Casos de uso de IA

Design ágil de produtos

Oportunidade: As organizações de varejo desejam oferecer um catálogo de produtos que permaneça na vanguarda das preferências dos consumidores e das tendências do mercado. O processo tradicional de desenvolvimento de produtos é demorado e envolve a avaliação de várias opções antes da comercialização dos produtos finais.

Solução: Acelerar o processo de design usando uma ferramenta de IA generativa (GenAI) treinada em dados de vendas e da concorrência, feedback do cliente e milhares de imagens rotuladas de recursos e designs. Usando uma série de instruções, a IA pode aumentar o processo do designer com sugestões de designs hiper-realistas e de estilo exclusivo, inspirados em conceitos em tempo real.

Resultado: Reduzir o tempo do ciclo de design, aumentar a satisfação do cliente e gerar economia de custos por meio da automação de design orientada por IA. Além disso, essa abordagem pode ajudar a obter diferenciação de mercado e velocidade de comercialização, respondendo a conceitos em tempo real e gerando designs exclusivos e realistas alinhados às preferências do consumidor.

Pedido de subsídio simplificado

Oportunidade: Os governos estaduais geralmente enfrentam o desafio de identificar com precisão as oportunidades adequadas de subsídios federais para a saúde e criar propostas de financiamento convincentes. A abordagem tradicional de pesquisa de subsídios e elaboração de solicitações consome muitos recursos e tempo, com a possibilidade de imprecisões e oportunidades perdidas.

Solução: A utilização de grandes modelos de linguagem (LLMs) simplifica o processo de solicitação de subsídios, oferecendo uma solução dupla. Primeiramente, extraindo conceitos-chave das oportunidades de concessão, combinando-os com fatores de saúde relevantes com base nas pontuações de relevância geradas. Em segundo lugar, gerando automaticamente rascunhos de solicitações de subsídios usando modelos e prompts específicos da função, aumentando a qualidade dos resultados e reduzindo os erros.

Resultado: Essa solução pode agilizar significativamente o processo de solicitação de subsídios, economizando tempo e recursos. Ele garante a precisão e a consistência dos aplicativos, fornece conteúdo de proposta personalizado e coleta insights de aplicativos anteriores para informar estratégias futuras. De forma exclusiva, esse modelo também aprimora a capacidade do governo estadual de garantir financiamento e atender às necessidades da comunidade, promovendo a melhoria dos serviços e do bem-estar da comunidade.

Regras rodoviárias harmonizadas

Oportunidade: Os sistemas de direção automatizada (ADS) precisam cumprir regras e regulamentos de trânsito fragmentados e, muitas vezes, díspares ("rules of the road") em diferentes jurisdições. Extrair, compreender e formatar essas regras diferentes e não legíveis por máquina para uma área geográfica específica e um cenário de direção específico pode ser uma tarefa trabalhosa e propensa a erros.

Solução: Um LLM pode ser empregado para extrair regras e regulamentos de trânsito de várias fontes em diferentes jurisdições. Esse sistema GenAI pode então responder a consultas em linguagem natural sobre as regras de trânsito, identificar as regras relevantes e formatá-las para facilitar a interpretação e a aplicação no cenário de direção em questão.

Resultado: Esse sistema alimentado por IA pode simplificar significativamente o processo de extração de regras de trânsito, economizando tempo e recursos. Ele garante a precisão e a consistência do entendimento das regras, reduzindo significativamente as chances de interpretações errôneas das regras. Como resultado, ele permite uma cobertura mais rápida e de maior volume da verificação de regras em mais jurisdições para diferentes cenários de direção, aumentando a segurança nas estradas em diferentes localizações geográficas e condições de direção.

Gerenciamento eficiente de contratos

Oportunidade: As empresas geralmente dependem de processos manuais para a criação, revisão e aprovação de contratos. Esse método aumenta o risco de ignorar detalhes importantes do contrato, como mandatos de conformidade, compromissos, possíveis descontos ou riscos ocultos.

Solução: Uma ferramenta avançada de análise de contratos jurídicos e de fornecedores, desenvolvida pela GenAI, pode ajudar em todas as etapas do ciclo de vida do gerenciamento de contratos. Essa ferramenta permite a validação e a extração rápidas dos principais dados e entidades do contrato, faz perguntas ao documento do contrato para um resumo generativo das respostas, valida um contrato em relação a uma lista de verificação comercial e jurídica e compara as cláusulas do contrato para identificação de riscos.

