Brian Pokorny já ouvira falar de sistemas de Inteligência Artificial (IA) para centrais de atendimento antes. Mas, como diretor de TI do Condado de Otsego, Nova York, ele presumiu que não podia pagar por eles. Então a pandemia aconteceu, e o governador do estado ordenou uma redução de 50% de todos os funcionários do governo, forçando Pokorny a cortar a maioria dos empregados de sua central de atendimento. Enquanto isso, as chamadas recebidas aumentavam à medida que mais residentes começavam a buscar orientação e informações médicas confiáveis relacionadas ao coronavírus.
Então Pokorny pegou a primeira solução que pousou em sua mesa: Watson Assistant for Citizens, que a IBM começou a oferecer a governos, organizações de saúde e instituições de pesquisa em um teste gratuito de 90 dias. Alguns dias após sua inscrição, a equipe do Watson o ajudou a implantar um chatbot para responder às perguntas mais comuns como, por exemplo, ajuda na identificação de sintomas ou como fazer o teste. O software também facilitou a atualização e expansão das respostas do chatbot à medida que as dúvidas evoluíam.
Conforme a crise do coronavírus se arrasta, as agências governamentais, os supermercados e os serviços financeiros se esforçam na criação de sistemas semelhantes para lidar com um novo fluxo de ligações. A IBM teve um aumento de 40% no tráfego para o Watson Assistant de fevereiro a abril deste ano. Em abril, o Google também lançou o Rapid Response Virtual Agent (em português, Agente Virtual de Resposta Rápida), uma versão especial do seu Contact Center AI, e reduziu o preço de seu serviço em resposta à demanda de clientes.
Embora as centrais de atendimento já estivessem dificultando por certo tempo a automação do local de trabalho, a pandemia acelerou o processo. As organizações sob pressão estão mais dispostas a experimentar novas ferramentas. As empresas de IA que desejam aproveitar a situação estão melhorando os incentivos. Nos últimos anos, os avanços no processamento de linguagem natural (PLN) também melhoraram drasticamente os sistemas desajeitados de chamada automatizados do passado. A mais nova geração de chatbots e assistentes de voz são mais fáceis de construir, mais rápidos de implantar e mais responsivos às perguntas dos usuários. Uma vez adotados, em outras palavras, esses sistemas provavelmente chegarão para ficar, provando seu valor por sua facilidade de uso e acessibilidade.
As plataformas da IBM e do Google funcionam de maneiras semelhantes. Eles facilitam aos clientes a criação de assistentes voz ou chats que agem muito como Alexa ou Siri, mas são adaptados a diferentes aplicativos. Quando os usuários enviam mensagens de texto ou ligam, eles podem se expressar com frases pela metade. O sistema usa o PLN para analisar suas “intenções” e responde com a solução adequada no script ou as redireciona para um agente humano. Para dúvidas que não podem ser respondidas automaticamente, os algoritmos agrupam similares para mostrar as intenções não respondidas que se repetem com maior frequência. “O bom da tecnologia é que ela aprende de alguma forma quais tipos de perguntas estão sendo feitas, para que possamos inseri-las e programá-las depois”, diz Pokorny.
As plataformas estão se popularizando em várias organizações, especialmente aquelas com recursos técnicos limitados. Organizações governamentais de pequeno e médio porte, incluindo a cidade de Austin, Texas e o Ministério da Saúde da República Tcheca, usaram o Watson para criar chatbots que fornecem informações sobre testes, prevenção e tratamento da Covid-19. A Comissão de Segurança do Emprego de Oklahoma usou o agente virtual do Google para atender mais de 60.000 chamadas diárias relacionadas a reivindicações de desemprego. Fornecedores de saúde como a Universidade de Arkansas para Ciências Médicas e a escola de medicina da Universidade da Pensilvânia trabalharam com ambas as plataformas para desenvolverem ferramentas de triagem de pacientes que os ajudassem a administrar cuidados precisos.
O objetivo dos sistemas é que os agentes virtuais respondam o maior número possível de perguntas antes que qualquer chamada seja redirecionada aos trabalhadores humanos. Isso reduz a carga das centrais de atendimento e os tempos de espera para os usuários. Também reduz a necessidade de agentes humanos caros.
Uma semana depois, Pokorny ficou impressionado. “Nos vemos usando essa tecnologia muito além da crise”, diz ele. No momento, seu condado está usando o chatbot apenas para responder a perguntas relacionadas à Covid-19, mas Porkony planeja implantar uma versão de assistente de voz como primeiro ponto de contato para quem ligar sobre qualquer problema. O preço de Watson após o término do teste gratuito também é “barato”, diz ele. Ele reflete sobre o que isso significa para os funcionários demitidos e se eles recuperarão seus empregos após a pandemia. “Estamos enfrentando o coronavírus por duas frentes”, diz ele. “Uma é obviamente a crise da saúde. Mas uma vez terminada, teremos uma tremenda crise econômica. Vejo alguma Inteligência Artificial talvez nos ajudando”.
Muitas outras organizações enfrentarão pressões semelhantes para manter suas operações enxutas, portanto, é possível que os trabalhos já perdidos nas centrais de atendimento não voltem. Mas talvez a boa notícia seja que esses trabalhos não serão totalmente eliminados: os algoritmos ainda estão longe de entender o contexto completo e as nuances da conversa; portanto, casos mais específicos terão que ser reservados para as mãos mais capazes dos humanos. Alguns assuntos também são sensíveis demais para terceirizar para a IA.
Na mesma época em que Pokorny começou a usar o Watson, o Children’s Healthcare de Atlanta (CHOA), na Geórgia, começou a trabalhar com o sistema da IBM para desenvolver um chatbot que ajudasse os pais a avaliar os sintomas de seus filhos. O centro de saúde voltou-se para a automação depois que começaram a sofrer uma avalanche de telefonemas, aumentando o tempo de espera para 30 minutos ou até uma hora. Como Pokorny, o CHOA ficou impressionado com a rapidez com que os bots foram implantados e com a facilidade de customização para replicar o fluxo de avaliação que seria realizado por um pediatra. Apenas na primeira semana, o aplicativo registrou 1.000 conversas únicas por dia.
Mas, na medida em que a CHOA vê o papel da tecnologia expandindo-se para além da avaliação de sintomas, o centro não a vê substituindo totalmente as linhas de chamada ou se tornando o primeiro ponto de contato. “Funcionou muito bem durante o período de pandemia em que as pessoas realmente querem apenas algumas informações”, diz Daniel Hirsh, médico local. “Mas eu trabalho em medicina pediátrica de emergência no pronto-socorro. Quando os pais estão nervosos sobre os filhos, as pessoas querem falar e terem conversas com um humano”.
MIT Technology Review
