Custo oculto da IA é a fragmentação dos dados, afirma VP da Totvs

A qualidade da informação é crucial para o sucesso da inteligência artificial nas empresas.

O maior custo dos projetos de inteligência artificial (IA) pode não estar nos modelos, mas na qualidade da informação que os alimenta. Empresas que implementam IA sobre operações fragmentadas tendem a agravar a desorganização e aumentar o consumo de tokens, sem necessariamente gerar resultados positivos.

Durante uma apresentação no evento Mundo RD Station, um executivo destacou que tratar a fragmentação de áreas por meio da IA pode resultar em uma escalada dessa fragmentação, levando a custos elevados. O uso de tokens, que representam o consumo de recursos computacionais, torna-se um fator crítico nesse processo.

A integração entre marketing, vendas e atendimento é um desafio que transcende a discussão de processos, tornando-se uma questão de arquitetura de dados. Quando as informações que alimentam os modelos estão desconectadas, o esforço computacional necessário para gerar respostas contextualizadas aumenta significativamente.

Essa dificuldade é um dos motivos pelos quais o avanço da inteligência artificial não se reflete em melhor desempenho comercial. Dados recentes indicam que, em setores como financeiro e jurídico, apesar de 61% das empresas utilizarem IA, 76% não alcançaram suas metas comerciais. Na educação, a adoção é de 60%, com 77% das instituições não atingindo seus objetivos de vendas.

Para exemplificar a aplicação prática dessa lógica, o executivo mencionou o stack comercial de uma empresa que utiliza IA de forma integrada. Essa arquitetura combina ferramentas conhecidas para enriquecimento de leads, gravação de chamadas e CRM, mas a inovação está na maneira como essas ferramentas compartilham contexto. Em vez de substituir sistemas, a empresa conectou seu modelo de IA para acessar dados distribuídos e entregá-los no momento certo, resultando em um aumento significativo no fechamento de contratos.

O aprendizado obtido com esse caso vai além das ferramentas. As perguntas fundamentais sobre atração, retenção e vendas permanecem as mesmas, mas as respostas precisam evoluir. Muitas soluções já estão disponíveis no mercado, e o verdadeiro desafio é integrar informações entre diferentes sistemas de registro, pois insumos genéricos resultam em resultados genéricos.

A metáfora do bolo de cinco camadas foi utilizada para ilustrar a atual situação da indústria de IA. A cadeia tecnológica envolve energia, chips, infraestrutura de nuvem, modelos e aplicações. O investimento atualmente se concentra nas camadas de base e de modelos, enquanto o retorno financeiro ainda não atinge as aplicações, que são essenciais para o mercado.

Esse desequilíbrio reforça a necessidade de uso eficiente da infraestrutura. O custo dos tokens deve ser compensado pelo valor gerado nas aplicações, caso contrário, a camada onde operam a maioria das empresas brasileiras pode ser comprometida.

A proposta de marketing contínuo sugere que a experiência do cliente deve ser construída ao longo de toda a jornada, não apenas pelas ações de marketing. Cada interação, desde o suporte até a negociação, pode impactar a percepção da marca.

O conceito de marketing contínuo se baseia em quatro pilares: contexto profundo, comportamento previsível, crescimento em espiral e informação conectada. O acesso a informações atualizadas em tempo real é fundamental para eliminar bases isoladas. Identificar sinais de comportamento do cliente é crucial para antecipar necessidades e melhorar a retenção.

O crescimento em espiral propõe que os resultados de uma área alimentem outras, criando referências para abordagens comerciais. A informação conectada é o alicerce que sustenta todos os pilares, pois sem bases integradas, a inteligência artificial não pode gerar respostas úteis.

O mercado ainda tende a implantar IA de forma isolada em marketing, vendas ou atendimento. No entanto, para promover uma mudança significativa nos negócios, é necessário adotar uma inteligência única que compreenda a totalidade da operação, em vez de focar em áreas individuais.