IA generativa em ação: clientes usam o Cortex AI para obter novos insights e agilizar a inovação

Durante anos, as empresas operaram sob a noção prevalente de que a inteligência artificial (IA) é reservada apenas aos gigantes corporativos, ou seja, organizações com recursos para fazer com que a IA funcione para elas. No entanto, à medida que a tecnologia evolui, organizações de todos os portes estão percebendo que a IA generativa não é apenas uma tarefa ambiciosa.

Com o Snowflake, uma plataforma de dados e IA unificada e fácil de usar, as empresas estão eliminando tarefas manuais, gargalos e erros propensos a reduzir a produtividade. Elas também estão usando a IA generativa para fornecer novos insights e fluxos de receita. Mas como isso acontece na prática?  

Reunimos algumas das soluções mais inovadoras de IA generativa que, atualmente, nossos clientes estão usando em produção. As histórias dessas empresas mostram como o Snowflake e o Cortex AI estão colocando as metas de IA generativa ao alcance de todos e gerando valor de negócios ao longo do processo.

Johnnie-O melhora a precisão dos dados de endereços geocodificados para melhor atender os clientes

Assim como muitas empresas de comércio eletrônico, a marca de roupas informais East-Coast-prep-meets-West-Coast, Johnnie-O, entende o valor de um simples endereço postal. Poucas linhas de texto podem fornecer insights demográficos avançados sobre os clientes da empresa quando vinculados a dados do Census Bureau norte-americano, que possui informações como a média de renda domiciliar da área, percentagem de clientes por nível educacional, taxas de emprego, raças, etnias, entre outras. Ao usar esses dados não apenas diretamente dos pedidos realizados no site, mas também de empresas varejistas e de envio direto (dropshippers), a Johnnie-O pôde começar a entender melhor sua base de clientes e, consequentemente, direcionar suas iniciativas de marketing de forma mais eficaz. 

No entanto, a empresa tinha um problema: grande parte dos endereços coletados não podia ser geocodificada, impedindo o acesso da equipe a dados relevantes dos clientes. Normalmente, a empresa passa os dados brutos de endereços por um aplicativo que fornece coordenadas geográficas, o que facilita a correlação com os dados do censo. Porém, no caso da Johnnie-O, muitos desses endereços falharam por várias razões, que podiam ser pequenas, como um erro de digitação ou informações no campo errado. Com isso, ao invés de limpar manualmente essas centenas de milhares de pontos de dados, a empresa recorreu ao Cortex AI para reformatar automaticamente os dados de endereços com problemas. Após fornecer esses endereços incorretos ao Cortex AI usando um LLM Llama, a Johnnie-O reduziu imediatamente a taxa de falhas para apenas 2%. 

Agora, a empresa pode executar seus algoritmos de segmentação de mercado com confiança, sabendo que não há grandes falhas nos dados que eles utilizam. E para tornar este caso ainda mais extraordinário, essa tarefa foi realizada essencialmente por apenas uma pessoa: Ricardo Lopez, Analytics Engineer da Johnnie-O. "O Cortex AI é muito fácil de usar e implementar, principalmente porque todos os nossos dados já estão no Snowflake", diz ele. "O Snowflake e o Cortex AI se tornaram o centro de tudo para nós."

IntelyCare: com o uso do Cortex AI, a agência de empregos da área da saúde está confiante de que os anúncios de vagas não passarão mais despercebidos 

A contratação de pessoal na área da saúde é fundamental para garantir o bom funcionamento do sistema médico, e está se tornando um processo cada vez mais complexo, já que muitos estados dos EUA preveem escassez de enfermeiros nos próximos anos. A IntelyCare fornece uma plataforma abrangente que ajuda a conectar organizações de saúde a profissionais de enfermagem qualificados para as vagas existentes, sejam elas funções permanentes, atribuições de viagem ou de turnos diários. Com centenas de milhares de vagas abertas em todo o país a todo momento, a tarefa de preencher essas funções começa na organização dos anúncios para as vagas de emprego. 

Embora a IntelyCare mantenha relacionamento direto com muitas empresas, muitas das maiores organizações de saúde preferem publicar as vagas por meio de um sistema de gerenciamento de fornecedores (VMS), que só pode ser acessado por agências certificadas, como a IntelyCare. No entanto, para poder incluir essas oportunidades em seu banco de dados e app, a IntelyCare precisava processar cada anúncio de forma organizada e relativamente uniforme. Isso, obviamente, representava um desafio, considerando que cada VMS possui ao seu próprio sistema de práticas padrão. Era bem comum que campos fossem deixados em branco em alguns desses anúncios, ou que o texto utilizado nas mensagens fosse incompreensível para as ferramentas internas da IntelyCare. Como resultado, mais de 30% dos anúncios com vagas de emprego se perdiam no processamento. 

Nesse cenário, a IntelyCare começou a usar os grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs) do Cortex AI para extrair com rapidez informações relevantes, simples e complexas, desses milhares de anúncios, como: especialidade, faixa salarial, anos de experiência especializada necessários, disponibilidade de viagem dos candidatos locais e assim por diante. Dessa forma, a IntelyCare conseguiu organizar os anúncios de forma bem-elaborada e sem medo de perder oportunidades por causa, por exemplo, de uma má formatação. "Basicamente, conseguimos reduzir esses 30% de vagas perdidas a zero", afirmou Benjamin Tengelsen, VP of Data Science da IntelyCare. Isso não apenas melhorou a experiência dos candidatos, como também aliviou a carga de trabalho dos recrutadores da IntelyCare, que passaram a pesquisar, sem dificuldade, anúncios individuais para encontrar as melhores vagas para seus candidatos. 

Da mesma forma, o Cortex AI também ajuda a Intelycare a gerenciar e processar o fluxo constante de anúncios obtidos de fontes públicas de classificados de empregos. Por exemplo, a equipe criou pipelines elaborados para adicionar tags de maneira adequada a tarefas para uma categorização fácil. Adicionar uma nova tag exigiria criar e treinar novos modelos, orquestração complexa e manutenção frequente. "Agora podemos substituir milhares de linhas de código Python fragmentado por uma única consulta do Cortex, ao mesmo tempo em que oferecemos uma melhor experiência ao cliente", diz Tengelsen.

Chegando a um futuro de IA generativa para todos

Esses são apenas alguns dos métodos eficazes de como as organizações de todos os setores estão colocando suas aplicações de IA generativa em produção no momento. E com a segurança e governança integradas do Snowflake, nunca foi tão fácil levar a IA com segurança ao seu fluxo de trabalho. Com o uso de Document AI ou Cortex Search, Snowflake Copilot ou Cortex Analyst, a plataforma unificada de IA e dados da Snowflake pode ajudar a criar aplicações de IA generativa de nível empresarial. 

Para descobrir como outras empresas, como a Bayer e a Siemens Energy, estão usando a IA generativa para aumentar a receita, melhorar a produtividade e atender melhor seus clientes, faça download do eBook de sucesso do cliente da Snowflake, "Secrets of Gen AI Succes".