Resultado: Essa solução de gerenciamento de contratos deve reduzir significativamente os tempos de resposta no ciclo de vida do gerenciamento de contratos. Ele oferece suporte à tomada de decisões superiores com insights valiosos e estratégias de negociação sugeridas. Ele fornece visibilidade aprimorada com dados de risco claros e acionáveis, identifica novas oportunidades por meio da extração de informações importantes do contrato e oferece planos de mitigação de risco antecipados e dicas de negociação.

Comentários financeiros inteligentes

Oportunidade: As empresas geralmente consideram demorado o processo de identificação de exceções e fatores determinantes nos relatórios financeiros. Consultas manuais e investigações caso a caso por especialistas dificultam o dimensionamento desse processo.

Solução: A introdução de uma solução habilitada para IA pode simplificar esse processo, automatizando a criação de comentários sobre relatórios financeiros padrão e não padrão. Primeiramente, ele poderia gerar comentários prévios sobre relatórios padrão para os controladores, identificando discrepâncias, fatores determinantes e outras tendências notáveis. Em seguida, ele poderia lidar com relatórios não padronizados, recuperando e resumindo os dados conforme necessário. Por fim, poderia realizar uma análise profunda da causa-raiz, identificando produtos com probabilidade de declínio nos próximos seis meses e fornecendo a justificativa para essa previsão.

Resultado: Uma solução habilitada para IA transforma o processo de comentários financeiros, tornando-o mais eficiente, escalável e preciso. Ele permite insights profundos e orientados por dados sobre o desempenho da empresa, apoia a tomada de decisões estratégicas e reduz o tempo gasto na análise manual de dados. Isso pode levar a estratégias de negócios mais proativas e a uma melhor saúde financeira.

Melhoria no gerenciamento de contas a receber

Oportunidade: Muitas organizações lutam para gerenciar com eficiência suas cobranças de contas a receber. Isso afeta métricas essenciais, como taxa de cobrança, dias de vendas pendentes (DSO) e o período de recebimento. A falta de perfis de clientes, de análises sobre o histórico de pagamentos dos clientes e de transparência sobre a utilização efetiva do tempo tornam esse processo ainda mais desafiador.

Solução: A implementação de um Assistente de Cobrança de Contas a Receber (AR) com tecnologia de IA pode simplificar esse processo. O assistente de IA usa aprendizado de máquina para priorizar contas, identificar clientes "em risco" e recomendar a "próxima melhor ação". Integrado aos aplicativos ERP, ele fornece uma plataforma unificada para os agentes, aumentando a eficiência. Os recursos habilitados por voz facilitam o processo de acompanhamento, tornando-o mais eficaz e fácil de usar.

Resultados: O AR Collection Assistant pode melhorar significativamente as cobranças, resultando em uma melhoria de 30% no DSO, uma melhoria de 40% na produtividade e uma redução de 22% no período de recebimento. Ele oferece uma visão mais direta e intuitiva dos padrões de pagamento e das interações anteriores do cliente. Em última análise, isso deve resultar em um gerenciamento de cobranças mais proativo, melhores fluxos de caixa e maior satisfação do cliente.

Obtenção eficiente de negócios

Oportunidade: As empresas de private equity costumam considerar repetitivo o processo de diligência e obtenção de negócios, com uma quantidade significativa de tarefas manuais envolvidas. Isso abrange desde a originação de negócios, a condução de análises e a avaliação de metas até a avaliação de riscos - tudo isso exige trabalho intensivo que afeta a eficiência geral da empresa.

Solução: A integração do GenAI ao processo pode levar à automação total ou parcial de várias etapas, reduzindo assim as tarefas que exigem muita mão de obra. Isso automatiza propriedades como a obtenção de dados para a originação de negócios, o processamento preliminar de informações públicas para a devida diligência, a elaboração de relatórios, a realização de análises predefinidas e de risco, a modelagem com base em um plano de negócios e a elaboração de documentos jurídicos com ajuste fino limitado.

