IA generativa em ação: clientes usam Cortex AI para ganhar tempo e personalizar a experiência do cliente

Durante anos, as empresas operaram sob a noção prevalente de que a inteligência artificial (IA) é reservada apenas aos gigantes corporativos, ou seja, organizações com recursos para fazer com que a IA funcione para elas. No entanto, à medida que a tecnologia evolui, organizações de todos os portes estão percebendo que a IA generativa não é apenas uma tarefa ambiciosa.

Com o Snowflake, uma plataforma de dados e IA unificada e fácil de usar, as empresas estão eliminando tarefas manuais, gargalos e erros propensos a reduzir a produtividade. Elas também estão usando a IA generativa para fornecer novos insights e fluxos de receita. Mas como isso acontece na prática?  

Nesta série de artigos, reunimos algumas das soluções mais inovadoras de IA generativa que, atualmente, nossos clientes estão usando em produção. As histórias dessas empresas mostram como o Snowflake e o Cortex AI estão colocando as metas de IA generativa ao alcance de todos e gerando valor de negócios ao longo do processo. 

Com tecnologia de IA, Firework desenvolve assistente virtual de compras que oferece uma conexão pessoal com os consumidores

Para adicionar uma conexão mais humana à experiência de compras online, a empresa de comércio de vídeo Firework buscou uma fonte não convencional: a inteligência artificial (IA). Reconhecida no mercado como uma empresa líder em vídeos de compras e transmissões ao vivo, a empresa queria uma maneira de trazer a atenção personalizada e exclusiva de uma área de vendas associada à tela ou ao dispositivo móvel do comprador. 

No entanto, a criação de uma experiência de compra sofisticada e assistida trouxe muitos desafios, entre eles a geração de respostas de alta qualidade às perguntas dos clientes. "Logo percebemos que a qualidade de uma aplicação de IA depende em grande parte da boa qualidade dos dados na base de conhecimento", diz Shawn Feng, Senior Engineering Manager da Firework. Com o Snowpark e o Cortex AI, a Firework começou a reunir, limpar e classificar milhares de conversas anônimas com clientes para ajudar a entender os interesses e as necessidades mais críticas dos clientes. Isso se tornou a base do banco de dados para sua aplicação de LLM no Cortex. 

"Com certeza, a facilidade de uso foi o diferencial do Cortex e do Snowpark em relação à concorrência", diz Feng. Depois de mover o processamento de dados brutos desse pipeline do PySpark e do Databricks para o Snowpark, a Firework começou a gerenciar o processo completo do assistente virtual inteiramente dentro do Snowflake, tornando-o mais eficiente, em termos de tempo e custos, e ainda mais simples de trabalhar com ele.

Resultado? A Firework conseguiu desenvolver o que agora é chamado de AVA (AI Video Assistant), um avatar gerado por IA capaz de ouvir, pensar e falar com os consumidores ao longo de suas jornadas de compras. O AVA pode responder a perguntas sobre políticas de devolução, examinar e resumir milhares de avaliações de produtos em segundos ou até mesmo oferecer recomendações personalizadas sobre qual cor de suéter pode complementar as calças que você comprou no mês passado.

Harkins Builders economiza mais de 100 horas de elaboração de relatórios de projetos com uma aplicação de IA

No mundo da construção comercial, existe um documento importante que resume as etapas de pré-construção e execução da obra de qualquer projeto, chamado “turnover narrative”. O objetivo desse relatório é fornecer à equipe de construção todas as informações importantes de que ela precisa para a construção, desde detalhes do projeto, incluindo tamanho, recursos e materiais, até escopo do projeto e estimativas de orçamento. 

Na Harkins Builders, uma empresa de gestão de obras e serviços gerais de construção civil, que trabalha em cerca de 100 projetos ao ano, a compilação desses relatórios tem sido uma das tarefas mais trabalhosas e demoradas, exigindo que um gerente de projetos colete todas as informações relevantes do Snowflake ou do seu sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente, o Dynamics 365, e escreva o relatório manualmente. Em última análise, cada relatório levava pelo menos uma hora para ser concluído, ou até mais quando vários gerentes tinham trabalhado em um projeto e as informações pendentes precisavam ser resolvidas. 

