Criar um caso de negócios sólido para aplicar inteligência artificial (IA) combina estratégia, narrativa e uma modelagem financeira bem estruturada. Enquanto as equipes técnicas se concentram no que a IA pode fazer, os líderes de negócios devem priorizar o porquê e para quem isso é importante.

Ser capaz de transformar o potencial da IA em resultados reais e mensuráveis pode ser um componente crítico para a aprovação do seu projeto. Os casos de negócios de IA mais eficazes estruturam o investimento não apenas em termos de inovação, mas também em termos de risco, eficiência, crescimento e valor em longo prazo.

Isso começa com uma compreensão fundamentada do problema de negócios que a tecnologia resolverá. Aqui estão as etapas para criar um caso de negócios sólido para IA.

1. Defina o problema de negócios

Antes de falar sobre tecnologia com a equipe, deixe claro qual é o problema de negócios que deve ser resolvido. As soluções de IA são mais confiáveis quando estão enraizadas em problemas que têm peso financeiro e urgência organizacional.

  • Identifique um desafio com consequências mensuráveis: procure identificar áreas onde ineficiências, trabalho manual ou falhas na experiência do cliente estejam prejudicando o desempenho. Isso pode incluir baixa precisão de previsão, alta rotatividade, longos tempos de ciclo ou ineficiência do agente.
  • Quantifique o custo de não fazer nada: ajude as partes interessadas a entender o impacto financeiro de não fazer nada. Use dados reais para calcular a perda de receita, os custos excessivos ou a oportunidade perdida relacionada ao problema.

Veja um exemplo: “A abordagem manual existente da nossa empresa para a previsão de demanda resulta em projeções imprecisas que levam a US$ 4 milhões de excesso de estoque e US$ 1,5 milhão em vendas perdidas anualmente. Com a automação dessa função com a inteligência artificial, estimamos que haverá um gerenciamento aprimorado da nossa cadeia de suprimentos, o que resultará em uma melhor conversão de vendas.”

Um enquadramento claro e específico cria senso de urgência e prepara o terreno para cálculos relevantes de ROI.

2. Alinhe a iniciativa às suas metas estratégicas

Vincular a iniciativa aos objetivos estratégicos mais amplos da empresa transforma a conversa de “tecnologia interessante” em “investimento indispensável”.

Para isso, apresente a solução de IA como um facilitador direto das metas já estabelecidas, como melhorar a experiência do cliente, aumentar a receita ou ampliar a eficiência operacional. Use uma linguagem alinhada às prioridades da liderança e, sempre que possível, refira-se diretamente ao vocabulário do plano estratégico da empresa. Quanto mais sua proposta refletir os objetivos declarados pela liderança, mais confiável e relevante ela se torna.

Depois, crie uma visão clara do que significa alcançar o sucesso. Descreva o impacto que a solução de IA terá sobre os negócios: o que ela melhora, agiliza ou revela. Em seguida, descreva claramente os resultados de negócios que você espera, concentrando-se no impacto mensurável a partir de várias perspectivas:

  • Financeira: custos de suporte mais baixos, taxas de conversão mais altas ou aumento da receita
  • Operacional: menos tarefas manuais, tempos de resposta mais rápidos e maior precisão
  • Experiencial: maior satisfação do cliente, maior engagement dos colaboradores, menos rotatividade

Veja um exemplo: “Com a implementação de copilotos de IA, reduziremos o tempo de chamada em 10%, o que equivale a uma economia anual estimada de US$ 1 milhão, ao mesmo tempo que proporcionamos uma experiência mais uniforme em todos os canais.”

Selecione os benefícios comerciais que melhor se aplicam às suas condições e que você pode priorizar.

3. Combine soluções de IA com necessidades específicas

O mapeamento dos recursos de IA para suas necessidades específicas, e para o nível de maturidade da experiência do cliente (CX) da sua empresa, é fundamental para demonstrar valor e comprovar o ROI, independentemente do ponto de partida da empresa.