Resultado: A implementação leva a grandes eficiências de diligência, como maior percepção dos alvos, tempo mais rápido desde a obtenção de fontes até o fechamento do negócio, a possibilidade de reduzir as despesas relacionadas ao negócio e o dimensionamento dos recursos. De modo geral, ele aumenta muito a eficiência e a velocidade de obtenção e fechamento de negócios, proporcionando às empresas uma vantagem competitiva significativa.

Planos de transporte otimizados

Oportunidade: As empresas ferroviárias geralmente enfrentam desafios complexos no planejamento eficaz de suas programações de transporte. O modelo tradicional tem dificuldades para incorporar variáveis em tempo real, como fluxo de passageiros, condições climáticas, cronogramas de manutenção, disponibilidade da tripulação, uso de material rodante e possíveis atrasos no serviço, o que pode afetar a eficiência operacional.

Solução: Com o uso de uma ferramenta GenAI, é possível criar um plano de transporte dinâmico que incorpore variáveis em tempo real, como flutuação repentina no número de passageiros, manutenção não programada ou efeitos climáticos adversos. A ferramenta de IA processa esses dados atuais e gera um plano ideal que usa os recursos de forma mais eficiente e reduz as interrupções de serviço.

Resultado:  A implementação da IA no planejamento de transporte não apenas agiliza a operação, mas a torna mais adaptável às realidades em rápida mudança de um serviço ferroviário. Isso poderia levar a uma melhor alocação de recursos, minimizando o tempo ocioso e sincronizando vários componentes que compõem o serviço. Essa abordagem proativa também pode aumentar a capacidade da empresa de prever e gerenciar possíveis interrupções, levando a uma maior confiabilidade, maior satisfação do cliente e diferenciação significativa no mercado.

Conhecimento ampliado

Oportunidade: Os funcionários do setor bancário enfrentam desafios para acompanhar as mudanças frequentes nas regulamentações, compreender produtos financeiros complexos, garantir a segurança das transações e atender aos clientes com eficiência em meio a ameaças cibernéticas crescentes e necessidades financeiras diversas.

Solução: Uma base de conhecimento habilitada para IA treinada em dados bancários personalizados pode ajudar os funcionários a obter informações precisas rapidamente. A base de conhecimento habilitada para IA pode oferecer detalhes em tempo real sobre as regulamentações atuais, especificações complexas de produtos e protocolos de segurança atualizados.

Resultados: Aprimorar a conformidade normativa, melhorar a consistência na divulgação de informações sobre produtos, agilizar o atendimento ao cliente e fortalecer as medidas de segurança, o que, em última análise, leva a uma maior satisfação do cliente, riscos reduzidos e eficiências operacionais.

Resolução acelerada do cliente

Oportunidade: As empresas de telecomunicações enfrentam um aumento significativo nos contatos e demandas de atendimento ao cliente em várias áreas, incluindo operações de back-end e front-end. Há uma necessidade de transformação operacional para lidar com o aumento das demandas de informações, consultas e reclamações dos clientes.

Solução: Um assistente habilitado para GenAI pode aumentar o desempenho dos profissionais de atendimento ao cliente, fornecendo transcrições de conversas em tempo real. Esses assistentes sugerem ações dinâmicas e utilizam automações baseadas em IA para orientar a conversa, acelerando a resolução de casos.

Resultado: Aprimorar o atendimento ao cliente de telecomunicações, ajudando a garantir respostas consistentes e de alta qualidade, reduzindo o tempo de resolução de casos. Aumente a satisfação do cliente e, ao mesmo tempo, forneça aos agentes ferramentas e percepções em tempo real para aprimoramento contínuo.

Operações simplificadas de cuidados com a saúde

Oportunidade: As organizações de saúde lutam com tarefas repetitivas e demoradas. Eles precisam de espaços de trabalho colaborativos para cientistas de dados e um processo de implantação de modelos simplificado.

Solução: A criação de um centro de automação com GenAI e aprendizado de máquina pode ajudar. Isso inclui a criação de um espaço de trabalho favorável à colaboração, um armazenamento de recursos de fácil acesso, um pipeline de MLOps no estilo de integração e entrega contínuas e a integração de um chatbot.

Resultado: Esse centro de automação pode aumentar a eficiência, melhorar a experiência do usuário ao aproveitar os insights de dados, aumentar a transparência do processo e proporcionar melhores resultados na área da saúde.

