A IA moderna tem aplicações quase ilimitadas e, como tal, a IA como serviço abrange muitas ferramentas e plataformas diferentes. Cada uma foi desenvolvida para atender a necessidades específicas, aplicando soluções avançadas de IA para simplificar operações, aprimorar as experiências do cliente, dar suporte à tomada de decisões orientada por dados e muito mais.
Confira abaixo uma lista de alguns dos tipos mais comuns de AIaaS e como elas podem ser utilizadas de forma eficaz:
Os bots, incluindo chatbots de IA e assistentes virtuais, são amplamente usados no atendimento ao cliente e no marketing. Com tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP), essas ferramentas simulam conversas humanas e são capazes de melhorar por meio da interação contínua. As empresas usam chatbots para lidar com consultas repetitivas, fornecer suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana e liberar os funcionários para trabalhar em tarefas complexas e de maior valor. Os bots também podem aprimorar as operações internas, como o suporte de TI, fornecendo soluções rápidas para problemas técnicos conhecidos.
Um bom exemplo disso pode ser um site de varejo que implanta um chatbot para orientar os usuários no processo de compra, recomendar produtos ou lidar com devoluções, oferecendo uma experiência personalizada e intuitiva ao cliente.
As interfaces de programação de aplicações (APIs) permitem que as empresas integrem os recursos de IA em seus sistemas existentes sem a necessidade de desenvolver modelos do zero. As APIs de IaaS oferecem funcionalidades como análise de sentimento, traduções de idiomas, reconhecimento de imagem e extração de entidade.
Uma empresa pode usar uma API de processamento de linguagem natural para analisar o feedback do cliente e medir o sentimento, ajudando a refinar a estratégia de marketing. Da mesma forma, as APIs de visão computacional podem ajudar uma empresa de logística a analisar imagens de pacotes para identificar com mais precisão possíveis danos em todos os processos de controle de qualidade.
Os serviços de aprendizado de máquina (ML) capacitam as empresas a criar e implantar modelos preditivos sem a necessidade de conhecimento técnico avançado. Esses serviços variam de plataformas no-code e low-code com modelos pré-criados a estruturas abrangentes para soluções totalmente personalizadas.
As organizações usam o ML para identificar tendências, otimizar operações e tomar decisões orientadas por dados. Por exemplo, um profissional de saúde pode usar o ML para analisar os dados do paciente e prever possíveis riscos à saúde.
A rotulagem de dados é o processo de marcar grandes conjuntos de dados para prepará-los para o treinamento de aprendizado de máquina. Dados rotulados são essenciais para garantir a precisão e a confiabilidade dos modelos de IA, e as soluções de AIaaS geralmente oferecem ferramentas de rotulagem de dados que incluem abordagens human-in-the-loop, nas quais humanos trabalham junto aos sistemas de IA para revisar, corrigir e aprimorar o processo de rotulagem, ajudando a manter a qualidade e a precisão.
Os casos de uso para a rotulagem de dados incluem a organização de conjuntos de dados para modelos de reconhecimento de imagem, a classificação de análises de sentimento dos clientes, anotações em arquivos de áudio para reconhecimento de fala etc. Essas ferramentas ajudam as empresas a estruturar com eficiência os dados de todos os tipos, tornando-os utilizáveis para aplicações de IA e promovendo a integração dados perfeita em canais de análise maiores ou sistemas operacionais.
A convergência da IA e da Internet das coisas (IoT) deu origem a dispositivos inteligentes conectados, coletivamente conhecidos como a inteligência artificial das coisas (AIoT). É aqui que os dispositivos inteligentes usam IA para analisar dados e tomar decisões autônomas. Para isso, as aplicações da AIoT empregam processamento de dados em tempo real, reconhecimento de padrões e manutenção preditiva.
Por exemplo, os dispositivos de IoT na fabricação podem prever quando as máquinas precisam de manutenção, reduzindo o tempo de inatividade e evitando falhas dispendiosas. Da mesma forma, os sistemas domésticos inteligentes usam a AIoT para aprender as preferências do usuário e otimizar o uso de energia, aumentando a conveniência e a eficiência.
Embora a satisfação do cliente seja essencial para o crescimento dos negócios, atingir e manter níveis altos de satisfação apresenta vários desafios. Esses desafios resultam da necessidade de oferecer consistentemente uma experiência do cliente excepcional em um ambiente em rápida mudança. Confira alguns dos desafios de que devemos estar cientes:
- Tornar o atendimento ao cliente proativo
- Manter uma experiência do cliente consistente entre os canais.
