O básico que você precisa saber

Embora a IA não seja exatamente infalível, ela está bem próxima disso. Há muitos benefícios em usar IA em seu fluxo de trabalho e processos. Aqui estão apenas alguns exemplos de seus benefícios.

1. Reduz o erro humano.

Vamos encarar. Às vezes as pessoas cometem erros. Afinal, somos apenas humanos. O problema de cometer um erro é que geralmente podemos aprender com ele, processar o que aprendemos e tentar não cometer o mesmo erro novamente.

A inteligência artificial funciona da mesma maneira. Embora a IA atue e funcione como um ser humano, ela pode reduzir enormemente o erro humano, ajudando-nos a entender todos os resultados possíveis e a escolher o mais apropriado.

A IA usa dados em tempo real para prever resultados alternativos. Usando dados e previsões, podemos entender melhor nossas opções, os resultados e os impactos desses resultados.

Isso é particularmente útil nos negócios. Os tomadores de decisão podem considerar todas as possibilidades antes de seguir em frente.

2. Ajuda na pesquisa e análise de dados.

Outro benefício da IA ​​é usar a tecnologia para pesquisa e análise de dados. As tecnologias de IA são inteligentes e podem coletar as informações necessárias e fazer previsões em minutos.

O que normalmente levaria meses humanos de pesquisa agora pode ser feito em muito menos tempo.

Os dados coletados pela IA e a análise realizada são inestimáveis. Com as informações coletadas pela IA, seus analistas de dados podem tomar decisões mais inteligentes e informadas em menos tempo.

Use os dados coletados pela IA juntamente com o trabalho de seus analistas de dados.

3. Pode tomar decisões imparciais e inteligentes.

Com os dados apropriados, a IA remove o viés da tomada de decisões. Para obter os melhores resultados imparciais usando tecnologias de IA, você precisa garantir que inseriu as informações e o conjunto de dados mais precisos.

Quando a IA recebe os melhores dados, ela pode prever resultados com precisão, resolver problemas e executar adequadamente suas funções sem o favorecimento humano de um determinado resultado desejado.

No entanto, se os dados que você alimenta seus programas de IA forem falhos, você provavelmente terá um resultado tendencioso.

Certifique-se de verificar a precisão de seus dados para maximizar esse benefício da IA.

4. Realiza tarefas repetitivas.

Embora a automação e a IA não sejam as mesmas tecnologias, a IA pode atuar como uma versão avançada da automação, o que significa que pode ser usada para executar tarefas repetitivas e sugerir resultados alternativos.

O uso da IA ​​para realizar tarefas repetitivas dá a seus funcionários mais tempo para trabalhar em outros assuntos mais complexos, como fechar uma venda ou verificar os clientes atuais em sua lista para reter clientes.

A IA pode ser usada para executar uma infinidade de tarefas repetitivas. A IA pode executar tarefas no RH, como a integração de funcionários.

A IA também pode se integrar a um chatbot em seu site. Embora um chatbot possa não fornecer um toque humano ao interagir com clientes em potencial, o uso de IA para automatizar as interações entre sua empresa e seus clientes pode iniciar processos e mover seus clientes através de seu pipeline.

Por exemplo, a IA pode ajudar um possível cliente a iniciar uma nova consulta e coletar informações importantes do cliente e dados de comportamento. Então, esses dados podem ser inseridos em seu CRM para revisão posterior.

Como funciona a IA?

A tecnologia de IA é complexa e extremamente útil para as empresas. A HubSpot incorporou IA diretamente em seu software para aumentar os fluxos de trabalho já existentes.

A IA da HubSpot pode descobrir o desempenho da equipe monitorando as chamadas de vendas e fornecendo insights para a equipe. Ele também pode otimizar o conteúdo ou criar transcrições de gravações e chamadas.

Se a IA é uma tecnologia complexa, mas necessária, como ela funciona?

Simplificando, a IA funciona combinando grandes conjuntos de dados com algoritmos de processamento intuitivos. A IA pode manipular esses algoritmos aprendendo padrões de comportamento dentro do conjunto de dados.

