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Casos de uso de IA

Mergulhe no nosso conjunto de casos de utilização de IA para descobrir como esta tecnologia pode estimular a inovação, desbloquear eficiências e transformar empresas em todos os sectores.

Concepção ágil de produtos

Oportunidade: As organizações de retalho têm o desejo de oferecer um catálogo de produtos que permaneça na vanguarda das preferências dos consumidores e das tendências de mercado. O processo tradicional de desenvolvimento de produtos é demorado, envolvendo a avaliação de inúmeras opções antes da comercialização dos produtos finais.

Solução: Acelere o processo de design utilizando uma ferramenta de IA generativa (GenAI) treinada com base em dados de vendas e da concorrência, feedback dos clientes e milhares de imagens rotuladas de características e designs. Utilizando uma série de instruções, a IA pode aumentar o processo do designer com sugestões de designs hiper-realistas e de estilo único, inspirados em conceitos em tempo real.

Resultado: Reduza o tempo do ciclo do projeto, aumente a satisfação do cliente e gere poupanças de custos através da automatização de design orientada por IA. Além disso, esta abordagem pode ajudar a alcançar a diferenciação do mercado e a velocidade de colocação no mercado, respondendo a conceitos em tempo real e gerando designs únicos e realistas alinhados com as preferências do consumidor.

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Pedido de subvenção simplificado

Oportunidade: Os governos estaduais enfrentam frequentemente o desafio de identificar com exatidão as oportunidades adequadas de subvenções federais no domínio da saúde e de criar propostas de financiamento convincentes. A abordagem tradicional à pesquisa de subsídios e à elaboração de candidaturas consome muitos recursos e tempo, podendo dar origem a imprecisões e oportunidades perdidas.

 

Solução: A utilização de modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) simplifica o processo de candidatura a subsídios, oferecendo uma solução dupla. Em primeiro lugar, extraindo conceitos-chave das oportunidades de subvenção, fazendo-os corresponder a factores de saúde relevantes com base nas pontuações de relevância geradas. Em segundo lugar, ao gerar automaticamente projectos de pedidos de subvenção utilizando modelos e avisos específicos da função, aumentando a qualidade dos resultados e reduzindo os erros.

 

Resultado: Esta solução pode simplificar significativamente o processo de candidatura a subsídios, poupando tempo e recursos. Garante a exactidão e a consistência das candidaturas, fornece conteúdos de propostas personalizados e recolhe informações de candidaturas anteriores para informar estratégias futuras. De forma única, este modelo também aumenta a capacidade do governo estatal para assegurar o financiamento e responder às necessidades da comunidade, promovendo a melhoria dos serviços e do bem-estar da comunidade.

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Regras rodoviárias harmonizadas

Oportunidade: Os sistemas de condução automatizada (ADS) têm de cumprir regras e regulamentos de trânsito fragmentados e muitas vezes díspares ("rules of the road") em diferentes jurisdições. Extrair, compreender e formatar estas regras diferentes e não legíveis por máquina para uma área geográfica específica e um cenário de condução específico pode ser uma tarefa trabalhosa e propensa a erros.

 

Solução: Pode utilizar um LLM para extrair regras e regulamentos de trânsito de várias fontes em diferentes jurisdições. Este sistema GenAI pode então responder a perguntas em linguagem natural sobre as regras rodoviárias, identificar as regras relevantes e formatá-las para uma interpretação e aplicação mais fáceis no cenário de condução em causa.

 

Resultado: Este sistema alimentado por IA pode simplificar significativamente o processo de extração de regras rodoviárias, poupando tempo e recursos. Garante a exactidão e a coerência da compreensão das regras, reduzindo significativamente as possibilidades de interpretações erradas das regras. Como resultado, permite uma cobertura mais rápida e de maior volume do controlo de regras em mais jurisdições para diferentes cenários de condução, aumentando a segurança rodoviária em diferentes localizações geográficas e condições de condução.

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Gestão eficiente dos contractos

Oportunidade: As empresas dependem frequentemente de processos manuais para a criação, revisão e aprovação de contractos. Este método aumenta o risco de negligenciar pormenores importantes do contracto, como mandatos de conformidade, compromissos, descontos potenciais ou riscos ocultos.

