Impulsionando a revolução da IA:
O papel crítico dos dados prontos para IA
Estratégias para escolher sistemas de IA confiáveis e eficazes
A IA generativa já está
comprovando seu valor...
A IA generativa é um catalisador para a modernização dos negócios, não apenas mais um avanço tecnológico. As empresas obtêm ganhos financeiros substanciais, maior eficiência e crescimento sustentável ao integrá-la estrategicamente em suas operações. A mensagem para os CEOs é clara: a IA generativa não é opcional para permanecer competitivo no mercado em rápida evolução. De acordo com um recente relatório do Google Cloud:
3 em cada 4
Atualmente, 74% das organizações estão obtendo retorno sobre o investimento (ROI) de seus investimentos em IA generativa.
+6%
crescimento na receita: 86% das organizações que usam IA generativa em produção e veem o crescimento da receita estimaram ganhos de 6% ou mais na receita anual total da empresa.
84%
organizações transformam com sucesso uma ideia de caso de uso de IA generativa em produção dentro de seis meses.
Digite algum texto...
…mas a IA é tão boa quanto os dados por trás dela
A IA generativa é um catalisador para a modernização dos negócios, não apenas mais um avanço tecnológico. As empresas obtêm ganhos financeiros substanciais, maior eficiência e crescimento sustentável ao integrá-la estrategicamente em suas operações. A mensagem para os CEOs é clara: a IA generativa não é opcional para permanecer competitivo no mercado em rápida evolução. De acordo com um recente relatório do Google Cloud:
43%
organizações estão priorizando investimentos em qualidade de dados e gestão do conhecimento.
Desafios de dados
Como qualquer pessoa que tenha usado chatbots de IA disponíveis publicamente descobriu, os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) podem ser limitados em sua capacidade de produzir resultados relevantes e precisos o suficiente para apoiar a tomada de decisões nos negócios. Obter insights acionáveis da IA generativa enfrenta desafios que esses LLMs foram construídos para superar.
Normalização: Diversos conjuntos de dados não estruturados, como notas de chamadas de vendas, tickets de suporte e resultados de pesquisas, criam dificuldades no processamento e na análise.
Precisão: LLMs treinados apenas em dados da internet pública são propensos a alucinações que dificultam confiar nas respostas que fornecem.
Integralidade: LLMs não conseguem facilmente obter dados de outros aplicativos ou integrações para garantir que a análise leve em conta as entradas apropriadas.
Relevância: Os LLMs não personalizados frequentemente utilizam dados que não são relevantes para a análise realizada, diluindo a precisão e a clareza.
Digite um texto...
Seus dados estão prontos para IA?
67%
das organizações dizem que não confiam completamente nos dados utilizados para a tomada de decisões.
49%
Relatam que ferramentas inadequadas para automatizar processos de garantia da qualidade dos dados são o principal fator que impede a obtenção de dados de alta qualidade.
75%
75% das organizações esperam enfrentar desafios de escalabilidade com seus sistemas de dados impulsionados por IA.
Solução: uma abordagem sob medida
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são ferramentas poderosas, mas quando se trata de apoiar a tomada de decisões críticas para os negócios, você precisa de um pipeline de dados desenvolvido para esse fim para garantir qualidade e confiabilidade. Isso requer uma estratégia de várias camadas, desde a coleta e estruturação inicial dos dados até o aproveitamento de capacidades avançadas de nuvem para o treinamento e aplicação de modelos de IA. A solução ideal deve fornecer:
Conjuntos de dados curados que enfatizam a precisão, a integridade, a consistência e a relevância dos dados. Isso significa garantir que os dados estejam corretos, tenham contexto suficiente, sejam uniformes e sejam pertinentes à tarefa em questão.
Estruturação e normalização de dados para transformar dados não estruturados em um formato estruturado e normalizado que os modelos de IA entendam e utilizem de forma eficaz.
