{"id":21251,"date":"2024-04-02T13:39:37","date_gmt":"2024-04-02T13:39:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=21251"},"modified":"2024-04-26T14:14:35","modified_gmt":"2024-04-26T14:14:35","slug":"ai-data-preparation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/","title":{"rendered":"Por que cada projeto de IA deveria come\u00e7ar como um projeto de dados?"},"content":{"rendered":"\n

Setenta e sete por cento<\/a> dos tomadores de decis\u00e3o empresariais recentemente relataram que temem perder os benef\u00edcios da intelig\u00eancia artificial generativa para suas empresas. N\u00e3o querendo ficar para tr\u00e1s, muitas empresas est\u00e3o avan\u00e7ando a todo vapor. <\/p>\n\n\n\n

Elas esperam aproveitar os benef\u00edcios que a IA promete, como tomada de decis\u00e3o mais r\u00e1pida, aumento da efici\u00eancia operacional e melhor satisfa\u00e7\u00e3o do cliente. Mas ser\u00e1 que est\u00e3o ignorando a prepara\u00e7\u00e3o de dados e avan\u00e7ando r\u00e1pido demais?<\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 um risco em lan\u00e7ar projetos de IA sem garantir que sua organiza\u00e7\u00e3o esteja pronta. Na verdade, novas pesquisas mostram que uma boa prepara\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 a a\u00e7\u00e3o mais importante que voc\u00ea pode tomar se quiser implementar com sucesso a IA generativa. <\/p>\n\n\n\n

Isso ocorre porque, ao treinar seus modelos de IA com dados mal estruturados, os resultados produzidos ser\u00e3o imprecisos.<\/p>\n\n\n\n

Para entender como e por que isso acontece, n\u00f3s apresentamos tr\u00eas casos de uso hipot\u00e9ticos de prepara\u00e7\u00e3o de dados eficaz e ineficaz e o impacto no sucesso da IA.<\/p>\n\n\n\n

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Preparando os dados para o futuro da Intelig\u00eancia Artificial<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Desbloqueie o poder do Data Cloud para o sucesso do Marketing<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tAssista agora<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\n\t\t\t\n\t\t\"\"\n\n\t\t\n\t\t\t\t\t\"\"\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t\t\"\"\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\n

A prepara\u00e7\u00e3o de dados leva ao sucesso da IA: tr\u00eas casos de uso<\/h2>\n\n\n\n

1. IA aprimora a efici\u00eancia<\/h3>\n\n\n\n

Imagine uma equipe de vendas em uma empresa de tecnologia, vamos cham\u00e1-la de “Din\u00e2mica Futurix”. <\/p>\n\n\n\n

Eles limparam e normalizaram todos os dados armazenados em sua ferramenta de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Essa prepara\u00e7\u00e3o de dados garante perfis de clientes precisos e intera\u00e7\u00f5es de vendas bem documentadas. <\/p>\n\n\n\n

Quando eles lan\u00e7am novas capacidades de IA para seu CRM, a IA avalia os dados existentes e fornece insights sobre leads potenciais e oportunidades de venda adicionais. Melhor ainda, ela pode gerar e-mails para os representantes de vendas e fornecer resumos de chamadas automatizados sempre que interagem com um cliente. <\/p>\n\n\n\n

Como resultado, sua equipe passa menos tempo digitando e mais tempo fechando neg\u00f3cios, aumentando significativamente sua efici\u00eancia de vendas.<\/p>\n\n\n\n

No “HumanisTek Inc.”, uma empresa de tecnologia concorrente, a administra\u00e7\u00e3o corre para implementar a IA sem prepara\u00e7\u00e3o adequada dos dados. Seu CRM est\u00e1 cheio de contatos desatualizados e dados de vendas inconsistentes. <\/p>\n\n\n\n

Como resultado, sua plataforma de IA frequentemente sugere leads irrelevantes com base em informa\u00e7\u00f5es desatualizadas do cliente, levando a oportunidades perdidas e funcion\u00e1rios de vendas frustrados que constantemente t\u00eam que corrigir erros de dados. <\/p>\n\n\n\n

Os representantes de vendas tamb\u00e9m t\u00eam que gastar muito tempo revisando os e-mails gerados pela IA, pois frequentemente est\u00e3o incorretos, ent\u00e3o a efici\u00eancia prometida pela IA nunca \u00e9 realizada.<\/p>\n\n\n\n

2. IA melhora a precis\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

Na “HelpDeskers”, uma empresa de servi\u00e7o ao cliente, uma boa prepara\u00e7\u00e3o de dados significa que seu sistema de IA compreende e categoriza corretamente as consultas dos clientes. Eles t\u00eam tempos de resolu\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pidos e servi\u00e7o altamente personalizado. <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, o sistema de IA pode identificar problemas espec\u00edficos \u00e0 medida que surgem (por meio de um aumento nas chamadas, por exemplo), porque as fontes de dados s\u00e3o completas e atualizadas regularmente. <\/p>\n\n\n\n

Em seguida, ele fornece \u00e0 equipe as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para abordar proativamente os problemas e melhorar a satisfa\u00e7\u00e3o geral do cliente. Relat\u00f3rios gerados pela IA permitem que a ger\u00eancia saiba quais t\u00f3picos est\u00e3o gerando mais chamadas, para que possam tomar boas decis\u00f5es de escalonamento e treinamento para o centro de atendimento.<\/p>\n\n\n\n

Em contraste, a “QuickFixing” n\u00e3o prioriza a limpeza dos dados. As chamadas n\u00e3o s\u00e3o codificadas corretamente no sistema, e eles n\u00e3o est\u00e3o rastreando os t\u00f3picos das chamadas junto com a data e a hora da chamada. <\/p>\n\n\n\n

