A GenAI pode ajudar as pequenas empresas a nivelar o campo de atuação

A entrada audaciosa do Dollar Shave Club no mercado é nada menos que um ícone no mundo do marketing. A audaciosa start-up ousou desafiar o formidável titã das lâminas de barbear, a Gillette, com um vídeo que foi filmado em apenas um dia a um custo de apenas US$ 4.500. Sua estratégia, marcada por uma mistura de irreverência atrevida e proposta de valor simples, rapidamente se tornou viral e despertou interesse em todo o mundo. No entanto, essas histórias continuam sendo extremamente raras. E isso geralmente acontece porque os gigantes têm uma vantagem inerente. Seus amplos recursos - seja em tecnologia, inteligência de mercado ou criação de conteúdo - muitas vezes fazem a balança pender a seu favor. Considere o seguinte: as grandes empresas gastaram, em média, US$ 7milhões para um anúncio de 30 segundos no Super Bowl. Esse único anúncio sozinho é significativamente maior do que a receita anual da maioria das pequenas empresas. Os resultados de uma pesquisa da Deloitte ilustram ainda mais a escala das diferenças de gastos. Embora as empresas menores - aquelas com receita inferior a US$ 10 milhões - gastem mais em marketing individualizado em termos relativos (15,2% da receita), as grandes empresas - com receita superior a US$ 10 bilhões - ainda gastam uma parcela importante (7,1%), o que leva a um forte desequilíbrio nos gastos absolutos com marketing. Ferramentas de IA generativas para PMEs Mas os tempos estão mudando. A IA generativa está armando as empresas menores com recursos antes inatingíveis que, se usados estrategicamente, podem tornar o campo de jogo mais nivelado. Tomemos como exemplo um aspecto fundamental do marketing: a criação de conteúdo. Produzir conteúdo de alta qualidade, consistente e envolvente sempre foi um luxo fora do alcance das pequenas e médias empresas (PMEs). Mas agora, até mesmo uma butique de bairro pode aproveitar a IA generativa para criar descrições e imagens vívidas de produtos, bem como anúncios, tudo isso mantendo os custos sob controle. Considere plataformas como a Jasper, que estão se concentrando na criação de conteúdo de marketing. Essas ferramentas ajudam a criar postagens envolventes, feitas sob medida para várias plataformas de mídia social, por uma fração do custo e do tempo. Da mesma forma, plataformas como Canva e Adobe Firefly se concentram em imagens, permitindo que as PMEs produzam conteúdo visualmente atraente sem a necessidade de recursos caros de design gráfico. Embora essas plataformas geralmente anunciem os clientes de empresas multinacionais que usam seus serviços, se o senhor se aprofundar em algumas das 100.000 empresas que adotam essas tecnologias, poderá ver os verdadeiros beneficiários. Por exemplo, as avaliações do Jasper incluem um músico que lançou seu primeiro single, um imigrante e engenheiro de software que não sente mais que o idioma é uma barreira e pequenas empresas que, de repente, sentem que podem ter uma otimização profissional de mecanismos de pesquisa (SEO). Da mesma forma, ao analisar as avaliações da Neuroflash, uma suíte europeia de conteúdo de TI, observamos que 354 das 398 avaliações cinco estrelas eram de empresas menores; parece que as pessoas mais entusiasmadas com essas inovações são PMEs que tradicionalmente não têm acesso consistente a serviços como direitos autorais e design gráfico. Geração de texto e imagem O aumento dos modelos de código aberto para geração de texto e imagem também é uma tendência significativa, pois torna os modelos de linguagem ampla (LLMs) cada vez mais econômicos e flexíveis. Por exemplo, a Mistral AI lançou um LLM de código aberto gratuito por meio de um link de torrent, que pode ser baixado e executado em um PC comum sem a necessidade de recursos de computação caros. Esses modelos de código aberto também podem ser modificados para se alinharem aos objetivos e às necessidades da empresa. Por exemplo, em um estudo recente, os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de geração de anúncios com base em ferramentas de IA generativas de código aberto. De forma impressionante, esses anúncios não apenas mantiveram a personalidade da marca pretendida, mas também superaram os anúncios reais do setor em métricas de desempenho comuns. Os avanços recentes em IA generativa vão muito além de texto e imagem. O recente MusicLM do Google pode gerar música a partir de texto, por exemplo, em resposta a um prompt como: "a trilha sonora principal de um jogo de fliperama". Da mesma forma, a OpenAI lançou um algoritmo de código aberto capaz de compor músicas, inclusive faixas vocais. De fato, a música gerada por TI já está presente em anúncios de perfumes e carros. Os exemplos destacados se referem a grandes players, mas a proposta de valor é ainda mais forte para as PMEs, dados os altos custos associados aos royalties de música. Essas novas ferramentas oferecem a elas uma nova avenida para conteúdo musical acessível e de alta qualidade. Vídeo gerado por IA Outras mudanças estão no horizonte, com a rápida evolução da criação de conteúdo de vídeo gerado por IA. Embora atualmente