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A IA, embora não seja exatamente infalível, está bem próxima. Há muitos benefícios em usar IA em seus fluxos de trabalho e processos. Esses são apenas alguns exemplos de seus benefícios.

1. Reduza o erro humano.

sejamos honestos Às vezes as pessoas cometem erros. Afinal, somos apenas humanos. O problema de cometer um erro é que geralmente podemos aprender com ele, processar o que aprendemos e tentar não cometer o mesmo erro novamente.

A inteligência artificial funciona da mesma maneira. Embora a IA atue e funcione como um ser humano, ela pode reduzir significativamente o erro humano, ajudando-nos a entender todos os resultados possíveis e a escolher o mais adequado.

A IA usa dados em tempo real para prever resultados alternativos. Dados e previsões nos ajudam a entender melhor nossas decisões, os resultados e o impacto desses resultados.

Isso é especialmente útil nos negócios. Os tomadores de decisão podem considerar todas as possibilidades antes de prosseguir.

2. Ajuda na pesquisa e análise de dados.

Outra vantagem da IA ​​é o uso da tecnologia para pesquisa e análise de dados. As tecnologias de IA são inteligentes e podem reunir as informações necessárias e fazer previsões em minutos.

O que normalmente levaria meses de pesquisa agora pode ser feito em muito menos tempo.

Os dados coletados pela IA e as análises realizadas são inestimáveis. Com as informações coletadas pela IA, seus analistas de dados podem tomar decisões mais inteligentes e informadas em menos tempo.

Use os dados coletados pela AI em conjunto com o trabalho de seus analistas de dados.

3. Você pode tomar decisões imparciais e inteligentes.

Com os dados certos, a IA remove o viés da tomada de decisões. Para obter os melhores resultados imparciais com tecnologias de IA, certifique-se de inserir oinformações e registros mais precisos.

Quando a IA recebe os melhores dados, ela pode prever resultados com precisão, resolver problemas e executar corretamente suas funções sem viés humano para um resultado desejado específico.

No entanto, se os dados que você está alimentando em seus programas de IA forem defeituosos, é provável que você obtenha um resultado distorcido.

Certifique-se de validar a precisão de seus dados para maximizar esse benefício de IA.

4. Realize tarefas repetitivas.

Embora a automação e a IA não sejam as mesmas tecnologias, a IA pode atuar como uma versão aumentada da automação, o que significa que pode ser usada para executar tarefas repetitivas e sugerir resultados alternativos.

O uso da IA ​​para realizar tarefas repetitivas dá aos seus funcionários mais tempo para trabalhar em outros problemas mais complexos, como: B. fechando uma venda ou revisando os clientes atuais em sua lista.manter os clientes.

A IA pode ser usada para executar uma variedade de tarefastarefas recorrentes. A IA pode assumir tarefas em recursos humanos, como B. Integração de funcionários.

A IA também pode ser integradaum chatbot no seu site. Embora um chatbot possa não oferecer um toque humano ao interagir com clientes em potencial, o uso de IA para automatizar as interações entre sua empresa e seus clientes pode iniciar processos e orientar seus clientes em seu pipeline.

Por exemplo, a IA pode ajudar um cliente em potencial a iniciar uma nova consulta e coletar informações importantes sobre o cliente e dados comportamentais. Esses dados podem ser inseridos em seu CRM para verificação adicional.

A IA da HubSpot pode fazer issoDescubra o desempenho da equipeMonitorar as vendas e fornecer feedback para a equipe. Você também pode otimizar o conteúdoCrie transcrições de gravações e chamadas.

Se a IA é uma tecnologia complexa, mas necessária, como ela funciona?

Simplificando, a IA funciona combinando grandes conjuntos de dados com algoritmos de processamento intuitivos. A IA pode manipular esses algoritmos aprendendo padrões comportamentais dentro do conjunto de dados.

É importante entender que a IA não é apenas um algoritmo. Em vez disso, é um sistema completo de aprendizado de máquina que pode resolver problemas e propor resultados.

Vamos dar uma olhada passo a passo em como a IA funciona.

Verboten

O primeiro nível de AI é a entrada. Nesta etapa, um engenheiro deve coletar os dados necessários para que a IA funcione corretamente.

Os dados não precisam necessariamente ser inseridos em texto; também pode ser imagens ou linguagem. No entanto, deve-se garantir que os algoritmos possam ler os dados inseridos.

Também é necessário nesta fase definir claramente o contexto dos dados e os resultados desejados.

Em processamento

A etapa de processamento é quando a IA pega os dados e decide o que fazer com eles. Durante o processamento, a IA interpreta os dados pré-programados e usa os comportamentos aprendidos para reconhecer os mesmos padrões de comportamento ou semelhantes em dados em tempo real, dependendo da tecnologia de IA específica.

resultados de dados

Depois que a tecnologia de IA processa os dados, ela prevê os resultados. Esta etapa determina se os dados e as previsões fornecidas são uma falha ou um sucesso.

Ideias

Se o registro falhar, a tecnologia de IA pode aprender com o erro e repetir o processo de maneira diferente. As regras do algoritmo podem precisar ser ajustadas ou alteradas para caber no conjunto de dados.

