Por Ankur Prakash, VP de New Growth e Emerging Markets da Wipro
Desde o início dos tempos, a humanidade investe tempo e esforço na criação e desenvolvimento de ferramentas que facilitem sua vida. Essas ferramentas impulsionaram nosso aperfeiçoamento e evolução, e modificaram as formas de convivência, comunicação, hábitos, e até características de trabalho e consumo. O principal instrumento dessa jornada é a tecnologia, que não apenas impacta a vida humana, mas também reflete na maneira como as organizações têm buscado novas formas de conquistar mercado, automatizar processos, alavancar eficiência, reduzir custos e aprimorar a experiência dos usuários, enfim, se reinventar. A busca constante por mudança e avanço tecnológico é, hoje em dia, impulsionada pela chamada Era Digital.
Nunca antes o conceito de experiência do consumidor, otimização de processos e ganho de vantagem competitiva estiveram tanto em evidência, e sendo impulsionados por tecnologias como big data, analytics, digitalização, internet das coisas, entre outras. Nesse contexto, um dos meios encontrados para a mudança e adequação à nova era foi o emprego de tecnologias inteligentes, conhecidas, pelo termo geral, como “Computação Cognitiva”, que nada mais são que interação e resposta – em tempo real – da tecnologia às necessidades humanas. Chegou a hora de nos acostumarmos com os termos machine learning, deep learning e inteligência artificial, e começar a emprega-los de forma real em projetos. Não que estejamos avançados na implementação de tais tecnologias, mesmo que a tendência mostre que caminhamos cada vez mais para seu uso. Vale ainda lembrar da Lei de Moore, que aponta que a evolução tecnológica dobra a cada 18 meses, ou seja, o mercado vai precisar correr.
Quando consumidores e clientes notaram que o poder estava, na verdade, em suas mãos – escolha e influência – suas exigências passaram a ser maiores. Ou seja, conhecer hábitos e proporcionar experiências personalizadas a cada cliente tornou-se vital às empresas. E como fazer isso? Seria preciso analisar todos os dados compartilhados e gerados por cada consumidor. Eis que surgiu, então, um novo dilema. Reunir, analisar – as muitas – informações; gerar insights e aplicar estratégias frente aos novos cenários.
De qualquer forma, falar só de Big Data já é quase obsoleto, visto a quantidade de dados e a velocidade com que as coisas acontecem. Agora imagine: uma simples informação postada no Facebook atinge o ‘global’ em minutos, e talvez esse post aponte também um importante dado sobre o seu consumidor. Onde você vai estar quando isso acontecer? Espero que não produzindo aquele antigo relatório de vendas. Essa mera postagem pode revolucionar os seus planos, além de mostrar se aquele cliente ainda pertence ao seu core, ou se está disponível para uma nova oferta. E é importante frisar; para que todo esse processo funcione, um toque de rapidez e automação são necessários, ou seja a utilização de computação cognitiva.
Pense em um sistema de help desk; uma mesma reclamação leva exatamente sete dias úteis para se resolver. Com a implementação de uma solução cognitiva isso pode ser automatizado e o tempo de resposta diminuído consideravelmente. Depois de coletar e entender as informações, a máquina pode resolver e concluir os chamados de determinados problemas, ou seja, se for o caso, acionar um técnico humano para indicar a melhor solução. Agora pense no impacto percebido para os usuários desse sistema, suas solicitações serão respondidas mais rapidamente, com solução personalizada e efetiva, isso aumentará a satisfação e engajamento.
Há área financeira, o que pode ser melhor do que saber a hora exata em que um correntista procura um financiamento imobiliário, já que vai se casar no próximo ano. Melhor que isso é surpreender o cliente com a oferta certa no momento mais oportuno. É conhecer de ponta a ponta a vida e a jornada do seu cliente.
Note que a questão não é puramente TI, mas sim o modelo de negócio. Por que as fintechs fazem tanto sucesso? Mesmo com toda inovação que aplicam, seu modelo prioriza o cliente, o core de sua estratégia pode ser resumido em algumas palavras: usabilidade e experiência do cliente combinada com analytics, ou seja, inovação baseada em dados. Mas se é só isso, por que a solução cognitiva? Para que haja capacidade de processamento e análise de informações de forma mais precisa e inteligente.
A tecnologia não vai tirar o seu emprego
Não espere ver as estimativas de desemprego subindo com o uso de tecnologias cognitivas, ao contrário, aguarde por um mar de oportunidades. Projetos para conhecer a fundo e alavancar o ciclo de vida do cliente só estão em níveis insipientes por falta de recursos qualificados. Ou seja, a mão de obra do futuro. O cientista de dados, por exemplo, será, sem dúvida, um dos cargos – se já não o é – de maior necessidade nas empresas. Esse profissional é um estatístico que possui conhecimento de negócios, um ser humano que não vai apenas analisar dados, ele vai estudar e entender como pode gerar valor e receita para a organização.
A computação cognitiva chegou para facilitar o nosso trabalho, seu uso é dedicado à realização de atividades repetitivas e com baixo conhecimento intelectual. E daqui para frente, ainda que essas máquinas estejam em um momento de aprendizado, até o instante em que imagens, sentimentos e ações puderem ser interpretadas, os seres humanos estarão em posições estratégicas. Soluções cognitivas existem para ocupar gaps e auxiliar o mercado a direcionar os talentos humanos para competências que requeiram altos níveis de conhecimento. Não se preocupe, as máquinas serão suas colegas de trabalho, mas não ocuparão a sua mesa.
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