Após o lançamento do ChatGPT em 2022, a equipe de marketing da Reckitt Benckiser, que fabrica Lysol e Mucinex, estava convencida de que a nova tecnologia de inteligência artificial poderia ajudar seus negócios. Mas a equipe não tinha certeza de como, então recorreu ao Boston Consulting Group para obter ajuda.
O pedido da Reckitt foi um entre centenas que o Boston Consulting Group recebeu no ano passado. Agora obtém um quinto da sua receita – do zero há apenas dois anos – através de trabalho relacionado com inteligência artificial.
“Há uma verdadeira sede de descobrir quais são as implicações para os seus negócios”, disse Vladimir Lukic, diretor-gerente de tecnologia do Boston Consulting Group.
O próximo grande boom tecnológico é um presente há muito esperado para consultores instáveis. Do Boston Consulting Group e McKinsey & Company à IBM e Accenture, as vendas estão a crescer e as contratações estão a aumentar porque as empresas precisam desesperadamente de sherpas tecnológicos que as possam ajudar a descobrir o que significa IA generativa e como pode ajudar os seus negócios.
Enquanto a indústria tecnológica procura formas de ganhar dinheiro com a IA generativa, os consultores começaram a lucrar.
IBM, que tem 160.000 consultoresgarantiu mais de US$ 1 bilhão em compromissos de vendas relacionados à IA generativa para trabalhos de consultoria e seus watsonx sistema, que pode ser usado para construir e manter modelos de IA. A Accenture, que fornece serviços de consultoria e tecnologia, registrou vendas de US$ 300 milhões no ano passado. Cerca de 40 por cento dos negócios da McKinsey este ano serão relacionados à IA generativa, e a KPMG International, que tem uma divisão de consultoria global, passou de não ganhar dinheiro há um ano com o trabalho relacionado à IA generativa para atingir mais de US$ 650 milhões em oportunidades de negócios vinculadas à tecnologia nos últimos seis meses.
A procura de aconselhamento relacionado com a tecnologia faz lembrar o boom da indústria pontocom. As empresas atropelaram os consultores com pedidos de aconselhamento na década de 1990. De 1992 a 2000, as vendas da Sapient, uma empresa de consultoria digital, passaram de US$ 950 mil para US$ 503 milhões. As mudanças tecnológicas subsequentes, como a migração para a computação móvel e em nuvem, foram menos apressadas, disse Nigel Vaz, presidente-executivo da empresa, hoje conhecida como Publicis Sapient.
“Em meados dos anos 90, os CEOs diziam: ‘Não sei o que é um site ou o que ele poderia fazer pelo meu negócio, mas preciso dele’”, disse Vaz. “Isso é semelhante. As empresas estão dizendo: ‘Não me diga o que construir. Diga-me o que você pode construir.’”
As empresas de consultoria têm se esforçado para mostrar o que podem fazer. Em maio, o Boston Consulting Group organizou uma conferência de um dia em um centro de convenções de Boston, onde montou estandes de demonstração para OpenAI, Anthropic e outros líderes de tecnologia de IA. Também demonstrou alguns dos seus próprios trabalhos de IA em robótica e programação.
As vendas generativas de IA estão ajudando a indústria a encontrar crescimento após uma calmaria pós-pandemia. A indústria de consultoria de gestão nos Estados Unidos deverá arrecadar US$ 392,2 bilhões em vendas este ano, um aumento de 2% em relação ao ano anterior, de acordo com a IBISWorlduma empresa de pesquisa.
O trabalho para o qual os consultores foram contratados varia de empresa para empresa. Algumas consultorias estão aconselhando empresas sobre conformidade regulatória à medida que regiões como a União Europeia aprovam leis que regulamentam a inteligência artificial. Outros estão elaborando planos para sistemas de suporte ao cliente de IA ou desenvolvendo proteções para evitar que os sistemas de IA cometam erros.
Para as empresas, os resultados foram mistos. A IA generativa tende a fornecer às pessoas informações incorretas, irrelevantes ou sem sentido, conhecidas como alucinações. É difícil garantir que forneça informações precisas. Também pode ser mais lento responder do que uma pessoa, o que pode confundir os clientes sobre se suas perguntas serão respondidas.
