A escolha é sua, mas opções não necessariamente
Não é novidade para ninguém que os algoritmos e a inteligência artificial já influenciam, ou por vezes controlam, a forma como produtos e serviços são apresentados aos potenciais consumidores. Levando em consideração que 70% das pessoas não acessam a segunda página dos resultados de busca do Google, e 95% não chegam na terceira página, estar bem posicionado, ou rankeado, é o divisor de águas entre ser ou não visto pelos potenciais clientes. Desta forma, os algoritmos são hoje os maiores influenciadores de decisões de compra, não apenas no Google, mas também em e-commerces e marketplaces, seja pelo resultado das buscas, seja pelas recomendações do tipo “quem comprou este também comprou esse”.
Porém, mesmo com toda influência potencial causada pela tecnologia e os algoritmos, a decisão final ainda é humana, com a capacidade de refazer a busca, mudar os filtros ou desafiar os algoritmos dentro do possível. Mas, e se o elemento humano saísse da jogada, e as decisões de compra fossem tomadas pelos próprios algoritmos. Seguindo o conceito do B2C (business to consumer) e B2B (business to business), prepare-se para o B2M, o business to machine.
Os Jetsons no supermercado
Antes de avançar, não imagine aqui você encontrando um robô na feira do bairro ou disputando lugar na fila do supermercado. O modelo de negócios com foco em decisões automatizadas de compras tem outras formas e formatos, e pode estar acontecendo no seu dia a dia sem mesmo você saber. Se você tem o seu dinheiro aplicado em fundos de investimento, saiba que alguns deles já operam 100% baseados em decisões pautadas por algoritmos. Conhecido como High Frequency Trading, o modelo é pautado em plataformas de negociação automatizadas que grandes bancos de investimento, fundos de hedge e investidores institucionais utilizam e que se baseiam em poderosos computadores para transacionar um grande número de transações em velocidades extremamente altas.
From SEO to BEO
No mundo das buscas, seja nos buscadores ou nos e-commerces e marketplaces, saber jogar o jogo dos algoritmos é algo imprescindível e o “search engine optimization” se torna por vezes o maior diferencial entre competidores. Alguns negócios nasceram, e se fizeram, basicamente entendendo como ganhar relevância através de estratégias de SEO. O Viva Real e o Minha Vida são cases conhecidos de uns dos primeiros que usaram essa estratégia como foco de produto e growth. Porém, com o avanço do search para o buy, no qual os algoritmos que antes “apenas” recomendavam agora fazem a compra em sí, a lógica de otimizar sua oferta para os algoritmos pode estar evoluindo para o BEO “buying engine optimization“, ou seja, como otimizar o seu processo de venda para as plataformas automatizadas de compra.
Organizações autônomas e decentralizadas
Se para você a idéia de máquinas e computadores tomando decisões, efetuando transações e fazendo compras de forma autônoma parece um tanto futurista e surreal, saiba que no mundo corporativo o conceito de decisões sendo tomadas de forma automatizada já vai muito além das compras do almoxarifado ou mesmo de matéria prima. Já falamos aqui no Morse Trends sobre as DAOs, as Decentralized Autonomous Organizations, e como esse modelo permite que a gestão de uma empresa passe pelas decisões e análises de algoritmos.
Falamos no Morse News de ontem sobre a Mercedes-Benz e a Microsoft que anunciaram uma parceria para usar o serviço de computação em nuvem da gigante do software para uma plataforma de dados destinada a melhorar a eficiência da produção em mais de 30 fábricas da montadora pelo mundo. O objetivo é reunir dados de todo o processo de produção, desde componentes até logística e linha de montagem, para criar uma réplica virtual que permita que as equipes identifiquem possíveis gargalos na cadeia de suprimentos mais rapidamente. A colaboração deve levar a um aumento de 20% na eficiência da produção de veículos até 2025 em relação aos níveis de 2022. Agora imagine que essa plataforma, ao analisar toda a cadeia de suprimentos, logística e produção, pode tomar decisões inclusive sobre quais produtos e fornecedores irá utilizar, bem como tomar as decisões sobre negociações de valores e prazo, com foco em garantir os indicadores e metas estabelecidas no software.
