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Com a explosão da transformação digital, o volume de dados gerados pelas organizações cresceu exponencialmente, e desta forma surgiram novas oportunidades para tirar máximo partido dos mesmos em diferentes áreas de negócio, desde a oferta de serviços até à otimização dos processos internos. 

O uso de analítica e inteligência artificial tornou-se, então, um valiosíssimo recurso para os negócios – por um lado, no apoio à tomada de decisão e otimização dos processos; por outro, no fortalecimento da relação com o cliente, permitindo oferecer experiências de valor acrescentado que ajudam a destacar a empresa da sua concorrência.

Os novos especialistas

Os dados atualmente à disposição das empresas não só existem em volumes muito além do que poderia ser processado por humanos, como também apresentam uma incalculável variedade, complexidade e profundidade. Exemplo disso são os dados gerados pelos softwares de gestão, os quais, devido à digitalização dos processos, permitem conhecer em detalhe e ao longo do tempo os processos internos, stocks disponíveis, produtividade, resultados, procura, comportamento do consumidor, etc. O uso de algoritmos permite tomar partido destes dados existentes para revelar relações de causa-efeito anteriormente desconhecidas, gerar previsões e recomendar ou tomar automaticamente decisões para maximizar a produtividade, reduzir despesas e ajudar o negócio a ajustar-se a mudanças no mercado.

Como tal, existe uma pressão crescente sobre os negócios para tirarem partido dos dados, o que apenas é possível através de tecnologias de analítica avançada, inteligência artificial e machine learning.

Ao aliar o processamento destes dados a ferramentas de analítica a tecnologias de machine learning – algoritmos que se atualizam e aprendem com base nos dados que processam ao longo do tempo – torna-se possível treinar aplicações de inteligência artificial a transformar dados brutos em insights, decisões e ações adequadas aos objetivos, necessidades e ao contexto particular das organizações. Adequadamente aplicada, a inteligência artificial permite, no contexto da nova economia digital, dar resposta às necessidades mais fulcrais das empresas: otimizar processos, garantir eficiência, maximizar a produtividade e salvaguardar a segurança.

Estas tecnologias permitem também automatizar processos repetitivos e demorados, libertando os colaboradores para tarefas em que as competências humanas são insubstituíveis – como a criatividade e capacidades sociais. Exemplo disto é o uso de tecnologias de Natural Language Understanding (NLU), que permitem a compreensão de linguagem complexa por parte de computadores. Aplicações de NLU já são usadas para simplificar processos dentro das empresas, desde a triagem inteligente de emails até à revisão e aprovação de documentação – incluindo em alguns casos documentos legais.

Tão relevantes são estas novas tecnologias que a OpenAI Gym, uma ferramenta para o desenvolvimento e treino de algoritmos de machine learning, recebeu este ano um investimento de mil milhões de dólares de diversas partes interessadas, incluindo Elon Musk, CEO da Tesla Motors, denotando, assim, a atual relevância desta área para o setor empresarial.

Da sala de reuniões ao chão de fábrica, do retalho à saúde, da decisão mais estratégica à mais pequena interação com o cliente, os algoritmos estão a tornar-se nos novos especialistas. Noutras palavras, os algoritmos são os novos especialistas dentro das empresas, permitindo conhecer o negócio, mercado e clientes com um nível de precisão inalcançável por analistas humanos, automatizar processos anteriormente manuais e oferecer aplicações altamente sofisticadas num vasto espetro de setores e áreas de atividade. 

O poder das expressões faciais

O reconhecimento facial encontra-se entre uma das mais avançadas e disruptivas tecnologias de inteligência artificial. Desde o simples desbloqueio de um telemóvel à deteção de pessoas procuradas em imagens de CCTV (Circuito Fechado de Televisão), a capacidade de identificar indivíduos através do rosto tem inúmeras – e crescentes – aplicações com diversos níveis de criticidade e sofisticação. De tal modo que a MarketsAndMarkets estimou, em 2020, o valor deste mercado em mais de 6 milhões de dólares – e o mercado continuará a crescer.

Baseado em inteligência artificial, o reconhecimento facial consegue analisar padrões do rosto de uma pessoa, comparando uma imagem capturada com uma imagem de base de dados. Esta tecnologia tem diferentes aplicações, como por exemplo nos sistemas de segurança para acesso a edifícios ou boarding pass em aeroportos, tornando todo o processo mais rápido e produtivo.

