IFS
A IFS desenvolve e entrega softwares de gestão empresarial para clientes ao redor do mundo que fabricam e distribuem produtos, mantém ativos e gerenciam operações focadas em serviços. A exper
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Mais informaçõesUm ano após nossas últimas projeções para a Indústria de Serviços, a Inteligência Artificial (IA), agora cada vez mais autônoma, continua a impulsionar avanços transformadores para os prestadores de serviços. A IA tem o potencial de revolucionar ainda mais a prestação de serviços até 2025 e ir além, possibilitando interações autônomas, inteligentes e conscientes de contexto que podem fornecer respostas personalizadas e executar tarefas. Mark Brewer, VP de Indústrias de Serviços na IFS, compartilha suas percepções para o Setor de Serviços, com foco específico em prestadores como os de Gestão de Propriedades e Instalações, Serviços Gerenciados (MSPs) e os casos de uso de Testes, Inspeções e Certificações (TIC).
Previsão #1: Até 2027, 75% dos Prestadores de Serviços oferecerão Serviços na velocidade da conversa
O papel da IA continua evoluindo em um ritmo impressionante. Já estamos familiarizados com copilotos e chatbots e sua capacidade de apoiar ou aprimorar a produtividade e a eficiência humanas. Treinados com dados de domínios específicos, os copilotos usam Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para buscar informações em fontes definidas, exigindo entrada, instrução e auxílio humano para executar tarefas.
No entanto, a próxima fase da IA introduz capacidades totalmente autônomas na forma de agentes de IA. Essa chamada "IA agente" é muito diferente: ela pode trabalhar de forma independente, tomar decisões fundamentadas e, cada vez mais, substituir a intervenção humana necessária para concluir determinadas tarefas. Por meio do aprendizado de máquina, os agentes melhoram seu desempenho ao longo do tempo e podem acessar de forma independente um conjunto muito mais amplo de recursos.
A IA agente é treinada para tomar decisões aplicando lógica causal, como os humanos. Crucialmente, por compreender o contexto, pode lidar com solicitações complexas e nuances, fornecendo respostas precisas e relevantes. Por exemplo, para um cliente que solicita o custo de um upgrade de contrato de serviço e uma cotação por e-mail, um agente seria capaz de verificar e entender o histórico do cliente, os detalhes específicos dos contratos de serviço existentes e as especificações técnicas de seus equipamentos para gerar e enviar automaticamente uma cotação.
Chatbots como o ChatGPT geralmente geram respostas com base em um Modelo de Linguagem de Grande Escala. Contudo, ao enfrentar uma pergunta técnica ou especializada, o modelo terá capacidades limitadas devido à falta de dados específicos. A Retrieval-Augmented Generation (RAG), ou Geração Aumentada por Recuperação, permite que modelos de IA generativa sejam complementados pela busca de informações em bancos de dados externos, bases de conhecimento e páginas da web confiáveis.
Para as Indústrias de Serviços, isso significa que chatbots e agentes de IA usados por clientes ou técnicos de serviço podem acessar bases de conhecimento e registros de fabricantes de equipamentos originais (OEMs). Isso cria uma conversa inteligente, confiável e relevante, reduzindo o risco de erros e alucinações da IA.
Previsão #2: Até 2027, 50% dos prestadores de serviços explorarão uma nova força de trabalho flexível e contingente
Diante de uma grande escassez global de habilidades, o setor de serviços reconhece a necessidade de adotar maior flexibilidade na força de trabalho para preencher as lacunas.
Por exemplo, um cliente no Setor de Serviços de Limpeza está testando uma abordagem em que uma pequena equipe de operários chega ao local em um veículo, mas depois se dispersa para visitar locais individuais de clientes em blocos e prédios próximos, a pé ou por meio de bicicletas de carga. O modelo é escalável por meio de otimização de agendamento impulsionada por IA, que pode considerar a composição das equipes, bem como os diferentes modos de transporte.
Essa flexibilidade operacional permite uma força de trabalho contingente, mais inclusiva e sustentável. Isso possibilita a contratação de novos empregados em regime parcial ou de horários flexíveis, incluindo trabalhadores da economia de bicos, que talvez não possam ou queiram trabalhar em tempo integral.
Hoje, o uso de smartphones ou tablets é algo natural para a maioria da população em idade ativa. Além disso, a maioria dos trabalhadores de serviços já é, essencialmente, digital. Com treinamento básico baseado em tarefas, muitos serviços podem ser entregues de forma eficiente utilizando esse modelo humano amplamente inexplorado.
Dessa forma, os prestadores de serviços conseguem alavancar uma força de trabalho contingente fora dos domínios tradicionais, impulsionando suas metas de Diversidade, Equidade e Inclusão (DEI), enquanto enfrentam o desafio do envelhecimento da força de trabalho e da escassez de habilidades – um benefício mútuo significativo.