Existem potencialmente dezenas de canais e pontos de contato que um cliente pode frequentar e, à medida que esse número aumenta, é cada vez mais desafiador garantir uma experiência contínua e sem problemas em cada um deles. Investir em sistemas integrados e soluções de suporte omnicanal promove consistência. Isso pode ser aprimorado ainda mais por meio do monitoramento regular da experiência do cliente em todos os canais, a fim de identificar e resolver quaisquer lacunas contínuas.
- Equilibrar inovação com experiência do cliente
- Lidar com experiências negativas de forma eficaz
Muitas empresas têm dificuldade de ir além do atendimento reativo ao cliente, respondendo somente após os problemas serem relatados. Implemente estratégias de serviço proativas, como entrar em contato com os clientes para obter feedback ou usar a IA para prever e evitar possíveis problemas antes que criem complicações.
A inovação nos negócios é positiva, mas não quando ela é priorizada às custas da experiência do cliente. Se isso estiver afetando seus negócios, pode ser um problema da cultura da empresa. Mude o foco para a inovação de modo que ela abranja a experiência do cliente, com o compromisso de usar novas ideias e conceitos para aprimorar a jornada do cliente, e não para torná-la mais complicada.
Uma única experiência negativa pode ter um impacto significativo na fidelidade e na reputação do cliente, mas não precisa ser assim. Um loop de feedback abrangente possibilita identificar e corrigir problemas rapidamente antes que se tornem muito frustrantes para o comprador, transformando experiências negativas em oportunidades para demonstrar seu compromisso com a satisfação do cliente.
Embora a AIaaS venha com certos desafios, seus benefícios tendem a superar as possíveis desvantagens. Confira abaixo algumas das principais vantagens da terceirização da IA:
- Escalabilidade
- Acessibilidade
- Velocidade
- Produtividade
- Transparência
- Economia de custos e receita
Os negócios não são estáticos, eles evoluem com o tempo. A AIaaS permite que as empresas aumentem ou reduzam seus recursos de IA conforme necessário, acomodando o crescimento e as demandas dinâmicas sem interrupções significativas.
Muitas plataformas de AIaaS oferecem opções de no-code ou low-code, possibilitando que equipes não técnicas integrem a IA em seus fluxos de trabalho. Isso democratiza o acesso à IA, permitindo que as organizações sem ou com desenvolvedores internos limitados ou especialistas em IA se beneficiem das tecnologias avançadas.
A IaaS é uma das maneiras mais rápidas de implantar recursos de IA. Com ferramentas pré-criadas, soluções personalizáveis e entrega baseada na nuvem, as empresas podem implementar tecnologias de IA rapidamente e começar a gerar valor sem os atrasos associados à criação de sistemas internos.
A IaaS aumenta a produtividade porque permite uma tomada de decisão mais inteligente e uma alocação de recursos mais eficiente. Assistentes virtuais e recursos de automação garantem que os processos críticos sejam executados de forma consistente e precisa, minimizando erros e atrasos.
A maioria das estruturas de preços de AIaaS é baseada no consumo, trazendo visibilidade clara dos custos. Esse nível de transparência ajuda as empresas a evitar taxas ocultas, garantindo que pagarão apenas pelos serviços que realmente usarem.
A IaaS reduz o investimento inicial eliminando a necessidade de as empresas comprarem hardware caro ou desenvolverem sistemas de IA do zero. Além disso, a automação com IA pode levar a economias de longo prazo com a redução dos custos de mão de obra e a melhoria da eficiência operacional. Por fim, as experiências aprimoradas dos clientes com a IA impulsionam o crescimento da receita, ajudando as empresas a se manterem competitivas nos mercados em evolução.
Conforme abordado anteriormente, a IA como serviço opera por meio de plataformas baseadas na nuvem que oferecem recursos de inteligência artificial por meio de fornecedores terceirizados. Em resumo, elimina a necessidade de as empresas criarem suas próprias soluções de inteligência artificial, permitindo que elas “aluguem” os recursos de inteligência artificial de vários fornecedores.
Vamos explicar aqui como a AIaaS funciona para ajudar as empresas.
As plataformas de AIaaS são fornecidas por meio de licenças de software baseadas na nuvem. Esse modelo de pagamento conforme o uso permite que as organizações implementem a IA sem fazer investimentos iniciais significativos em hardware ou software. Ao assinar essas plataformas, as empresas obtêm acesso a funcionalidades de IA que podem ser rapidamente implantadas e expandidas.
