Estamos vivendo o hype da Inteligência Artificial e, desde o lançamento do ChatGPT e da introdução da AI Generativa no contexto global, é impossível passar um dia sequer sem que se escute sobre o tema, que se discutam novos cenários futuros e pense no humano diante deste salto tecnológico. Quando associado à robótica, muitas possíveis realidades são desenhadas e outras tantas hoje sendo testadas ou aplicadas. Olhando especificamente para as evoluções dos modelos de IA e IA Generativa, observa-se que a tecnologia está sendo adotada por diferentes empresas para otimizar processos e aumentar a eficiência, ainda nos seus passos iniciais se pensarmos nas possibilidades. Em meio à disputa das Big Techs para lançar novas versões de ferramentas baseadas na tecnologia, percebe-se que existe uma reflexão natural em como a quarta revolução industrial será aplicada no mercado profissional e como será essa interação entre tecnologia e humano, transformando não somente o mercado de trabalho, mas consequentemente toda a sociedade.
A Inteligência Artificial já é realidade há muitos anos, e temos resultados que nos comprovam do seu poder e potencial, através da combinação das habilidades humanas com os algoritmos, criando um círculo virtuoso e potencializando resultados em diferentes esferas: seja na gestão e otimização de recursos, na automatização de tarefas repetitivas, na personalização da experiência do cliente ou até mesmo para acelerar a pesquisa e a criação de novos produtos, reduzindo o tempo dos ciclos de desenvolvimento, teste e aprendizado.
Hoje, após poucos meses da explosão dos modelos de LLM (grandes modelos de linguagem), temos um cenário onde em várias empresas a IA já atua como um “copiloto” de seres humanos, reduzindo barreiras, incrementando seu potencial produtivo, trazendo à tona com toda força a importância e — diria mandatoriedade — do investimento contínuo no desenvolvimento das habilidades humanas tão importantes para que a adoção das novas tecnologias traga de fato os resultados esperados. O impacto e as novas possibilidades que surgem são tão significativos que, se há um ano falávamos que uma pessoa podia participar de um bootcamp alguns meses e, após isso, ingressar no mercado de trabalho como programador, hoje, nesta nova realidade, a IA gera o código de programação e o humano, sim, precisa entender sobre o problema que quer resolver: ter visão sistêmica e crítica para avaliar os resultados gerados pela IA, retroalimentá-la e a tornar cada vez mais inteligente. É a soma da inteligência humana com a da máquina, abrindo espaço para que o humano tenha cada vez mais possibilidades de envolvimento com trabalhos que demandem habilidades que chamamos comumente de soft skills. Falamos da combinação de habilidades analíticas, como a capacidade de avaliar cenários complexos de maneira crítica e de identificar e desenvolver soluções inovadoras. Já observamos também a evolução ou recriação de jornadas e cadeias produtivas, permitindo, por exemplo, que os humanos possam explorar sua criatividade com base em suas próprias emoções, intuição e experiências pessoais.
Nos negócios, o cenário é de expectativa, mas também cautela. Se, por um lado, o mercado demanda por novas soluções, por outro, as empresas precisam estudar como e quando investir em novas arquiteturas tecnológicas para que possam evoluir em competitividade e eficiência. Criando e garantindo os fundamentos para que a adoção seja feita de forma segura, escalável e sustentável em todos os aspectos: seja econômico, social ou ambiental.
O uso de IA no setor de atendimentos
O setor de atendimento, por exemplo, é um dos primeiros que tem se beneficiado com as funcionalidades que a Inteligência Artificial e suas evoluções (os modelos generativos) oferecem, colhendo mais rapidamente resultados significativos.
Recentemente, a OpenAI divulgou uma nova atualização do ChatGPT — modelo de linguagem da empresa. Basicamente, a nova versão, batizada de Omni, amplia as possibilidades de interação com o assistente, que ganha mais capacidade para lidar com recursos interativos, como vídeos e falas.
Logo após o anúncio da OpenAI, o The New York Times publicou uma matéria, cujo título propõe uma reflexão sobre termos chegado “à era ‘Her’ da IA”, fazendo referência ao filme estrelado por Joaquin Phoenix e Scarlett Johansson em que um escritor solitário se apaixona por um sistema operacional.
Deixando de lado o elemento dramático apresentado pelo longa, o fato é que estamos nos aproximando cada vez mais do momento em que passamos a interagir com softwares capazes de medir nossas emoções, seja pela cadência e tom de voz ou, em alguns casos, por meio das nossas expressões faciais. Um cenário onde a capacidade computacional, integrada à um imenso volume de dados, analisa, compara, ajusta, evolui, criando cada vez mais um cenário onde homem e máquina (no caso software) vão interagir de forma cada vez mais personalizada e contextualizada, em tempo real.
