Escale sua startup de maneira mais inteligente: casos de uso essenciais de IA generativa

A IA generativa pode criar um valor comercial significativo para startups de todos os portes e estágios, incluindo, entre outros:

• Criar maneiras inovadoras e envolventes de interagir com clientes e membros da equipe. 
• Melhorar significativamente a produtividade em todas as áreas de atuação. 
• Extrair novos insights de dados para decisões mais inteligentes. 
• Estimular a criatividade, a criação de conteúdo e muito mais. 

Para fundadores com financiamento limitado, equipes pequenas e intensa concorrência de empresas estabelecidas, a IA generativa oferece um caminho para alcançar mais com menos recursos.

Em alguns casos, a IA generativa pode até mesmo possibilitar a existência de um “unicórnio individual”, em que uma única pessoa é capaz de realizar o que antes exigia departamentos inteiros.

Ao automatizar processos e ampliar o potencial humano, a IA generativa permite que você amplie sua trajetória, acelere o desenvolvimento de produtos e diferencie sua oferta, todos eles elementos essenciais para empreendimentos em estágio inicial.

Com todo esse potencial, pode ser desafiador identificar os casos de uso certos para começar e como fazer isso. Nesta publicação, veremos como as startups aproveitam a IA generativa para impulsionar as experiências dos usuários, transformar operações, fornecer insights em tempo real e promover a criatividade de maneiras que não eram viáveis há alguns anos. Também destacaremos os serviços e soluções da AWS que ajudam você a iniciar sua jornada com IA generativa de maneira rápida e segura. Vamos começar.

A adoção meteórica das plataformas de IA generativa

A IA generativa evoluiu muito em pouco tempo. Não muito tempo atrás, muitos se perguntavam: “O que é IA generativa?” e realizavam provas de conceito em pequena escala. Hoje, a discussão gira em torno de como utilizar a IA generativa em cenários cotidianos para criar valor comercial e como implantar sistemas de IA generativa prontos para produção que transformam modelos de negócios inteiros.

Nas fases iniciais de exploração, era suficiente compreender os conceitos básicos dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) ou outros Modelos de Base (FMs) para obter alguns resultados iniciais. Entretanto, à medida que essas ferramentas provaram seu valor, surgiram os próximos grandes desafios: “Como posso criar soluções personalizadas?” e “Como posso integrar a IA de maneira transparente nos fluxos de trabalho existentes?”

Atualmente, muitas startups se perguntam: “Como fazer com que todos os funcionários adotem a IA?” O objetivo é garantir que a IA generativa se torne uma capacidade compartilhada, não apenas um experimento de pesquisa e desenvolvimento.

Atualmente, o impacto é muito real e visível em todos os setores e funções:

• Experiência do cliente: chatbots, assistentes virtuais, centrais de contatos inteligentes ou personalização são todos beneficiados pela IA generativa. Entender o contexto e produzir respostas que soam naturais pode elevar a satisfação do usuário e reduzir a carga de trabalho dos agentes.
• Produtividade dos funcionários: com pesquisa conversacional, síntese de textos e criação de códigos, os funcionários trabalham mais rapidamente, reduzem tarefas repetitivas e descobrem soluções mais criativas para os problemas.
• Criatividade e criação de conteúdo: o design de produtos, as campanhas de marketing, a geração de mídia e o aprimoramento de textos ou imagens agora são simplificados pela IA generativa. Isso leva a novos tipos de engajamento do usuário e narrativa da marca.
• Operações comerciais: o processamento inteligente de documentos ou a análise generativa podem ajudar a automatizar tarefas diárias nas áreas financeira, jurídica, logística ou de cadeia de suprimentos. Enquanto isso, a geração de dados sintéticos é capaz de aumentar a precisão dos dados para modelos de treinamento em manutenção preditiva, detecção de defeitos ou outras áreas especializadas.

O principal atrativo para as startups é a velocidade e a eficiência de custos. A IA generativa permite que as startups experimentem ideias rapidamente e iterem com agilidade, obtendo insights de alto valor em uma fração do tempo que as abordagens tradicionais poderiam exigir.

