[DIÁRIOS DA IA] Como a IA generativa está mudando a relação custo-benefício no mercado de serviços

De soluções criativas a diagnósticos complexos, a Inteligência Artificial traz implicações profundas para organizações que buscam maximizar eficiência. / Imagem: DALL-E/SC Inova


[25.11.2024]


Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”. 

O que antes demandava horas e custos elevados com profissionais humanos, agora pode ser feito em segundos e por frações de centavos. Esses avanços apresentam implicações profundas para organizações que buscam maximizar eficiência sem comprometer a qualidade.

Neste artigo, exploraremos como a IA generativa está redefinindo custos e conectaremos essas transformações às lições da Economia Comportamental para decisões mais estratégicas e informadas.O impacto da IA generativa é ilustrado de forma clara em diversos setores como design gráfico, serviços jurídicos e diagnósticos terapêuticos:

Artista Gráfico:

  • Custo/Tempo com Gen-AI: US$ 0,001 por hora (~1 segundo).
  • Custo Humano: Centenas de dólares por horas ou dias.
  • Impacto: A IA permite a produção em massa de conteúdo visual em frações de segundo, otimizando campanhas de marketing e design​​.

Advogado (Resumos Jurídicos):

  • Custo/Tempo com Gen-AI: US$ 0,001 por hora (~10 segundos).
  • Custo Humano: Centenas de dólares e dias de trabalho.
  • Impacto: Ferramentas como Harvey automatizam tarefas repetitivas, permitindo que advogados concentrem-se em casos estratégicos.

Terapia (Geração de Diagnósticos):

  • Custo/Tempo com Gen-AI: US$ 0,001 por hora (~10 segundos).
  • Custo Humano: Centenas de dólares por consulta.
  • Impacto: Diagnósticos iniciais automatizados aumentam a acessibilidade, especialmente em regiões com escassez de profissionais.

Como podemos ver em ferramentas como Harvey (assistência jurídica) e Devin (desenvolvimento de software) são dimensionáveis e globais, oferecendo serviços ininterruptos e eliminando barreiras de acesso.

Ja na  Klarna.com, a transformação ocorreu no Atendimento ao Cliente, demonstrando que a adoção estratégica de IA pode gerar resultados significativos:

  • Escalabilidade e Eficiência Operacional: A IA lidou com 2,3 milhões de conversas, representando dois terços do atendimento ao cliente da Klarna, realizando o trabalho equivalente a 700 agentes em tempo integral. Este nível de automação libera recursos humanos para tarefas mais complexas e estratégicas.
  • Redução de Vieses e Melhor Experiência: A tecnologia apresentou um desempenho equivalente ao de agentes humanos em satisfação do cliente, mas com uma vantagem crucial: maior precisão, resultando em uma redução de 25% nas consultas repetidas.
  • Respostas Ágeis: A IA reduziu o tempo médio de resposta para menos de 2 minutos, comparado aos 11 minutos anteriores, gerando uma experiência mais fluida e responsiva para os clientes.
  • Operação Ininterrupta e Global: Disponível em 23 mercados, a IA opera 24 horas por dia, sete dias por semana, em mais de 35 idiomas, eliminando barreiras de tempo e idioma.
  • Retorno Financeiro: Além da eficiência operacional, a Klarna gerou um lucro estimado de US$ 40 milhões em 2024, evidenciando o impacto financeiro da adoção de IA.

CONEXÃO COM A ECONOMIA COMPORTAMENTAL 

1. Redução de Vieses Cognitivos

Ao substituir a subjetividade humana por análises algorítmicas, a IA reduz vieses como excesso de confiança ou âncoras em decisões críticas. Isso é particularmente evidente em ferramentas jurídicas que otimizam estratégias com base em dados imparciais.

2. Impacto na Tomada de Decisão

A velocidade da IA permite respostas quase instantâneas, eliminando fricções que causam aversão ao risco em consumidores ou atrasos estratégicos em empresas. No caso da Klarna, por exemplo, a integração da IA resultou em respostas aos clientes em menos de dois minutos, melhorando a satisfação e confiança do consumidor​​.