Pesquisa aprimorada de documentação

Oportunidade: As empresas de serviços públicos geralmente dependem de sistemas legados de gerenciamento de conhecimento para armazenar a documentação de padrões críticos. Esses sistemas geralmente carecem de indexação consistente e de recursos de pesquisa eficazes, causando ineficiências e frustração para os funcionários que precisam gastar um tempo valioso analisando conteúdos complexos.

Solução: A utilização da GenAI e da tecnologia de chatbot hospedada no Azure pode introduzir uma experiência de pesquisa semântica altamente eficiente. Os funcionários podem inserir sua consulta de texto simples no chatbot, que então emprega o serviço Azure OpenAI para pesquisar documentos semelhantes, evitando a necessidade de indexação manual.

Resultado: Essa solução deve reduzir significativamente o tempo que os funcionários gastam pesquisando a documentação, permitindo que eles encontrem conteúdo semelhante com base no significado, e não apenas em palavras-chave. Ele melhora a precisão dos resultados de pesquisa, levando a decisões mais bem informadas e aprimorando a experiência geral dos funcionários no gerenciamento de documentação crítica.

Aprimoramentos no aprendizado

Oportunidade: As instituições financeiras muitas vezes lutam para criar conteúdo de aprendizagem envolvente, oportuno e eficaz para os consultores devido à rápida evolução do setor.

Solução: Criar recursos de IA, como um assistente de conversação, para criar conteúdo de aprendizado especializado. Isso funcionará em sincronia com os sistemas de chatbot existentes usando plataformas como o Microsoft Teams.

Resultado: A solução GenAI ajuda a criar uma estrutura de aprendizado robusta e aumenta a eficiência do tempo. Ele também prepara o terreno para inovações futuras, como a alimentação do mecanismo de pesquisa interno e das plataformas de gerenciamento de conhecimento, atendendo aos requisitos de documentação regulamentar e melhorando a produtividade.

Conformidade com os regulamentos de IA

Oportunidade: As empresas automotivas que desenvolvem sistemas de IA geralmente enfrentam o desafio de navegar por regulamentações complexas e em constante evolução, como a Lei de IA da UE. É fundamental gerenciar as implicações para a reputação dos modelos de IA com baixo desempenho, especialmente em aplicativos críticos de segurança. Avaliar sua prontidão para essas regulamentações e moldar seu programa de gerenciamento de riscos de IA para cumpri-las é uma prioridade fundamental.

Solução: As empresas podem realizar uma avaliação da prontidão da IA para verificar se estão preparadas para essas regulamentações. A avaliação pode incluir uma avaliação completa de suas políticas e procedimentos, estruturas de responsabilidade, programas de treinamento e conscientização, fundamentos éticos de IA e gerenciamento de riscos de terceiros.

Resultado: A avaliação da prontidão da IA alerta a empresa sobre seu progresso na identificação e no gerenciamento dos riscos da IA. Essa avaliação forma um guia para o planejamento futuro da governança de IA e identifica áreas que exigem mais investimentos ou alocação de recursos. As avaliações regulares não só ajudam a acompanhar o progresso, mas também promovem a conformidade proativa com as normas, minimizando os riscos regulatórios e de reputação.

Prontidão para conformidade regulatória

Oportunidades: Entidades do setor de Petróleo e Gás que implantam sistemas de IA enfrentam novas obrigações legais devido a regulamentações como a Lei de IA da UE. Dada a pressão regulatória e os riscos à reputação, essas organizações precisam ter uma compreensão clara de sua preparação para essas normas.

Solução: A realização de uma avaliação da prontidão da IA responsável fornece uma medida da prontidão de uma organização para essas regulamentações. Ele avalia as principais áreas, como políticas e procedimentos, governança e responsabilidade, treinamento e conscientização, fundações de IA ética e risco de terceiros, fornecendo as próximas etapas personalizadas para ações futuras.

Resultado: A avaliação de prontidão ajuda as organizações a avaliar rapidamente seu progresso na identificação e no gerenciamento de riscos de IA. Ele orienta os roteiros de governança de IA, destaca as áreas que exigem recursos adicionais, promove a colaboração e garante a prontidão para a conformidade regulamentar.