Por Leonardo Loiola Cavalcanti

 

Caros colegas e entusiastas da tecnologia,

 

Bem-vindos a uma nova publicação no Blogdoloiola, onde nos debruçamos sobre o fascinante universo da Inteligência Artificial (IA) e seu impacto revolucionário na advocacia e na sociedade, algo que já vemos fazendo neste blog. À medida que nos aproximamos de uma era em que, segundo Relatório[1] da IBM de 2022, 41% das empresas brasileiras já utilizam Inteligência Artificial em algum nível durante seus processos comerciais. Além disso, 73% dos profissionais de Tecnologia da Informação afirmaram que as empresas para as quais trabalham aumentaram os investimentos em IA nos últimos dois anos, conforme imagem abaixo:

O Relatório recentemente divulgado oferece insights cruciais em relação à adoção e impacto da Inteligência Artificial (IA) no ambiente corporativo, destacando não apenas seu crescimento, mas também os desafios inerentes. As conclusões principais são:

Automação e Desenvolvimento de Competências: A IA vem desempenhando papel fundamental na automação de tarefas repetitivas, contribuindo para o enfrentamento da escassez de talentos e habilidades no mercado de trabalho.

Estabelecimento de Confiança: Embora a construção de confiança seja essencial, muitas organizações ainda falham em implementar medidas que assegurem a confiabilidade da IA.

Sustentabilidade Empresarial: Um número crescente de empresas está se mobilizando para investir em soluções de IA visando atender seus objetivos de sustentabilidade, uma analogia pertinente com o conceito de adaptação e mudança explorado no livro “Quem Mexeu no Meu Queijo”.

A expansão da IA é contínua e global, com 35% das empresas utilizando a tecnologia e 42% em fase de exploração. Esta adoção tem contribuído para:

Aumentando a força de trabalho: a IA está ajudando as empresas a enfrentar escassez de mão de obra e de competências por meio da automatização de tarefas repetitivas. 30% dos profissionais de TI globais afirmam que os funcionários de suas organizações já estão economizando tempo com novos softwares de IA e automação e ferramentas.

Sustentabilidade: Dois terços (66%) das empresas estão atualmente executando ou planejando aplicar IA para resolver suas metas de sustentabilidade.

Casos de uso: cerca de metade das organizações estão obtendo benefícios desde o uso de IA para automatizar processos de TI, negócios ou rede, incluindo economias de custos e eficiências (54%), melhorias em Desempenho de TI ou rede (53%) e melhores experiências para clientes (48%).

Contudo, persistem barreiras significativas:

Habilidades e Custos: A falta de habilidades especializadas e os altos custos são obstáculos para a adoção eficaz da IA.

Habilidades limitadas de IA, segundo as empresas: Experiência ou Conhecimento: (34%), o preço é muito alto (29%),

Complexidade de Implementação: A complexidade na integração e escalabilidade de projetos de IA ainda é uma barreira considerável. A falta de ferramentas ou plataformas para desenvolver modelos (25%), projetos são muito complexos ou difíceis de integrar e dimensionar (24%), e muita complexidade de dados (24%).

IA confiável: a maioria das organizações não adotou a chave etapas para garantir que sua IA seja confiável e responsável, como reduzir vieses (74%), acompanhar variações de desempenho e desvio do modelo (68%) e certificando-se de que eles podem explicar Decisões baseadas em IA (61%).

Diante desse Relatório, apresento aqui algumas das principais aplicações práticas da Inteligência Artificial, destaca-se:

Qualificação de leads: A IA é usada como ferramenta para qualificar leads. Com sistemas de IA, os times de prospecção conseguem entender o perfil de cliente ideal e identificar leads com potencial para se tornarem clientes.

Leads são potenciais clientes que demonstraram interesse em um produto ou serviço de uma empresa. Eles geralmente fornecem seus dados de contato, como nome, e-mail e telefone, em troca de alguma oferta da empresa, como um conteúdo gratuito, um desconto ou um teste gratuito.

Em termos simples, leads são pessoas que podem se tornar clientes da sua empresa.

Aqui estão alguns exemplos de leads:

• Uma pessoa que baixa um e-book sobre como fazer um bolo;
• Um cliente que solicita um orçamento para um serviço de jardinagem;
• Uma empresa que se inscreve para um teste gratuito de um software de CRM;
• Um cliente que está buscando informações jurídicas que possam se encontrar ligados à sua atividade advocatícia (verificar regras do Código de Ética do Advogado).

Leads são importantes para as empresas porque representam oportunidades de vendas. Ao coletar leads, as empresas podem começar a nutri-los com conteúdo e ofertas direcionados para aumentar as chances de convertê-los em clientes.

Aqui estão algumas dicas para gerar leads:

 

• Crie conteúdo relevante e valioso que atraia seu público-alvo;
• Ofereça ofertas atraentes que incentivem as pessoas a fornecerem seus dados de contato;
• Use ferramentas e estratégias de marketing digital para alcançar seu público-alvo.