A máquina desafiando Kotler
Quem estudou Publicidade, Marketing ou Administração dificilmente “escapou” do conceito dos 4 P’s do Marketing, que na verdade foi criado em 1960 pelo professor Jerome McCarthy, mas foi muito difundido por Philip Kotler. Os 4 Ps traduzem as variáveis de uma estratégia de Marketing: Produto (o que é vendido), Praça (a distribuição), Preço (posicionamento econômico) e Promoção (como é divulgado). Vindo de um mundo feito de humanos para humanos, trabalhar com variáveis que se contam nos dedos parece algo interessante e factível. Porém, indo para uma análise computacional, com poderosos algoritmos a disposição, o número de variáveis pode ser 10, 100, 1000 ou dezenas de milhares de vezes maior. No caso do mercado de ações, os algoritmos analisam muito mais variáveis do que a capacidade do ser humano. E, com tantas outras variáveis disponíveis, o peso de 4 delas tende a perder um pouco de sua relevância.
Leilão reverso automatizado
Algumas empresas já adotam o modelo de leilão reverso automatizado, no qual fornecedores interessados em vender seus produtos ou serviços passam por um processo todo pré definido e monitorado através do qual um sistema vai coordenando as ofertas de cada player e tomando as decisões de como evoluir. Nesse caso, outras variáveis como prazo de entrega, políticas comerciais, notas dadas pelos colaboradores no caso de contratos em renovação, e diversos outros fatores podem pesar, de forma ponderada, na equação.
De robô pra robô, Mariiiiisa…
Se as máquinas têm capacidade de tomar decisões de compras para seres humanos, e para as próprias máquinas? Recentemente uma empresa norte-americana de drones anunciou que estaria terminando um estudo no qual suas aeronaves poderiam decidir quando, e onde, iriam parar para “abastecer”, no caso recarregar as baterias, com base em uma série de variáveis pré determinadas no algoritmo. Desta forma, pontos de recarga que tivessem interesse em disponibilizar seus serviços deveriam se cadastrar na plataforma, fornecendo a latitude e longitude dos locais mais também uma série de outras informações que seriam utilizadas pelos algoritmos.
Agora vamos para o dia a dia de pessoas comuns. Recentemente tive de trocar a peça de 2 eletrodomésticos aqui de casa; o filtro de água e a máquina de lavar roupa. Seguindo o padrão de compras de qualquer um, bora abrir o Mercado Livre para fazer a busca pelas peças em questão. Dentre diversas opções de tipo, modelo, formato, marca etc, a decisão possível de ser tomada por um ser humano passa a ser feita baseada em preço e prazo de entrega, ou quem sabe até levando em consideração os reviews de outros clientes. Mas será essa é a forma mais eficiente de se tomar a decisão? Quem mais do que ninguém sabe qual a melhor peça para a máquina de lavar? Não seria a própria máquina?
Mas como assim!?
Telemetria + IoT + A.I + B2M
Agora, já que estamos no final, nada melhor do que esticar a corda das possibilidades e dar um passo no futuro. Resgatando temas que já falamos muito por aqui, você já parou para pensar que conceitos como telemetria, através do qual equipamentos eletrônicos podem ter seus “indicadores vitais” monitorados a distância, cruzado com IoT, que permite à objetos se comunicarem entre si trocando informações, poderia permitir que máquinas em rede trocassem informações sobre como determinadas peças reagem durante o uso. Sim, como se os próprios equipamentos trocassem “reviews” entre si, assim como os seres humanos deixam seus comentários, porém com análise muito mais técnica, embasada e detalhada. Com essas infos em mãos, ou melhor em códigos, um sistema de A.I. poderiam facilmente analisar as variáveis ali apresentadas, cruzar com os dados de venda como preço, garantia etc, e direcionar a aquisição da peça que traz o melhor custo benefício dentro das necessidades apresentadas para a máquina. Pronto, aí está o B2M chegando aos eletrodomésticos da sua casa…