Os resultados também podem mudar durante o período de ajuste para refletir um resultado mais desejado ou apropriado.

avaliações

Depois que a IA concluiu sua tarefa atribuída, a etapa final é a avaliação. A fase de avaliação permite que a tecnologia analise os dados e faça conclusões e previsões. Ele também pode fornecer informações úteis e necessárias antes de executar os algoritmos novamente.

A IA é de grande utilidade nos negócios. No entanto, é importante escolher a tecnologia de IA certa para suas necessidades de negócios.

fonte da imagem

Como mencionado acima, nem todos os tipos de IA são adequados para seus negócios, processos ou conjunto de dados. Na verdade, existem quatro conceitos principais de IA que você precisa considerar.

1. Máquina reativa

As máquinas reativas fazem jus ao seu nome conceitual. Esse tipo de IA pode reagir ou reagir aos dados em tempo real. No entanto, esta IA é limitada e não pode armazenar informações ou construir um banco de memória.

Como não pode armazenar memórias, a IA não pode usar experiências passadas para analisar dados com base em novos comportamentos de dados.

As tecnologias de máquina reativa são mais bem utilizadas para tarefas repetitivas projetadas para resultados simples. Considere o uso de máquinas reativas para organizar informações de novos clientes ou filtrar spam de sua caixa de entrada.

2. Armazenamento limitado

Ao contrário das máquinas reativas, as tecnologias de memória limitada podem armazenar e usar informações para aprender novas tarefas. Uma máquina com memória limitada precisa de dados pré-programados para funcionar.

Depois de processar essas informações, você pode analisar os dados em tempo real para fazer previsões e observações.

A tecnologia de memória limitada é a tecnologia de IA mais usada nas empresas. Na verdade, essa é a tecnologia que faz os carros autônomos funcionarem.

Um chatbot é um exemplo de tecnologia de armazenamento limitada. Os chatbots usam dados pré-programados para interagir com os clientes e prever suas necessidades com base em suas ações e solicitações.

3. Teoria da Mente

A tecnologia da teoria da mente é mais avançada do que a memória limitada. Como a memória limitada, a tecnologia da teoria da mente pode armazenar informações e fazer observações com base nos dados observados em tempo real.

No entanto, esta tecnologia é mais avançada, o que significa que pode responder às emoções humanas.

A tecnologia da teoria da mente deve ser projetada para entender que os humanos são complexos, com padrões de pensamento individuais e experiências passadas que afetam como eles respondem a estímulos específicos. Por causa disso, as tecnologias da teoria da mente ainda não estão totalmente desenvolvidas.

Como está agora, a IA não pode responder aos humanos de uma maneira totalmente humana.

4. Confiança

A tecnologia confiável vai um passo além. Ele pode processar informações, armazená-las, usá-las em processos de tomada de decisão, entender emoções e sentimentos humanos e também é autoconsciente em nível humano.

Em outras palavras, as máquinas autoconscientes funcionam como a consciência humana e podem ter seus próprios pensamentos e sentimentos.

A tecnologia confiante está longe de ser madura. Mas cientistas e pesquisadores estão dando pequenos passos para entender como as emoções humanas podem ser implementadas na tecnologia de IA.

A IA não precisa ser muito complicada para você se beneficiar dela. Você pode usar a IA para executar funções repetitivas que consomem tempo valioso dos funcionários, tempo que poderia ser gasto na construção de relacionamentos com os clientes oufazer venda.

Ao usar IA, considere os processos e fluxos de trabalho que você pode descarregar para seus funcionários. Em particular, pense em processos que você pode automatizar e não precisar ajustar enquanto a IA faz seu trabalho.

Vamos dar uma olhada nos fundamentos da implementação da IA ​​em seu fluxo de trabalho.

1. Defina o problema.

Antes de decidir integrar a IA ao seu fluxo de trabalho, considere os processos repetitivos e demorados que suas equipes usam todos os dias.

Sua equipe gasta muito tempo vasculhando dados para encontrar informações de contato para clientes em potencial? Eles poderiam fazer melhor uso de seu tempo conversando com clientes em potencial e integrando novos clientes?

Reserve um tempo para identificar fluxos de trabalho demorados e fazer uma lista. Selecione um processo simples e repetível desta lista.

2. Defina os resultados.

A IA deve melhorar seus processos já estabelecidos. Depois de criar uma lista dos processos e fluxos de trabalho que mais podem se beneficiar da IA, defina os resultados desejados.

Por exemplo, a IA pode coletar e classificar dados de clientes. Mas antes que a IA possa classificar sua base de leads, ela precisa dizer a eles o que procurar e como classificar as informações.

Certifique-se de definir claramente os resultados de seus processos de IA. A IA funciona melhor quando você tem um objetivo final em mente.

3. Organize o registro.

Ter um conjunto de dados rico e organizado é fundamental para potencializar as tecnologias de IA. Se você ainda não tem seus dados em um só lugar, é melhor fazer isso antes de implementar a IA. Você não quer que seu programa perca um registro crítico porque ele foi hospedado em outro sistema.

