Agentes de crescimento: transformando a promessa da IA em impacto

Pontos principais

O valor de ponta a ponta é gerado pela mudança. Vitórias expansivas em produtividade são apostas certas. O impacto é alcançado através do foco nas maiores questões de crescimento e na sua resolução. Reutilize processos de trabalho e não ferramentas. A expansão é alcançada através do mapeamento de decisões e transferências e da colocação de agentes no ponto de mudança, em vez de os anexar a etapas existentes. Nova escala do modelo operacional. A transformação de ponta a ponta requer grupos multifuncionais de humanos e IA, produtos de dados sobrepostos e governança em que os agentes são vistos como ativos que são geridos como talentos. Uma retalhista multinacional vai ter um aumento na procura de um produto de alta qualidade numa área e um excesso de stock noutra. Uma equipa de agentes de IA pode reafetar os gastos com publicidade, otimizar preços, redirecionar stocks e atualizar recursos criativos em segundos para ofertas que se alinhem com a intenção do comprador. O próximo passo, nesse caso, é o trabalho coordenado ativado pelos sinais dos clientes e a organização do crescimento dos negócios no local. Essa não é uma situação imaginária; é o futuro da IA no aumento das funções. A IA agênica coloca o raciocínio automatizado nos processos de marketing, vendas e atendimento ao cliente. Estimamos que mais de 60% das implementações em marketing e vendas gerarão mais valor usando IA agênica. As primeiras provas indicam que a IA genérica tem potencial para gerar um valor anual de 2,6 a 4,4 biliões de dólares, e até 20% do aumento de produtividade previsto está nas áreas de marketing e vendas. O marketing e as vendas são, literalmente, a ponta de lança em termos de entrega de qualidade do potencial da IA agênica em qualquer valor real. Os modelos básicos da IA genérica são a base da IA agênica, que é um sistema capaz de agir no mundo real e aplicável na execução de processos com várias etapas. A automação e tarefas complexas podem ser automatizadas e realizadas por agentes de IA com a ajuda do processamento de linguagem natural, o que, de outra forma, seria feito por seres humanos. O impacto já pode ser observado entre os primeiros líderes. A título de ilustração, com base na análise, estima-se que algumas das 250 empresas da Fortune estejam a experimentar uma aceleração de 15 vezes na velocidade de criação e execução de campanhas, devido a um aumento na velocidade da inovação e otimização de processos.

Eles podem, por exemplo, simplificar preços, impulsionar leads, personalizar ofertas e lidar com as negociações com os clientes até o fim. Os ganhos podem aumentar à medida que as organizações adotam cada vez mais a IA agênica. Foi analisado que implementações de agentes adequadas e dimensionadas podem proporcionar ganhos de produtividade entre três e cinco por cento ao ano e também podem fazer com que o crescimento aumente em 10 por cento ou até mais. No entanto, a maioria das organizações ainda não conseguiu atingir o valor significativo da IA. Quase 8 em cada 10 dizem que não viram benefícios materiais significativos com a IA em geral, principalmente por causa das limitações associadas a programas-piloto fragmentados, dados de baixa qualidade e falta de bases de governança suficientes. Os líderes que conseguiram avançar e extrair valor da IA estão a reformular o processo de crescimento, adotando agentes de IA nos seus processos. Com base na experiência em diversos setores, há quatro lições que estão a ser aprendidas por organizações que estão a fazer avanços e a transformar a promessa da IA agênica em desempenho em marketing e vendas:

O impacto começa com o local onde o agente pode fazer a diferença, seja na conversão, na precisão dos preços ou no envolvimento do cliente, e mobilizar os agentes para acelerar esses resultados. Pense no tema da personalização, onde a oportunidade não é apenas testada, mas também profunda. Estudos comprovam que 71% dos consumidores esperam interações personalizadas e 76% ficam frustrados quando isso não acontece. Os resultados da personalização por IA no aumento da satisfação do cliente em 15 a 20 por cento, no crescimento da receita em 5 a 8 por cento e na redução do custo de atendimento em até 30 por cento são impressionantes. Isso se torna possível em grande escala com a IA agênica, que aplica raciocínio contextual e tomada de decisões em tempo real para aperfeiçoar ofertas, conteúdos e experiências a cada interação.

