Aviso de US$ 1 trilhão da McKinsey: por que os agentes de IA não conseguem encontrar sua empresa

Os agentes de IA estão preparados para revolucionar o comércio e a McKinsey prevê que chegarão lá US$ 1 trilhão em vendas até 2030. Mas, como explica Nate Jones, muitas empresas não estão preparadas para esta mudança, em grande parte devido a sistemas desatualizados e dados não estruturados. Os agentes de inteligência artificial dependem de informações altamente estruturadas e acessíveis para avaliar e recomendar produtos ou serviços. Além disso, as empresas correm o risco de se tornarem invisíveis num mercado cada vez mais impulsionado pela inteligência artificial. Por exemplo, se as informações sobre os produtos de uma empresa estiverem incompletas ou mal organizadas, os agentes de IA podem ignorar completamente as suas ofertas e impedi-los de tomar decisões de compra importantes.

Nesta explicação você entenderá o conceito legibilidade do agente e por que é essencial que as empresas modernizem a sua infraestrutura de dados. Explore estratégias eficazes para melhorar a organização de dados, aprenda como otimizar o conteúdo voltado para o cliente para compreensão da máquina e entenda os riscos de atrasar essas mudanças. Ao enfrentar estes desafios, as empresas podem permanecer visíveis e competitivas na economia digital em rápida evolução.

O que significa legibilidade do agente?

A legibilidade do agente refere-se à capacidade dos sistemas de IA de acessar, interpretar e usar dados de negócios de maneira transparente. Ao contrário dos sistemas tradicionais voltados para o cliente, os agentes de IA exigem isso dados altamente estruturados, limpos e acessíveis para operar de forma eficaz. Isso vai além da implementação de APIs principais ou correções de nível superficial. As empresas precisam construir sistemas que permitam aos agentes de IA descobrir, avaliar e recomendar com precisão os seus produtos ou serviços. Sem dados estruturados, as empresas correm o risco de serem ignoradas num mercado cada vez mais impulsionado pela IA.

Por exemplo, um agente de IA que ajuda um cliente a comprar um produto recorrerá a dados detalhados e estruturados para fazer recomendações precisas. Se os detalhes da sua empresa estiverem incompletos ou mal organizados, o agente poderá ignorar totalmente as suas ofertas. Garantir que a legibilidade do agente não seja mais opcional é essencial para manter a visibilidade e a relevância na economia digital.

O desafio da infraestrutura de dados

Preparar o seu negócio para agentes de IA requer uma revisão abrangente da sua infraestrutura de dados. Este processo envolve vários desafios importantes:

• Limpeza e estruturação de dados: Garantir consistência e disponibilidade entre departamentos é fundamental. Dados desordenados ou ocultos podem impedir que os agentes de IA interajam de forma eficaz com seus sistemas.
• Documentação do conhecimento tribal: O conhecimento informal e não documentado na sua organização precisa ser convertido em formatos estruturados que os agentes de IA possam processar e usar.
• Otimizando conteúdo para máquinas: Textos de marketing, descrições de produtos e outros conteúdos voltados para o cliente devem ser projetados para serem compreendidos por máquinas, não apenas por humanos.

Este esforço requer compromisso e colaboração de longo prazo entre equipes internas e fornecedores externos. As empresas que não conseguirem enfrentar estes desafios correm o risco de ficar para trás, à medida que os agentes de IA se tornam uma parte central da tomada de decisões dos clientes.

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Como os agentes de IA estão mudando as interações com os clientes

Os agentes de IA estão mudando a forma como os clientes interagem com as marcas, simplificando os processos de descoberta, avaliação e compra. Esses agentes atuam como intermediários, reduzindo a necessidade de interação direta entre o cliente e a marca. Para as empresas, esta mudança significa adaptação a uma nova realidade onde a visibilidade depende da presença agente é lido. As empresas que abraçarem esta mudança ganharão visibilidade e relevância, enquanto aquelas que resistirem correm o risco de perder a sua vantagem competitiva.

