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Ultimamente não se fala em outra coisa: inteligência artificial. Você provavelmente já deve ter visto por aí artigos com teorias e apostas para o futuro da IA e existem grandes chances desse assunto se perpetuar por um bom tempo.
A IA não é exatamente algo novo, mas esse fascínio por ela tem aumentado nos últimos tempos, bem como os investimentos na casa dos bilhões de dólares. Arthur C. Clarke o famoso escritor de ficção científica uma vez disse: “qualquer tecnologia avançada o suficiente parece mágica”.
Ao mesmo tempo que esse encantamento com os avanços tecnológicos chegam, as preocupações com ele também surgem: será que estamos indo rápido demais? As máquinas vão substituir o ser humano? Como o mercado de trabalho vê isso?
Nós, da Meetime, acreditamos que a tecnologia vai nos auxiliar a melhorar a jornada e a experiência de compra, falando com quem devemos falar no momento certo, com o contexto certo. Afinal, hoje já existem tecnologias que economizam o tempo do vendedor usado para desempenhar atividades repetitivas, para que ele possa focar em vender e se relacionar com prospects.
Pensando nisso, nós trazemos neste artigo um panorama sobre a IA e sua relação com as vendas. Estamos presenciando o início de uma revolução que vai atingir todos os mercados e mudar as nossas experiências de compra e até relacionamento com as marcas. Continue a leitura para entender mais o impacto da inteligência artificial em nosso dia a dia!
A Inteligência Artificial, ou IA, é um ramo dedicado ao desenvolvimento de mecanismos e dispositivos tecnológicos capazes de simular o raciocínio humano, ou seja, a inteligência. Ela pode ser automatizada, respeitando uma série de regras, ou evolutiva, com a capacidade de aprender.
John McCarthy a define como a ciência e engenharia da fazer máquinas inteligentes. Ou seja, são utilizados computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos que são biologicamente observáveis.
Existem variados tipos de inteligência artificial, as diferenças se dão de acordo com a forma que é utilizada. No mais, a divisão fica assim!
A Inteligência Artificial Limita também como “IA fraca”, ela armazena uma grande quantidade de dados e realiza tarefas complexas, mas o foco dela está no objetivo para o qual foi programada.
Ela também executa cálculos complexos com agilidade, mas nada além disso. Dentro da ANI existem duas subcategorias:
A inteligência artificial geral (AGI) é a “IA forte” ou “nível humano”, isso devido à sua capacidade de solucionar tarefas semelhantes às executadas pelos seres humanos. Seu aprendizado é feito por meio de técnicas de machine learning com compreensão e reação a estímulos específicos.
Nesse modelo há duas subdivisões:
A superinteligência é apenas uma suposição futura e ainda está em fase de estudos. No entanto, especula-se que ela será superior à inteligência humana, tendo a capacidade não só de tomar decisões, mas também armazenar dados.
Além disso, a ideia é que ela tenha uma abrangência maior quando comparada com os outros modelos, podendo realizar tarefas que nem mesmo os seres humanos serão capazes. Uma das principais discussões em relação à superinteligência é que ela pode revolucionar a maneira como os seres humanos vêem e entendem o mundo.
A história da Inteligência Artificial está ligada aos primeiros computadores. As primeiras pesquisas surgiram na década de 1950, com Alan Turing.
Em seu artigo ”Computing Machinery and Intelligence” publicado em 1950, Turing, muitas vezes referido como o “pai da ciência da computação”, faz a seguinte pergunta: “as máquinas podem pensar”? A partir daí, ele oferece um teste, conhecido como “Teste de Turing”, em que um interrogador humano tenta distinguir entre a resposta dada por um computador e uma por um ser humano.
No entanto, o termo Inteligência Artificial foi criado em 1956, na conferência de Dartmouth por John McCarthy, o qual já citamos, um dos responsáveis por descrever o conceito.
Para ele, a IA poderia ser definida como: “fazer a máquina comportar-se de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o comportamento de um ser humano”. No entanto, foi nos anos 1960 que o Departamento de Defesa dos Estados Unidos deu início às suas primeiras pesquisas, que focavam em treinar um computador para simular o básico do raciocínio humano.
Tais ações foram o pontapé inicial para o aprofundamento de pesquisas na área. Os estudos e projetos envolvendo IA passaram a ter cada vez mais força a partir de 1980, motivados pelos avanços da tecnologia e as necessidades de diferentes setores.
Com o aumento da demanda por tecnologias mais avançadas, a implementação da Inteligência Artificial passou a fazer parte do nosso cotidiano e tem trazido inúmeros benefícios para quem sabe como utilizá-la. Entre as principais vantagens falando no âmbito corporativo podemos destacar:
O uso da inteligência artificial é capaz de reduzir erros e aumentar a produtividade. Por essa razão, as organizações que inserem a tecnologia conseguem eliminar variados gastos operacionais justamente por otimizar determinadas tarefas.
