia do Grupo Benner.

A inteligência artificial (IA) está no centro de uma das maiores revoluções tecnológicas da nossa era, transformando indústrias e redefinindo modelos de negócios. No entanto, é crucial perguntar: a sua estratégia de IA é um movimento desesperado para agradar o mercado ou uma abordagem estruturada, com métricas claras e foco em resultados concretos?

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) deixou de ser uma tecnologia emergente para se tornar uma força motriz na transformação digital das empresas. A promessa de eficiência operacional, inovação em produtos e serviços, e insights valiosos a partir de grandes volumes de dados, tem impulsionado investimentos massivos em IA em todos os setores. Estimativas recentes da International Data Corporation (IDC) projetam que os gastos globais com IA alcançarão a marca de US$ 500 bilhões até 2024, um aumento substancial em relação aos US$ 342 bilhões registrados em 2021.

Essa corrida para adotar IA é impulsionada não apenas pelo potencial de transformação, mas também pela pressão competitiva. Organizações em todo o mundo sentem a necessidade de incorporar IA para não ficarem para trás, especialmente quando competidores estão relatando ganhos significativos de eficiência e novas capacidades habilitadas pela IA. No entanto, a rapidez com que muitas empresas estão adotando essa tecnologia levanta preocupações sobre a profundidade de seu planejamento e compreensão.

O mercado global de IA tem mostrado um crescimento exponencial, com empresas relatando melhorias significativas em áreas como atendimento ao cliente, manutenção preditiva e otimização de cadeias de suprimento. Relatórios da McKinsey indicam que 57% das empresas que adotaram IA observaram um aumento na produtividade, enquanto 45% relataram melhorias substanciais na experiência do cliente.

Contudo, a adoção desenfreada de IA sem uma estratégia bem delineada pode levar a desilusões. O Hype Cycle do Gartner para IA ilustra bem essa situação, onde muitas tecnologias emergentes passam pelo “Pico de Expectativas Infladas” antes de entrar no “Vale da Desilusão”. Isso ocorre quando as limitações da tecnologia se tornam evidentes e as expectativas não são atendidas, resultando em frustração e perdas financeiras.

Além disso, a implementação de IA não é isenta de desafios técnicos e culturais. A integração de sistemas de IA com as infraestruturas de TI existentes, a falta de talentos qualificados e as questões de ética e privacidade são barreiras significativas que as empresas precisam superar. De acordo com uma pesquisa da Deloitte, 48% das empresas relataram dificuldades em integrar IA com suas operações existentes, enquanto 39% mencionaram a escassez de profissionais capacitados como um grande obstáculo.

No Brasil, a adoção de IA também está crescendo, embora com desafios específicos. Uma pesquisa realizada pela Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom) aponta que o mercado de IA no Brasil deverá movimentar cerca de R$ 21 bilhões até 2025. No entanto, muitas empresas brasileiras ainda lutam com a falta de infraestrutura adequada e a necessidade de qualificação profissional.

A transformação impulsionada pela IA é inegável e inevitável. No entanto, para colher os benefícios dessa tecnologia, é fundamental que as empresas adotem uma abordagem estratégica e estruturada. A promessa da IA é grande, mas para realizá-la, as organizações precisam evitar a adoção precipitada e garantir que suas iniciativas estejam alinhadas com objetivos claros e realistas.

Adoção da IA: Entre o Hype e a Realidade

A adoção da inteligência artificial (IA) nas empresas tem sido amplamente impulsionada por uma combinação de expectativas elevadas e pressões competitivas. A promessa de que a IA pode revolucionar processos, criar novos produtos e serviços, e proporcionar insights valiosos a partir de grandes volumes de dados, tem levado muitas organizações a embarcarem nessa jornada tecnológica. No entanto, é crucial distinguir entre a adoção bem-sucedida da IA e os projetos que falham por não atingirem as expectativas.

O Gartner Hype Cycle, uma ferramenta desenvolvida para mapear a maturidade, adoção e aplicação comercial de tecnologias específicas, ilustra bem o ciclo de entusiasmo exagerado seguido por desilusão. No “Pico de Expectativas Infladas”, muitas empresas adotam tecnologias emergentes como a IA com uma visão otimista, mas muitas vezes irrealista, das suas capacidades. As expectativas elevadas frequentemente resultam em frustração quando as limitações da tecnologia e a complexidade de sua implementação se tornam evidentes, levando as empresas ao “Vale da Desilusão”.

