#TBT é a edição #194 que mostrou dados sobre a adoção de inteligência artificial no mercado de influência.

Adaptado desse artigo em inglês

Dentro do marketing digital, a inteligência artificial pode automatizar operações, analisar dados e personalizar conteúdo. O principal benefício é trazer mais eficiência na operação e melhores resultados de engajamento e ROI. Abaixo, algumas aplicações possíveis:

I.A. para análise de dados

Segmentação e personalização: a I.A. consegue segmentar sua base de consumidores considerando seus comportamentos e preferências, gerando assim uma audiência mais qualificada para ser impactada por anúncios ou comunicação.

Análise preditiva para leads: I.A. consegue prever, por meio de cruzamento de dados, quais leads estão mais propensos para conversão, otimizando os esforços de venda e marketing.

Classificação por sentimento em Social Listening: a I.A. analisa e classifica as menções nas redes sociais das ferramentas de social listening, poupando tempo de operação de um analista humano e gerando insights qualitativos em tempo real para os times de marketing.

I.A. para criação

Desenvolvimento de conteúdo: I.A. desenvolve artigos, publicações em mídias sociais e até vídeos, bastando apenas um comando de texto e descrição do que é necessário. Isso faz com que o tempo de produção caia drasticamente em uma operação de criação.

Otimização e SEO: I.A. realiza análises e desenvolve conteúdo que sejam otimizados para SEO (Search Engine Optimization), trazendo mais visitantes orgânicos via buscadores e, consequentemente, reduzindo os custos de aquisição e conversões.

Personalização de e-mail marketing: as plataformas atuais de e-mail marketing já conseguem personalizar emails de acordo com regras de negócio, mas a I.A. pode potencializar essa personalização trazendo novos cruzamentos de dados e ativando informações que podem ajudar na conversão do consumidor.

São inúmeras possibilidades com a adoção de sistemas de inteligência artificial, mas há alguns desafios nessa implementação:

Privacidade: ainda não está claro como os dados dentro das I.A. são armazenados e também de quais referências elas geram as criações de conteúdo, tendo até uma discussão sobre direitos autorais.

Estruturação: não é fácil estruturar os dados e plataformas para serem completamente integradas em sistemas de I.A. Precisa contar com mão de obra especializada em machine learning e também em arquitetura de dados para que sirvam nos modelos de inteligência artificial.

Em minha visão, entendo que é inevitável que a I.A. fique mais popular a cada dia dentro das nossas rotinas de trabalho e será um desafio para todos nós se adequarmos e aprendermos novas habilidades para poder lidar com a I.A. no nosso mercado.

NOVIDADE DA SEMANA

OpenAI lança versão business do ChatGPT

O ChatGPT Enterprise possui recursos adicionais e proteções de privacidade, como criptografia dos dados e garantia de que a OpenAI não usará esses dados para seu próprio desenvolvimento.

Funciona da mesma maneira que o ChatGPT aberto ao público, digitando comandos em texto, mas com um limite maior de caracteres e usa seu modelo mais poderoso de inteligência (GPT-4).

O objetivo é rentabilizar com a solução, oferecendo a tecnologia para as empresas.

Vi na Bloomberg