Uma poderosa plataforma em nuvem para criar, treinar e refinar modelos de aprendizado de máquina. Essas ferramentas também ajudam a gerenciar e processar grandes conjuntos de dados, garantindo a qualidade dos dados em escala.
A Pendo e o Google Cloud ajudam as organizações a construir pipelines de dados de IA sob medida
Com o processamento de dados do Google Cloud, a plataforma de experiência de software da Pendo coleta dados sobre o uso e o engajamento do seu aplicativo para fornecer uma visão de 360 graus do comportamento do usuário. Isso oferece às equipes visibilidade sobre o que está funcionando e o que não está, permitindo que tomem decisões baseadas em dados sobre a melhoria de seus aplicativos.
Otimizar o uso do produto e aumentar a adoção por meio de análises retroativas, segmentação e orientação no aplicativo.
Simplifique a conformidade e ofereça experiências prontas para uso empresarial com fluxos de trabalho no aplicativo, relatórios do BigQuery e verificações com tecnologia do Vertex AI.
Melhore a eficiência da P&D centralizando o feedback, tomando decisões de priorização orientadas por dados e validando ideias mais rapidamente.
Otimize a força de trabalho revelando atritos na jornada em aplicativos de funcionários, orientando mudanças de processo e acelerando a adaptação.
Acelere o crescimento e ajude os clientes a ter sucesso melhorando a experiência do usuário e incentivando a adoção de novos recursos pagos.
Dados curados entram, análises acionáveis saem
A qualidade dos insights que a IA é capaz de fornecer depende da qualidade dos dados que os fundamentam. O aplicativo ideal impulsionado por IA deve ser alimentado por fluxos cuidadosamente curados de dados empresariais que sejam:
1. Precisos
As informações e recomendações fornecidas apresentam alucinações mínimas.
2. Completos
Inclui todos os dados necessários para criar uma imagem clara.
3. Consistentes
Formatado de uma maneira que a IA possa interpretar.
4. Relevantes
Forneça à IA apenas dados relevantes, removendo informações supérfluas.
RAG para vencer
A Geração Auxiliada por Recuperação (RAG) é uma técnica que aprimora as capacidades dos LLMs, permitindo que acessem e incorporem informações de fontes externas de conhecimento. A RAG oferece um valor comercial significativo de várias maneiras.
Precisão aprimorada: Ao fundamentar as respostas em dados do mundo real, o RAG reduz o risco de os LLMs gerarem informações imprecisas ou fabricadas.
Relevância contextual aprimorada: O RAG permite que os LLMs forneçam respostas mais matizadas e conscientes do contexto, utilizando informações relevantes de domínios ou bases de conhecimento específicos.
Informações em tempo real: Usando o RAG para acessar e incorporar informações em tempo real, permitindo que as empresas forneçam respostas atualizadas e tomem decisões informadas.
Resultados mais atuais: Em vez de re-treinar constantemente grandes modelos de linguagem em dados em constante mudança, o RAG permite que os dados externos sejam atualizados, mantendo os resultados atualizados.
Normalizar dados não estruturados
O sucesso de uma aplicação com IA depende não apenas do volume de dados de qualidade que ela é capaz de avaliar, mas também da variedade de dados de várias fontes relevantes, incluindo dados não estruturados, como chamadas de vendas, tíquetes de suporte ou pesquisas. Uma aplicação de IA de primeira linha normalizará dados não estruturados, transformando-os em uma versão estruturada que um LLM pode entender, a fim de mapeá-los para a solicitação de um usuário.
Por exemplo
Um usuário pergunta quantos tickets de suporte fazem referência a um problema dentro da ferramenta de gerenciamento de projetos Jira. Os dados brutos não estruturados são transformados em dados limpos que resultam em uma visão de 360 graus da experiência do usuário em relação a esse problema.