esteja atrás de outras formas de mídia em desenvolvimento, o progresso e o investimento nessa área do setor são promissores. Por exemplo, a Synthesia atraiu um apoio significativo de gigantes do setor, como a Nvidia. Da mesma forma, iniciativas como o concurso de curtas-metragens da Runway ilustram o potencial futuro da IA na geração de conteúdo de vídeo artístico e de alta qualidade. Esse impulso sugere que a geração de vídeos de marketing poderá em breve estar ao alcance das PMEs. Esses vídeos podem até mesmo ser criados de forma verdadeiramente global, com plataformas como a Heygen rompendo as barreiras do idioma ao traduzir o conteúdo de vídeo de forma precisa e realista. Por exemplo, um fabricante italiano de queijo artesanal pode agora atingir facilmente um público global traduzindo o material promocional para vários idiomas, como alemão e hindi. Esse recurso, um desafio assustador até mesmo para grandes corporações devido a restrições de recursos, é um passo em direção à democratização do acesso global. A vantagem de escala não estava apenas na criação de conteúdo; ela estava profundamente arraigada na inteligência. As grandes empresas tinham os meios e os recursos para realizar pesquisas completas, obtendo percepções granulares sobre os mercados e o comportamento do consumidor. As empresas menores, por outro lado, muitas vezes não tinham o luxo de realizar pesquisas avançadas com consumidores e análises especializadas. Insights aprimorados sobre os clientes Hoje, a IA já pode examinar vastas fontes de dados e gerar insights sobre o mercado e os clientes. Seja analisando o sentimento on-line, avaliando o posicionamento da concorrência ou compreendendo as preferências visuais, a TI pode ampliar os recursos analíticos das PMEs. Por exemplo, uma PME que esteja tentando entender os padrões de compra dos clientes pode usar ferramentas como o Code Interpreter da OpenAI para realizar análises avançadas. Ao inserir prompts simples, como "Mostre-me as tendências de vendas mensais por produto" ou "identifique os principais impulsionadores dos sentimentos dos consumidores", as PMEs podem navegar por diferentes opções metodológicas e obter um código personalizado para visualização e análise de dados, mesmo que não tenham proficiência em linguagens de análise de dados, como Python ou R. A TI generativa é fundamental não apenas na análise de dados, mas também em sua geração. Pesquisas, incluindo as nossas próprias com mais de 20.000 chatbots, destacam que os LLMs podem ser usados para simular participantes humanos. No entanto, é importante ser cauteloso, pois as descobertas podem não ser amplamente aplicáveis a diferentes públicos-alvo. Os pesquisadores mostraram, por exemplo, que os resultados dos LLMs estão mais alinhados com as respostas das sociedades WEIRD (ocidentais, educadas, industrializadas, ricas e democráticas). No entanto, como acontece com a maioria das outras descobertas sobre LLMs, isso parece depender do modelo e dos prompts escolhidos. Por exemplo, um estudo descobriu que o GPT-4 poderia refletir com precisão as diferenças de traços de personalidade entre indivíduos norte-americanos e sul-coreanos, quando solicitado nos respectivos idiomas e instruído a imitar esses públicos. Chat personalizadoGPT Chatbots Outras mudanças significativas também estão no horizonte. Em breve, poderemos ver agentes de IA capazes de realizar tarefas comerciais específicas. Considere o recente lançamento dos modelos GPT da OpenAI, que permitem que os usuários desenvolvam chatbots personal izados, adaptados a funções específicas, como gerenciamento de marcas, assessoria tecnológica, consultoria financeira ou agendamento de eventos. Em apenas 10 dias desde seu lançamento, já vimos esses GPTs personalizados assumindo funções como consultores de estratégia, planejadores de viagens e assistentes de marketing. Embora haja espaço para crescimento e aprimoramento de seus recursos, eles oferecem uma prévia de um futuro em que diversos agentes de IA desempenham funções distintas e interagem de maneiras diferentes. O verdadeiro potencial está na integração de todos esses avanços em um sistema de IA multimodal e multiagente. Imagine uma equipe de marketing usando um sistema de IA que combina harmoniosamente diferentes funções, como geração de conteúdo, branding e análise de dados. Por exemplo, nosso fabricante de queijo artesanal italiano pode usar esses avanços para elevar todos os aspectos de sua presença on-line, desde o conteúdo e as imagens até a linguagem e o design. Em suma, a IA geradora multimodal e multiagente tem o potencial de fechar as lacunas de conteúdo, insight e tecnologia que as grandes corporações normalmente têm em relação às suas contrapartes menores. Essa mudança apresenta uma oportunidade única para as PMEs, cuja agilidade inerente lhes dá uma vantagem na adoção e na inovação com IA. Não é improvável, portanto, prever um mercado futuro em que a profundidade dos recursos corporativos não seja o determinante inequívoco do sucesso.

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Resumo.

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