 

Solução: Uma ferramenta avançada de análise de contractos jurídicos e de fornecedores, desenvolvida pela GenAI, pode ajudar em todas as fases do ciclo de vida da gestão de contractos. Esta ferramenta permite uma validação e extração rápidas dos principais dados e entidades do contracto, coloca questões ao documento do contracto para um resumo generativo das respostas, valida um contrato em relação a uma lista de verificação comercial e jurídica e compara cláusulas contractuais para identificação de riscos.

 

Resultados: Esta solução de gestão de contractos deverá reduzir significativamente os tempos de execução do ciclo de vida da gestão de contractos. Apoia a tomada de decisões superiores com informações valiosas e estratégias de negociação sugeridas. Proporciona uma visibilidade melhorada com dados de risco claros e accionáveis, identifica novas oportunidades através da extração de informações-chave sobre os contractos e oferece planos de atenuação de riscos antecipados e sugestões de negociação.

Comentários financeiros inteligentes

Oportunidade: As empresas consideram muitas vezes que o processo de identificação de valores anómalos e factores determinantes dos relatórios financeiros é moroso. As consultas manuais e as investigações caso a caso efectuadas por peritos dificultam a escalabilidade deste processo.

Solução: A introdução de uma solução baseada em IA pode simplificar este processo, automatizando a criação de comentários sobre relatórios financeiros normalizados e não normalizados. Em primeiro lugar, pode gerar comentários prévios sobre relatórios normalizados para os controladores, identificando valores anómalos, factores determinantes e outras tendências notáveis. Em seguida, pode tratar de relatórios não normalizados, recuperando e resumindo os dados conforme necessário. Por último, pode efectuar uma análise aprofundada da causa principal, identificando os produtos susceptíveis de sofrerem um declínio nos próximos seis meses e justificando esta previsão.

Resultado: Uma solução baseada em IA transforma o processo de comentários financeiros, tornando-o mais eficiente, escalável e exacto. Permite obter informações profundas e baseadas em dados sobre o desempenho da empresa, apoia a tomada de decisões estratégicas e reduz o tempo gasto na análise manual de dados. Isto pode levar a estratégias empresariais mais proactivas e a uma melhor saúde financeira.

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Melhoria da gestão das contas a receber

Oportunidade: Muitas organizações lutam para gerir eficazmente as suas cobranças de contas a receber. Isto afecta métricas essenciais como a taxa de cobranças, os dias de vendas pendentes (DSO) e o período a receber. A falta de perfis de clientes, de análises relativas ao histórico de pagamentos dos clientes e de transparência sobre a utilização efectiva do tempo tornam este processo ainda mais difícil.

 

 

Solução: A implementação de um Assistente de Cobrança de Contas a Receber (AR) com IA pode simplificar este processo. O assistente de IA utiliza a aprendizagem automática para dar prioridade às contas, identificar "clientes em risco" e recomendar a "próxima melhor acção". Integrado com as aplicações ERP, fornece uma plataforma unificada para os agentes, aumentando a eficiência. As funcionalidades de voz facilitam o processo de acompanhamento, tornando-o mais eficaz e fácil de utilizar.

 

Resultados: O Assistente de Cobranças de RA pode melhorar significativamente as cobranças, resultando numa melhoria de 30% no DSO, numa melhoria de 40% na produtividade e numa diminuição de 22% no período a receber. Proporciona uma visão mais directa e intuitiva dos padrões de pagamento e das interações anteriores do cliente. Em última análise, isto deverá conduzir a uma gestão mais proactiva das cobranças, a melhores fluxos de caixa e a uma maior satisfação dos clientes.

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Procura eficiente de negócios

Oportunidade: As empresas de capital de risco consideram frequentemente repetitivo o processo de obtenção e diligência de negócios, com quantidades significativas de tarefas manuais envolvidas. Isto vai desde a originação de negócios, condução de análises e avaliação de objectivos até à avaliação de riscos - tudo isto requer trabalho intensivo que tem impacto na eficiência global da empresa.

 

Solução: A integração da GenAI no processo pode levar à automatização total ou parcial de várias etapas, reduzindo assim as tarefas de trabalho intensivo. Isto automatiza propriedades como a obtenção de dados para a originação de negócios, o processamento preliminar de informações públicas para a devida diligência, a elaboração de relatórios, a realização de análises pré-definidas e de risco, a modelação com base num plano de negócios e a elaboração de documentos jurídicos com um ajuste fino limitado.

