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“Os vencedores neste ciclo de negócios não serão os mais técnicos”, disse-me Ben Edwards durante a nossa recente conversa no LinkedIn Live. “Serão as empresas mais adaptáveis. E, talvez ainda mais importante; serão as que serão mais honestas sobre o que está e não está a funcionar dentro do seu negócio. “
Essa perceção vai ao cerne de um paradoxo preocupante que estamos a testemunhar nas organizações empresariais atualmente. Apesar do investimento recorde em tecnologias de IA, as pontuações de satisfação do cliente continuam a diminuir. As empresas estão a implementar ferramentas mais sofisticadas do que nunca, mas, de alguma forma, estão a conectar-se menos com os clientes do que há um ano.
O culpado? Aquilo a que chamamos a “lacuna de honestidade” — a distância desconfortável entre o que os executivos pensam que está quebrado na sua organização versus o que está realmente a causar atrito para os clientes e funcionários todos os dias.
Não se trata de perseguir o hype da IA ou de aderir à mais recente moda tecnológica. Trata-se de usar a IA para corrigir o que realmente não está a funcionar no seu negócio hoje. E isso requer um nível de autoconsciência organizacional que muitas empresas têm dificuldade em alcançar.
Entre nós os dois, tivemos facilmente mais de 4.000 conversas com líderes empresariais sobre as suas jornadas de IA só este ano. Eu (Vikas) do lado das vendas e estratégia, e Ben do lado da implementação e capacitação de parceiros. O que aprendemos é que as organizações que estão a ter sucesso real não são as que têm os maiores orçamentos de IA ou os roteiros mais sofisticados. São as que estão dispostas a olhar honestamente para as suas operações e a começar com a verdade sobre onde estão a ficar aquém.
O que milhares de conversas com clientes me ensinaram sobre a preparação para a IA
Por Vikas Bhambri, SVP de Vendas na Yellow.ai
Se passar algum tempo no LinkedIn nestes dias, provavelmente já viu publicações de executivos a anunciar mandatos como “Não posso contratar outra pessoa no meu departamento até testar a IA para resolver a lacuna.” Esta pressão de cima para baixo é real e está a acelerar em todas as funções — de CFOs e diretores de pessoal a chefes de experiência do cliente e operações.
Mas eis o que aprendi com milhares de conversas de vendas: há uma grande diferença entre as organizações que dizem “precisamos de IA” e aquelas que conseguem articular “aqui está o nosso problema específico que a IA pode resolver.“
1. As organizações curiosas sobre IA vs. as organizações preparadas para IA
As organizações curiosas sobre IA abordam as conversas com entusiasmo sobre as possibilidades. Fazem perguntas como “O que é que a IA pode fazer por nós?” e “Com que rapidez podemos ver a transformação?” Estas conversas envolvem frequentemente grandes grupos de partes interessadas que tentam construir roteiros abrangentes que abordem todos os casos de uso potenciais.
As organizações preparadas para IA, por outro lado, iniciam as conversas de forma diferente. Começam com pontos problemáticos específicos: “Os nossos agentes do centro de contacto estão a gastar 90 segundos após cada chamada a digitar notas em vez de ajudar o próximo cliente.” Ou “Somos esmagados por chamadas de agendamento de consultas todas as segundas-feiras de manhã, e isso está a afastar a nossa equipa de interações mais críticas com os pacientes.“
Esta diferença no ponto de partida prevê o sucesso mais do que qualquer outro fator que observei.
2. O mandato da IA e a verificação da realidade
O que é particularmente interessante é observar como a pressão do mandato atual se desenrola. Os executivos estão a ser instruídos a explorar a IA antes de expandir as equipas, mas muitos descobrem que a implementação bem-sucedida da IA não é tão simples como pensavam inicialmente.
Mesmo quando um chefe de departamento está “totalmente dentro” na IA, rapidamente percebe que ainda precisa de TI para acesso a dados e segurança, conformidade para requisitos regulamentares e, muitas vezes, jurídico para relações com fornecedores. O desejo de avançar rapidamente entra em conflito com a realidade da complexidade organizacional.
Mas é aqui que as organizações honestas se separam: em vez de se frustrarem com estes requisitos, veem-nos como uma oportunidade para construir a base certa desde o início.
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3. Porque é que o ponto de partida prevê o sucesso
Os potenciais clientes que passam rapidamente da avaliação para a implementação partilham várias características:
Conseguem descrever os pontos de atrito em termos operacionais, não em abstrações estratégicas. Em vez de “precisamos de melhorar a experiência do cliente,” dizem “o nosso tempo médio de atendimento aumentou 23% no último trimestre porque os agentes estão a ter dificuldades com o nosso novo sistema de base de conhecimento.“
Eles entendem que a IA amplifica os processos existentes — bons ou maus. Se o seu processo de atendimento ao cliente atual estiver quebrado, a IA apenas o quebrará mais rapidamente e numa escala maior. As organizações honestas corrigem primeiro os problemas de processo subjacentes.
São realistas quanto aos prazos e às métricas de sucesso. Em vez de esperarem uma transformação imediata, procuram melhorias específicas em áreas mensuráveis dentro de 8 a 12 semanas.
Talvez o mais importante seja que veem a implementação da IA como um processo iterativo e não como um projeto único. Eles entendem que o objetivo não é implementar uma IA perfeita, mas implementar uma IA útil que melhore com o tempo. Dado que a IA é autoaprendizagem e autónoma, é um ponto de partida muito melhor do que a automação tradicional.
A realidade da implementação: porque é que as boas intenções dão errado
Por Ben Edwards, Diretor de CX e IA na Sandler Partners
Das trincheiras da implementação, posso dizer-lhe que a lacuna entre o entusiasmo pela IA e o sucesso da IA muitas vezes se resume a como as organizações abordam as primeiras decisões — particularmente em torno do tamanho e do âmbito da equipa.
1. A armadilha do comité
O maior assassino de implementação que vejo é o que chamo de armadilha do comité. As organizações sentem que precisam de “colocar todos a bordo” antes de avançar, então reúnem comités diretivos com representantes de todas as unidades de negócios que possam ser afetadas pela IA.
Eis o problema: devido à maturidade da IA neste momento e à velocidade de implementação que podemos alcançar, estes grandes comités na verdade atrasam-no mais do que ajudam. Enquanto está a tentar construir consenso entre 15 partes interessadas com diferentes prioridades e preocupações, os seus concorrentes estão a implementar soluções e a construir impulso.
Não estou a dizer que o contributo das partes interessadas não é importante — é absolutamente importante. Mas há uma diferença entre consulta e autoridade de tomada de decisão. As implementações mais bem-sucedidas que vejo limitam a equipa central de tomada de decisão a três tipos de pessoas:
- alguém que detém o desafio que está a tentar resolver
- alguém que pode dizer sim para avançar, e
- alguém que sabe sobre os dados e sistemas que precisará de aceder
Todos os outros podem ser consultados e mantidos informados, mas não precisam de estar no processo de tomada de decisão para cada escolha.
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