Use um CRM comolá HubSpotpara organizar seus dados. Você precisa de dados limpos que o algoritmo possa ler. Isso permite que a tecnologia de IA entenda o conjunto de dados e reconheça seus padrões e comportamentos.

4. Escolha a tecnologia certa.

Existem centenas de algoritmos de IA para escolher, cada um executando uma tarefa com níveis variados de eficiência e qualidade. É importante entender que nem todos os algoritmos se ajustarão ao seu conjunto de dados, problema ou resultado desejado.

Gaste tempo pesquisandomelhor tecnologia de IAe escolha o que melhor se adapta às suas necessidades. Depois de escolher uma tecnologia de IA, execute os dados para criar um modelo.

5. Testar, simular e resolver.

Agora que você tem a tecnologia certa e um modelo do que deseja que os dados façam, execute-os novamente para testá-los. Desta forma, você pode identificar quaisquer problemas que precisam ser corrigidos. Quando estiver pronto para implementar a IA, integre-a aos seus fluxos de trabalho e deixe-a fazer seu trabalho.

Agora você e seus funcionários têm mais tempo para assuntos mais urgentes e valiosos.

As tecnologias de IA podem melhorar significativamenteDesempenho das equipes de marketing em diferentesCaminhos.

Já sabemos que a IA pode ser usada para chatbots em seus sites voltados para o cliente. Mas existem muitas outras maneiras de incorporar IA em seu jogo de marketing. para ver como.

previsão de vendas

A previsão de vendas é como olhar para uma bola de cristal. Essa bola de cristal sozinha prevê as futuras margens de vendas da sua empresa.

Os analistas precisam coletar os dados necessários de diferentes fontes para poder fazer uma previsão precisa. Em seguida, eles classificam os dados e o comportamento do cliente, comparam-nos com dados históricos e prevêem vendas futuras.

Os analistas de dados costumam usar algoritmos automatizados para ajudá-los a classificar os dados históricos e rastrear novas informações importantes. Esse processo pode levar muito tempo.

Mas a boa notícia é que pode ser significativamente acelerado com a ajuda da tecnologia de IA. A IA pode armazenar dados coletados por chatbots, analisar quais clientes têm maior probabilidade de fazer uma venda, comparar dados em tempo real com dados históricos e fazer previsões e suposições sobre vendas futuras.

A IA usa análise preditiva eVocê pode prever previsões com até 80% de precisão.

Anúncios direcionados e personalização de conteúdo

Publicidade direcionada e personalização de conteúdo é Marketing 101. Qualquer bom profissional de marketing sabe que, para gerar mais vendas, você precisa colocar sua marca na frente do público certo. As tecnologias de IA dão um passo adiante com a publicidade direcionada.

Você já conhece seu público-alvo, mas sabe exatamente o que eles farão depois de ver o anúncio da sua empresa? A realidade é que você pode ter um bom indicador do comportamento do cliente, mas às vezes pode errar o alvo. A IA pode ajudá-lo a tirar melhores conclusões.

A IA pode usar análises preditivas para determinar o comportamento do cliente e as ações do cliente em potencial depois que eles veem seu anúncio. A enorme quantidade de informações de publicidade e dados de comportamento do cliente coletados pela IA também podem fornecer o próximo anúncio certo para seus clientes.

geração líder

No passado, um profissional de marketing precisava veicular vários anúncios, coletar dados de leads, criar um perfil de cliente, criar uma lista de contatos e se comunicar com clientes em potencial. Esse processo provavelmente levará dias para reduzir o tempo de venda.

A IA reduz drasticamente o tempo que as equipes de marketing e vendas gastam na geração de leads. A IA pode coletar dados de clientes, criar perfis de clientes e criar uma lista de contatos de clientes em potencial com maior probabilidade de fazer uma compra.

Com o tempo economizado, os representantes de vendas podem gastar melhor seu tempo alcançando leads qualificados, construindo relacionamentos com novos clientes e fechando aquela venda tão importante.

preço dinâmico

A IA não significa apenas economizar tempo para seus funcionários. A IA pode ajudar a maximizar lucros e margens, permitindo preços dinâmicos.preço dinâmicoÉ uma estratégia de marketing que muitas empresas usam para ajustar os preços de seus produtos à oferta e demanda atuais.

As tecnologias de IA usam modelos dinâmicos de precificação para prever o comportamento do cliente, oferta e demanda para alertar os vendedores quando precisam aumentar ou diminuir o preço de um produto ou serviço.

Melhore seus negócios com IA.

Embora a IA possa ser uma tecnologia complicada, quando usada em sua organização, ela não precisa ser. As tecnologias de inteligência artificial podem melhorar significativamente seus fluxos de trabalho, economizar um tempo valioso e fazer previsões mais precisas.

Faça um brainstorm com sua equipe para listar possíveis processos que podem ser automatizados com software de IA. Em seguida, encontre a tecnologia de IA certa que funciona melhor para você e seus funcionários. Comece a melhorar seus negócios com IA hoje mesmo.