 

Resultados: A implementação conduz a grandes eficiências de diligência, tais como um maior conhecimento dos objectivos, um tempo mais rápido desde a procura de fontes até ao fecho da transacção, o potencial para reduzir as despesas relacionadas com a transacção e a expansão das capacidades. De um modo geral, aumenta consideravelmente a eficiência e a rapidez da procura e do fecho de negócios, dando às empresas uma vantagem competitiva significativa.

Planos de transporte optimizados

Oportunidade: As empresas ferroviárias enfrentam frequentemente desafios complexos no planeamento eficaz dos seus horários de transporte. O modelo tradicional tem dificuldade em incorporar variáveis em tempo real, como o fluxo de passageiros, as condições meteorológicas, os horários de manutenção, a disponibilidade da tripulação, a utilização do material circulante e potenciais atrasos no serviço, que podem afectar a eficiência operacional.

Solução: Ao utilizar uma ferramenta GenAI, é possível criar um plano de transporte dinâmico que integre variáveis em tempo real, como a flutuação súbita do número de passageiros, a manutenção não programada ou os efeitos climáticos adversos. A ferramenta de IA processa estes dados actuais e gera um plano optimizado que utiliza os recursos de forma mais eficiente, reduzindo as interrupções de serviço.

Resultado: A implementação da IA no planeamento dos transportes não só simplifica a operação como a torna mais adaptável às realidades em rápida mutação de um serviço ferroviário. Pode levar a uma melhor atribuição de recursos, minimizando o tempo de inatividade e sincronizando vários componentes que constituem o serviço. Esta abordagem proactiva pode também aumentar a capacidade da empresa para prever e gerir potenciais perturbações, conduzindo a uma maior fiabilidade, maior satisfação do cliente e uma diferenciação significativa no mercado.

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Conhecimento aumentado

Oportunidade: Os funcionários do sector bancário enfrentam desafios para se manterem a par das mudanças frequentes na regulamentação, compreenderem produtos financeiros complexos, garantirem a segurança das transacções e servirem eficazmente os clientes no meio de ameaças cibernéticas crescentes e necessidades financeiras diversas.

 

Solução: Uma base de conhecimentos com IA treinada em dados bancários personalizados pode ajudar os funcionários a obter informações precisas rapidamente. A base de conhecimentos com base em IA pode oferecer detalhes em tempo real sobre os regulamentos actuais, especificações de produtos complexas e protocolos de segurança actualizados.

 

Resultados: Melhorar a conformidade regulamentar, aumentar a consistência na divulgação de informações sobre produtos, agilizar o serviço ao cliente e reforçar as medidas de segurança, conduzindo, em última análise, a uma maior satisfação do cliente, a riscos reduzidos e a eficiências operacionais.

Resolução acelerada do cliente

Oportunidade: As empresas de telecomunicações enfrentam um aumento significativo nos contactos e exigências de atendimento ao cliente em várias áreas, incluindo operações de back-end e front-end. Há necessidade de transformação operacional para fazer face a um aumento das exigências de informação, inquéritos e reclamações por parte dos clientes.

Solução:  Um assistente capacitado para a GenAI- pode aumentar o desempenho dos profissionais de atendimento ao cliente ao fornecer transcrições de conversas em tempo real. Estes assistentes sugerem ações dinâmicas e utilizam automatizações orientadas por IA para orientar a conversa, acelerando a resolução de casos.

Resultado: Melhorar o serviço ao cliente de telecomunicações, ajudando a garantir respostas consistentes e de alta qualidade e reduzindo os tempos de resolução de casos. Aumente a satisfação do cliente, fornecendo aos agentes ferramentas e informações em tempo real para uma melhoria contínua.

Operações de cuidados de saúde simplificadas

Oportunidade: As organizações de cuidados de saúde debatem-se com tarefas que consomem muito tempo e que se repetem. Necessitam de espaços de trabalho colaborativos para cientistas de dados e de um processo de implementação de modelos simplificado.

Solução: A criação de um centro de automatização com GenAI e aprendizagem automática pode ajudar. Isto inclui a criação de um espaço de trabalho favorável à colaboração, um armazenamento de funcionalidades facilmente acessível, um pipeline de MLOps de integração e entrega contínuas e a integração de um chatbot.