Para orientar esse processo, a Genesys identifica seis Níveis de orquestração da experiência, cada um representando uma etapa distinta na capacidade de uma empresa de oferecer jornadas do cliente inteligentes, personalizadas e conectadas. Esses níveis apresentam uma estrutura para combinar o tipo de investimento em IA com os resultados que sua empresa está pronta para buscar, ao mesmo tempo que equilibram as compensações entre a eficiência operacional e o oferecimento de experiências centradas nas pessoas.

As áreas de enfoque podem incluir automação para reduzir o esforço manual, suporte assistido por IA para acelerar as respostas dos colaboradores e personalização ou otimização para impulsionar um engagement mais proativo.

Ao alinhar a IA ao nível adequado de maturidade, você evita exageros e cria um roadmap focado em ROI e impacto, permitindo que o valor cresça à medida que os recursos são ampliados.

Analise os custos, investimentos e benefícios comerciais atuais: analisar sua estrutura de custos atual e compará-la com um modelo com IA em potencial ajuda a identificar não apenas economias de custos, mas também a capacidade de investimento.

Comece realizando uma avaliação de custo total. Isso inclui taxas de implementação, despesas contínuas e os recursos internos necessários para dar suporte aos seus sistemas atuais. Quando possível, compare essa linha de base com o modelo mais eficiente habilitado pela IA. Essa análise deve revelar uma estimativa clara de possíveis economias.

Em seguida, avalie o investimento em IA em si. Qual é o custo da solução proposta? Quais ferramentas atuais ou processos manuais ela substituirá? E onde ela reduz ou elimina gastos redundantes?

Por fim, avalie os benefícios empresariais por meio de métricas financeiras mensuráveis. Concentre-se em:

  • Valor presente líquido (NPV) para entender o ganho de longo prazo
  • Período de retorno para determinar quando você recuperará seu investimento
  • Análise de sensibilidade para modelar os melhores e piores cenários

Essa abordagem estruturada proporciona aos interessados a clareza financeira e a confiança necessárias para tomar decisões orientadas por dados sobre investimentos em IA.

4. Pense nas necessidades futuras de integração  

Ao avaliar soluções de IA, é importante ver mais do que a funcionalidade imediata e considerar como a tecnologia se integrará ao seu ecossistema mais amplo. Escolha soluções que funcionem perfeitamente com suas ferramentas de CRM, ERP e força de trabalho existentes para evitar interrupções dispendiosas.

Procure plataformas construídas com uma arquitetura de API aberta, que são mais adaptáveis e fáceis de redimensionar à medida que as necessidades dos negócios evoluem. Além disso, verifique se a IA pode ser estendida a vários canais, incluindo voz, chat e redes sociais.

Por fim, revise as parcerias estratégicas do fornecedor para garantir o alinhamento e o suporte em longo prazo. Uma integração preparada para o futuro é essencial para preservar o valor.

Depois de seguir essas quatro etapas para comprovar sua necessidade de IA, você pode passar para a aceitação do projeto e planejar claramente as etapas de implementação.

Crie um roadmap de implementação com um cronograma realista

Uma implantação bem-sucedida de IA começa com um roadmap claro e prático. Comece identificando suas prioridades: o que precisa ser implementado primeiro e por quê?

Leve em conta as dependências dentro do escopo da solução de inteligência artificial que possam impactar o cronograma de obtenção dos benefícios comerciais. A partir daí, divida o projeto em fases com marcos definidos. Considere as atividades que podem exigir prazos de entrega mais longos, como esforços de integração ou treinamento do usuário.

Também é importante prever possíveis riscos. Qualidade dos dados, resistência a mudanças e adoção pelos usuários podem atrasar a concretização dos resultados se não forem tratados desde o início. Igualmente importante é garantir que você tenha as pessoas certas envolvidas. Muitas vezes, o maior desafio não é a tecnologia, é a disponibilidade de recursos.

Os principais especialistas no assunto estão frequentemente divididos entre esforços de transformação e suas responsabilidades diárias. Um roadmap bem estruturado não apenas detalha o trabalho a ser feito, mas também assegura que o suporte adequado esteja disponível para garantir a execução.