A IBM, que tem um negócio de consultoria de US$ 20 bilhões, enfrentou alguns desses problemas em seu trabalho com o McDonald’s. As empresas desenvolveram um sistema de voz baseado em IA para receber pedidos drive-through. Mas depois que os clientes relataram que o sistema cometeu erros, como adicionar nove chás gelados por pedido, em vez de uma Diet Coke solicitado, McDonald’s encerrou o projeto.
O McDonald’s disse que continua comprometido com um futuro de pedidos digitais e que avaliará sistemas alternativos. A IBM disse que estava trabalhando com o McDonald’s em outros projetos e discutindo com outras redes de restaurantes sobre o uso de sua IA ativada por voz.
Outros programas da IBM mostraram-se mais promissores. A empresa trabalhou com Dun & Bradstreet, um fornecedor de dados empresariais, para desenvolver um sistema generativo de IA para analisar e aconselhar na seleção de fornecedores. A ferramenta, chamada Ask Procurement, permitirá que os funcionários realizem pesquisas detalhadas com parâmetros específicos. Por exemplo, poderia encontrar fornecedores de chips de memória pertencentes a minorias e criar automaticamente uma solicitação de propostas para eles.
Gary Kotovets, diretor de dados e análise da Dun & Bradstreet, disse que sua equipe de 30 pessoas precisava da ajuda da IBM para construir o sistema. Para garantir aos clientes que as respostas fornecidas pelo Ask Procurement são precisas, ele insistiu que os clientes pudessem rastrear cada resposta até uma fonte original.
“As alucinações são uma preocupação real e, em alguns casos, uma preocupação percebida”, disse Kotovets. “Você tem que superar ambos e convencer o cliente de que não é uma alucinação.”
Durante sete semanas deste ano, o grupo de IA da McKinsey, QuantumBlack, construiu um chatbot de atendimento ao cliente para o ING Bank, com proteções para evitar que oferecesse consultoria sobre hipotecas ou investimentos.
Como a viabilidade do chatbot era incerta e a McKinsey tinha experiência limitada com a tecnologia relativamente nova, a empresa realizou o trabalho como uma “experiência conjunta” no âmbito do seu contrato com o ING, disse Bahadir Yilmaz, diretor de análise do ING. O banco pagou à McKinsey pelo trabalho, mas Yilmaz disse que muitos consultores estavam dispostos a fazer trabalho especulativo com IA generativa sem remuneração porque queriam demonstrar o que podiam fazer com a nova tecnologia.
O projeto exigiu muita mão de obra. Quando o chatbot do ING forneceu informações incorretas durante o seu desenvolvimento, a McKinsey e o ING tiveram que identificar a causa. Eles atribuíram o problema a questões como sites desatualizados, disse Rodney Zemmel, sócio sênior da McKinsey que trabalha com tecnologia.
O chatbot agora lida com 200 das 5.000 consultas de clientes diariamente. O ING faz com que as pessoas revisem cada conversa para garantir que o sistema não use linguagem discriminatória ou prejudicial ou alucinações.
“A diferença entre o ChatGPT e nosso chatbot é que nosso chatbot não pode estar errado”, disse Yilmaz. “Temos que estar seguros com o sistema que estamos construindo, mas estamos perto.”
Durante um período de quatro meses este ano, a Reckitt trabalhou com o Boston Consulting Group para desenvolver uma plataforma de IA que pudesse criar anúncios locais em diferentes idiomas e formatos. Com o apertar de um botão, o sistema pode transformar um comercial sobre o detergente para louças Finish do inglês para o espanhol.
O sistema de marketing de IA da Reckitt, que está sendo testado, pode tornar o desenvolvimento de anúncios locais 30% mais rápido, economizando tempo da empresa e poupando-a de trabalhos tediosos, disse Becky Verano, vice-presidente de criatividade e capacidades globais da Reckitt.
Como a tecnologia é tão nova, disse Verano, a equipe está aprendendo e ajustando seu trabalho à medida que novas empresas de tecnologia lançam atualizações nos modelos de imagem e linguagem. Ela atribuiu ao Boston Consulting Group a estruturação desse caos.
“Você precisa constantemente migrar para as últimas tendências, para as descobertas mais recentes e aprender cada vez como as ferramentas respondem”, disse ela. “Não existe uma ciência exata para isso.”