Resultados: Este centro de automatização pode aumentar a eficiência, melhorar a experiência do utilizador tirando partido dos dados, aumentar a transparência dos processos e melhorar os resultados no domínio da saúde.

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Pesquisa de documentação melhorada

Oportunidade: As empresas de serviços públicos dependem frequentemente de sistemas antigos de gestão do conhecimento para armazenar documentação de normas críticas. Estes sistemas carecem muitas vezes de uma indexação consistente e de capacidades de pesquisa eficazes, causando ineficiências e frustração aos funcionários que têm de gastar tempo valioso a analisar conteúdos complexos.

 

Solução: A utilização da GenAI e da tecnologia de chatbot alojada no Azure pode introduzir uma experiência de pesquisa semântica altamente eficiente. Os funcionários podem introduzir a sua consulta de texto simples no chatbot, que depois utiliza o serviço Azure OpenAI para procurar documentos semelhantes, evitando a necessidade de indexação manual.

 

Resultado: Esta solução deverá reduzir significativamente o tempo que os funcionários passam a pesquisar na documentação, permitindo-lhes encontrar conteúdos semelhantes com base no significado e não apenas em palavras-chave. Melhora a precisão dos resultados da pesquisa, conduzindo a decisões mais bem informadas e melhorando a experiência geral dos funcionários na gestão de documentação crítica.

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Melhorias na aprendizagem

Oportunidade: As instituições financeiras debatem-se frequentemente com a criação de conteúdos de aprendizagem envolventes, oportunos e eficazes para os consultores, devido à rápida evolução do sector.

 

Solução: Crie capacidades de IA, como um assistente de conversação, para criar conteúdos de aprendizagem especializados. Isto funcionará em sincronia com os sistemas de chatbot existentes que utilizam plataformas como o Microsoft Teams.

 

Resultados: A solução GenAI ajuda a criar um quadro de aprendizagem robusto e aumenta a eficiência do tempo. Também prepara o terreno para futuras inovações, como a alimentação do seu motor de busca interno e plataformas de gestão de conhecimentos, cumprindo os requisitos de documentação regulamentar e melhorando a produtividade.

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Conformidade com os regulamentos da IA

Oportunidade: As empresas do sector automóvel que desenvolvem sistemas de IA enfrentam frequentemente o desafio de navegar por regulamentos complexos e em constante evolução, como o AI Act da UE. É crucial gerir as implicações para a reputação dos modelos de IA com fraco desempenho, em especial em aplicações críticas para a segurança. Avaliar a sua preparação para estes regulamentos e moldar o seu programa de gestão de riscos de IA para os cumprir é uma prioridade fundamental.

 

Solução: As empresas podem efetuar uma avaliação do grau de preparação para a IA para verificar se estão preparadas para estes regulamentos. A avaliação pode incluir uma análise exaustiva das suas políticas e procedimentos, estruturas de responsabilização, programas de formação e sensibilização, fundamentos éticos da IA e gestão do risco de terceiros.

 

Resultado: A avaliação do grau de preparação para a IA alerta a empresa para os seus progressos na identificação e gestão do risco da IA. Esta avaliação constitui um ponto de referência para o futuro planeamento da governação da IA e identifica as áreas que requerem mais investimento ou afetação de recursos. As avaliações regulares não só ajudam a acompanhar os progressos, como também promovem a conformidade proactiva com os regulamentos, minimizando os riscos regulamentares e de reputação.

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Preparação para a conformidade regulamentar

Oportunidade: Petróleo & As entidades do sector do gás que implementam sistemas de IA enfrentam novas obrigações legais devido a regulamentos como o AI Act da UE. Dada a pressão regulamentar e os riscos para a reputação, estas organizações precisam de compreender claramente a sua preparação para estes regulamentos.

 

Solução: A realização de uma avaliação do grau de preparação para a IA responsável fornece uma medida do grau de preparação de uma organização para estes regulamentos. Avalia áreas-chave como políticas e procedimentos, governação e responsabilidade, formação e sensibilização, fundações de IA ética e risco de terceiros, fornecendo os próximos passos adaptados para acções futuras.

 

Resultado: A avaliação do grau de preparação ajuda as organizações a avaliar rapidamente o seu progresso na identificação e gestão do risco da IA. Orienta os roteiros de governação da IA, destaca as áreas que requerem recursos adicionais, promove a colaboração e assegura a preparação para a conformidade regulamentar.

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