Inteligência Artificial: do bot à tomada de decisão baseada em dados

Por Adriana Lika Ikuta*

O brasileiro já gostava bastante dos aplicativos de mensagens instantâneas para se comunicar com amigos e família. Mas foi durante a pandemia que ele estendeu, de forma mais intensa, o uso dessas ferramentas para também se comunicar com as empresas, especialmente nos períodos mais agudos da crise sanitária, que exigiam consumo à distância por conta do isolamento social.

Para se ter uma ideia, segundo pesquisa “Panorama Mensageria no Brasil”, realizada em 2021 – ainda durante a fase crítica da pandemia –, 80% dos entrevistados disseram usar o WhatsApp para se comunicar com marcas. Entre as principais finalidades, citaram: busca por informações (82%), suporte técnico (68%) e compra de produtos e serviços (57%). Na edição deste ano da pesquisa, o percentual de contato com as marcas pelo aplicativo de conversa continua alto: 78%.

Essa mudança de comportamento, ou seja, o aumento do diálogo entre clientes e marcas por canais digitais vem puxando uma tendência mundial: os consumidores estão cada vez mais interessados em um atendimento mais conversacional e humanizado.

O desafio posto para as empresas é o de estruturar bots com comunicação menos “botonada” (ou seja, com apenas oferta de respostas por botões) e com maior capacidade de compreender respostas livres. Essa comunicação mais fluída favorece uma jornada muito mais agradável para o cliente, além de não deixar de lado a resolutividade e temas mais complexos, que dificilmente seriam resolvidos com respostas pré-definidas.

E a IA pode ir além, dando agilidade e reduzindo custos de grandes empresas, que, para ter uma visão única do cliente, comumente enfrentam o complexo desafio de integrar diferentes sistemas ou base de dados. Por isso, hoje estamos vendo cada vez mais a associação de IA com uso de RPAs (Robotic Process Automation).

A integração de sistemas é substituída pelo uso de robôs que, de forma automatizada, buscam informações complementares em diferentes sistemas para entender o contexto do cliente. A somatória dessas informações é usada com diferentes finalidades, como para complementar as respostas dos bots, ou para gerar ações que permitam à empresa entender e resolver o problema do cliente de forma fim-a-fim.

Por exemplo, no dia do seu aniversário, você gostaria de receber, no seu canal de atendimento preferencial, um voucher de desconto para usar no seu restaurante favorito? Sem dúvida, isso geraria um impacto positivo para o seu relacionamento com a marca.

A IA permite isso e muito mais. Há também um grande potencial para que a ela apoie o trabalho do atendente do call center, de modo a colaborar para que o humano compreenda melhor e mais rápido a dúvida do cliente. Com o avanço do uso de bots, os clientes estão migrando cada vez mais para os canais digitais pela praticidade e se auto resolvendo em jornadas simples, como solicitação de segunda via de conta, por exemplo.

Por outro lado, isso faz com que o atendimento humano seja acionado para solucionar questões mais complexas. É aí que entram os bots: com sua capacidade de “fazer sinapses” à velocidade da luz cruzando informações de diferentes fontes, eles podem trazer importantes insights para quem está na linha de frente com o cliente, como é o caso do atendente do call center. Aqui na Vivo, estamos dando início a uma iniciativa nesta área, para que a IA possa ajudar nossos atendentes de call center a interpretar melhor e mais rápido os casos dos nossos clientes.

A massificação do uso de IA passa por uma mudança de mindset nas empresas pois trata-se de uma nova cultura do uso de dados inteligentes na grande maioria dos processos de negócio. Machine learning é a tecnologia que traduz o uso de dados de maneira seletiva para gerar valor para os clientes e para as empresas.

É a IA espalhada nas organizações por meio de grandes algoritmos. Como Marco Iansiti e Karim R. Lakhani destacam no livro “A Era da Inteligência Artificial” (AlfaCon; 1ª edição), não há mais a disposição por fazer uma IA que seja uma cópia de um ser humano ou que se aproxime do raciocínio humano, mas que complemente uma jornada que talvez o ser humano sozinho não seja capaz de fazer sem a ajuda da tecnologia.

Nesse sentido, além de fornecer ferramental para um atendimento digital mais conversacional e eficiente, a IA ainda permite o uso inteligente de dados para gerar novos produtos e serviços e reposicionar estratégias. De acordo com as informações identificadas pelos clusters de perfis de consumidores dentro das bases das empresas, seremos capazes de definir planos de abordagem, de comunicação, de lançamento de produto, muito mais customizados para cada tipo de consumidor – sempre com atenção às leis de privacidade e consentimento do cliente. É a chamada “personalização exponencial” que amplia as possibilidades com a IA.

Satya Nadella, quando posicionou a inteligência artificial dentro da Microsoft, comparou: "A IA nas empresas deveria ser como um runtime". Traduzindo para quem não é técnico, runtime é a base do sistema operacional, que é o que faz tudo funcionar. Ou seja, se a IA é um runtime, quer dizer que ela cria uma cultura dentro da empresa que determina que nenhuma decisão deve ser tomada sem a análise das informações trazidas pelos dados.

Com essa visão, passamos a entender a IA como a principal aliada de estratégias voltadas para eficiência e customização, gerando impactos positivos para empresas e para clientes. Como a sua empresa está se preparando para essa nova Era, que já começou?

* Adriana é Diretora de Big Data e Inteligência Artificial da Vivo