Para as equipas de CX empresariais, adotar IA já não é um extra; é uma necessidade competitiva.
Mas lidar com esta nova realidade também implica atravessar uma quantidade avassaladora de informação (e desinformação) sobre as capacidades da IA.
Para garantir uma adoção bem-sucedida, é preciso estar bem informado. Eis 5 mitos comuns sobre o apoio ao cliente com IA e a verdadeira história por trás de cada um.
1. «Os chatbots atuais são suficientemente bons.»
Nem todos os bots de IA estão à altura.
Pode pensar que opções mais baratas, como soluções de chatbot legadas ou camadas de GenAI construídas sobre modelos como o ChatGPT, resolvem o problema. A realidade? A longo prazo, não funcionam.
As soluções legadas assentam em árvores de decisão, que seguem uma estrutura rígida do tipo «se-então» e só permitem aos bots dar respostas pré-definidas a perguntas pré-determinadas.
Embora as camadas de GenAI construídas sobre LLM sejam mais avançadas, a incapacidade de se integrarem com os seus sistemas centrais impede-as de responder a perguntas complexas.
Em ambos os casos, o resultado são clientes frustrados e mais transferências para pessoas.
Para implementar bots de IA capazes de responder a todas as perguntas dos seus clientes sem intervenção constante, escolha um parceiro que ofereça personalizações sem código e integrações nativas com toda a sua infraestrutura (como Salesforce, Zendesk, Snowflake e Stripe).
2. «Os sistemas de IA dão respostas pouco fiáveis.»
As soluções de GenAI de referência raramente têm alucinações.
A tendência para associar as respostas da IA à falta de fiabilidade não é infundada. Os sistemas mais fracos continuam muito propensos a alucinações.
É o caso das soluções criadas com modelos RAG, que recolhem informação de fontes internas e externas. Estes sistemas interpretam frequentemente mal as fontes e sintetizam-nas em respostas totalmente imprecisas.
Os modelos desenvolvidos comercialmente protegem contra isto. Extraem respostas de várias fontes internas, dividem os dados em pequenos blocos de informação verificada e fornecem-nos aos seus LLM para gerar respostas concisas e fiáveis.
É assim que fornecedores de IA líderes como a Maven AGI respondem de forma autónoma a mais de 5 milhões de pedidos com uma taxa de precisão de 93 %.
3. «A IA vai eliminar a necessidade de profissionais de apoio ao cliente.»
Os empregos humanos em CX não estão a desaparecer; estão a evoluir.
A promessa da IA de escala infinita com equipas limitadas é irresistível. E empresas de todos os setores já estão a contratar menos pessoas e a implementar mais IA.
No entanto, mesmo os sistemas mais inteligentes ainda não estão suficientemente maduros para funcionar sem supervisão humana. Sozinha, a IA perde nuances, carece de empatia e trata mal dados sensíveis.
Além disso, alguns clientes nunca ficarão satisfeitos enquanto uma pessoa não pegar no telefone e resolver a situação.
Na verdade, muitas empresas continuam a incorporar a IA com mais cautela e a confiar-lhe menos do que aquilo de que é capaz.
Em vez de se preocupar com o que a IA pode significar para os futuros empregos em CX, utilize-a para automatizar tarefas repetitivas e facilitar hoje o trabalho da sua equipa.
4. «A IA só consegue responder a perguntas simples.»
Os melhores LLM ficam mais inteligentes sempre que são utilizados. Hoje, os agentes de IA repõem palavras-passe, processam reembolsos, abrem contestações e resolvem pedidos cada vez mais complexos.
Muitas equipas subestimam estas capacidades porque a tecnologia LLM evolui a um ritmo quase incompreensível.
Mas os melhores modelos criam um efeito de ciclo virtuoso em que cada dado que absorvem aumenta a precisão e os prepara para trabalho mais complexo.
Como?
- O LLM lê o pedido do utilizador em linguagem natural
- Determina que API de backend são necessárias para o satisfazer
- A camada de orquestração associa os pedidos a chamadas de API e executa-as
- Com o tempo, o LLM aprende novos padrões e torna-se melhor a executar tarefas complexas
Escolha um fornecedor cuja IA esteja preparada para crescer consigo.
5. «A IA é cara e não oferece um ROI claro.»
Pergunte a qualquer líder de CX que utilize uma solução de IA de nível empresarial e a resposta será: a IA gera poupanças significativas e um ROI rápido.
Todos já ouvimos histórias de terror sobre experiências falhadas com IA. E, numa fase inicial, as empresas implementaram IA com demasiado entusiasmo, sem se preocuparem com o efeito nas suas demonstrações de resultados.
Não surpreende, por isso, que um novo e muito debatido relatório do MIT conclua que 95 % das organizações não obtiveram qualquer ROI dos milhares de milhões que investiram em IA.
Este relatório não reflete a forma estratégica e ponderada como a IA é utilizada hoje. Agora que estamos na segunda fase da adoção, o ROI está a chegar.
As equipas de CX que confiam tarefas de apoio à Maven já estão a ver resultados concretos. Veja-se o caso da fintech Papaya Pay, que automatiza agora 90 % dos pedidos de chat e reduziu para metade o custo por pedido.
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