As cinco principais áreas de aplicação da IA generativa

Veja abaixo alguns dos casos de uso mais proeminentes da IA generativa relevantes para startups, bem como exemplos reais e soluções da AWS para ajudar você a começar. Para cada um deles, explicaremos por que isso é importante precisamente para organizações com recursos limitados e em rápida evolução.

1. Chatbots e assistentes virtuais

Por que isso é importante para as startups

• Equipe reduzida: uma equipe pequena não pode oferecer suporte ao vivo 24 horas por dia, 7 dias por semana, portanto, os bots impulsionados por IA generativa fornecem atendimento em tempo real. Isso aumenta o profissionalismo da marca e evita o esgotamento do fundador.
• Maior retenção de clientes: respostas rápidas e precisas mantêm os usuários engajados e fiéis, o que é essencial para novos empreendimentos que ainda estão construindo sua base de clientes.
• Suporte escalável: conforme você adquire mais clientes, é possível escalar instantaneamente as soluções baseadas em IA, evitando o custo de contratação de grandes equipes de suporte.

Estratégias práticas

• Modelo híbrido: permita que tíquetes complexos sejam escalados de maneira integrada do bot para agentes humanos (abordagem com intervenção humana). Esse modelo garante que questões de alto valor recebam um atendimento personalizado, enquanto consultas rotineiras são automatizadas.
• Perguntas frequentes personalizadas: atualize dinamicamente a base de conhecimento do seu chatbot com métricas de usuários em tempo real para se manter relevante conforme o seu produto evolui.

Exemplos do mundo real

• Amazon Rufus: este assistente de compras especializado ajuda os clientes da Amazon a encontrar produtos por meio de conversas naturais. Com tecnologia de IA generativa, o Rufus é capaz de interpretar a intenção do comprador e oferecer sugestões personalizadas. Saiba mais. 
• Avaliações dos clientes: a IA generativa da Amazon também melhora a qualidade das avaliações dos usuários, resumindo pontos-chave, filtrando spam e destacando temas comuns. Mais detalhes aqui.

2. Analytics conversacional

Por que isso é importante para as startups

• Informações mais detalhadas sobre os produtos: compreender o sentimento e os principais temas do feedback dos usuários é capaz de inspirar novos recursos ou correções de bugs.
• Alocação de recursos: ao agrupar automaticamente consultas semelhantes dos usuários, é possível identificar quais aspectos do seu produto ou serviço exigem mais atenção.
• Prevenção de abandono: a detecção precoce de sentimentos negativos nas conversas permite intervenções proativas, que são essenciais para startups que desejam manter uma curva de crescimento saudável.

Estratégias práticas

• Monitoramento em tempo real: configure painéis que exibem as reclamações mais frequentes dos usuários ou solicitações de recursos, possibilitando uma resposta rápida.
• Resumos contextuais: utilize a IA generativa para condensar transcrições de conversas longas em relatórios breves para revisões semanais ou mensais com sua equipe.

Exemplos do mundo real

• Amazon Pharmacy: o analytics impulsionado pela IA generativa ajuda a Amazon Pharmacy a lidar rapidamente com perguntas recorrentes dos clientes, refinando a prestação de serviços com base nos dados. Leia mais.

3. Personalização

Por que isso é importante para as startups

• Maiores taxas de conversão: sugestões de produtos e conteúdos personalizados podem aumentar significativamente as vendas e o engajamento dos usuários, mesmo quando não se dispõe de um grande conjunto de dados.
• Diferenciação competitiva: experiências personalizadas mantêm os usuários fiéis, uma vantagem crucial em mercados dominados por grandes empresas.
• Redução dos gastos com publicidade: ao direcionar os anúncios de forma mais eficaz, é possível reduzir os custos de aquisição de clientes, estendendo o orçamento.

