Lições aprendidas com a economia e como o aprendizado de máquina pode ajudar

Na economia global de hoje, não há escolhas fáceis. A inflação está descontrolada, alimentada pelo aumento dos preços da energia e dos alimentos, e as políticas de estímulo do Fed em anos anteriores tiveram o impacto de aumentar a demanda. Como resultado, os salários reais nos EUA caíram quase 4% para aproximadamente 115 milhões de americanos. Além disso, a renda disponível está diminuindo e os estoques estão aumentando. A demanda dá sinais de fraqueza, com aumento dos juros e valorização do dólar. Os CEOs de corporações globais hoje enfrentam um conjunto impossível de desafios na gestão de suas empresas, discute Edward Scott, CEO da ElectrifAi.

Os CEOs de corporações globais hoje enfrentam um conjunto de desafios impossíveis na gestão de suas empresas. Não há escolhas fáceis. A inflação está descontrolada, alimentada pelo aumento dos preços da energia e dos alimentos, e as políticas de estímulo do Fed em anos anteriores tiveram o impacto de aumentar a demanda. Como resultado, os salários reais nos EUA caíram quase 4% para aproximadamente 115 milhões de americanos. Além disso, a renda disponível está diminuindo e os estoques estão aumentando. Com a alta dos juros e a valorização do dólar, a demanda dá sinais de enfraquecimento.

Como os CEOs e CFOs devem gerenciar essa complexidade?

Uma oportunidade clara é por meio de dados. As corporações geram grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados e, ainda assim, os dados continuam sendo o último ativo inexplorado no balanço. Por que é que? Achamos que o principal motivo é que o C-suite não entende totalmente o poder e a capacidade de seus dados de gerar valor para a empresa. Tudo parece tão remoto e complexo. Mas é? Considere o seguinte. Hoje, temos a capacidade de aplicar de forma rápida e fácil a tecnologia de processamento de sentimento e linguagem natural para operações de call center. Essas operações estão na linha de frente da experiência do cliente. A PNL tem a capacidade de resolver chamadas mais rapidamente e com muito mais satisfação do cliente. Algumas empresas que têm resoluções de chamadas mais rápidas e bem-sucedidas podem resultar em milhões de dólares em economia por dia e clientes mais satisfeitos, que provavelmente se envolverão e comprarão mais produtos ou serviços no futuro.

Esses tipos de números devem chamar a atenção de todos os conselhos e CEOs. Outro exemplo é a visão computacional. Fabricantes de bens de alto valor podem hoje facilmente implantar sistemas de aprendizado de máquina e câmera para detectar defeitos de produtos na linha de fabricação e evitar o dispendioso desperdício de produtos antes que seja tarde demais. Conselhos e CEOs precisam se esforçar para se alfabetizar nessas tecnologias básicas. Não fazer isso resultará literalmente em milhões de dólares de valor não sendo realizados.

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Benefícios estratégicos do aprendizado de máquina

As soluções de software de aprendizado de máquina devem permitir rapidamente que o C-suite transforme seus dados em ativos estratégicos para gerenciar esse ambiente complexo. É uma questão de capturar os dados, limpá-los e aplicar o aprendizado de máquina para criar insights que ajudem a enfrentar os ventos contrários e otimizar os negócios. Essa otimização pode estar nas operações de front, middle ou back-office. Dados e aprendizado de máquina podem ajudar grandes empresas de manufatura, varejo, bancos, seguros, telecomunicações, energia, produtos químicos e outras empresas a resolver problemas fundamentais em todos os setores.

Aqui estão vários exemplos:

1. Previsão de demanda e precificação dinâmica: No mundo pós-pandêmico, não se pode confiar na previsão de demanda de “ontem” para prever o futuro. O mundo mudou e os líderes precisam explorar a precificação dinâmica. Essa ferramenta potente oferece às empresas uma vantagem distinta, garantindo que o preço permaneça sincronizado com a demanda e se adapte às preferências emergentes do cliente. Com previsão de demanda e precificação dinâmica, as empresas podem reduzir custos e evitar o risco de estoque excessivo.