No entanto, graças ao fato de que a Harkins já havia criado uma base de dados sólida e consolidada no Snowflake, a equipe de análise de dados viu uma oportunidade de automatizar em grande parte o processo de criação desses relatórios. Em dois meses, Ben Pecson, engenheiro de dados e de software da empresa, usando um processo com tecnologia de IA do Cortex, desenvolveu uma aplicação capaz de fornecer informações aos gerentes da Harkins, o que reduziu o tempo gasto na preparação de relatórios de uma hora ou mais para 5 a 10 minutos. Ao extrair os dados já existentes no Snowflake, a aplicação cria vários comandos a partir dos quais o gerente pode escolher (literalmente, as bases) para construir um relatório de “turnover narrative” completo. "Assim, os gerentes podem analisar o relatório para supervisionar, não para colocar a mão na massa", diz Pecson. "Tudo isso resulta em ganho de tempo, e o tempo na Harkins é extremamente valioso."

A inovação foi muito bem recebida pelos gerentes e pela equipe de marketing, que também usa os relatórios para guiar suas atividades, diz Pecson, e ele espera aplicar a mesma arquitetura e base de código a outros processos da Harkins para adicionar ainda mais eficiência aos negócios. 

Drata integra clientes em minutos

Levando em conta a enorme importância (e a crescente complexidade) da privacidade e da segurança dos dados, empresas de todo o mundo estão recorrendo cada vez mais a plataformas de gestão de confiança, como a Drata, para ajudar a fortalecer suas políticas de segurança, monitorar os fornecedores de forma contínua e garantir a prontidão para a auditoria. Como a plataforma que mais cresce em sua área de atuação, a Drata agrega centenas de novos clientes a cada trimestre, o que leva à necessidade de otimizar ainda mais o processo de integração à medida que a empresa cresce. 

Ao usar o Cortex AI, a equipe da plataforma de dados criou uma solução de IA generativa que recomenda as correspondências mais relevantes entre os controles Drata existentes e os controles personalizados do cliente para simplificar a configuração na plataforma. Esse novo processo reduz as ações exigidas dos gerentes de conformidade e implementação, reduzindo o processo de algumas semanas para alguns minutos. "Você pode imaginar como isso é importante para elevar o nível de satisfação dos clientes com o processo de integração, sem mencionar o que isso significa para a empresa em relação a quantos clientes podemos integrar", afirma Lior Solomon, VP of Data da Drata. 

As equipes de dados da Drata também estão usando o Cortex para analisar o feedback dos clientes, incluindo a análise de sentimentos sobre o feedback que os clientes recebem por meio da plataforma de chat. Isso permite que a equipe colete insights proativos sobre a experiência do cliente com o produto. "O Snowflake ajuda com a velocidade da iteração", diz Solomon. "O fato de poder testar e levantar hipóteses rapidamente é, em parte, porque tenho todos os dados centralizados em um só lugar."

Chegando a um futuro de IA generativa para todos

Esses são apenas alguns dos métodos eficazes de como as organizações de todos os setores estão colocando suas aplicações de IA generativa em produção no momento. E com a segurança e governança integradas do Snowflake, nunca foi tão fácil levar a IA com segurança ao seu fluxo de trabalho. Com o uso de Document AI ou Cortex Search, Snowflake Copilot ou Cortex Analyst, a plataforma unificada de IA e dados da Snowflake pode ajudar a criar aplicações de IA generativa de nível empresarial. 

Para descobrir como outras empresas, como a Bayer e a Siemens Energy, estão usando a IA generativa para aumentar a receita, melhorar a produtividade e atender melhor seus clientes, faça download do eBook Snowflake, "Segredos para o sucesso com a IA generativa".