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72% das empresas globais já usam IA: a sua está entre elas?

Um estudo recente da McKinsey revelou um dado surpreendente: 72% das empresas globais já adotaram a Inteligência Artificial (IA). Mas, no Brasil, o otimismo é ainda maior, com 62% das empresas planejando aumentar seus investimentos em IA em 2025, segundo a SAP. A pergunta que fica é: a sua empresa está entre elas?

As pesquisas mostram que o Brasil é o país mais otimista da América Latina em relação ao potencial da IA no ambiente de trabalho. A maioria das empresas brasileiras enxerga a IA de forma positiva, com 52% tendo uma percepção totalmente favorável e 27% com ressalvas.

Um exemplo é o varejo, a IA está revolucionando a jornada de compra, personalizando experiências e otimizando processos. Com um assistente de IA personalizado, as empresas podem ter acesso a dados em tempo real, relatórios customizados e até previsões de vendas.

Personalização com IA: a nova era da experiência do cliente

A personalização com IA está transformando a forma como as empresas se conectam com seus clientes. Através da análise de dados e aprendizado do comportamento do usuário, a IA permite criar experiências altamente personalizadas, desde recomendações de produtos até mensagens personalizadas.

De acordo com o relatório recente do IBM Institute for Business Value: 

  • 71% dos consumidores esperam conteúdo personalizado das empresas (McKinsey).
  • 67% ficam frustrados com interações não personalizadas (McKinsey).
  • Empresas em rápido crescimento geram 40% mais receita com personalização (IBM).

Com isso podemos notar que a personalização com IA não é mais um diferencial, mas sim uma expectativa dos consumidores. Empresas que investem nessa tecnologia estão um passo à frente na construção de relacionamentos duradouros e no aumento da receita. A IA permite criar relatórios dinâmicos e intuitivos, facilitando a visualização de dados e a tomada de decisões. E tudo isso em tempo real, com integração direta a bases de dados e sistemas internos.

Tendências e desafios da IA

Avanços em IA generativa, automação inteligente de processos e personalização profunda são algumas das tendências que moldam o futuro do varejo. Mas também enfrentamos desafios como a qualidade e a precisão dos dados.

A IA está transformando o mundo corporativo, e as empresas que investirem nessa tecnologia estarão um passo à frente. Entender como essa tecnologia pode ser aplicada ao seu negócio é o primeiro passo para explorar seu potencial. A Mouts TI acompanha de perto as evoluções da IA e pode te ajudar a entender melhor as aplicações para os negócios. Com expertise em Machine Learning, análise de dados e desenvolvimento de aplicativos, oferecendo suporte completo, desde a implementação até a manutenção. O principal objetivo é garantir que a tecnologia esteja sempre alinhada com as metas de negócio e as expectativas dos seus clientes.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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