Para equipes de CX corporativas, adotar IA deixou de ser um diferencial; é uma necessidade competitiva.
Mas lidar com essa nova realidade também significa enfrentar uma quantidade enorme de informações (e desinformação) sobre o que a IA é capaz de fazer.
Para que a adoção dê certo, você precisa estar bem informado. Veja 5 mitos comuns sobre IA no suporte e o que há de verdade por trás de cada um.
1. “Os chatbots atuais já são bons o suficiente.”
Nem todo bot de IA está à altura.
Você pode achar que opções mais baratas, como chatbots legados ou soluções de IA generativa construídas sobre modelos como o ChatGPT, resolvem. A realidade? Elas não funcionam a longo prazo.
Soluções legadas dependem de árvores de decisão, que seguem uma estrutura rígida de “se-então” e só permitem que os bots deem respostas prontas para perguntas predefinidas.
Já as soluções de IA generativa construídas sobre LLMs são mais avançadas, mas, como não se integram aos seus sistemas principais, não conseguem responder a perguntas complexas.
Nos dois casos, o resultado são clientes frustrados e mais transferências para atendentes humanos.
Para implantar bots de IA que respondam a todas as perguntas dos seus clientes sem intervenção constante, escolha um parceiro que ofereça personalizações sem código e integrações nativas com todo o seu stack (como Salesforce, Zendesk, Snowflake e Stripe).
2. “Sistemas de IA dão respostas pouco confiáveis.”
As melhores soluções de IA generativa raramente alucinam.
A tendência de associar respostas de IA a falta de confiabilidade tem fundamento. Sistemas mais fracos ainda são muito propensos a alucinações.
Isso vale para soluções criadas com modelos de RAG, que buscam informações em fontes internas e externas. Esses sistemas costumam interpretar mal suas fontes e combiná-las em respostas totalmente imprecisas.
Modelos desenvolvidos comercialmente se protegem contra isso. Eles buscam respostas em várias fontes internas, dividem os dados em pequenos blocos de informação verificados e os enviam aos LLMs para gerar respostas objetivas e confiáveis.
É assim que fornecedores líderes de IA, como a Maven AGI, respondem de forma autônoma a mais de 5 milhões de tickets com 93% de precisão.
3. “A IA vai acabar com os empregos humanos no suporte.”
Os empregos humanos em CX não estão desaparecendo; estão evoluindo.
A promessa da IA de escala infinita com equipes enxutas é irresistível. E empresas de todos os setores já estão contratando menos pessoas e implementando mais IA.
No entanto, nem os sistemas mais inteligentes estão maduros o bastante para operar sem supervisão humana. Sozinha, a IA deixa passar nuances, não tem empatia e lida mal com dados sensíveis.
Além disso, alguns clientes só ficam satisfeitos depois que uma pessoa atende o telefone e resolve a situação.
Na verdade, muitas empresas ainda estão incorporando a IA com cautela e confiando a ela menos do que ela é capaz de fazer.
Em vez de se preocupar com o que a IA pode significar para os empregos de CX no futuro, use-a para automatizar tarefas repetitivas e facilitar o trabalho da sua equipe hoje.
4. “A IA só responde a perguntas simples.”
Os melhores LLMs ficam mais inteligentes a cada uso. Hoje, os agentes de IA redefinem senhas, processam reembolsos, abrem contestações e resolvem solicitações cada vez mais complexas.
Muitas equipes subestimam essas capacidades porque a tecnologia de LLM evolui em um ritmo quase incompreensível.
Mas os melhores modelos criam um efeito flywheel: cada dado absorvido aumenta a precisão e os prepara para tarefas mais complexas.
Como?
- O LLM lê a solicitação do usuário em linguagem natural
- Ele identifica quais APIs de backend são necessárias para atendê-la
- A camada de orquestração mapeia as solicitações para chamadas de API e as executa
- Com o tempo, o LLM aprende novos padrões e fica melhor em executar tarefas complexas
Escolha um fornecedor cuja IA seja feita para crescer com você.
5. “A IA é cara e não oferece um ROI claro.”
Pergunte a qualquer líder de CX que usa uma solução de IA de nível empresarial e a resposta será: a IA gera grande economia e ROI rápido.
Todos já ouvimos histórias de terror sobre experimentos de IA que fracassaram. E, no início, as empresas implementaram IA com pressa demais, sem se preocupar com o impacto nos resultados financeiros.
Não surpreende, então, que um relatório do MIT recente e muito debatido conclua que 95% das organizações não tiveram nenhum ROI dos bilhões investidos em IA.
Esse relatório não reflete a forma estratégica e criteriosa como a IA é usada hoje. Agora que estamos na segunda fase de adoção, o ROI está vindo.
Equipes de CX que delegam tarefas de suporte à Maven já estão vendo resultados concretos. É o caso da fintech Papaya Pay, que hoje automatiza 90% das solicitações via chat e reduziu pela metade o custo por ticket.
Veja a IA de verdade em ação com a Maven
Chegou a hora de deixar o ruído de lado e ver o que a IA pode fazer pela sua equipe de CX.
A Maven otimiza cada ponto de contato com o cliente e gera resultados de negócio relevantes para seus parceiros. É só perguntar a líderes do setor como ClickUp, Tripadvisor e Thumbtack.
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