Estratégias práticas

• Consistência multicanal: garanta que a personalização seja consistente na Web, em dispositivos móveis e em e-mails, para que os usuários vejam conteúdo relevante independentemente de como interagem. 
• Gatilhos contextuais: crie eventos (por exemplo, “o usuário acessa o terceiro item no carrinho”) que acionam ofertas personalizadas em tempo real.

Exemplos do mundo real

• Recomendações personalizadas de produtos da Amazon: a IA generativa ajuda a fornecer o item certo na hora certa, combinando o histórico de atividades do usuário com dados em tempo real.
• DFL (Liga Alemã de Futebol): usa o Amazon Bedrock para gerar histórias adaptadas a diferentes segmentos de fãs, aumentando o engajamento com conteúdo personalizado. Atualmente, o novo sistema de gerenciamento de conteúdo da DFL, o Contender, oferece uma gama completa de funcionalidades de IA generativa que permite a criação automatizada de histórias a partir de artigos existentes. A IA generativa reduz assim o tempo e o esforço adicionais ao mínimo. Por exemplo, um editor pode solicitar ao Contender que gere uma história a partir de um conjunto de fotos e adicione títulos adequados e textos descritivos breves. Antes que qualquer rascunho de matéria gerado automaticamente pelo sistema possa ser publicado, os editores humanos devem revisá-lo, fazer os ajustes necessários e realizar alguns ajustes finos. Isso é possível graças à parceria tecnológica entre a DFL e a Amazon Web Services (AWS), que foi renovada e ampliada na primavera passada e agora inclui IA generativa como um conjunto adicional de serviços. Saiba mais sobre como a DFL inova

4. Produtividade e criatividade

Por que isso é importante para as startups

• Equipes enxutas: automatizar tarefas corriqueiras, como redigir conteúdo, resumir pesquisas ou criar modelos de design, permite que sua equipe se concentre em atividades de alto impacto. 
• Criatividade sob demanda: modelos generativos podem produzir elementos visuais, textos publicitários ou até mesmo códigos, estimulando a inovação e economizando semanas de trabalho manual. 
• Aprendizagem iterativa: ciclos de feedback em tempo real permitem refinar estratégias de marketing ou designs de produtos em questão de horas, em vez de dias.

Estratégias e exemplos práticos

• Pipelines de criação de conteúdo: utilize a IA generativa para produzir rascunhos iniciais para publicações em blogs, atualizações nas redes sociais ou listagens de produtos e, em seguida, refine-os com supervisão humana. Confira estes exemplos de geração de texto, imagem e código. 
• Brainstorming visual: ferramentas como o Adobe Firefly na AWS ajudam as equipes a criar protótipos de elementos visuais da marca rapidamente, reduzindo o longo ciclo de feedback típico do design e comprimindo um processo de vários dias em poucas horas. 
• Aceleração dos desenvolvedores: integre o Amazon Q para sugerir automaticamente trechos de código ou refatorar lógicas complexas, amplie efetivamente uma equipe pequena de desenvolvimento.

5. Processos de negócios avançados

A IA generativa também pode otimizar fluxos de trabalho operacionais, desde o manuseio de documentos até o aumento de dados em grande escala.

Processamento inteligente de documentos

• Por que: processos em papel ou PDF nos setores financeiro, de saúde ou logístico podem ser gargalos consideráveis para uma startup enxuta. 
• Estratégias práticas: combine o Amazon Textract para reconhecimento óptico de caracteres (OCR), o Amazon Comprehend para reconhecimento de entidades e modelos generativos por meio do Amazon Bedrock para responder a consultas ou produzir resumos concisos. Com o Amazon Bedrock Data Automation, um recurso do Bedrock com IA generativa, é possível otimizar o desenvolvimento de aplicações de IA generativa e automatizar fluxos de trabalho envolvendo documentos, imagens, áudio e vídeos. 
• Resultado: as equipes dedicam menos tempo a tarefas rotineiras e podem redirecionar seus esforços para o desenvolvimento estratégico.