Por exemplo, imagine um cliente usando um agente de IA para encontrar o melhor smartphone para suas necessidades. O agente avaliará várias opções com base em dados estruturados, como especificações, avaliações e preços. Se sua empresa não tiver a infraestrutura de dados necessária, seus produtos nunca aparecerão nas recomendações dos agentes. A adaptação a este novo paradigma é fundamental para manter uma posição competitiva no mercado.

Exemplos da indústria: quem está pronto e quem não está?

Embora algumas empresas já estejam a tomar medidas proativas para se prepararem para a ascensão dos agentes de IA, outras estão atrasadas:

• Fita: Esta empresa investiu pesadamente para tornar seus sistemas legíveis pelos agentes. No entanto, ainda existem desafios na integração de camadas de dados mais profundas e na abordagem de questões de segurança.
• SEIVA: Embora a SAP tenha feito progressos na modernização dos seus sistemas, muitas das suas plataformas ainda requerem atualizações significativas para suportar totalmente a legibilidade dos agentes. Isso destaca os diferentes níveis de preparação entre os setores.

Estes exemplos ilustram a importância da adaptação proativa. As empresas que atrasam os esforços de modernização correm o risco de ficar para trás, à medida que os agentes de IA se tornam os principais impulsionadores do envolvimento do cliente e das vendas.

Equívocos comuns sobre agentes de IA

Existem vários equívocos sobre a otimização de sistemas de agentes de IA. Resolver estes mal-entendidos é essencial para que as empresas se adaptem de forma eficaz:

• Não apenas SEO: A otimização para agentes de IA é fundamentalmente diferente da otimização para mecanismos de pesquisa. O sucesso depende de dados estruturados, não de orçamentos publicitários.
• O mais útil para um negócio complexo: Os agentes de IA simplificam a tomada de decisões para clientes que navegam em ofertas complexas, tornando-os especialmente valiosos para empresas com produtos ou serviços complexos.
• A confiança aumentará gradualmente: Inicialmente, os clientes contarão com agentes de IA para tarefas restritas, mas a confiança aumentará à medida que esses sistemas demonstrarem confiabilidade e precisão.
• Atrasar é arriscado: Esperar para se adaptar é um erro crítico. O ritmo acelerado da mudança tecnológica significa que empresas despreparadas correm o risco de obsolescência.

Compreender essas nuances pode ajudar as empresas a desenvolver estratégias para atender às mudanças no papel dos agentes de IA no mercado.

Implicações futuras: um mercado orientado por dados

A ascensão dos agentes de IA representa uma mudança para um mercado mais orientado por dados. Esses sistemas exigirão atributos de dados cada vez mais sofisticados para oferecer experiências personalizadas e dinâmicas aos clientes. Por exemplo, um agente de IA pode precisar saber que uma bola de basquete foi usada em um determinado torneio para fazer uma recomendação personalizada. Este nível de granularidade também terá impacto nas empresas B2B e SaaS, à medida que os agentes de IA avaliam os produtos para as necessidades dos negócios.

Dados limpos e estruturados beneficiarão tanto os agentes quanto os usuários de IA, permitindo que as empresas ofereçam experiências mais relevantes e envolventes. As empresas precisam repensar suas estratégias de dados para permanecerem competitivas neste cenário em mudança. Os investimentos actuais em infra-estruturas de dados garantirão o sucesso a longo prazo numa economia impulsionada pela IA.

Passos para preparar seu negócio

Se você deseja que sua empresa tenha sucesso em um mercado impulsionado pela IA, considere as seguintes etapas:

• Concorrentes de auditoria: Avalie a legibilidade dos agentes dos sistemas de seus concorrentes para identificar oportunidades de diferenciação e melhoria.
• Sistemas internos de referência: Avalie sua infraestrutura de dados em busca de lacunas estruturais e de disponibilidade e resolva esses problemas de forma proativa.
• Coopere com os vendedores: Trabalhe com parceiros externos para otimizar seus dados para interações perfeitas com agentes de IA.
• Invista em infraestrutura: Comprometa-se com projetos de infraestrutura de dados de longo prazo para preparar seus negócios para o futuro na economia digital em evolução.

Seguindo essas etapas, sua empresa pode permanecer competitiva e relevante no cenário em rápida mudança do comércio orientado por IA.

Crédito de mídia: Notícias e estratégias diárias de IA | Nate B Jones

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