Por exemplo, as equipes de vendas que lidam com grandes quantidades de documentos, como contratos. Com apoio da IA, a organização pode automatizar determinados processos, como a assinatura eletrônica, envio e até armazenamento dos arquivos, que antes gastariam um tempo de um profissional.
No trabalho diário, muitas atividades repetitivas são realizadas, como enviar um e-mail de agradecimento, verificar erros em documentos e muito mais. Usando inteligência artificial, é possível automatizar produtivamente essas tarefas e até remover atividades “chatas” para humanos e liberá-los para serem cada vez mais criativos.
Por exemplo, em instituições financeiras é comum vermos uma série de verificações de documentos para conseguir um empréstimo que é uma tarefa repetitiva. Usando a IA, é possível acelerar o processo de verificação assim todos são beneficiados.
Ao aplicar a IA juntamente de outras tecnologias, podemos fazer com que as máquinas nos ajudem a tomar decisões mais rápido do que um ser humano. Para realizar tal tarefa o ser humano analisa diversos fatores, tanto emocionais quanto práticos, mas a máquina movida a IA leva em consideração aquilo para o qual ela foi programada e fornece os resultados de maneira mais rápida.
Vale lembrar que quanto mais decisões a IA toma, mais ela precisa extrair para futuras tomadas de decisão, melhorando o processo. Por exemplo, em vendas elas podem produzir relatórios que ajudarão a identificar quais os clientes com mais potencial de compra e quais não têm, assim a equipe comercial pode decidir qual abordagem usar e com quem.
Ao longo dos anos, a IA progrediu de algoritmos simples de Machine Learning para conceitos avançados de aprendizado de máquina, como Deep Learning. O crescimento desse tipo de inteligência ajudou as empresas a resolverem problemas complexos, como detecção de fraudes.
No caso do Machine Learning, ela detecta padrões e faz com que os computadores executem tarefas, aprendam com elas e ainda sejam capazes de gerar soluções inteligentes sem ter programação específica para isso, bem similar ao que acontece conosco.
O Deep Learning é uma aprendizagem profunda na qual a tecnologia utiliza algoritmos de maior complexidade, baseando-se no princípio das redes neurais. Ou seja, eles imitam o cérebro humano com ainda mais fidelidade, a fim de compreender novas informações e gerar resultados a partir delas.
Mas como isso funciona na prática do exemplo que mencionamos? Os algoritmos de aprendizado de máquina extraem informações dos clientes, além de revisar padrões de fraude provavelmente armazenados em seus bancos de dados e podem dizer se uma determinada transação é fraudulenta ou não.
Foi por isso que você clicou neste conteúdo, certo? Então vamos lá, confira os exemplos do uso de inteligência artificial em vendas!
CRMs, software de marketing e ferramentas de prospecção geram uma série de dados. Com o tempo, esses dados são acumulados e podem servir como base para a otimização de processos ao longo do funil de vendas, por meio do cruzamento de dados e resultados obtidos.
Essa análise de dados pode revelar, por exemplo, quais as maiores taxas de ganho de leads segundo o tempo levado para fazer contato após uma levantada de mão.
Ao realizar esse tipo de análise, o software pode:
Machine learning identifica padrões para determinar quais leads têm maior probabilidade de se tornarem deals. Isso é possível ao olhar para muitos e muitos fatores, desde geografia, tamanho da empresa e cargos até o engajamento, como sign up para trial ou fazer o download de um conteúdo rico específico.
Sabendo quais leads têm maior chance de sucesso e definindo o tipo e a prioridade das atividades, as chances de realmente fechar negócio aumentam exponencialmente.
O processamento de áudio consiste em uma tecnologia que permite ouvir e identificar padrões de discursos a fim de identificar o que funciona ou não. Para isso, cada ligação é gravada, transcrita e analisada para descobrir as palavras, frases e comportamentos que levam ao sucesso.
Inclusive, o Sales Hacker publicou um artigo sobre o tema “Words that sell“. O conteúdo foi redigido pelo Chris Orlob, que realiza este tipo de análise: cruzam-se os dados de fechamento, tempo para fechamento e leads perdidos com as palavras ditas tanto pelo vendedor quanto pelo prospect.
Com isso, é possível saber quais palavras são mais eficientes na conversa com o possível cliente, e quais evitar. Veja abaixo:
Se Inside Sales é o motor de vendas da empresa, e marketing é o combustível, as atividades de prospecção são (centenas de) pequenas engrenagens que fazem o motor funcionar da melhor forma possível. Mas quando essas engrenagens começam a dar problema, as consequências são muitas e podem até quebrar o motor.