Chatbots: Esses robôs conversacionais interagem com os clientes de forma natural e solucionam demandas de baixa e média complexidade sem interferência humana.

Previsões de vendas: A IA permite que as empresas prevejam resultados de vendas e acessem relatórios completos com insights valiosos para ajudar a otimizar o desempenho de vendas com uma precisão notável.

Existem várias ferramentas no mercado que podem ajudar as empresas a prever resultados de vendas. Aqui estão algumas sugestões:

ForecastPro: Uma ferramenta de previsão de vendas baseada em nuvem que usa aprendizado de máquina para analisar dados históricos e tendências atuais;

Oracle Sales Cloud Analytics: Um conjunto de ferramentas de análise de vendas que inclui recursos de previsão;

Microsoft Dynamics 365 Sales: Um software de CRM que inclui recursos de previsão;

Salesforce Einstein: É uma plataforma de IA integrada ao Salesforce CRM que pode prever tendências de vendas, recomendar as próximas melhores ações e automatizar tarefas. É particularmente útil para quem já está imerso no ecossistema Salesforce;

IBM Watson Studio: Oferece ferramentas poderosas de IA e aprendizado de máquina que podem ser aplicadas a dados de vendas para gerar previsões e classificações. O IBM Watson é conhecido pela sua robustez e capacidade de lidar com grandes volumes de dados;

Microsoft Azure Machine Learning: É uma plataforma de serviço em nuvem que permite que os usuários criem, treinem e implantem modelos de machine learning. Com a Azure ML, as empresas podem construir modelos personalizados para prever resultados de vendas com base em seus dados históricos;

SAP Predictive Analytics: Permite que os analistas de negócios criem modelos preditivos e estendam insights de previsão por toda a empresa. A integração com o SAP ERP é uma vantagem para empresas que já utilizam soluções SAP;

SAP é uma empresa de software conhecida principalmente por seus aplicativos de sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP). A sigla SAP vem do alemão “Systeme, Anwendungen und Produkte in der Datenverarbeitung”, que se traduz para “Sistemas, Aplicações e Produtos em Processamento de Dados”. Fundada em 1972 na Alemanha, a SAP se tornou um dos líderes mundiais em software de gestão empresarial.

ERP, ou Enterprise Resource Planning, é um tipo de software usado pelas empresas para gerenciar atividades do dia a dia, como contabilidade, compras, gerenciamento de projetos, gestão de riscos e compliance, e operações de cadeia de suprimentos. Uma solução ERP integra vários processos de negócios e facilita o fluxo de dados entre eles, eliminando dados duplicados e fornecendo dados integridade com um único sistema de verdade.

O ERP da SAP é amplamente reconhecido e utilizado globalmente. As soluções ERP da SAP são conhecidas por sua capacidade de se adaptar a diferentes setores empresariais e por sua escalabilidade, o que permite que empresas de todos os tamanhos, desde Empresário Individual (EI) a Sociedade Anônima (AS), até grandes corporações, utilizarem o software para gerenciar eficientemente suas operações.

O sistema ERP atua como o núcleo centralizado para os processos de negócios, reunindo todos os aspectos da empresa, facilitando a colaboração, aumentando a eficiência e fornecendo visibilidade em tempo real para a tomada de decisões. Ao integrar as operações de negócios em um único sistema, o ERP ajuda as empresas a obter insights mais profundos, otimizar processos e responder rapidamente às mudanças no ambiente de negócios.

• Tableau: o Tableau é principalmente uma ferramenta de visualização de dados, ele incorpora recursos de machine learning e modelagem preditiva que podem ser utilizados para fazer projeções de vendas;

Da modelagem preditiva:

Modelagem preditiva é um campo da ciência da computação que usa dados históricos para prever resultados futuros (Para o direito: JURIMETRIA). Ela é usada em uma ampla gama de aplicações, incluindo negócios, medicina, ciência e engenharia.

A modelagem preditiva usa uma variedade de técnicas, incluindo:

Aprendizado de máquina: Aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial que permite que os computadores aprendam com dados sem serem explicitamente programados.

Mineração de dados: Mineração de dados é o processo de identificar padrões e tendências em dados (Ex. encontrar contradições em julgados de magistrado com outros julgados.

Estatística: A estatística é o estudo de dados e probabilidades (Muito usado na Jurimetria. Ex. Quais os argumentos mais firmes que são aceitos e os menos aceitos em julgados de determinadas Turmas ou Varas; tempo de despachos, processos etc.).

A modelagem preditiva pode ser usada para prever uma variedade de resultados, incluindo:

• Vendas: A modelagem preditiva pode ser usada para prever o número de produtos ou serviços que serão vendidos.
• Fraude: A modelagem preditiva pode ser usada para identificar atividades fraudulentas.
• Risco: A modelagem preditiva pode ser usada para avaliar o risco de eventos futuros.
• Demanda: A modelagem preditiva pode ser usada para prever a demanda por produtos ou serviços.