Uma das principais vantagens da AIaaS é sua compatibilidade com os fluxos de trabalho existentes. Os provedores oferecem APIs e SDKs (Software Development Kits, kits de desenvolvimento de software) que possibilitam que as organizações integrem diretamente os recursos de IA em seus sistemas atuais, sem a necessidade de reformar sua infraestrutura de TI.
Muitos provedores de AIaaS oferecem modelos de IA pré-criados que podem ser adaptados para atender às necessidades específicas de negócios. Esses modelos geralmente são treinados usando os dados do usuário, possibilitando que as organizações criem soluções de IA que abordem seus próprios desafios e oportunidades. A personalização garante que as ferramentas de IA funcionem de acordo com as metas da organização e forneça resultados precisos e relevantes.
Os provedores de AIaaS geralmente oferecem atualizações, melhorias e suporte contínuos para suas ferramentas e serviços. As empresas aproveitam o acesso contínuo à mais recente tecnologia de IA e podem refinar suas estratégias com soluções cada vez mais sofisticadas. Os provedores também monitoram o desempenho do sistema, identificando e resolvendo problemas proativamente à medida que surgem.
À medida que a IA continua a transformar os setores, o futuro da AIaaS parece brilhante. As empresas estão cada vez mais se voltando para a AIaaS para dar suporte a processos internos e externos e para fornecer inteligência e automação adicionais onde for necessário. Com avanços rápidos e um mercado global em expansão, a AIaaS está pronta para se tornar a base da transformação digital.
Confira aqui algumas das principais tendências e previsões para o futuro da AIaaS:
- Interações de IA mais naturais e semelhantes às humanas
- Personalização aprimorada em escala
- Colaboração integrada e unificação de dados
- Maior adoção
- Crescimento e inovação do mercado
Espera-se que os avanços em NLP e IA generativa (GenAI) tornem os agentes com IA ainda mais conversacionais e intuitivos. Iterações futuras fornecerão interações reais semelhantes às humanas, aumentando o envolvimento e a satisfação do cliente.
À medida que a IA se torna melhor na análise e compreensão do comportamento do usuário, as soluções de IaaS permitirão que as empresas ofereçam experiências profundamente personalizadas. Modelos pré-treinados e análise de dados em tempo real possibilitarão interações mais personalizadas capazes de atender preferências altamente individuais.
É provável que a AIaaS impulsione uma melhor colaboração eliminando silos de dados e facilitando o trabalho em equipe interfuncional. Ferramentas que consolidam dados fragmentados e se integram facilmente entre departamentos ajudarão as organizações a operar com mais eficiência e maior confiança.
Atualmente, a adoção da AIaaS é a mais prevalente nos setores de tecnologia avançada. Dito isso, setores como saúde, fabricação e agricultura devem continuar a expandir seu uso da AIaaS, aproveitando modelos de IA específicos do domínio para lidar com desafios e oportunidades específicos.
Estima-se que o mercado de AIaaS cresça significativamente nos próximos cinco anos. Esse crescimento estimulará ainda mais a inovação, resultando em ferramentas mais avançadas, modelos de precificação competitivos e ampla acessibilidade, eliminando muitas das barreiras para a adoção e integração completa da IA em diversos setores.
A AIaaS oferece às organizações a importante oportunidade de implantar e aproveitar recursos avançados de IA, independentemente do seu nível de experiência interna, limitações de infraestrutura ou restrições orçamentárias. É claro, antes que isso aconteça, primeiro é preciso encontrar o parceiro certo. A ServiceNow AI Platform fornece uma solução completa para a transformação dos negócios aproveitando o poder da IA em toda a sua organização.
Acelere a produtividade com experiências de IA generativa integradas para resumo, previsão e geração automáticos de conteúdo. Capacite sua equipe com agentes de IA autônomos que tomam medidas e resolvem desafios em diversas áreas da sua empresa, como TI, atendimento ao cliente, RH, desenvolvimento de software e muito mais. Simplifique as operações aproveitando o aprendizado de máquina para automatizar tarefas essenciais, prever resultados e resolver problemas. Empregue a mineração de processos e a análise de desempenho para identificar gargalos e visualizar fluxos de trabalho. Além disso, a IA de conversação inteligente pode resolver solicitações em nome da sua equipe, proporcionando experiências otimizadas para os clientes e funcionários.
Independentemente do seu caso de uso ou do estágio da sua jornada com a IA, a ServiceNow oferece todos os recursos de IA de que você precisa em uma plataforma única e confiável, que conecta pessoas, processos e dados.
Deixe a IA elevar seus negócios: agende já uma demonstração da ServiceNow e veja como!