Estudo de caso
Como a ESO encontra sinal no ruído com inteligência de clientes baseada em IA
ESO, uma empresa de software focada em melhorar a saúde e a segurança da comunidade por meio de dados, enfrentou desafios com o feedback dos usuários desorganizado, o que dificultava sua capacidade de priorizar e agir de forma eficiente. Para resolver isso, o ESO utilizou ferramentas de IA do Pendo Listen para coletar, analisar e validar feedback. Isso os ajudou a resolver três problemas de uma só vez: coletar e analisar o feedback, validar ideias de produto e, de forma transparente, manter os usuários e as partes interessadas envolvidos.
Coletar e analisar o feedback: Reduza drasticamente o tempo de análise classificando rapidamente grandes quantidades de feedback para identificar padrões e evitar pontos cegos.
Validar ideias de produtos: Descoberta aprimorada com ideias sugeridas e validação rápida no próprio aplicativo para reduzir riscos nas decisões do roadmap.
Mantenha os usuários e as partes interessadas informados: Informações democratizadas em todas as equipes, levando a respostas mais rápidas aos clientes e a gerentes de produto menos sobrecarregados.
Aproveite uma plataforma na nuvem construída para análise de dados e inteligência artificial.
Uma plataforma em nuvem de primeira linha oferece várias vantagens para tornar as soluções de IA mais poderosas. Estes incluem:
Capacidades de IA e aprendizado de máquina. Aplicações de IA aproveitam ferramentas integradas para analisar dados, fazer previsões ou personalizar experiências do usuário em grande escala.
Processamento e análise de dados. Processamento e análise de dados em nuvem oferecem uma visão abrangente de uma área complexa, como a experiência do cliente.
Infraestrutura escalável. A infraestrutura escalável permite que as organizações lidem com quantidades massivas de dados e forneçam segurança de nível empresarial mesmo durante o uso máximo, sem comprometer o desempenho ou a privacidade dos dados.
Poderosos recursos de computação. Apenas a nuvem pode fornecer os vastos recursos de computação necessários para uma IA de alto desempenho em vários pipelines para criar previsões e camadas de correspondência de padrões.
Estudo de caso
Como a Thomson Reuters está sempre um passo à frente da caixa de pesquisa
Thomson Reuters rastreou as interações dos usuários no Pendo para obter insights.
em três estágios críticos da experiência de pesquisa de seus usuários. Isso deu
uma imagem completa do desempenho de um recurso do aplicativo
e como isso estava impactando o sentimento dos usuários.
Otimize as experiências de software usando análises avançadas e insights alimentados por IA para impulsionar o engajamento do usuário e os resultados dos negócios com Pendo no Google Cloud.
A plataforma de gerenciamento de experiência de software (SXM) da Pendo aproveita o poder do Google Cloud para gerar insights de IA confiáveis que seguem práticas rigorosas de gerenciamento de dados. Ela combina dados qualitativos, quantitativos e visuais para fornecer uma visão de 360 graus das ações dos seus usuários. Em seguida, usa a IA para combinar esses dados complexos e impulsionar os resultados certos para o seu negócio.
Juntos, Pendo e Google Cloud capacitam você a criar e oferecer experiências de usuário excepcionais. Pendo é construído sobre a infraestrutura pronta para IA do Google Cloud e recursos robustos de IA para fornecer uma solução escalável, segura e inteligente.
O Pendo no Google Cloud ajuda você a diferenciar seus produtos e serviços oferecendo uma solução completa que combina insights quantitativos, qualitativos e visuais. Isso permite que você entenda e otimize o uso do software, aumente o engajamento e a adoção, e garanta a conformidade e a otimização do processo. Pendo aproveita os recursos de IA e aprendizado de máquina do Google Cloud, incluindo o Vertex AI e o Gemini, para personalizar mensagens e insights em escala, diferenciando ainda mais as empresas dos concorrentes.
Pendo está disponível no Google Cloud Marketplace.
Saiba mais sobre como o Pendo no Google Cloud ajuda você a melhorar os aplicativos que você cria, compra e vende, para que possa oferecer melhores experiências a clientes e funcionários.
