De acordo com o novo livro “When Machines Become Customers”, de especialistas da Gartner, a tendência estende-se em três fases
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No seu novo livro “When Machines Become Customers”, a Gartner afirma que os clientes máquinas – agente económico não humano que obtém bens ou serviços em troca de pagamento – representam uma das maiores novas oportunidades de crescimento da década. Nesse sentido, os líderes empresariais devem agir para abrir caminho para a tendência, que, segundo os especialistas, vai acabar por ser mais significativa do que o comércio digital. No novo livro, os autores e analistas da Gartner, Don Scheibenreif e Mark Raskino, explicam que os clientes máquinas vão estar envolvidos numa vasta gama de compras de consumidores e empresas, e desvendam e antecipam os principais desafios e oportunidades para as organizações, e como as organizações devem enfrentá-los. “A era dos clientes máquinas já começou”, afirma Don Scheibenreif. “Há mais máquinas com potencial para atuar como compradores do que humanos no planeta. Hoje, existem mais de 9,7 mil milhões de dispositivos IoT instalados, incluindo monitorização de equipamentos, câmaras de vigilância, carros conectados, iluminação inteligente, tablets, smartwatches, altifalantes inteligentes e impressoras conectadas. Cada um deles tem uma capacidade cada vez maior de analisar informações e tomar decisões. Todos os produtos habilitados para IoT podem tornar-se um cliente. Na verdade, a Gartner prevê que, até 2027, 50% das pessoas nas economias avançadas vão ter assistentes pessoais de IA a trabalhar para elas todos os dias”, acrescenta. Os executivos em todas as empresas devem, assim, colaborar para preparar os clientes máquinas, desde conselheiros legais, aos CIO, passando pelos decisores de marketing e pelos líderes de recursos humanos, da cadeia de valor e de vendas, tendo em vista como os clientes máquinas vão afetar as organizações. Os especialistas da Gartner acreditam que a evolução dos clientes máquinas se dá em três fases. Atualmente na primeira fase, serviços como HP Instant Ink e Amazon Dash Replenishment são exemplos de desempenho automático de funções limitadas como co-clientes em nome do proprietário – as pessoas definem as regras e a máquina executa-as dentro de um ecossistema. "Na segunda fase, emergente, as pessoas ainda definem as regras para as máquinas como ‘clientes adaptáveis’, embora a tecnologia de IA possa escolher e agir em nome de um humano com intervenção mínima para tarefas selecionadas”, disse Mark Raskino. Exemplos incluem robotrading e sistemas de veículos autónomos. Na fase final, os novos agentes económicos são “clientes autónomos”, com inteligência suficiente para agir de forma independente em nome dos seres humanos com um alto grau de discrição e possuem a maioria das etapas do processo associadas a uma transação. “O que os clientes de máquinas de cada fase têm em comum é que vão tomar decisões diferentes dos humanos de três maneiras”, reitera Don Scheibenreif, e continua: “são lógicos e tomarão decisões com base em regras que podem ou não ser transparentes. Em segundo lugar, também podem processar grandes quantidades de informações. Por fim, as máquinas concentram-se em completar tarefas de forma eficiente e sem emoção”. |
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