O futuro do SaaS com agentes de IA

Soluções com grandes modelos de linguagem (LLMs) de capacidades assistenciais oferecem oportunidades emocionantes para inovação e diferenciação de SaaS. 

 A indústria de SaaS, conhecida principalmente por impulsionar a produtividade no local de trabalho com ferramentas de automação e colaboração, está agora trabalhando com LLMs, inaugurando uma nova era de inovação e produtividade em todo o mundo. 

Como líderes na adoção de Inteligência Artificial generativa (GenAI), as empresas de SaaS estão otimistas, prevendo um aumento de receita de 10% nos próximos dois anos ao integrar a GenAI em suas plataformas. A McKinsey prevê que o mercado possa até triplicar para impressionantes US$ 10 trilhões até 2030. 

À medida que a competição se intensifica, C-levels e gestores de SaaS precisam ir além das eficiências simples para desenvolver recursos de tomada de decisão mais inteligentes e autônomos que podem navegar em fluxos de trabalho complexos – conhecidos como capacidades agentivas. Esses avanços estão prontos para aumentar significativamente a produtividade da força de trabalho e potencialmente liberar os funcionários de até 70% das horas gastas em tarefas mundanas, permitindo que eles se concentrem em atividades mais complexas e de maior valor. 

Neste artigo, abordaremos como provedores de SaaS começaram a adoção da IA generativa e, ao final, oferecemos exemplos de soluções agentivas que podem surgir em breve. 

Aproveite a leitura! 

A primeira onda de adoção de Large Language Models

As aplicações construídas em LLMs representam os investimentos mais atraentes dentro do cenário de IA generativa, por isso não é surpreendente ver os provedores de SaaS correndo para lançar novidades usando essa tecnologia. Mais da metade dos anúncios de IA generativa de 2023 vieram de negócios tradicionais de SaaS. 

Os produtos lançados por empresas de SaaS e startups nos últimos 12 meses têm se centrado em assistentes pessoais de IA, gestão de conhecimento e assistentes de pesquisa, e geração automática de conteúdo. 

A seguir, você pode conferir exemplos reais de cada um deles. 

Assistentes pessoais de IA 

Essas soluções podem ajudar os usuários a realizar tarefas diárias de trabalho de forma mais rápida e fácil, até mesmo gerando o primeiro rascunho de documentos quando necessário. 

Uma instituição líder em tecnologia, por exemplo, fez parceria com a Cohere para adicionar novas capacidades de IA à sua suíte de aplicativos de planejamento de recursos empresariais.  

A nova oferta baseada em SaaS, aprimorada com IA, aumenta drasticamente a produtividade do setor de Recursos Humanos ao economizar horas dos gestores de talentos e outros especialistas em RH preenchendo papéis, procurando informações e realizando outras tarefas comuns. 

Por exemplo, o assistente de IA do software permite que os profissionais de RH gerem rapidamente um rascunho inicial de descrição de cargo ao inserir o título do cargo e alguns detalhes-chave. Assim que os currículos começam a chegar, eles podem usar o software para resumir as principais realizações e qualificações delineadas em cada currículo do candidato para priorizar rapidamente os candidatos. À medida que a empresa integra um novo funcionário, uma equipe de RH pode usar as capacidades de IA do aplicativo para localizar rapidamente informações relevantes para responder perguntas e criar o primeiro rascunho de um e-mail com base nos resultados da pesquisa. 

Da mesma forma, uma startup de tecnologia jurídica se propôs a facilitar para advogados e equipes de RH analisar e criar contratos de trabalho, além de encontrar respostas para perguntas sobre leis trabalhistas locais e regulamentos. Utilizando o Cohere Command R com geração aumentada por recuperação (RAG), a empresa lançou um agente de IA pioneiro que pode entender automaticamente documentos, fornecer respostas e elaborar contratos em idiomas locais, permitindo que a mesma apoie organizações em todo o mundo. 

