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Casos de uso de IA

Conheça nosso conjunto de casos de uso de IA para descobrir como essa tecnologia pode impulsionar a inovação, desbloquear eficiências e transformar negócios em todos os setores.

Design ágil de produtos

Oportunidade: As organizações de varejo desejam oferecer um catálogo de produtos que permaneça na vanguarda das preferências dos consumidores e das tendências do mercado. O processo tradicional de desenvolvimento de produtos é demorado e envolve a avaliação de várias opções antes da comercialização dos produtos finais.

Solução: Acelerar o processo de design usando uma ferramenta de IA generativa (GenAI) treinada em dados de vendas e da concorrência, feedback do cliente e milhares de imagens rotuladas de recursos e designs. Usando uma série de instruções, a IA pode aumentar o processo do designer com sugestões de designs hiper-realistas e de estilo exclusivo, inspirados em conceitos em tempo real.

Resultado: Reduzir o tempo do ciclo de design, aumentar a satisfação do cliente e gerar economia de custos por meio da automação de design orientada por IA. Além disso, essa abordagem pode ajudar a obter diferenciação de mercado e velocidade de comercialização, respondendo a conceitos em tempo real e gerando designs exclusivos e realistas alinhados às preferências do consumidor.

Como a EY pode ajudar

Pedido de subsídio simplificado

Oportunidade: Os governos estaduais geralmente enfrentam o desafio de identificar com precisão as oportunidades adequadas de subsídios federais para a saúde e criar propostas de financiamento convincentes. A abordagem tradicional de pesquisa de subsídios e elaboração de solicitações consome muitos recursos e tempo, com a possibilidade de imprecisões e oportunidades perdidas.

 

Solução: A utilização de grandes modelos de linguagem (LLMs) simplifica o processo de solicitação de subsídios, oferecendo uma solução dupla. Primeiramente, extraindo conceitos-chave das oportunidades de concessão, combinando-os com fatores de saúde relevantes com base nas pontuações de relevância geradas. Em segundo lugar, gerando automaticamente rascunhos de solicitações de subsídios usando modelos e prompts específicos da função, aumentando a qualidade dos resultados e reduzindo os erros.

 

Resultado: Essa solução pode agilizar significativamente o processo de solicitação de subsídios, economizando tempo e recursos. Ele garante a precisão e a consistência dos aplicativos, fornece conteúdo de proposta personalizado e coleta insights de aplicativos anteriores para informar estratégias futuras. De forma exclusiva, esse modelo também aprimora a capacidade do governo estadual de garantir financiamento e atender 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 direção automatizada (ADS) precisam cumprir regras e regulamentos de trânsito fragmentados e, muitas vezes, díspares ("rules of the road") em diferentes jurisdições. Extrair, compreender e formatar essas regras diferentes e não legíveis por máquina para uma área geográfica específica e um cenário de direção específico pode ser uma tarefa trabalhosa e propensa a erros.

 

Solução: Um LLM pode ser empregado para extrair regras e regulamentos de trânsito de várias fontes em diferentes jurisdições. Esse sistema GenAI pode então responder a consultas em linguagem natural sobre as regras de trânsito, identificar as regras relevantes e formatá-las para facilitar a interpretação e a aplicação no cenário de direção em questão.

 

Resultado: Esse sistema alimentado por IA pode simplificar significativamente o processo de extração de regras de trânsito, economizando tempo e recursos. Ele garante a precisão e a consistência do entendimento das regras, reduzindo significativamente as chances de interpretações errôneas das regras. Como resultado, ele permite uma cobertura mais rápida e de maior volume da verificação de regras em mais jurisdições para diferentes cenários de direção, aumentando a segurança nas estradas em diferentes localizações geográficas e condições de direção.

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Gerenciamento eficiente de contratos

Oportunidade: As empresas geralmente dependem de processos manuais para a criação, revisão e aprovação de contratos. Esse método aumenta o risco de ignorar detalhes importantes do contrato, como mandatos de conformidade, compromissos, possíveis descontos ou riscos ocultos.

 

Solução: Uma ferramenta avançada de análise de contratos jurídicos e de fornecedores, desenvolvida pela GenAI, pode ajudar em todas as etapas do ciclo de vida do gerenciamento de contratos. Essa ferramenta permite a validação e a extração rápidas dos principais dados e entidades do contrato, faz perguntas ao documento do contrato para um resumo generativo das respostas, valida um contrato em relação a uma lista de verificação comercial e jurídica e compara as cláusulas do contrato para identificação de riscos.

 

Resultado: Essa solução de gerenciamento de contratos deve reduzir significativamente os tempos de resposta no ciclo de vida do gerenciamento de contratos. Ele oferece suporte à tomada de decisões superiores com insights valiosos e estratégias de negociação sugeridas. Ele fornece visibilidade aprimorada com dados de risco claros e acionáveis, identifica novas oportunidades por meio da extração de informações importantes do contrato e oferece planos de mitigação de risco antecipados e dicas de negociação.