Falamos bastante aqui no blog sobre a execução de atividades de prospecção e a importância de uma cadência estruturada para conseguir o máximo aproveitamento dos leads, mas é possível ir além com a Inteligência Artificial.
Ao utilizar um software com IA, é possível gerenciar e priorizar essas atividades de prospecção a fim de conseguir os melhores resultados possíveis, de acordo com o perfil do lead, tipo de conversão e outros milhares de dados analisados pelo computador.
O resultado, visualmente, é uma lista de tarefas interativa, cujas atividades são priorizadas pelo software com foco no melhor resultado possível.
Falamos no nosso artigo de gamificação em vendas sobre as possibilidade que a gamificação traz para o treinamento em vendas. IA entra como mais uma opção de treinamento interativo graças à possibilidade de realidade virtual.
Essa tecnologia pode ser usada para fazer role play, simulação de cenários e treinamentos interativos. Aliado à análise de voz, pode até servir como um recurso para coaching e acelerar o ramp up e a taxa de conversão de novos vendedores.
É bem provável que você já tenha ouvido falar sobre o ChatGPT, ferramenta de IA que se comporta como um mecanismo de buscas. Ele é especialista em diálogo, capaz de receber perguntas dos usuários e respondê-las. Mas não é só isso, o ChatGPT também tem a capacidade de escrever e-mails, sugerir códigos, escrever poemas e até textos, entre outros.
A comunidade online recebeu a novidade com entusiasmo (quem é que não entrou na página para perguntar algo ao ChatGPT?). Mas, a novidade também trouxe desconfianças e algumas dúvidas, por exemplo:: “será que vamos perder nossos postos de trabalho?”; “até que ponto a aplicação da IA não é um problema?” Afinal, uma pessoa pode criar um texto em segundos, mas não de sua autoria. Quais seriam os limites para considerar algo plágio? Várias questões ainda estão no ar.
Enfim, o ChatGPT foi apenas uma dessas novidades, logo, outras empresas como a Microsoft e o Google anunciaram investimentos e aprimoramento de ferramentas que usam a IA. O Google, por exemplo, lançou um workspace relacionado à inteligência artificial. Por meio da nova ferramenta, será possível criar e-mails, documentos e apresentações, partindo de pedidos simples. Além do mais, será possível ter acesso a APIs e ferramentas de modelos de linguagem para criar suas próprias soluções.
A verdade em todos esses lançamentos é que os profissionais terão cada vez mais recursos disponíveis para executarem as suas tarefas e deixar as atividades mais operacionais nas “mãos” da máquina. A seguir, a gente te explica o porquê a IA ainda não pode substituí-lo!
A resposta é não. Uma coisa que um computador com inteligência não consegue fazer é estabelecer rapport e criar um relacionamento durante o processo de vendas. Falamos muito sobre isso no podcast sobre Inbound Sales Human-2-Human (H2H):
As vendas complexas, mapeadas há décadas pelo SPIN Selling, não vão deixar de existir e continuar exigindo o toque humano. Isso porque a máquina poderá enfrentar dificuldades em propor algo diferenciado ou que nunca foi feito, afinal, ela utiliza dados de situações anteriores para criar a sua resposta. Além disso, ela pode ter dificuldades para identificar um blefe do comprador ou propor um café para conseguir reverter uma negociação tensa.
Por mais que a inteligência artificial desenvolva uma série de tarefas, as ações delas nesse momento estão mais concentradas em atividades operacionais. Sabendo utilizar, você pode melhorar (e muito) a performance de um equipe de vendas.
Lembre-se de focar o tempo dos seus vendedores em contato humano, na personalização da venda e na resolução de dúvidas. Deixa a parte braçal para a máquina!
Quer entender como um software pode ajudar no seu processo de prospecção? Converse com um dos nossos consultores e conheça o Meetime Flow!
A Inteligência Artificial (IA) também é um campo da ciência focado no estudo, desenvolvimento e emprego de máquinas para realizarem atividades humanas de maneira autônoma.
Podemos dividir os tipos de Inteligência Artificial em três:
– Inteligência Artificial Limita (ANI);
– Inteligência Artificial Geral (AGI);
– Superinteligência (ASI).
Diego Cordovez é Engenheiro Mecânico, sócio e diretor da Meetime. É responsável pelo maior mapeamento sobre este assunto no Brasil, a pesquisa Inside Sales Benchmark Brasil, e há 4 anos apresentador do podcast Casts for Closers, eleito em 2019 o melhor podcast de Vendas do Brasil, pela Vendas B2B Awards.
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