Geração de dados sintéticos para treinamento de modelos

• Por que: muitas startups não possuem grandes conjuntos de dados rotulados. A IA generativa é capaz de simular dados do mundo real para tarefas como manutenção preditiva, detecção de anomalias ou classificação de imagens. 
• Estratégias práticas: utilize modelos generativos para produzir conjuntos de dados “quase reais” que refletem casos extremos. Isso melhora a robustez das soluções de ML antes que você tenha dados reais em grande escala. 
• Resultado: modelos mais precisos e resilientes com maior rapidez, acelerando o tempo de lançamento no mercado e aumentando a confiabilidade em geral.

Ao otimizar tanto as tarefas voltadas para o cliente (chatbots, personalização) quanto as internas (automação de documentos, aumento de dados), sua startup é capaz de concentrar energia em prioridades estratégicas, seja expandir linhas de produtos ou conquistar novos mercados.

Como a AWS é capaz de ajudar startups como a sua

A IA generativa continua a evoluir a um ritmo acelerado, ampliando as possibilidades para startups que desejam superar concorrentes mais estabelecidos.

Casos de uso como chatbots, analytics conversacional, personalização e melhorias de produtividade já apresentaram resultados tangíveis no mercado, demonstrando a capacidade da IA generativa de aumentar o ROI, aprofundar o relacionamento com os clientes e automatizar tarefas laboriosas.

A pilha de IA generativa da AWS

A AWS está comprometida em possibilitar que startups de todos os portes e desenvolvedores de todos os níveis de habilidade criem e escalem aplicações de IA generativa com o conjunto mais abrangente de recursos nas três camadas da pilha de IA generativa:

1. Infraestrutura para treinamento de FMs e inferência (camada inferior)

• Acesse as GPUs NVIDIA e os softwares otimizados para GPU para treinar grandes modelos de base e de linguagem.
• Aproveite os chips de ML personalizados, incluindo o AWS Trainium (para treinamento econômico) e o AWS Inferentia (para inferência escalável e de alta performance).
• O Amazon SageMaker, uma plataforma unificada para dados, analytics e IA, simplifica ainda mais o desenvolvimento da IA e do ML, possibilitando a criação, o treinamento e a implantação de modelos de IA generativa em grande escala.

2. Ferramentas para construir com LLMs e outros FMs (camada intermediária)

• O Amazon Bedrock oferece uma maneira fácil para startups criarem aplicações de IA generativa seguras, personalizadas e responsáveis, utilizando grandes modelos de linguagem e outros modelos de base das principais empresas de IA, todos acessíveis através de uma API simples e SDKs.

3. Aplicações que utilizam LLMs e outros FMs (camada superior)

• O Amazon Q é um assistente de IA generativa que transforma a maneira como o trabalho é realizado na sua startup. Com recursos específicos para desenvolvedores de software, analistas de inteligência de negócios, funcionários de centrais de contatos e qualquer outra pessoa que trabalhe na sua startup.

Próximas etapas

Se você deseja explorar esses casos de uso de IA generativa para sua própria startup, a AWS oferece o que você precisa:

• Aprofunde seus conhecimentos sobre a criação de IA generativa na AWS com esta publicação: “Uma nova era de criação na nuvem com a IA generativa na AWS”.
• Com o AWS Activate, você pode adquirir créditos para experimentar serviços de IA generativa, incluindo o Amazon Bedrock, que reduz seus custos iniciais e possibilita uma experimentação rápida.

A adoção da IA generativa não precisa ser uma decisão radical. É possível começar aos poucos, integrando um protótipo de chatbot ou automatizando o processamento de documentos, e depois escalar à medida que os resultados forem aparecendo.

A combinação da infraestrutura da AWS, modelos avançados e serviços gerenciados permite que você inove rapidamente, amplie seus recursos e posicione sua startup para o sucesso a longo prazo em uma era em que as soluções baseadas em IA rapidamente se tornam a nova referência para a diferenciação competitiva.

Comece hoje mesmo e veja como a IA generativa pode ajudar a transformar as experiências dos usuários, aumentar a produtividade da sua equipe e preparar a trajetória de crescimento da sua startup para o futuro.