É importante entender que a IA não é apenas um algoritmo. Em vez disso, é todo um sistema de aprendizado de máquina que pode resolver problemas e sugerir resultados.

Vejamos como a IA funciona passo a passo.

Entrada

A primeira etapa da IA ​​é a entrada. Nesta etapa, um engenheiro deve coletar os dados necessários para que a IA funcione corretamente.

Os dados não precisam necessariamente ser uma entrada de texto; também pode ser imagens ou fala. No entanto, é importante garantir que os algoritmos possam ler os dados inseridos.

Também é necessário definir claramente o contexto dos dados e os resultados desejados nesta etapa.

Em processamento

A etapa de processamento é quando a IA pega os dados e decide o que fazer com eles. Durante o processamento, a IA interpreta os dados pré-programados e usa os comportamentos que aprendeu para reconhecer os mesmos padrões de comportamento ou semelhantes em dados em tempo real, dependendo da tecnologia de IA específica.

Resultados de dados

Depois que a tecnologia de IA processa os dados, ela prevê os resultados. Esta etapa determina se os dados e suas previsões fornecidas são uma falha ou um sucesso.

Ajustes

Se o conjunto de dados produzir uma falha, a tecnologia de IA pode aprender com o erro e repetir o processo de maneira diferente. As regras dos algoritmos podem precisar ser ajustadas ou alteradas para caber no conjunto de dados.

Os resultados também podem mudar durante a fase de ajuste para refletir um resultado mais desejado ou apropriado.

Avaliações

Depois que a IA termina sua tarefa atribuída, a última etapa é a avaliação. A fase de avaliação permite que a tecnologia analise os dados e faça inferências e previsões. Ele também pode fornecer feedback útil e necessário antes de executar os algoritmos novamente.

A IA é extremamente benéfica nos negócios. No entanto, é importante escolher a tecnologia de IA certa para suas necessidades de negócios.

Os quatro conceitos de IA

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Como mencionado anteriormente, nem todo tipo de IA será apropriado para o seu negócio, seus processos ou seu conjunto de dados. Na verdade, existem quatro conceitos principais de IA que você deve considerar.

1. Máquina reativa

Máquinas reativas fazem jus ao nome de seu conceito. Esse tipo de IA pode responder ou reagir a dados em tempo real. No entanto, esta IA é limitada e não pode armazenar informações ou construir um banco de memória.

Como não pode armazenar memórias, a IA não pode usar a experiência passada para analisar dados com base no novo comportamento dos dados.

As tecnologias de máquinas reativas são mais bem utilizadas para tarefas repetitivas projetadas para resultados simples. Considere o uso de máquinas reativas para organizar informações de novos clientes ou filtrar spam de sua caixa de entrada.

2. Memória Limitada

Ao contrário das máquinas reativas, as tecnologias de memória limitada podem armazenar e usar informações para aprender novas tarefas. Uma máquina com memória limitada precisará de dados pré-programados para ser colocada em movimento.

Depois de processar essas informações, ele pode analisar dados em tempo real para fazer previsões e observações.

A tecnologia de memória limitada é a tecnologia de IA mais comum usada nos negócios. Na verdade, essa é a tecnologia que faz os carros autônomos funcionarem.

Um chatbot é um exemplo de tecnologia de memória limitada. Os chatbots usam dados pré-programados para interagir com os clientes e prever suas necessidades com base em suas ações e consultas.

3. Teoria da Mente

A tecnologia da teoria da mente é mais avançada do que a memória limitada. Como a memória limitada, a tecnologia da teoria da mente pode armazenar informações e fazer observações com base nos dados em tempo real que observa.

Esta tecnologia é mais avançada, porém, o que significa que pode responder às emoções humanas.

A tecnologia da teoria da mente deve ser projetada para entender que os humanos são complexos, com padrões de pensamento individuais e experiências passadas que afetam como eles respondem a certos estímulos. Por causa disso, as tecnologias da teoria da mente ainda não estão totalmente desenvolvidas.

