Como uma empresa utilizou IA para ampliar sua base de clientes
Introdução
O avanço das tecnologias de inteligência artificial tem transformado o ambiente corporativo, permitindo que empresas de diferentes portes repensem suas estratégias de captação de clientes e otimização de processos. Investimentos bilionários em IA generativa têm impulsionado inovações, mas também exposto desafios significativos para demonstrar valor e alcançar a lucratividade desejada. Esse cenário levanta questionamentos sobre a real capacidade dessas soluções de AI em gerar impacto positivo nos resultados financeiros das organizações.
Neste artigo, analisaremos de forma detalhada como uma empresa aplicou estratégias sistemáticas de IA para ampliar sua base de clientes. Serão abordados tópicos que incluem a dificuldade de rentabilidade da IA generativa, a importância de focar primeiro nas necessidades do mercado, o mapeamento dos processos de negócio, e a aplicação de ferramentas de IA em cada etapa da jornada do cliente. A discussão também inclui a relevância de processos de incubação, pilotagem e escalabilidade, além da integração de plataformas e a medição de resultados.
Através de uma abordagem didática e acessível, o leitor poderá compreender como a combinação de uma estratégia bem alinhada, tecnologia e processos estruturados pode transformar os desafios em oportunidades de crescimento. O estudo de caso apresentado destaca a experiência de uma empresa que, ao integrar de forma inteligente as soluções de IA, conseguiu superar barreiras e adaptar suas práticas aos dinâmicos movimentos do mercado. Ao final, as conexões entre os pontos discutidos evidenciam os fundamentos que sustentam o sucesso na implementação de tecnologias disruptivas.
Desafio da rentabilidade da IA Generativa
Investimentos massivos em IA generativa têm sido realizados por diversas empresas, embora a capacidade de demonstrar valor e alcançar a rentabilidade continue sendo um desafio real. O cenário atual mostra que, apesar dos desembolsos elevados, muitas organizações ainda lutam para transformar esses investimentos em resultados financeiros concretos. Esse contexto tem evidenciado um ceticismo crescente sobre a eficácia das tecnologias de IA generativa na criação de lucro sustentável.
O aprendizado técnico ressalta que, mesmo com esforços intensos, demonstrar impacto financeiro positivo não é tarefa simples. Pesquisas realizadas por instituições como McKinsey, Gartner e Deloitte apontam para dificuldades em escalar e comprovar o valor gerado por essas soluções. Além disso, veículos como o Financial Times têm questionado abertamente se a IA generativa pode, de fato, ser rentável no longo prazo.
Entre os pontos importantes destacados, constata-se que muitas empresas ainda não conseguem mensurar com clareza o valor agregado por suas iniciativas em IA generativa. O ceticismo do mercado reforça a necessidade de se desenvolver abordagens que demonstrem, de maneira mensurável, os benefícios dessas tecnologias. Assim, mesmo diante das dificuldades, é possível agregar valor às empresas se a IA for aplicada de forma estratégica e integrada aos processos de negócio.
Foco nas necessidades de negócio antes da tecnologia
Antes de adotar uma estratégia de IA, é fundamental que as empresas identifiquem claramente os problemas que desejam solucionar ou as oportunidades que pretendem explorar. Essa abordagem prioriza o entendimento das necessidades reais do mercado e dos clientes, invertendo a lógica que coloca a tecnologia em primeiro plano. Dessa forma, a solução tecnológica torna-se um meio para atingir objetivos específicos, e não um fim em si mesma.
O aprendizado técnico evidencia que iniciar com uma “estratégia de IA” sem compreender o contexto de negócio pode levar a soluções inadequadas e investimentos sem retorno. Empresas devem evitar a pressão por inovação tecnológica a todo custo, focando primeiro em definir um caso de uso concreto que justifique a adoção de novas ferramentas. Essa priorização garante que a tecnologia seja implementada para resolver desafios reais e para capturar oportunidades identificadas no mercado.
Entre os itens importantes, destaca-se a necessidade de compreender as demandas do mercado e dos clientes e de evitar a inversão do processo, onde a tecnologia precede a análise do negócio. A experiência de empresas como a SAP, que examinou o impacto das tendências de mercado antes de adotar novas soluções, serve como exemplo para a implementação de uma estratégia centrada nas necessidades. Assim, o foco no problema a ser resolvido orienta a seleção e a aplicação das tecnologias de forma mais eficaz.