Reúna a opinião das partes interessadas: as iniciativas de IA têm sucesso quando as pessoas certas estão presentes desde o início. Envolva gestores de contact center, equipes de TI e líderes de experiência do cliente no início do processo para alinhar prioridades e descobrir as necessidades deles. Entenda como as decisões são tomadas e quais critérios são mais importantes.

Outro ponto importante é ouvir o feedback dos agentes. As percepções da linha de frente frequentemente revelam oportunidades que os dados sozinhos não conseguem mostrar. As empresas que têm sucesso com a IA não buscam apenas funcionalidades, mas sim melhorias mensuráveis e centradas no cliente.

Transforme a inovação abstrata em resultados tangíveis de IA

Todos esses pontos apresentados representam insights críticos descobertos durante a jornada do cliente rumo à IA. E são aspectos importantes a serem alinhados.

O Genesys Value Canvas é uma estrutura estratégica desenvolvida para ajudar as empresas a definir e comunicar claramente o valor comercial das soluções de CX. O Value Canvas faz parte de uma metodologia mais ampla para alinhar as ofertas de tecnologia, como contact centers com IA e plataformas omnichannel, incluindo as metas específicas e os pontos problemáticos de cada cliente.

Essa ferramenta colaborativa pode ajudar a alinhar as partes interessadas em relação ao que é mais importante: resultados claros, impactos no mundo real e um caminho mensurável para o sucesso. Em vez de mergulhar diretamente na tecnologia, ela começa com os desafios do cliente e orienta as equipes em direção a soluções estratégicas priorizadas.

Primeiro, ela mapeia problemas comuns de negócios, como longos tempos de espera, altos tempos de atendimento ou baixa satisfação do cliente. E, em seguida, identifica as causas-raíz. Esse enquadramento ajuda a identificar quais recursos, como automação de IA, ampliação ou análise, serão mais eficazes para lidar com esses pontos problemáticos.

O Canvas também trabalha com a análise de impactos. As equipes podem determinar quais casos de uso têm maior potencial de valor, contando com suporte para modelagem de ROI, redução de custos e ganhos de eficiência. Seja usando benchmarks ou criando um caso de negócios quantificado por meio da colaboração, o Value Canvas transforma o potencial técnico em justificativa de negócios.

O mais importante é que o Canvas trabalha com o planejamento do ciclo de vida. Desde a descoberta até o lançamento, ele descreve as principais decisões, metas e fases, incentivando a realização de valor em longo prazo, e não apenas ganhos rápidos.

Isso também facilita o pensamento sobre a cadeia de valor. Ao conectar capacidades a resultados de negócios e adicionar KPIs e estimativas de ROI, as partes interessadas podem ver exatamente como uma iniciativa operacional sustenta objetivos estratégicos, como crescimento de receita ou melhoria da fidelidade.

Por fim, o Value Canvas promove o alinhamento entre as partes interessadas, permitindo que as equipes técnicas e de negócios contem uma história unificada. Dessa forma, você pode resumir o “quê”, “por quê” e “como” de uma transformação em um formato que seja claro, prático e baseado em resultados.

Dos insights à ação: coloque o ROI da IA em foco

O Value Canvas traz clareza e alinhamento para o que pode parecer uma conversa complexa sobre investimento em inteligência artificial. Na Genesys, usamos essa ferramenta para mapear os desafios dos clientes com base em soluções, ajudando a liderança a entender claramente onde e como o valor será entregue.

Como se adapta a diferentes níveis de maturidade digital e prontidão, o Value Canvas permite que as equipes criem uma narrativa de valor personalizada, capaz de ressoar tanto com partes interessadas técnicas quanto comerciais. Ele ajuda a tomar decisões de forma informada e segura, com base em benchmarks reais.

Pense nele como um roadmap para a transformação. Isso pode ajudar a garantir que cada investimento em IA esteja vinculado a resultados significativos e mensuráveis que crescem mais à medida que seus recursos evoluem.

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