3. Custos Decrescentes e Racionalidade Econômica

A teoria da utilidade esperada é revisitada quando custos operacionais despencam para valores quase insignificantes. Organizações podem reavaliar alocações orçamentárias, redirecionando recursos para inovação e crescimento​​.

4. Redução de Fricções e Heurísticas

Com base na Economia Comportamental, a IA pode mitigar vieses cognitivos comuns no atendimento ao cliente, como o viés de confirmação ou excesso de confiança dos agentes humanos. Isso é alcançado através de respostas consistentes e neutras.

5. Aceleração de Decisões do Consumidor

Com um tempo de resposta reduzido, a Klarna demonstrou como a IA impacta a tomada de decisão do cliente. Quando o atendimento é rápido e preciso, os consumidores se sentem mais confiantes para realizar escolhas, reduzindo a aversão ao risco em transações financeiras​​.

6. Personalização Escalável

A operação em múltiplos idiomas e mercados da Klarna é um exemplo de como a IA oferece personalização em larga escala, aumentando a relevância das interações e diminuindo a desconexão cultural.

LEIA AQUI TODOS OS ARTIGOS DOS “DIÁRIOS DA IA” 

FRAMEWORKS PARA IMPLEMENTAÇÃO PRÁTICA 

1. AI-Driven Cost Canvas

Um framework que auxilia na análise de custo-benefício para adoção de IA:

  • Identificação de Processos Ineficientes: Quais tarefas podem ser automatizadas?
  • Implementação Gradual: Testar primeiro em áreas de baixo risco.
  • Mensuração de Impacto: Comparar custos e tempos antes e depois da implementação.

2. Personalização Escalável

A capacidade da IA de operar em múltiplos mercados e idiomas, como mostrado no caso Klarna, é replicável em setores que necessitam de atendimento global, mas personalizado.

Estamos prontos para um mundo onde tarefas de alto valor são feitas por centavos? Quais limites éticos e estratégicos devem ser considerados na substituição de trabalho humano por IA generativa?

A IA generativa não é apenas uma ferramenta tecnológica, mas um divisor de águas para organizações que buscam eficiência e escalabilidade. Com custos quase insignificantes e tempos de resposta acelerados, as possibilidades são ilimitadas. 

A Klarna oferece um exemplo claro de como a IA pode revolucionar o atendimento ao cliente, trazendo resultados tangíveis como escalabilidade, maior satisfação e retorno financeiro. 

As empresas que alavancarem esses aprendizados, integrando Economia Comportamental às suas estratégias, estarão melhor posicionadas para competir em um mercado global e dinâmico. No entanto, sua implementação requer cuidado estratégico para equilibrar automação e impacto humano.

Convido você a refletir: como a sua organização está usando a IA para superar desafios e criar experiências memoráveis? 

Convide sua equipe a explorar como essas tecnologias podem transformar seus processos. Como sua organização está se preparando para essa nova era? 

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: 

  • Kahneman, D. Rápido e Devagar: Duas Formas de Pensar. Rio de Janeiro: Objetiva, 2012.
  • Klarna Case Study. Resultados alcançados com a incorporação da IA no atendimento ao cliente. (Anexo fornecido pelo usuário).
  • Wang, J. & Xu, L. Artigo sobre ROI e inteligência artificial em setores diversos. (Citado no anexo).
  • Teoria dos Prospectos: Uma Análise Empírica. Revista de Economia Política, vol. 30, nº 2. Berger, B., Pessali, H. (2010).
  • Villasanti de Figueiredo, P. Os Princípios da Economia Comportamental e a Teoria Nudge. Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2017.
  • Eldes, S. Escrita Eloquente: Estruturas e Estratégias Persuasivas. São Paulo, 2024.
  • Harvey (Assistência Jurídica) e Devin (Desenvolvimento de Software). Ferramentas de IA citadas na análise comparativa de custos (anexo fornecido pelo usuário).
  • Guia de Economia Comportamental e Experimental. Ávila, F., & Bianchi, A. São Paulo: EconomiaComportamental.org, 2015.
  • Amarante, G. C., Pereira, A. D. Tomada de decisão e comportamento do investidor: uma análise de heurísticas e vieses. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento, 2021.
  • Berger, B., Pessali, H. A Teoria da Perspectiva e Mudanças no Mainstream. Revista de Economia Política, 2010.

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