Pensando no mercado de consumo e na evolução das gerações e seu comportamento, a forma de se relacionar com o cliente é fator crítico de sobrevivência e investir em personalização nesse nível é fundamental. Não à toa, são direcionados cada vez mais esforços para desenvolver sistemas que combinem tecnologias de processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de voz, análise de sentimentos e aprendizado de máquina, para facilitar interações mais naturais entre os humanos e a tecnologia.
Atualmente, diversos são os exemplos de agentes virtuais capazes de entender as necessidades dos clientes e a forma como devem interagir com cada consumidor.
Na TIM, por exemplo, a IA está sendo utilizada para resolver problemas reais, focando especialmente nos feedbacks dos próprios usuários em todo processo de evolução dos serviços. A assistente virtual TAIS, criada em 2020, tem, em média, 76% de assertividade (sem atendimento humano) para compreender o contexto das conversas nos chatbots e, assim, oferecer respostas mais humanizadas aos clientes. Quando combinamos modelos de IA Generativa, observamos um salto na capacidade de rapidamente entender a demanda de um cliente e antecipar seu tratamento, impactando positivamente o cliente, o consultor de atendimento, o próprio processo, criando este cenário de evolução contínua.
Dentro desse cenário, se faz necessário considerar by design os investimentos em segurança, ética e proteção de dados. Além disso, é preciso dar visibilidade e transparência para o uso da IA, garantindo que as interações sejam conduzidas de maneira justa, sem discriminação ou vieses negativos e, sobretudo, que os dados sensíveis dos clientes se mantenham protegidos e sejam utilizados apenas para os fins acordados com o cliente.
O futuro do atendimento
A integração de Inteligência Artificial nas operações de atendimento, movimento conhecido como Contact Center AI, tende a evoluir ainda mais nos próximos anos. Segundo dados do Google Cloud, houve um aumento de 48%, entre 2020 e de 2022, nas chamadas de suporte ao cliente via contact centers. Para este ano, a expectativa é de que até 50% de todas as chamadas sejam feitas sem intervenção humana.
À medida em que os sistemas de IA passam a ser mais utilizados no contexto de atendimentos, os humanos ganham tempo para concentrar suas atividades no processo de analisar as interações com os clientes, identificar padrões de comportamento e feedbacks e garantir ajustes eficazes nas estratégias de atendimento.
Na prática, um dos maiores ganhos dessa integração é a criação deste um ciclo de feedback contínuo que aprimora a experiência do cliente. No entanto, a verdadeira vantagem competitiva está na capacidade de equilibrar a eficiência da IA com o toque humano.
As interações humanas continuam sendo essenciais para a construção de relacionamentos de confiança com os clientes, aspecto que a IA ainda não consegue replicar plenamente. Dessa forma, as empresas poderão oferecer um atendimento ao cliente que é, ao mesmo tempo, eficiente e pessoal, atendendo às necessidades modernas dos consumidores enquanto mantém a humanização no centro de suas operações.
A implementação da IA em diferentes áreas
A Inteligência Artificial também remodela o cenário do marketing, alavancando as estratégias de análise de dados e engajamento com a base de clientes. Uma das aplicações em testes é usar machine learning e modelos de IA Generativa para segmentar campanhas online com base no comportamento e propensão de compra, combinando também dados de mercado, todos aliados ao contexto naquele momento. A tecnologia também tem a capacidade de criar e testar modelos, multiplicar o potencial, melhorar relacionamentos, refinar ofertas e permitir campanhas e ofertas personalizadas quase num nível de fato 1 to 1.
Em resumo, a IA não apenas impulsiona a eficácia das ações de marketing, mas também estabelece bases para desenvolver relacionamentos mais efetivos com os clientes, o que influencia diretamente na satisfação do cliente com a marca, os serviços e produtos, e tem relação direta também nas questões de atendimento.
No entanto, a implementação de projetos de IA no Brasil passa por alguns desafios que exigem mais do que poder de processamento de dados e a capacidade de armazená-los em nuvem.
As empresas, por exemplo, precisam identificar casos de uso que agreguem valor significativo aos clientes e abordá-los de maneira estruturada, garantindo a escalabilidade dos mesmos. Do ponto de vista tecnológico, é crucial simplificar as ações com ferramentas intuitivas, hospedadas em nuvem e em parcerias estratégicas, buscando sinergia e acelerando a curva de adoção.
Além disso, ainda é necessário um trabalho após a implantação dos projetos, especificamente na gestão e monitoramento constante dos resultados produzidos e dos processos implementados, buscando melhorias e aplicando ajustes estratégicos, de forma contínua, para garantir o sucesso dessas soluções baseadas em IA.
Auana Mattar
