Procter & Gamble Revoluciona Negócios com Inteligência Artificial Avançada

Procter & Gamble (P&G), uma empresa com um legado de mais de um século em pesquisa analítica, está redefinindo suas operações e estratégias de mercado por meio da implementação avançada de inteligência artificial. Atualmente, a gigante de bens de consumo utiliza IA analítica, generativa e agentiva em suas iniciativas de negócios, com Jeff Goldman, vice-presidente de ciência de dados corporativos, liderando uma equipe de centenas de cientistas e engenheiros dedicados a essa transformação digital. Esse avanço representa uma evolução significativa desde 1924, quando o CEO William Cooper Procter solicitou um estudo seminal sobre o uso do sabonete Ivory, cujos resultados, obtidos pelo economista Paul “Doc” Smelser, revelaram que 40% dos clientes o utilizavam para banho, 31% para lavar rosto e mãos, 12% para louça e 17% para outras finalidades, culminando no reposicionamento do produto como item de higiene pessoal e marcando a importância da análise profunda de dados na P&G.

A P&G sempre foi uma pioneira na integração de dados comuns em sua estrutura organizacional global, incorporando profissionais analíticos diretamente nas unidades de negócios. Essa abordagem resultou na manutenção de uma forte cultura de insights de clientes e mercado. Jeff Goldman, que anteriormente desenvolveu uma abordagem inovadora de visualização de dados na iniciativa Business Sphere, agora lidera um grupo de centenas de cientistas e engenheiros de IA dedicados à construção e implantação de algoritmos em larga escala para as áreas de marketing, comércio digital, cadeia de suprimentos e vendas. A orientação centenária a dados e análises ainda prevalece na cultura da empresa, expandindo dramaticamente a natureza das perguntas que podem ser feitas e a profundidade das respostas fornecidas pela IA, otimizando os processos de negócio.

A 'Fábrica de IA' da P&G

Por volta de 2021, Jeff Goldman e sua equipe observaram que a inteligência artificial assumia um papel cada vez mais estratégico. O aumento da complexidade dos algoritmos em produção e os atrasos na transição de protótipos para implantação em escala estavam gerando impactos financeiros significativos. Para solucionar essa questão e agilizar a criação de modelos de IA, a P&G desenvolveu sua