Como está agora, a IA não pode responder totalmente às pessoas de maneira humana.

4. Autoconsciência

A tecnologia autoconsciente leva a tecnologia da teoria da mente um passo adiante. Ele pode processar informações, armazená-las, usá-las para informar processos de tomada de decisão, entender emoções e sentimentos humanos e também é autoconsciente em nível humano.

Em outras palavras, as máquinas autoconscientes operam como a consciência humana e podem ter seus próprios pensamentos e sentimentos.

A tecnologia autoconsciente ainda está muito longe de ser totalmente desenvolvida. Mas, cientistas e pesquisadores estão dando pequenos passos para entender como implementar emoções humanas na tecnologia de IA.

Como criar IA básica

A IA não precisa ser excessivamente complicada para que você se beneficie. Você pode usar a IA para executar funções repetitivas que esgotam o tempo valioso de seus funcionários - tempo que poderia ser gasto fortalecendo o relacionamento com o cliente ou fazendo uma venda.

Para usar a IA, considere os processos e fluxos de trabalho que você pode remover dos pratos de seus funcionários. Especificamente, pense nos processos que você pode automatizar e não precisará ajustar enquanto a IA faz seu trabalho.

Vejamos os fundamentos da implementação da IA ​​em seu fluxo de trabalho.

1. Defina o problema.

Antes de decidir incorporar a IA em seu fluxo de trabalho, considere os processos que suas equipes usam diariamente, que são demorados e repetitivos.

Sua equipe gasta muito tempo classificando os dados para encontrar informações de contato de clientes em potencial? Eles poderiam usar melhor seu tempo conversando com clientes em potencial e integrando novos clientes?

Reserve algum tempo para identificar fluxos de trabalho demorados e faça uma lista. Nessa lista, escolha um processo direto e repetitivo.

2. Defina os resultados.

A IA deve aprimorar seus processos já estabelecidos. Depois de fazer uma lista de processos e fluxos de trabalho que podem se beneficiar mais da IA, defina os resultados desejados.

Por exemplo, a IA pode coletar e classificar dados de clientes. Mas antes que a IA possa classificar sua base de clientes em potencial, você precisa dizer a ela o que procurar e como classificar as informações.

Certifique-se de definir claramente os resultados de seus processos de IA. A IA funciona melhor se você tiver um objetivo final em mente.

3. Organize o conjunto de dados.

Ter um conjunto de dados extenso e organizado para inserir nas tecnologias de IA é fundamental. Se você ainda não mantém seus dados em um local centralizado, é melhor fazer isso antes de implementar a IA. Você não quer que seu programa perca um conjunto de dados essenciais porque ele foi alojado em um sistema diferente.

Use um CRM, como o da HubSpot, para organizar seus dados. Você precisará de dados limpos que o algoritmo possa ler. Dessa forma, a tecnologia de IA pode entender o conjunto de dados e reconhecer seus padrões e comportamentos.

4. Escolha a tecnologia certa.

Existem centenas de algoritmos de IA para escolher, cada um executando uma tarefa com eficiência e qualidade variadas. É importante entender que nem todo algoritmo se adequará ao seu conjunto de dados, problema ou resultado desejado.

Gaste tempo pesquisando a melhor tecnologia de IA e escolhendo aquela que melhor se adapta às suas necessidades. Depois de selecionar uma tecnologia de IA, execute os dados para criar um modelo.

5. Teste, simule e resolva.

Agora que você tem a tecnologia apropriada e um modelo do que os dados devem fazer, execute-os novamente para testá-los. Isso permitirá que você determine quaisquer dobras que precisam ser resolvidas. Quando estiver pronto para implantar a IA, incorpore-a aos seus fluxos de trabalho e deixe-a fazer o que quiser!

Agora você e seus funcionários têm mais tempo para assuntos mais urgentes e valiosos.