História de sucesso de uma seguradora europeia

De acordo com a análise, uma seguradora europeia, por exemplo, redefiniu o seu processo de vendas usando agentes de IA que personalizaram campanhas em centenas de microsegmentos, personalizaram scripts de acordo com as pistas dos compradores e treinaram equipas de vendas com feedback em tempo real. O resultado:

• taxas de conversão duas a três vezes maiores
• redução de um quarto na duração da chamada para o serviço de apoio ao cliente
• ciclos de aprendizagem contínuos que as revisões manuais não conseguiram igualar em eficácia

Estudo de caso de companhias aéreas dos EUA

Práticas semelhantes estão a ser aplicadas por outras organizações com a ajuda da IA para melhorar a experiência do cliente, entendendo o que cada cliente deseja a seguir e oferecendo-o no momento certo. Uma companhia aérea dos EUA aplicou insights preditivos, aplicando a mesma compensação a perturbações de voos, distinguindo entre viajantes frequentes e viajantes ocasionais. O impacto:

• Aumento de 210% na segmentação de clientes em risco
• Aumento de 800% na satisfação do cliente
• 59% de redução na rotatividade entre viajantes de alto valor

Aplicações de preços dinâmicos

O mesmo tipo de inteligência também está a ser aplicado na área de melhoria de preços. É possível fazer com que a IA agênica perceba as mudanças do mercado, calcule os resultados e responda imediatamente, alterando os preços ou redistribuindo o inventário em tempo real, dependendo do que os concorrentes estão a fazer, das mudanças nos consumidores ou das previsões de procura. Um exemplo são as companhias aéreas que já utilizam IA agencial para gerar pacotes personalizados com base em tarifas, assentos e ofertas opcionais que são atualizados dinamicamente para reagir a informações em tempo real, incluindo tendências de pesquisa, clima e comportamento de reserva.

As organizações que veem uma contribuição significativa para a IA agênica não estão apenas a colocar em ação novos agentes para melhorar as tarefas atuais, mas estão a redesenhar os fluxos de trabalho. Os agentes agregam valor quando aplicados aos processos e jornadas de ponta a ponta, adicionando automação e força limitada à coordenação, mas quando aplicados a etapas individuais, sua força é restrita.

Os processos tradicionais podem ser descritos como fluindo numa única direção, normalmente entre departamentos: o departamento de Marketing passa o trabalho para o de Vendas, que o encaminha para o departamento de Serviços e, por fim, para o de Preços. Os avanços em cada uma dessas funções foram enormes nos últimos anos, com a integração de funcionalidades digitais e analíticas, e a IA agênica aproveita esses avanços para automatizar e coordenar atividades nos níveis funcional e de equipa. Ao superar os problemas endémicos de coordenação entre os complicados silos e fluxos de trabalho das operações, as organizações podem conseguir ciclos mais curtos, além de mais consistência e capacidade de resposta numa escala que nenhuma coordenação humana poderia igualar. Mais importante ainda, o sucesso requer o desenho do processo com base nos agentes, e não a ligação de agentes a processos antigos. A título de ilustração, em vez de atribuir agentes para ajudar os departamentos de atendimento ao cliente a responder mais rapidamente às suas reclamações, as organizações líderes destacam agentes para prever possíveis problemas, fazer chamadas preventivas a um cliente antes de uma chamada e resolver situações antecipadamente com as suas ofertas pessoais.

Transformação das seguradoras europeias

Para ter uma ideia clara de como isso funcionaria na prática, a seguradora europeia dá uma visão clara do mesmo. De acordo com a análise, em 16 semanas, a empresa reformulou um modelo comercial de uma rede de agentes conectados que atuam em toda a experiência do cliente. As melhorias resultantes:

• Os agentes de conhecimento centralizaram mais de 1.000 documentos de políticas e produtos, permitindo que os funcionários da linha de frente encontrassem a resposta relevante imediatamente
• A transcrição e classificação das chamadas por IA pelos agentes de coaching resultou em 95% das chamadas de vendas serem analisadas automaticamente, em comparação com 3% anteriormente
• Esses recursos foram integrados pelos agentes de integração ao CRM e ao portal do agente disponíveis, seguindo as políticas de segurança de login único e oferecendo painéis de desempenho em tempo real Esses sistemas de agência, coletivamente, resultaram numa redução de 25% no tempo médio de chamada, menos transferências entre funções que eram feitas manualmente e um ciclo de feedback. Essa experiência fez com que os agentes continuassem a melhorar as melhores ações, a sequência de mensagens e a correspondência de produtos para acompanhar as mudanças na procura dos clientes.