Mapeamento dos processos de negócio
Mapear os processos de negócio, especialmente a jornada do cliente, é um passo crucial para identificar onde e como a IA pode agregar valor. Esse mapeamento oferece uma visão detalhada das etapas que influenciam custos, operações e a experiência do cliente, servindo de base para a priorização de investimentos escaláveis. A identificação de pontos críticos no atendimento e na condução dos processos gera insights fundamentais para a transformação digital.
Um exemplo prático dessa abordagem é o caso da SAP, que estruturou a jornada do cliente em cinco etapas: descobrir, selecionar, adotar, derivar e estender. Esse detalhamento permitiu à empresa entender melhor os pontos de contato com o cliente e identificar oportunidades para a aplicação de soluções de IA. Com essa estratégia, a empresa conseguiu adaptar seus modelos operacionais para atender a diferentes segmentos de mercado, especialmente os de menor porte.
Os itens importantes ressaltam que o mapeamento dos processos de negócio é essencial para a definição de onde investir em tecnologia e quais áreas demandam maior atenção. Ao refletir sobre as implicações do atendimento e das operações, as empresas podem determinar as melhores práticas para a aplicação de IA, garantindo ganhos de eficiência e redução de custos. Essa metodologia sistemática é imprescindível para transformar desafios operacionais em oportunidades de melhoria e crescimento.
Uso de IA em cada etapa da jornada do cliente
Incorporar ferramentas de IA em cada etapa da jornada do cliente tem se mostrado uma estratégia eficaz para personalizar e agilizar o atendimento. A aplicação de soluções de IA permite a automação de processos, a personalização da comunicação e a criação de experiências mais enriquecedoras para o cliente. Com esse enfoque, as pequenas e médias empresas podem se beneficiar de uma abordagem que alia tecnologia e eficiência operacional.
O aprendizado técnico evidencia que a utilização de mais de 40 ferramentas de IA, denominadas “modalidades digitais”, tem permitido à empresa otimizar diversos processos ao longo da jornada. Essas ferramentas desempenham funções que vão desde a personalização de mensagens até a criação de vídeos de treinamento com avatares e a análise detalhada dos leads. Entre os exemplos práticos, destacam-se o Digital Launchpad e o Prospecting Assistant, que oferecem soluções customizadas para cada segmento do mercado.
Entre os itens importantes, encontra-se a aplicação de IA para construir casos de negócio consistentes, otimizar a comunicação e reduzir os custos operacionais. A implementação dessas ferramentas possibilita que até 90% da jornada de compra ocorra de forma virtual, o que aumenta a eficiência e amplia a capacidade de atendimento. Dessa maneira, o uso estratégico de IA não só aprimora a experiência do cliente como também fortalece a competitividade da empresa.
Processo de incubação, pilotagem e escala
A escolha das ferramentas de IA requer um processo estruturado que passe por etapas de incubação, pilotagem e escalabilidade. Esse método sistemático permite testar hipóteses, identificar oportunidades de melhoria e quantificar o impacto das tecnologias antes de sua implementação plena. A abordagem de incubação cria um ambiente seguro para desenvolver e validar ideias inovadoras, fundamentais para a transformação digital.
O aprendizado técnico ressalta que a SAP utilizou um processo integrado para desenvolver centenas de ideias, realizando pilotos que identificaram problemas e oportunidades para otimizar os processos de negócio. Esses testes possibilitaram a mensuração do valor gerado pelas soluções e contribuíram para a criação de um playbook com mais de 1.250 prompts GPT categorizados por uso. Essa prática meticulosa garantiu que as inovações fossem escaladas de forma consistente e com resultados comprovados.
Entre os itens importantes, destaca-se a necessidade de definir processos claros para a incubação e pilotagem das iniciativas de IA, o que envolve não apenas a experimentação, mas também a padronização das melhores práticas. A realização de desafios internos de inovação e a posterior documentação dos resultados possibilitam a identificação dos pontos fortes e das áreas de aprimoramento. Assim, um processo bem delineado de incubação e escalabilidade é essencial para transformar ideias em soluções de sucesso no ambiente de negócios.