Outra aplicação do reconhecimento facial é na área financeira, mais concretamente nos pagamentos automáticos por débito direto, onde clientes com conta pré-existente em determinado serviço têm a possibilidade de pagar de forma mais rápida, sem necessidade de cartões nem dispositivos.

No entanto, o potencial do reconhecimento facial não fica por aqui. Mais do que a simples identificação de pessoas, através das expressões faciais, torna-se também possível determinar as emoções experienciadas pelo indivíduo no momento da captura da imagem ou vídeo.

Uma aplicação muito promissora da medição das emoções está na experiência digital e na relação entre o utilizador e a interface. A capacidade de interpretar a resposta emocional de uma pessoa e adaptar a abordagem de acordo com a mesma é uma capacidade humana intrínseca, naturalmente aplicada em qualquer situação de atendimento presencial ao cliente. Contudo, esta é uma das capacidades humanas mais difíceis de substituir no atendimento digital e tecnologias baseadas em linguagem, como chatbots, ficam aquém destas nuances sociais. A interpretação das expressões faciais via reconhecimento facial permite fechar esta lacuna, levando a experiência de utilizador a um novo nível em termos de satisfação, eficiência na resposta e uso intuitivo.

A emoção torna-se, assim, numa nova métrica, permitindo retirar insights sobre as reações do cliente a cada passo da interação com o mesmo por vias digitais – seja sobre os seus interesses, a sua satisfação com o serviço, etc.

Por outro lado, a mesma tecnologia tem vindo também a ser aplicada nos espaços físicos, através de sistemas avançados de digital signage. Por exemplo, numa loja, as câmaras integradas equipadas com inteligência artificial permitem detetar o olhar do cliente, bem como a sua reação aos produtos exibidos nos ecrãs. Ao determinar o interesse do cliente em determinado produto ou promoção, os ecrãs ajustam os conteúdos exibidos na proximidade do cliente, podendo oferecer indicações sobre preço, disponibilidade e localização na loja, bem como produtos semelhantes.

Apesar desta área do reconhecimento facial ainda estar em desenvolvimento e restrita maioritariamente a aplicações de alto perfil, o crescimento deste mercado levará inevitavelmente à otimização e democratização destas soluções, permitindo às organizações tomar partido destes dados para melhorar a relação com o cliente, oferecer serviços personalizados e reforçar a sua presença no mercado. 

Onde os dados das empresas não chegam

Com a transformação digital, os volumes de dados gerados pelas organizações cresceu exponencialmente. Contudo, existem dados com grande potencial para as empresas que não resultam da sua atividade. Exemplo disto são os dados de geolocalização, que permitem dar a conhecer os padrões de comportamento e fluxos de mobilidade numa determinada área geográfica, com aplicações desde o planeamento urbano até ao turismo, hotelaria, retalho, entre outros.

Atualmente, existem soluções que permitam às empresas e municípios obter este tipo de informações, sem ter de investir na aquisição e instalação de sensores ou equipamentos e com a garantia de cumprimento do RGPD. Exemplo disto é a solução Geo Analytics lançada recentemente pela MEO Empresas, com o propósito de ajudar as empresas e municípios nacionais a suportar a decisão na inteligência dos dados.

Nesto tipo de solução, a informação é disponibilizada com base em dados agregados e anonimizados da rede móvel da MEO com grande fiabilidade, sendo os mesmos processados com tecnologia big data analytics, inteligência artificial e machine learning. Todo o processo de recolha, alojamento, processamento e anonimização dos dados é salvaguardado, sendo os resultados fornecidos de forma agregada aos utilizadores através de um portal com gráficos dinâmicos ou relatórios em vários formatos. 

Aqui é possível visualizar informação como a cidade ou país de proveniência de quem passa ou frequenta uma determinada área geográfica, quantos dias os visitantes lá permanecem, quais as zonas preferidas para pernoitar, o que visitam, quais os fluxos de mobilidade dos cidadãos e quais as características sociodemográficas dos mesmos, entre outras. Tudo isto são ferramentas importantes para as empresas e municípios tomarem decisões estratégicas mais sustentadas que levam a uma maior eficiência, competitividade e melhor experiência de cliente. Por exemplos, identificar e gerir mais eficazmente os locais e horários de concentração de visitantes, direcionar o fluxo de tráfego para vias alternativas em hora de ponta ou adaptar ofertas como o alojamento ou programas culturais às necessidades específicas do público-alvo de determinado local.

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