Segundo um estudo da Forrester Research, cerca de 60% dos projetos de IA falham devido à falta de alinhamento com os objetivos estratégicos da empresa. Este dado alarmante destaca a importância de uma abordagem planejada e estruturada para a adoção da IA. Empresas que investem em IA sem uma estratégia clara frequentemente enfrentam desafios significativos, incluindo a falta de infraestrutura adequada, a ausência de talentos qualificados e a dificuldade em integrar novas tecnologias com sistemas existentes.

O fenômeno do Hype Cycle também pode ser observado em diversos casos reais. Por exemplo, uma empresa global de telecomunicações investiu milhões de dólares em uma solução de IA para melhorar o atendimento ao cliente, mas enfrentou uma série de desafios técnicos e operacionais que impediram o alcance dos resultados esperados. Sem uma análise detalhada das necessidades específicas e das capacidades reais da tecnologia, o projeto resultou em frustração e perdas financeiras significativas.

No Brasil, a realidade não é diferente. Muitas empresas brasileiras adotam a IA com o objetivo de não ficarem atrás de seus concorrentes, mas sem uma preparação adequada. A pesquisa da Fundação Getúlio Vargas (FGV) revela que a maioria das empresas no país enfrenta dificuldades semelhantes, incluindo a falta de conhecimento técnico e a necessidade de infraestrutura robusta. Esta adoção precipitada frequentemente resulta em altos custos sem os retornos esperados.

A Deloitte aponta que apenas 25% das empresas que implementaram IA por pressão externa conseguiram alcançar os resultados desejados. Esta estatística sublinha a importância de uma abordagem estratégica e estruturada. A pressão para adotar IA sem um entendimento claro de suas capacidades e limitações pode levar a investimentos mal direcionados e expectativas irrealistas.

A verdadeira inovação com IA não vem do simples fato de seguir modismos, mas da integração cuidadosa e estratégica dessa tecnologia nos processos de negócios. Para colher os benefícios da IA, é essencial que as empresas alinhem suas iniciativas com objetivos claros e mensuráveis, garantindo que cada projeto de IA tenha um propósito definido e contribua para os objetivos estratégicos da organização.

A adoção precipitada de IA, sem um planejamento adequado, pode resultar em mais problemas do que benefícios. As empresas que desejam aproveitar ao máximo essa tecnologia devem focar em uma abordagem estruturada, evitando a armadilha do hype e garantindo que suas iniciativas estejam alinhadas com suas metas de negócios a longo prazo.

Impactos Negativos da Adoção Precipitada

A adoção precipitada de inteligência artificial (IA) pode acarretar uma série de impactos negativos, tanto financeiros quanto operacionais, que comprometem a viabilidade e a reputação das empresas. Sem uma estratégia clara e objetivos bem definidos, os projetos de IA correm o risco de se tornar investimentos dispendiosos que não entregam os resultados esperados.

Perdas Financeiras

A primeira e mais evidente consequência da adoção precipitada de IA é a perda financeira. Empresas investem milhões em tecnologias de IA, atraídas pelo potencial de transformação, mas frequentemente sem uma análise detalhada de custo-benefício. Dados da Deloitte indicam que apenas 25% das empresas que implementaram IA por pressão externa conseguiram alcançar os resultados desejados. Essa estatística sublinha a necessidade de um planejamento adequado e objetivos claros para evitar desperdício de recursos.

Danos à Reputação

Além das perdas financeiras, os projetos de IA malsucedidos podem causar danos significativos à reputação das empresas. Promessas não cumpridas e expectativas não atendidas podem levar à desconfiança dos stakeholders, incluindo clientes, investidores e parceiros de negócios. No cenário competitivo atual, a reputação é um ativo crucial que pode ser severamente comprometido por falhas tecnológicas.

Ineficiências Operacionais

A adoção de IA sem uma estratégia bem delineada pode levar a ineficiências operacionais significativas. Sistemas mal integrados e a falta de treinamento adequado para os funcionários resultam em processos fragmentados e falhas na execução. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, 48% das empresas relataram dificuldades em integrar IA com suas operações existentes, o que pode causar interrupções nas atividades diárias e afetar a produtividade geral.

No Brasil, um estudo da Fundação Getúlio Vargas (FGV) revelou que muitas empresas enfrentam desaf