Tipos e funções dos agentes

A mudança completa vai precisar de criar valor com agentes de IA, mas é preciso o agente certo para a tarefa certa:

• agentes específicos do domínio que realizam ações complexas e sensíveis ao contexto
• agentes generalistas que realizam ações como síntese de dados ou criação de conteúdo
• agentes de verificação de erros
• agentes de orquestração para coordenar e alinhar todo o sistema O papel mais importante nessa tarefa é desempenhado pelos seres humanos. Eles são capazes de colaborar estreitamente com os agentes para supervisionar, verificar e lidar com as questões que os agentes de IA lhes apresentam. As empresas mais evoluídas integram essas interações entre humanos e agentes em fluxos de trabalho adaptativos, que mudam a cada iteração e sinal do cliente.

As organizações devem deixar de ver a IA agencial como uma ferramenta adicional e começar a vê-la como parceira digital. Isso significa atribuir funções aos agentes, integrá-los adequadamente e gerenciá-los com expectativas claras de desempenho, assim como se fossem membros humanos da equipe. No entanto, as métricas apropriadas do desempenho dos agentes de IA variam de acordo com os KPIs de produtividade convencionais. Em vez de contar chamadas ou o número de campanhas, as organizações com melhor desempenho consideram uma combinação de medidas:

• qualidade da conversa
• seja preciso ao fazer as tarefas
• seja preciso ao responder a escalações
• taxa de aprendizagem, que demonstra a capacidade dos agentes de absorver feedback e ajustar-se às mudanças no comportamento dos compradores Essas métricas são monitoradas continuamente porque todas as ações dos agentes são registradas e podem ser rastreadas. Painéis em tempo real indicam mudanças de desempenho, comparam resultados de benchmark com limites humanos e indicam quando é necessário retreinar ou recalibrar.

Estudo de caso de construtora residencial nos EUA

Uma das maiores construtoras dos EUA mostra como essa disciplina pode trazer resultados. Para melhorar a comunicação online e o agendamento de consultas, a empresa treinou representantes de vendas de IA e os ensinou a agir como seus vendedores de melhor desempenho. Quando mais de 500.000 transcrições de vendas foram analisadas, dezenas de estados de conversação — saudação, tratamento de objeções, acompanhamento, fechamento — e quais padrões são mais comumente associados ao sucesso foram identificados. Com base nessas ideias, a equipa criou personagens de agentes com estilos, ritmos e formas de conversar diferentes. Depois, todos os diálogos de IA foram comparados com referências humanas por meio de um agente de pontuação que avaliou a precisão, personalização e fluidez. Os painéis mostraram quedas e incompatibilidades de tom, o que permitiu um ajuste rápido das melodias. Resultados:

• A taxa de conversão em marcações aumentou três vezes
• as consultas semanais aumentaram duas vezes
• os agentes mais eficazes demonstravam igualdade humana em termos de empatia e fluidez

À medida que os agentes assumem os fluxos de trabalho que abrangem marketing, vendas e atendimento ao cliente, as empresas devem reconsiderar o processo de organização do crescimento. A abordagem histórica de cada uma das funções a trabalhar no seu silo está a ser substituída por uma abordagem integrada, na qual os agentes coordenam as suas atividades, partilham dados e unem toda a experiência do cliente para criar uma experiência entre o momento da consciencialização e a fidelização. O design das campanhas, a conversão de leads e a interação com o cliente já não estão numa sequência, mas sim num único ciclo de aprendizagem. Isso não pode ser feito sem um novo modelo operacional híbrido humano-IA. Esse sistema envolve agentes para fazer a coordenação e implementação com humanos para fornecer estratégia, criatividade e controlo. A natureza multifuncional das equipas de crescimento é construída de forma que profissionais de marketing, vendedores, representantes de atendimento ao cliente e cientistas de dados trabalhem juntos com base em fluxos de trabalho e objetivos comuns.