Assistentes de gestão do conhecimento 

Em um provedor global de soluções de gerenciamento de serviços de TI e service desk, uma nova solução de experiência de espaço de trabalho digital permite que os funcionários da empresa obtenham respostas mais rapidamente para perguntas de suporte de TI sobre atualizações de software, provisionamento de aplicativos e problemas de TI. A empresa estima que essas atividades podem consumir até 50% do tempo de TI. 

Para alcançar a escalabilidade, precisão e desempenho necessários para responder a solicitações de TI em situações do mundo real, eles utilizam o Cohere Command R+ com o Cohere Rerank, que pode melhorar significativamente a busca e recuperação empresarial com apenas algumas linhas de código. 

Criadores de conteúdo 

Tais sistemas podem ser projetados para gerar código, resumos de documentos com citações, materiais de marketing e resumos de chamadas, entre outras saídas. Um provedor global de serviços de videoconferência usa o Cohere Command R para fornecer resumos de reuniões de alta qualidade e listas de itens de ação para os participantes da chamada, ajudando-os a colaborar melhor e ser mais produtivos. 

Exemplos de casos de uso para IA generativa na indústria de SaaS.

Qual o futuro do SaaS?

A introdução de LLMs adaptados para sistemas de recuperação em escala empresarial combinada com avanços em RAG e Tool Use (que dá aos modelos a capacidade de usar ferramentas externas ou APIs) marca um avanço significativo no desenvolvimento de soluções mais sofisticadas. E as empresas de SaaS precisam estar preparadas para testar essas inovações. 

Novos agentes de IA podem integrar insights de toda a pilha de tecnologia – incluindo CRMs, ferramentas de gestão da cadeia de suprimentos e sistemas ERP – para fornecer respostas e soluções mais abrangentes e autônomas. 

O Cohere Command R+, por exemplo, inclui capacidades de uso de ferramentas que podem iniciar uma série de chamadas através de APIs ou LangChain para múltiplos sistemas para avaliar uma situação, considerar vários cursos de ação e iniciar um ou mais passos que estejam alinhados com metas ou objetivos programados. 

Alguns possíveis casos de uso agentes para SaaS incluem: 

• Um aplicativo de pagamento que permite que um varejista ofereça descontos direcionados ao cliente em tempo real com base na satisfação do cliente, fidelidade e níveis de estoque e notifique automaticamente os fornecedores necessários sobre as alterações nas quantidades padrão de pedidos. 
• Uma solução de gerenciamento de compras que interage automaticamente com os sistemas de CRM, estoque e gerenciamento de pedidos para ajudar os gerentes de projeto a garantir que os materiais necessários estejam disponíveis para execução do projeto ou alertar as equipes sobre possíveis atrasos. 
• Um sistema de gerenciamento de conteúdo que pode interagir com ferramentas de BI, CRM, contas de mídia social e sistemas de marketing por e-mail para personalizar e distribuir perfeitamente o conteúdo de marketing aprovado em todos os canais. 

À medida que a GenAI no mercado de SaaS se fortalece, os fornecedores de software precisam agir rapidamente e de forma eficaz. Ciclos de iteração e construção rápidos usando componentes plug-and-play (como o Cohere Toolkit), um repositório de código aberto para experimentação e implantação rápida, são úteis quando a velocidade e a segurança são essenciais. 

Se o passado serve de indicação para o futuro, aqueles que lideram podem experimentar a maior taxa de crescimento. Além disso, os provedores de SaaS devem adquirir experiência com todas as alavancas que podem acionar para alcançar os níveis necessários de desempenho e precisão que estabelecem novos padrões de produtividade. 

Com investidores de olho neste espaço, agora é o momento crítico para mergulhar e se adiantar à concorrência. 

DNX Brasil: Experiência e sucesso na criação de soluções abrangentes de GenAI.

Nossos especialistas em IA e IA generativa acompanham todos os avanços e tendências da área. Estamos sempre preparados para oferecer o que há de mais moderno e eficaz para nossos clientes. 

Clique aqui para entrar em contato com a DNX Brasil e saber como podemos ajudar os desafios do seu provedor de SaaS. 

Artigo adaptado e traduzido do blog da Cohere.