A modelagem preditiva pode ser uma ferramenta poderosa para tomar decisões informadas. Ao usar a modelagem preditiva, as empresas podem melhorar o planejamento, alocação de recursos e tomada de decisão.

Aqui estão alguns exemplos de como a modelagem preditiva pode ser usada:

• Uma empresa de varejo pode usar a modelagem preditiva para prever a demanda por produtos sazonais.
• Um banco pode usar a modelagem preditiva para identificar clientes com maior probabilidade de inadimplência.
• Um hospital pode usar a modelagem preditiva para prever o risco de pacientes desenvolverem complicações.
• Uma seguradora pode usar a modelagem preditiva para avaliar o risco de sinistros.
• A Secretaria de Saúde pode usar a modelagem preditiva para avaliar a química do que é lançado nos rios, lagoas etc., para acompanhar a alta ou a baixa de uso de drogas, tais como: cocaína, remédios etc. Com isso, desenvolver políticas públicas.
• A Ordem dos Advogados do Brasil pode usar a modelagem preditiva para fornecer aos advogados e advogadas qual a área com maior escassez de advogado e como maior demanda de clientes, entre tantas outros formas de prever o futuro com os dados coletados.

A modelagem preditiva é uma área em rápido desenvolvimento. À medida que as técnicas e os dados melhoram, a modelagem preditiva se tornará cada vez mais precisa e poderosa.

HubSpot Sales Hub: Dotado de recursos de inteligência de vendas, o HubSpot pode fornecer insights e previsões valiosas para equipes de vendas, integrando-se facilmente com seu CRM (Customer Relationship Management);

Um sistema de CRM ajuda empresas a:

Centralizar Dados de Clientes: Consolida informações de diferentes canais de comunicação, incluindo site da empresa, telefone, e-mail, chat ao vivo, materiais de marketing e mídias sociais;

Automatizar Processos de Vendas: Auxilia no acompanhamento de leads, otimização de informações sobre oportunidades de vendas e gerenciamento de campanhas de marketing;

Facilitar a Comunicação Interdepartamental: Permite que diferentes departamentos da empresa, como vendas, marketing e atendimento ao cliente, compartilhem informações e colaborem de forma eficaz;

Aumentar a Eficiência no Atendimento ao Cliente: Oferece uma visão 360 graus dos clientes, permitindo um serviço mais personalizado e ágil;

Analisar Dados e Relatórios: Fornece insights valiosos sobre padrões de compra dos clientes, eficácia das campanhas de marketing e desempenho de vendas.

Os sistemas de CRM são uma parte vital da estratégia de negócios de muitas empresas, pois ajudam a manter tudo organizado e a tornar os processos de negócios mais eficientes e eficazes.

Personalização da experiência do cliente: A IA ajuda a compreender as preferências dos clientes e a mapear sua jornada de compra;

Automatização de tarefas: A IA automatiza várias tarefas, melhorando a produtividade coletiva.

É evidente que o campo da inteligência artificial (IA) está em seus estágios iniciais – e podemos apenas especular sobre seu potencial quando alcançar maturidade plena. Já existem aplicações avançadas que prometem revolucionar o comércio e a prática advocatícia, abrindo caminho para economia de tempo e aumento de lucratividade.

Uma pesquisa recente do Gartner revela que 45% dos executivos estão experimentando inteligência artificial generativa (GenAI) e 10% já a incorporaram em seus processos produtivos. A expectativa é que a adoção de IA por empresas continue crescendo, a fim de otimizar operações e enriquecer a experiência do cliente.

O Futuro é Agora

Diante de um panorama repleto de possibilidades, a IA se destaca como um complemento às nossas habilidades, e não como um substituto. Ela nos capacita a criar aplicativos sob medida para atender às necessidades específicas das empresas. Mais do que uma tendência, a IA é uma força emergente que está redefinindo o que é possível.

À medida que ingressamos nessa nova era, fazemo-lo munidos de conhecimento, integridade e uma perspectiva inovadora para a área do direito.

Para aprofundar-se nesse diálogo e explorar como a IA pode beneficiar o mundo empresarial e a prática jurídica, continue sua jornada conosco aqui no Blogdoloiola. Este é apenas o começo da exploração do potencial que a tecnologia e a inteligência artificial reservam ao universo jurídico.

No nosso próximo artigo, discutiremos as várias aplicações disponíveis para a classe jurídica que podem ser extremamente úteis para aqueles que buscam otimizar o tempo e acolher novos desafios. Isso inclui jurimetria – a análise estatística do direito para prever resultados de processos, identificar tendências jurisprudenciais e aperfeiçoar a gestão de prazos e documentos. Adicionalmente, chatbots especializados podem oferecer assistência inicial na triagem de casos ou prover informações legais preliminares aos clientes.

[1] Índice Global de Adoção de IA IBM 2022 | IBM