Pesquisa empresarial de IA versus as reais necessidades dos aplicativos voltados para o cliente

O novo “Guia de Mercado para Pesquisa Empresarial de IA” do Gartner oferece uma perspectiva valiosa sobre como a IA generativa está transformando o acesso ao conhecimento empresarial. No entanto, como o foco permanece na produtividade interna e na governação, surge uma questão crucial: Será que as mesmas abordagens se aplicam quando a pesquisa é voltada para o cliente e está diretamente ligada ao envolvimento, à conversão e à receita?

A opinião do Gartner sobre a pesquisa de IA empresarial

A pesquisa do Gartner concentra-se em casos de uso internos focados nos funcionários, incluindo assistentes digitais no local de trabalho, suporte de TI, gestão de conhecimento de RH e automação de conformidade. O objetivo é permitir que assistentes e copilotos de IA aumentem a produtividade dos funcionários, sintetizando informações em silos de dados corporativos. Os cenários de experiência do cliente (CX) são mencionados apenas brevemente e tratados como mercados adjacentes, e não como prioridades centrais.

Como resultado, o relatório enfatiza a governança, os conectores, o enriquecimento de metadados, o corte de segurança e os gráficos de conhecimento. Esses recursos são essenciais para ambientes corporativos, mas menos relevantes para sistemas voltados para o cliente em tempo real.

O desempenho é avaliado principalmente em termos de confiabilidade e governança para assistentes de IA, o que se alinha com o foco interno da pesquisa de IA empresarial. Nessas configurações, a latência e a taxa de transferência são menos importantes do que o controle de acesso e a conformidade. A pesquisa híbrida e a geração aumentada de recuperação (RAG) são reconhecidas como recursos essenciais, mas a ênfase permanece no gerenciamento da complexidade em diversos silos de dados, em vez de atender cargas de trabalho de alto volume e baixa latência.

O Gartner também espera que as grandes empresas operem múltiplas plataformas de pesquisa incorporadas em suítes SaaS, como Microsoft 365, Salesforce e SAP. Esta arquitetura se adapta bem ao gerenciamento de conhecimento interno, mas não foi projetada para sistemas voltados para o cliente, onde o desempenho, a escala e a precisão moldam diretamente a experiência do usuário e os resultados de negócios.

Pesquisa voltada para o cliente

Isto cria uma lacuna clara para as organizações que criam aplicações de IA voltadas para o cliente, onde o desempenho da pesquisa não é apenas um fator de produtividade, mas uma capacidade crítica para os negócios. Seja comércio eletrônico, finanças, mídia, redes sociais, inteligência de mercado ou outros aplicativos, os requisitos são fundamentalmente diferentes. Os desenvolvedores devem fornecer recuperação e classificação de alto volume e baixa latência, muitas vezes processando milhares de consultas por segundo sob objetivos estritos de nível de serviço.

Esses sistemas dependem de pipelines de classificação multifásicos, computação sofisticada de tensores e recuperação multimodal em texto, imagem e dados estruturados. Eles também devem fornecer resultados generativos ou aumentados de recuperação na velocidade da máquina. A indexação e as atualizações de recursos ocorrem quase em tempo real para refletir mudanças no inventário, comportamento ou fluxos de conteúdo, ao mesmo tempo em que mantém o tempo de atividade, a eficiência de custos e o desempenho em escala.

Ao contrário dos sistemas internos de pesquisa de IA empresarial, onde a governança e a conformidade com as políticas são as principais prioridades, a pesquisa de IA voltada para o cliente deve ser otimizada para relevância, capacidade de resposta e personalização de baixa latência.

Esses sistemas são incorporados diretamente na experiência principal do produto, influenciando não apenas a satisfação do usuário, mas também a receita, o envolvimento e a retenção. Eles exigem uma arquitetura unificada que possa lidar com recuperação léxica e vetorial, executar modelos de classificação aprendidos próximos aos dados para reduzir a largura de banda da rede e suportar cargas de trabalho de inferência em grande escala sem orquestração pesada ou middleware adicional.

Conclusão

O relatório do Gartner fornece uma estrutura essencial para a compreensão da pesquisa de IA empresarial no contexto da produtividade e governança internas. No entanto, as mesmas suposições e arquiteturas não se traduzem em aplicações voltadas para o cliente.

À medida que o mercado evolui, surgirá uma distinção mais precisa entre plataformas de pesquisa de IA empresariais concebidas para síntese de conhecimento interno e plataformas de pesquisa de IA construídas para ambientes de nível de produção e em tempo real, onde a pesquisa é o próprio produto.

Este último deve satisfazer expectativas muito mais elevadas em termos de desempenho, escala, precisão e multimodalidade, que são características definidoras dos modernos sistemas generativos e de recuperação aumentada.

Para organizações que criam aplicações de IA voltadas para o cliente, a Vespa oferece uma alternativa à tradicional linhagem de “mecanismo de insight”. Ele foi desenvolvido para sistemas nativos de IA, e não para pesquisa corporativa adaptada. A Vespa possibilita recuperação e classificação em grande volume e em tempo real em escala para empresas como Perplexity.ai, Spotify e Yahoo. Sua arquitetura suporta classificação multifásica, computação de tensores, recuperação multimodal e atendimento de IA na velocidade da máquina. A Vespa foi projetada para empresas lideradas por engenharia onde a pesquisa é o produto e o desempenho gera receita diretamente.