A Inteligência Artificial (IA) generativa está mostrando que veio a jogo em diversas áreas e especialidades das organizações. Do marketing ao backoffice, os grandes modelos de linguagem são capazes de oferecer mais eficiência na análise de uma quantidade gigantesca de dados. Até pouco tempo atrás, era inimaginável que profissionais pudessem realizar essa tarefa.
Segundo pesquisa da consultoria Gartner, 70% dos mais de 2.500 executivos entrevistados afirmaram que suas organizações estão investigando e explorando as ferramentas de IA generativa. Já 19% estão começando a produção ou lançando projetos pilotos com o uso da tecnologia. E mais: a área em que o uso da tecnologia é mais explorado pelas organizações é a de Customer Experience (CX) e retenção (38%).
Mesmo empresas que trabalham tecnologias como IA e Machine Learning (ML) há anos, também estão estudando novas formas de usar a IA generativa para gerar mais eficiência em processos e no atendimento ao consumidor.
“A gente já sabia que a tecnologia, com esse nível de atenção e de investimento, seria transformadora. Por isso, criamos uma estrutura para testar casos de uso em escala”, afirmou Fabricio Dore, sócio e Diretor de Customer Experience, Design e Customer-centric Transformation do Itaú-Unibanco. O executivo participou do painel “Inteligência Artificial e eficiência: qual é a fórmula do sucesso?”, no CONAREC 2023, mediado por Fernando Moulin, Partner da Sponsorb.
“Fizemos uma chamada interna para casos de uso e, em menos de uma semana, recebemos mais de cem. Nosso trabalho foi separar quais são os usos de caso que mais gostaríamos de fazer, quais precisavam de governança, e quais poderiam ser distribuídos para áreas com mais autonomia. 80% dos usos de caso eram referentes à eficiência”, compartilhou o executivo.
Para Leonardo Campiolo, Diretor de Vendas da Twilio, por mais que a Inteligência Artificial tenha se tornado um conceito da moda, trata-se de uma tecnologia que existe há muito tempo. Para trabalhá-la de forma eficiente, o executivo recomenda três passos: definição de caso de uso, transparência e foco no cliente. “Quando a organização parte de um caso de uso bem definido, o próximo passo é a transparência. E enfim, trazer o cliente para o centro. O cliente não necessariamente sabe que a empresa está usando a tecnologia, é a marca que é utilizada pelo consumidor.”
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Eficiência e segurança
A Gol e seu programa de milhagens, Smiles, também vem testando a tecnologia de Machine Learning para melhorar as operações de voos no país. Como explica José Luiz Belixior, Diretor de Experiência do Cliente e Canais de Relacionamento da companhia, o aeroporto de Guarulhos recebe em um período de uma hora e meia 32 voos. “Usamos a tecnologia na alocação de pessoas, para tomar melhores decisão em casos de atraso, melhores conexões de clientes, para melhorar o flow de informação e a captação de informações. Conciliar tudo isso com atendimento é outra oportunidade”, explica. “Hoje, temos mais celulares e tablets nas mãos dos agentes para garantir que esse fluxo aconteça, e para dar mais autonomia na prestação de atendimento“.
A preocupação com a segurança dos dados é sempre uma preocupação quando o assunto é IA. Uma vez que a tecnologia utiliza uma grande quantidade de informações e as analisa de forma muito mais rápida do que a humanamente possível, esta deve ser um contante ponto de atenção para as organizações e suas lideranças.
“Experiência do consumidor e fraude andam juntos”, explica Pedro Moreno, Head de Produtos da Serasa Experian, que também participou do painel do CONAREC 2023. “É possível oferecer a experiência com camadas de segurança, como a biometria facial e análises de risco”. Segundo o executivo, a segurança se tornou mais do que uma necessidade, mas uma expectativa do consumidor.
“Mesmo a biometria facial não é mais uma ficção, mas uma camada que traz mais confiança para o consumidor para a sua marca. A ideia é nunca levar e a complexidade da segurança para o cliente”, afirma Moreno. Ele dá o exemplo das exigências de criação de senhas com muitos caracteres diferentes que, apesar de serem uma preferência para os times de segurança, têm o potencial de deixar os consumidores frustrados.
CONAREC 2023
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A fórmula para o sucesso com IA
No painel, os convidados compartilharam alguns indicadores valiosos para medir a eficiência da aplicação de ferramentas de IA. São métricas como aquelas que avaliam a jornada do cliente em todas as suas etapas, como o tempo de uso e quantidade de acessos, assim como o Net Promoter Score (NPS), análises de sentimento, de segurança e de performance do equipamento.
Mas não existe uma receita de bolo para utilizar a tecnologias avançadas como IA e Machine Learning. “Alguns pontos principais são: 1) procurar problemas reais para resolver, 2) testar muito rápido – já que acontecem muitas decepções nesse processo –, 3) criar experimentos distribuídos nas áreas mas com uma governança centralizada, e 4) investir em talentos, pessoas que entendem do tema”, sugere Fabricio Dore.
Leonardo Campiolo, da Twilio, acrescenta: “Ferramentas, pessoas e processos. Ferramentas adequadas para cada caso de uso e pessoas capacitadas para resolver os problemas dos processos.”
Os fatores essenciais para o desenvolvimento e aplicação de ferramentas de IA ou Machine Learning não estão na tecnologia, mas nas pessoas, nos processos e na leitura do cenário onde a empresa, seus produtos e serviços estão inseridos. Tratando de atendimento ao cliente e CX, por mais que a ferramenta ofereça ganhos de eficiência, não deve substituir o toque humano.
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