A importância da plataforma e da integração
Estabelecer uma plataforma centralizada para gerir as ferramentas de IA é vital para a consolidação e atualização contínua das tecnologias. Uma plataforma robusta permite a integração com sistemas existentes, como CRMs e outras operações essenciais ao negócio, facilitando a gestão de diversos fornecedores e aplicativos. Essa abordagem garante que as atualizações tecnológicas sejam realizadas de forma sincronizada, mantendo a eficácia das soluções implementadas.
O aprendizado técnico enfatiza que a integração das ferramentas de IA depende do comprometimento da liderança e de uma gestão de mudanças eficaz. Trabalhar com fornecedores terceirizados e integrar os processos internos requer uma abordagem sistemática que assegure a compatibilidade entre os sistemas. A experiência da SAP ilustra como a superação de barreiras tecnológicas, como a integração inicial com sistemas CRM, foi fundamental para o sucesso da estratégia digital.
Entre os itens importantes, evidencia-se que uma plataforma única para gerenciar soluções de IA facilita a atualização e o monitoramento dos resultados. A integração de diversas ferramentas em um ambiente unificado proporciona clareza na execução das atividades e na comunicação entre as equipes envolvidas. Assim, o investimento em uma infraestrutura tecnológica integrada se revela como um pilar essencial para a transformação digital e a competitividade da empresa.
Medição e quantificação do impacto
Medir e quantificar o impacto dos investimentos em IA é uma etapa indispensável para validar a eficácia das ferramentas e estratégias adotadas. A criação de linhas de base—por meio da comparação do tempo gasto em tarefas antes e depois da implementação—permite isolar os ganhos de eficiência e reduzir custos operacionais. Essa mensuração é fundamental para fornecer evidências concretas dos benefícios gerados pela transformação digital.
O aprendizado técnico destaca que a análise do impacto deve considerar não apenas a economia de tempo, mas também a redução do ciclo de vendas e a ampliação do mercado potencial. Ao rastrear indicadores como a produtividade dos times de vendas e o desempenho dos Digital Hubs, é possível comprovar que as ferramentas de IA contribuíram para mudanças significativas. Essa abordagem quantitativa fornece subsídios para a continuidade e o aprimoramento dos investimentos em tecnologia.
Entre os itens importantes, a criação de uma linha de base para monitoramento e a comparação dos resultados antes e depois da adoção de IA são medidas essenciais. A redução do ciclo de vendas e a economização de quase 40% do tempo pelos profissionais demonstram o potencial dessas iniciativas. Assim, a medição rigorosa do impacto se configura como um elemento estratégico para ajustar as práticas e ampliar a eficácia dos investimentos em IA.
Conclusão
A adoção bem-sucedida de IA generativa depende de um alinhamento estratégico que privilegia as necessidades do mercado e a identificação clara dos problemas a serem solucionados. A abordagem detalhada e sistemática, que inclui o mapeamento da jornada do cliente, se mostra fundamental para a definição de onde a tecnologia pode agregar valor de forma escalável. Dessa forma, é possível transformar desafios técnicos e operacionais em oportunidades de crescimento.
A experiência da SAP ilustra como o alinhamento entre tecnologia e estratégia de negócio pode ampliar significativamente a base de clientes e, consequentemente, os resultados financeiros. Ao integrar ferramentas de IA de forma personalizada e medir rigorosamente seu impacto, a empresa conseguiu superar barreiras históricas e redefinir seus processos internos. Essa conexão entre a identificação das necessidades do mercado e a implementação de soluções tecnológicas comprovou ser um fator decisivo para o sucesso.
As implicações futuras apontam para um cenário em que as empresas que dominarem a integração eficaz da IA estarão melhor posicionadas para capturar novas oportunidades de mercado. A transformação digital, impulsionada por processos de pilotagem, escalonamento e mensuração de resultados, deve orientar as estratégias empresariais na próxima década. Em um ambiente cada vez mais competitivo, a capacidade de adaptar e evoluir com base em tecnologias disruptivas marcará a diferença para quem busca construir vantagem competitiva sustentável.
Fonte: Não disponível. “Como uma empresa utilizou IA para ampliar sua base de clientes”. Disponível em: Não disponível.