As empresas também devem criar previsões precisas. Esse modelo de previsão geralmente analisa dados anteriores e os sobrepõe a fatores atuais, como tendências econômicas, feriados, condições climáticas, eventos mundiais e mudanças de mercado, incluindo forças competitivas. O modelo se alinha dinamicamente com as escolhas emergentes do cliente e com a mudança demográfica. Uma melhor previsão ajudará a melhorar o gerenciamento de estoque e otimizar o fluxo de caixa. A precificação dinâmica ajudará a maximizar a receita e aumentar os lucros e a participação no mercado.

2. Gastos e aquisições: Todos os dias, CPOs e CFOs perguntam se podem analisar rapidamente seus dados de gastos para gerar insights acionáveis ​​para encontrar economias rapidamente sem afetar as operações. Isso pode ser feito com a ajuda do aprendizado de máquina, e a economia é real. Tudo isso é feito por meio de categorização e classificação de aprendizado de máquina. Pense nisso como o telescópio Hubble iluminando o universo gasto.

A análise de gastos é um ótimo lugar para encontrar as economias necessárias no trimestre. Um dos muitos casos de uso suportados pela análise de gastos é aumentar o poder de negociação com fornecedores. Muitas vezes encontramos vários fornecedores que podem ser os mesmos, mas por erros na entrada de dados ou falta de informações de mercado, onde um ou mais fornecedores foram adquiridos. Erros humanos são uma parte aceita de todos os dados, mas agora, com ferramentas de IA e ML, essa categoria de erros pode ser identificada e resolvida de forma eficaz. O enriquecimento de dados com dados de mercado ou setor pode fornecer os melhores dados para a tomada de melhores decisões. Estabelecer uma identificação exclusiva do fornecedor leva a uma oportunidade de descontos por volume e estabelece um relacionamento estratégico com o fornecedor com acordos ainda mais favoráveis.

Melhorar a categorização de gastos aumentando a porcentagem de gastos categorizados e alinhando-os a uma taxonomia específica do setor levará a retornos rápidos e imediatos. Isso torna mais fácil para as empresas identificar qualquer gasto problemático, mudança de fornecedor, etc., para obter economias imediatas. As soluções de gastos baseadas em ML também podem oferecer recomendações acionáveis ​​sobre risco material, ajudando a mitigar os riscos da cadeia de suprimentos e identificar possíveis riscos de crédito.

3. Engajamento do Cliente: Muitas empresas estão falando novamente sobre churn. É importante, e o C-suite precisa de ferramentas vitalícias para evitar a rotatividade e gerar valor para o cliente. As soluções de software de aprendizado de máquina que impulsionam segmentação profunda, personalização e promoção são indispensáveis ​​- fazer mais com seus assuntos básicos existentes. O esforço para vender novos produtos e serviços a um cliente existente é muito menor do que adquirir um novo. Um CX superior para um cliente existente leva você a meio caminho.

4. Visão computacional: Escassez de mão de obra, mudanças nos padrões de trabalho e custos crescentes são fatos da vida, e é muito difícil colocar o gênio de volta na garrafa. Certas tarefas atualmente executadas por humanos podem ser automatizadas ao alavancar a visão computacional. Freqüentemente, a qualidade é melhor, o rendimento é maior e os custos são menores.

Por exemplo, quando se trata de risco e conformidade na indústria de Petróleo e Gás, a visão computacional pode detectar problemas de segurança da integridade da tubulação, detecção de vazamentos e danos, contaminação fora das especificações, segurança do trabalhador e uso inadequado de equipamentos. Da mesma forma, no setor imobiliário, as inspeções de construção tornaram-se mais seguras, econômicas e podem ser realizadas com relativa eficiência. A visão computacional fornece um meio mais rápido e preciso de analisar milhões de imagens e vídeos para identificar possíveis defeitos, corrosão, rachaduras e danos estruturais.

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Fonte da imagem: Shutterstock

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