Autor: William Sousa
Quem gosta de tecnologia e computação certamente vai lembrar do marco que houve em 2011, época em que um computador, por meio de IA (inteligência artificial), derrotou dois campeões em um jogo de perguntas e respostas no programa Jeopardy nos EUA. Essa foi uma conquista imensa para a tecnologia, ainda mais para empresas que anos antes já começavam a automatizar sua comunicação com os consumidores por meio de mensagem de texto.
Uma pesquisa lançada pela Jupter Research revela que os chatbots serão responsáveis por economizar um custo de até U$142 bilhões no varejo até 2024, uma outra pesquisa do grupo também mostra que os chatbots vão atingir cerca de 22 bilhões de interações até 2023. Mas se os dados são excelentes para o varejo, o que falta na máquina para que o consumidor final fique completamente feliz com o autoatendimento facilitado pela IA?
Bom, toda inteligência artificial é desenvolvida para aprender sozinha, sendo assim, ela sai da empresa com uma boa base de informações para conseguir sanar os problemas mais corriqueiros do dia a dia. Quando um problema não usual é apresentado para a máquina e ela ainda não aprendeu sobre aquele assunto, ela vai precisar de um tempo para concatenar uma solução. Para entender esse processo, a gente pode comparar a IA com o sistema de aprendizado humano. Se uma pessoa nunca ouviu falar sobre arquitetura de dados, por exemplo, será impossível que essa pessoa desenvolva um projeto sobre esse tema, assim funciona com a IA, ela não saberá resolver um assunto que nunca ouviu falar.
Quando a máquina ainda não é capaz de resolver problemas e passa o atendimento para o consultor humano, por mais que a IA não resolva o problema, ela aprende. Um dos pontos positivos da tecnologia é que independentemente da questão ela sempre vai aprender. Portanto, o processo para melhoria contínua da IA e, consequentemente, da satisfação dos consumidores, é que ela sempre se depara com novas questões. Sendo assim, nós, que trabalhamos com esse sistema, entregaremos uma operação automatizada perfeita para o consumidor com o tempo, pois quanto mais informações novas a máquina receber, estará mais bem preparada para soluções mais complexas.
Apesar desse aprendizado importantíssimo que se torna mais inteligente a cada nova interação, cabe às empresas entenderem que como ainda não temos um sistema que substitua a articulação do pensamento humano com excelência, é importantíssimo que as empresas que trabalham com IA para o autoatendimento não abram mão da assistência humanizada para resolução de questões mais complexas, que certamente surgirão no dia a dia.
Nem todos conseguem acompanhar evolução
Sobre essa questão também temos um outro ponto, a gente observa que muitas pessoas de gerações anteriores, como os Baby Boomers e o início da geração X, não sabem lidar bem com as mensagens por aplicativo ou até mesmo por e-mail.
Esse público cresceu em uma realidade completamente diferente das gerações atuais, para eles, o contato telefônico ainda faz muito sentido, já que não lidam bem com aplicativos de mensagens de texto, e-mail ou até mesmo com um sistema complexo de IA por telefone. Às empresas, cabe fazer um estudo profundo com toda sua base para entender qual é o momento geracional de seu público. Se a facilidade com a tecnologia não é uma realidade para toda a base, as marcas devem se adaptar à realidade do consumidor para que consigam entregar um serviço que faça sentido para o público final.
William Sousa é fundador e presidente da Kainos.