Previsão #3: Até 2026, o agendamento totalmente autônomo democratizará o gerenciamento de força de trabalho móvel
Apesar das vantagens e eficiências oferecidas pela tecnologia de Otimização de Agendamento, muitos prestadores de serviços ainda percebem essa solução como complexa demais para implementar ou sofisticada além de suas necessidades. Historicamente, os mecanismos automatizados exigiam ajustes manuais extensivos para definir e calibrar os parâmetros corretos, permitindo que os algoritmos do sistema tomassem decisões de planejamento ideais.
No entanto, com IA integrada, como a utilizada na Otimização de Planejamento e Agendamento (PSO), o agendamento da força de trabalho está se tornando autônomo e autodidata. Assim como um carro autônomo é treinado para navegar sem intervenção humana, o agendamento totalmente autônomo pode gerenciar cronogramas com base em curvas de valor ajustadas dinamicamente e dados em tempo real, aprendendo com resultados anteriores.
A intervenção manual mínima é necessária para otimizar as regras; ao ser treinada com alguns dados, a IA aprende por conta própria o comportamento decisório necessário. Ela pode se tornar operacional e agregar valor com configuração mínima. Assim, a IA torna o agendamento dinâmico acessível a todos, independentemente do tamanho, complexidade, recursos ou volumes, permitindo que todos os prestadores de serviços se beneficiem de maior produtividade, menor deslocamento e maior conformidade com os SLAs – resultados que antes poderiam estar fora de alcance.
Previsão #4: Até 2026, 80% dos artigos de conhecimento serão autogerados
Os prestadores de serviços em Gestão de Instalações, Serviços Gerenciados e Organizações de Testes, Inspeções e Certificações (TIC) precisam de técnicos capazes de trabalhar em equipamentos de diversas marcas e centenas de modelos diferentes.
Seja para a manutenção de caldeiras domésticas, upgrades em racks de data centers, reparo de scanners de autoatendimento no varejo ou auditoria de segurança em linhas de produção, os prestadores de serviços têm contado com técnicos especializados e certificados nesses processos.
Entretanto, a escassez de habilidades mudou essa dinâmica. Novos entrantes geralmente têm menos experiência, precisam se tornar generalistas e, portanto, necessitam de maior suporte técnico no trabalho e durante a integração.
Com o apoio da IA, as organizações podem criar automaticamente artigos de conhecimento, observando os passos de resolução, peças de reposição e procedimentos técnicos utilizados por técnicos de serviços, complementando com dados de engenharia fornecidos pelos fabricantes (OEMs). Isso reduz a necessidade de atualizações manuais, que exigem disciplina e investimento significativo, e garante que os repositórios de conhecimento estejam sempre atualizados e alinhados às experiências práticas.
Além disso, as capacidades de tradução da IA permitem que o mesmo repositório esteja disponível em vários idiomas, assegurando que informações técnicas sejam acessíveis a uma força de trabalho global.
Previsão #5: Até 2030, todo ativo terá um agente dedicado
Atualmente, dispositivos e equipamentos estão cada vez mais conectados, compartilhando dados em tempo real com fabricantes e prestadores de serviços. Com a advento da IA agente, esses fluxos de dados podem ser monitorados e analisados continuamente, permitindo que o agente faça observações e tome medidas proativas para manter a operação e o desempenho de forma autônoma.
Por exemplo, um agente de IA pode detectar uma queda de pressão em uma caldeira a gás. Baseado no repositório de conhecimento e nos detalhes específicos do modelo, o agente envia um alerta para o smartphone do usuário, juntamente com um vídeo explicativo sobre como pressurizar o sistema.
Outro exemplo: se uma peça estiver prestes a falhar, o agente pode emitir um alerta, oferecer opções de agendamento para visita técnica e fornecer valores para o serviço, garantindo a manutenção da garantia do equipamento.
Para os prestadores de serviços, esses agentes representam uma nova fonte de receita por assinatura, redução de custos (menos visitas técnicas necessárias) e maior fidelização de clientes por meio de engajamento proativo e experiência aprimorada.
Em resumo, a IA, em suas diversas formas (IA Generativa, IA Agente, séries temporais, otimização, recomendações etc.), está pronta para causar um impacto transformador nos Prestadores de Serviços. Clientes podem esperar interações mais rápidas e relevantes. Prestadores de Serviços usarão a IA para oferecer maior flexibilidade aos trabalhadores, capacitar novos talentos generalistas e alcançar eficiência máxima por meio de planejamento dinâmico. Artigos de conhecimento serão autogerados e continuamente atualizados. Agentes de IA para ativos proporcionarão novas receitas, custos reduzidos e maior lealdade dos clientes. A IA impulsionará uma revolução nos serviços, beneficiando todos os envolvidos.