Como os dados s\u00e3o incompletos e \u00e0s vezes imprecisos, a IA n\u00e3o pode contextualizar as reclama\u00e7\u00f5es dos clientes. A equipe de servi\u00e7o n\u00e3o recebe as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias sobre problemas em tend\u00eancia, ent\u00e3o eles n\u00e3o podem ser proativos ou preparados para resolv\u00ea-los. <\/p>\n\n\n\n

Isso n\u00e3o apenas frustra os clientes, mas tamb\u00e9m, a longo prazo, pode resultar em estrat\u00e9gias de neg\u00f3cios equivocadas. <\/p>\n\n\n\n

Como a ger\u00eancia n\u00e3o consegue ver claramente esses problemas evolu\u00edrem em tempo real, eles tomam decis\u00f5es com base em insights imprecisos.<\/p>\n\n\n\n

3. IA revela insights<\/h3>\n\n\n\n

“Trendists”, uma empresa de pesquisa de mercado, tem um analista de dados dedicado que garante que todos os dados alimentados em seu sistema de IA sejam atuais e abrangentes. <\/p>\n\n\n\n

Como resultado, a IA fornece ao analista relat\u00f3rios din\u00e2micos e perspicazes que refletem com precis\u00e3o as mudan\u00e7as no mercado e o comportamento do cliente. Esses relat\u00f3rios permitem que o analista d\u00ea recomenda\u00e7\u00f5es estrat\u00e9gicas ao seu gerente, mantendo sua empresa \u00e0 frente das tend\u00eancias de mercado.<\/p>\n\n\n\n

Por outro lado, na “Static Analytics, Ltd.”, outra empresa de pesquisa de mercado, as informa\u00e7\u00f5es fornecidas ao sistema muitas vezes est\u00e3o desatualizadas. Seu analista de dados agora est\u00e1 lidando com um sistema de IA que n\u00e3o pode fornecer previs\u00f5es precisas e recomenda\u00e7\u00f5es relevantes. <\/p>\n\n\n\n

E isso significa que eles n\u00e3o podem fornecer ao gerente os insights em tempo real necess\u00e1rios para tomar decis\u00f5es informadas, fazendo com que a empresa fique para tr\u00e1s de seus concorrentes.<\/p>\n\n\n\n

Trabalhe seus dados de maneira estrat\u00e9gica<\/h2>\n\n\n\n

Os dados s\u00e3o seu ativo estrat\u00e9gico mais importante, e s\u00e3o fundamentais para o sucesso da IA. Mas para realizar o potencial de seus dados – e ver os benef\u00edcios de suas iniciativas de IA – voc\u00ea precisa liderar com uma mentalidade orientada a dados e priorizar a prepara\u00e7\u00e3o de dados. <\/p>\n\n\n\n

Conhe\u00e7a o Data Cloud e entenda como organizar toda sua base de dados de maneira estrat\u00e9gica: <\/p>\n\n\n\n

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Conhe\u00e7a o Data Cloud<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Capture e gerencie todos os dados de sua empresa em tempo real e crie valor com insights acion\u00e1veis feitos por IA, tudo isso na plataforma de CRM n\u00ba 1 mundo.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tVer demonstra\u00e7\u00e3o<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
\n\t\t\t\"\"\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\n\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Os dados s\u00e3o seu ativo estrat\u00e9gico mais importante; n\u00e3o permita que sua equipe encontre obst\u00e1culos com prepara\u00e7\u00e3o inadequada<\/p>\n","protected":false},"author":20,"featured_media":21252,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"sf_justforyou_enable_alt":true,"optimizely_content_id":"615febe7029c4226af45e717dd19f4ff","post_meta_title":"","ai_synopsis":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"sf_topic":[943],"sf_content_type":[],"blog":[1227,1169,1139],"coauthors":[1099],"class_list":["post-21251","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","sf_topic-data-culture","blog-customer-data-platform","blog-customer-data-cloud","blog-data-culture"],"yoast_head":"\nPor que cada projeto de IA deveria come\u00e7ar como um projeto de dados? | Salesforce<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Os dados s\u00e3o seu ativo estrat\u00e9gico mais importante; n\u00e3o permita que sua equipe encontre obst\u00e1culos com prepara\u00e7\u00e3o inadequada\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Por que cada projeto de IA deveria come\u00e7ar como um projeto de dados?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Os dados s\u00e3o seu ativo estrat\u00e9gico mais importante; n\u00e3o permita que sua equipe encontre obst\u00e1culos com prepara\u00e7\u00e3o inadequada\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Salesforce\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-04-02T13:39:37+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-04-26T14:14:35+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2024\/04\/AdobeStock_440726623.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1000\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"667\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Isabella Montalv\u00e3o Rosa\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Henrique S\u00e1\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. tempo de leitura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 minutos\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label3\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data3\" content=\"Isabella Montalv\u00e3o Rosa\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/\"},\"author\":[{\"@id\":\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/#\/schema\/person\/image\/a185bfa3842c21999a9f82cf8fe032a6\"}],\"headline\":\"Por que cada projeto de IA deveria come\u00e7ar como um projeto de dados?\",\"datePublished\":\"2024-04-02T13:39:37+00:00\",\"dateModified\":\"2024-04-26T14:14:35+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/\"},\"wordCount\":994,\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2024\/04\/AdobeStock_440726623.jpg\",\"inLanguage\":\"pt-BR\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/\",\"url\":\"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ai-data-preparation\/\",\"name\":\"Por que cada projeto de IA deveria come\u00e7ar como um projeto de dados? 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