Fábricas de agentes

A expansão exige que as empresas líderes criem fábricas de agentes: centros específicos que industrializam o processo de criação, implementação e regulamentação de agentes. Esses hubs formalizam uma arquitetura reutilizável, produtos de dados comuns e barreiras de segurança e conformidade. E os agentes padronizados que eles constroem são reservados para obrigações baseadas em funções das partes interessadas, de tal forma que:

• os agentes principais planeiam o trabalho
• os agentes profissionais realizam as ações
• Os agentes de controlo de qualidade e conformidade supervisionam o desempenho Exemplos dessa estratégia são vários bancos globais, que criaram fábricas de agentes para remodelar os seus esforços de due diligence. Cada fábrica tem as suas próprias equipas de agentes para processar etapas individuais, incluindo extração e validação de dados e garantia de qualidade, o que minimiza o número de etapas manuais e melhora a precisão e o controlo.

Exemplo de produtor de estilo de vida ao ar livre

Um dos principais produtores norte-americanos de produtos para atividades ao ar livre usou os mesmos princípios na sua abordagem ao atendimento ao cliente. Conforme indicado pela análise, após a análise de mais de 30.000 tickets de serviço e transcrições de chamadas, a empresa redesenhou a função para que os agentes lidassem com o diagnóstico, a recuperação de dados e a síntese, deixando o tratamento centrado no ser humano para os seres humanos. A implementação foi bem-sucedida graças ao plano personalizado de gestão de mudanças, que incluiu a formação de líderes em painéis de KPI, de funcionários da linha de frente em auxiliares de trabalho em fluxos de trabalho assistidos por IA e de pessoal técnico em manutenção e ajuste de modelos. Loops contínuos de feedback e um painel conjunto vão garantir que tanto os agentes humanos quanto os digitais estejam focados em alcançar um tempo de resolução mais rápido, maior satisfação e crescimento quantificável da receita.

Transformação da capacidade humana

À medida que esses sistemas evoluem, o diferencial passa a ser a capacidade humana. As pessoas não realizam mais tarefas; agora elas gerenciam, aperfeiçoam e aprimoram a maneira como o trabalho é feito. Os gestores e especialistas devem ser ensinados a delegar aos agentes, rever os resultados, identificar exceções e orientar os ciclos de aprendizagem. Novas competências, incluindo design oportuno, monitorização de resultados e controlo de escalonamento, estão rapidamente a tornar-se parte das funções de crescimento atuais. Um número significativo de organizações já pretende empregar IA agênica com 25 a 50 por cento dos funcionários regularmente, um bom indicador de que a capacidade de colaborar com IA está a tornar-se uma vantagem comercial.

Um ano depois, na era da IA agênica, a lição agora é óbvia: o desenvolvimento não será um crescimento de ferramentas, mas sim a maneira como os líderes as estabelecerão e implementarão. A vantagem competitiva não vai ser determinada pelo número de agentes que uma empresa lança, mas sim pelo seu design, gestão e eficácia em escala. Novas mentalidades já estão a ser implementadas nas empresas que estão na vanguarda. É só o começo da transformação que a IA agênica vai causar, em breve surgirão questões maiores, tais como:

• Quando o teu agente de vendas estiver a negociar com o agente de compras do teu cliente, como é que a tua empresa se vai destacar?
• Caso a execução seja comoditizada, o que tem para oferecer como marca?
• Com fluxos de trabalho entre silos, como você vai manter a responsabilidade e o controlo? Esses são os testes de liderança da era agênica. Em breve, a principal questão para os líderes não será mais o que esse agente pode fazer por nós, mas quais resultados pretendo alcançar com ele e como posso aproveitar ao máximo o espaço que ele oferece para permitir que os humanos façam ainda melhor o que só eles podem fazer. Quanto mais rápido as organizações incorporarem a IA agênica nos processos de marketing, vendas e suporte ao cliente, mais rápido elas vão conseguir encontrar as respostas para essas questões mais importantes.