Casos de uso de IA para profissionais de marketing

As tecnologias de IA podem melhorar significativamente o desempenho das equipes de marketing de várias maneiras.

Já sabemos que a IA pode ser usada para os chatbots em seus sites voltados para o cliente. Mas existem muitas outras maneiras de incorporar IA em seu jogo de marketing. Veja como.

Previsão de vendas

A previsão de vendas é como olhar para uma bola de cristal. Somente esta bola de cristal prevê as futuras margens de vendas da sua empresa.

Os analistas devem coletar os dados necessários de várias fontes para fazer uma previsão apropriada. Em seguida, eles classificam os dados e os comportamentos dos clientes, comparam-nos com dados históricos e preveem vendas futuras.

Os analistas de dados costumam usar algoritmos automatizados para ajudá-los a classificar os dados históricos e acompanhar novas informações importantes. Este processo pode demorar bastante.

Mas a boa notícia é que ela pode ser acelerada significativamente com a ajuda da tecnologia de IA. A IA pode armazenar dados coletados de chatbots, analisar quais clientes têm maior probabilidade de fazer uma venda, comparar dados em tempo real com dados históricos e fazer previsões e suposições sobre vendas futuras.

A IA usa análise preditiva e pode prever previsões com até 80% de precisão.

Anúncios direcionados e personalização de conteúdo

Publicidade direcionada e personalização de conteúdo é Marketing 101. Todo bom profissional de marketing sabe que, para fazer mais vendas, é necessário colocar sua marca diante dos olhos do público apropriado. As tecnologias de IA levam os anúncios direcionados um passo adiante.

Você já conhece seu público-alvo, mas sabe exatamente o que ele faz depois de ver o anúncio da sua empresa? A realidade é que você pode ter um bom indicador do comportamento do cliente, mas às vezes pode errar o alvo. A IA pode ajudá-lo a fazer uma inferência melhor.

A IA pode usar análises preditivas para determinar o comportamento do cliente e as ações de clientes em potencial depois de ver seu anúncio. A enorme quantidade de informações de publicidade e dados de comportamento do cliente coletados pela IA também podem exibir o próximo anúncio apropriado para seus clientes.

geração de leads

No passado, um profissional de marketing precisaria veicular vários anúncios, coletar dados de clientes em potencial, criar um perfil de cliente, estabelecer uma lista de contatos e começar a entrar em contato com possíveis clientes. Esse processo provavelmente levaria dias para ser concluído, reduzindo o tempo de vendas.

A IA reduz drasticamente o tempo que as equipes de marketing e vendas gastam na geração de leads. A IA pode coletar dados de clientes, criar perfis de clientes e gerar uma lista de contatos de clientes em potencial com maior probabilidade de fazer uma compra.

Com o tempo economizado, os vendedores podem usar melhor seu tempo entrando em contato com leads qualificados, estabelecendo relacionamentos com novos clientes e fechando a tão importante venda.

Precificação dinâmica

A IA não significa apenas economizar tempo para seus funcionários. A IA pode ajudar a maximizar lucros e margens, permitindo preços dinâmicos. A precificação dinâmica é uma estratégia de marketing que muitas empresas usam para ajustar os preços de seus produtos com base na oferta e demanda atuais.

As tecnologias de IA usam modelos dinâmicos de precificação para ajudar a prever o comportamento, a oferta e a demanda do cliente para alertar os vendedores quando aumentar ou diminuir o preço de um produto ou serviço.

Aprimore seus negócios com IA.

Embora a IA possa ser uma tecnologia complicada, usá-la em seus negócios não precisa ser. As tecnologias de inteligência artificial podem melhorar significativamente seus fluxos de trabalho, economizando um tempo valioso e fazendo previsões mais precisas.

Faça um brainstorm com sua equipe para listar possíveis processos a serem automatizados com software de IA. Em seguida, encontre a tecnologia de IA apropriada que funcionará melhor para você e seus funcionários. Comece a melhorar seus negócios por meio da IA ​​hoje mesmo.