Comentários financeiros inteligentes

Oportunidade: As empresas geralmente consideram demorado o processo de identificação de exceções e fatores determinantes nos relatórios financeiros. Consultas manuais e investigações caso a caso por especialistas dificultam o dimensionamento desse processo.

Solução: A introdução de uma solução habilitada para IA pode simplificar esse processo, automatizando a criação de comentários sobre relatórios financeiros padrão e não padrão. Primeiramente, ele poderia gerar comentários prévios sobre relatórios padrão para os controladores, identificando discrepâncias, fatores determinantes e outras tendências notáveis. Em seguida, ele poderia lidar com relatórios não padronizados, recuperando e resumindo os dados conforme necessário. Por fim, poderia realizar uma análise profunda da causa-raiz, identificando produtos com probabilidade de declínio nos próximos seis meses e fornecendo a justificativa para essa previsão.

Resultado: Uma solução habilitada para IA transforma o processo de comentários financeiros, tornando-o mais eficiente, escalável e preciso. Ele permite insights profundos e orientados por dados sobre o desempenho da empresa, apoia a tomada de decisões estratégicas e reduz o tempo gasto na análise manual de dados. Isso pode levar a estratégias de negócios mais proativas e a uma melhor saúde financeira.

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Melhoria no gerenciamento de contas a receber

Oportunidade: Muitas organizações lutam para gerenciar com eficiência suas cobranças de contas a receber. Isso afeta métricas essenciais, como taxa de cobrança, dias de vendas pendentes (DSO) e o período de recebimento. A falta de perfis de clientes, de análises sobre o histórico de pagamentos dos clientes e de transparência sobre a utilização efetiva do tempo tornam esse processo ainda mais desafiador.

 

 

Solução: A implementação de um Assistente de Cobrança de Contas a Receber (AR) com tecnologia de IA pode simplificar esse processo. O assistente de IA usa aprendizado de máquina para priorizar contas, identificar clientes "em risco" e recomendar a "próxima melhor ação". Integrado aos aplicativos ERP, ele fornece uma plataforma unificada para os agentes, aumentando a eficiência. Os recursos habilitados por voz facilitam o processo de acompanhamento, tornando-o mais eficaz e fácil de usar.

 

Resultados: O AR Collection Assistant pode melhorar significativamente as cobranças, resultando em uma melhoria de 30% no DSO, uma melhoria de 40% na produtividade e uma redução de 22% no período de recebimento. Ele oferece uma visão mais direta e intuitiva dos padrões de pagamento e das interações anteriores do cliente. Em última análise, isso deve resultar em um gerenciamento de cobranças mais proativo, melhores fluxos de caixa e maior satisfação do cliente.

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Obtenção eficiente de negócios

Oportunidade: As empresas de private equity costumam considerar repetitivo o processo de diligência e obtenção de negócios, com uma quantidade significativa de tarefas manuais envolvidas. Isso abrange desde a originação de negócios, a condução de análises e a avaliação de metas até a avaliação de riscos - tudo isso exige trabalho intensivo que afeta a eficiência geral da empresa.

 

Solução: A integração do GenAI ao processo pode levar à automação total ou parcial de várias etapas, reduzindo assim as tarefas que exigem muita mão de obra. Isso 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 predefinidas e de risco, a modelagem com base em um plano de negócios e a elaboração de documentos jurídicos com ajuste fino limitado.

 

Resultado: A implementação leva a grandes eficiências de diligência, como maior percepção dos alvos, tempo mais rápido desde a obtenção de fontes até o fechamento do negócio, a possibilidade de reduzir as despesas relacionadas ao negócio e o dimensionamento dos recursos. De modo geral, ele aumenta muito a eficiência e a velocidade de obtenção e fechamento de negócios, proporcionando às empresas uma vantagem competitiva significativa.

Planos de transporte otimizados

Oportunidade: As empresas ferroviárias geralmente enfrentam desafios complexos no planejamento eficaz de suas programações de transporte. O modelo tradicional tem dificuldades para incorporar variáveis em tempo real, como fluxo de passageiros, condições climáticas, cronogramas de manutenção, disponibilidade da tripulação, uso de material rodante e possíveis atrasos no serviço, o que pode afetar a eficiência operacional.

Solução: Com o uso de uma ferramenta GenAI, é possível criar um plano de transporte dinâmico que incorpore variáveis em tempo real, como flutuação repentina no número de passageiros, manutenção não programada ou efeitos climáticos adversos. A ferramenta de IA processa esses dados atuais e gera um plano ideal que usa os recursos de forma mais eficiente e reduz as interrupções de serviço.

Resultado: A implementação da IA no planejamento de transporte não apenas agiliza a operação, mas a torna mais adaptável às realidades em rápida mudança de um serviço ferroviário. Isso poderia levar a uma melhor alocação de recursos, minimizando o tempo ocioso e sincronizando vários componentes que compõem o serviço. Essa abordagem proativa também pode aumentar a capacidade da empresa de prever e gerenciar possíveis interrupções, levando a uma maior confiabilidade, maior satisfação do cliente e diferenciação significativa no mercado.

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