IA
História da inteligência artificial
Em um dos principais paradigmas da computação, um sistema passaria no “Teste de Turing” se um avaliador não conseguisse distinguir se estava interagindo com um humano ou um programa. O teste é simbólico, em grande medida, porque aponta que a interação é uma capacidade humana tão inata que ela é o último limite para diferenciar softwares de seres humanos. Somos seres sociais, desde bebês aprendemos – consciente ou inconscientemente – a conversar com outras pessoas. Se aplicações de inteligência artificial são capazes de passar no “Teste de Turing”, podemos então incluir agentes de IA no atendimento a clientes?
A interface entre clientes e empresas possui muitas camadas e estas variam de segmento para segmento. No geral, é comum existir a camada da publicidade, com seus perfis de redes sociais, blog e outros conteúdos. Em empresas de varejo há também o site, a interface por meio da qual a conversão se efetiva. No segmento financeiro e bancário, normalmente é por meio do aplicativo que interagimos com a instituição.
Em todas essas camadas, o limite da interação é a tela e suas funcionalidades. Elas, contudo, nem sempre conseguem solucionar a dúvida ou dificuldade do consumidor que, em última instância, recorre ao humano: um atendente que vai buscar resolver a questão para que o cliente siga em sua jornada de compra.
Se aplicações de inteligência artificial conseguem superar o “Teste de Turing”, podemos, portanto, colocar agentes de IA no atendimento a clientes, interagindo com o consumidor final, em uma dessas camadas de interface? Siga neste texto para, além de encontrar a resposta à essa pergunta, entender a quais pontos deve-se estar atento quando planeja-se configurar agentes de inteligência artificial para conversar com prospectos ou clientes.
Diante da capacidade dos chatbots de inteligência artificial de interagir em linguagem natural, podemos facilmente ser levados a crer que eles conseguem conduzir interações em diversos contextos. Contudo, seja em um site, aplicativo ou outra interface, ao considerar o uso de chatbots na relação com consumidores, é natural fazermos a seguinte pergunta: a IA está falando com os clientes? Se sim, o que eles estão conversando?
Recentemente publicamos aqui no blog da Inmetrics um post sobre como é necessário um equilíbrio fino na autonomia em agentes de inteligência artificial para garantir que a interação promovida pelo agente seja de qualidade: para que ele demonstre sua “habilidade social” e apresente dados confiáveis, fazendo tudo isso sem “alucinar”. Para alcançar esse refinamento, é necessário que muitas práticas de qualidade sejam aplicadas à IA.
São elas que garantem que os agentes apresentem informações verdadeiras ao longo da conversa com o interlocutor. Por meio de diversas estratégias de testes – algumas mais abrangentes no mercado, como testes de experiência ou testes unitários e outros específicos para aplicações de inteligência artificial como os testes de viés ou metamórficos -, aumentamos o rigor dos critérios que asseguram que o agente entregue informações confiáveis para o usuário.
Além disso, para minimizar as chances de ocorrerem “alucinações” em agentes de IA no atendimento a clientes, é necessário monitorá-lo continuamente. Para isso, contamos com abordagens de qualidade como serviço.
Inserir agentes de IA no atendimento a clientes não deixa de ser uma forma de promover automação de processos, pelo menos em parte das tarefas de interação com prospectos e consumidores. Sendo assim, como em toda rotina de automação, faz-se necessário mapear os processos e seus fluxos de trabalho em profundidade, para verificar quais etapas do atendimento podem ser delegadas a agentes e quais ainda precisarão de intervenção humana.
Mapeadas as sequências de atividades, os agentes de inteligência artificial são conectadas tanto as informações que serão parte do contexto de suas decisões quanto aquelas que podem estar nas respostas enviadas aos clientes. Muitas das práticas de qualidade aplicadas à IA que mencionamos ao longo deste texto começam a rodar nessa fase, a de treinamento. Os LLMs que controlarão os agentes de inteligência artificial são associados aos repositórios de dados, sempre passando por testes para verificar qual o seu nível de autonomia, ou seja, quais dados eles estão autorizados a acessar.
Em seguida, verifica-se se os agentes estão conseguindo resolver as tarefas solicitadas pelo usuário, se eles estão conseguindo entender (e aprender) com as informações de contexto e buscando os dados corretos nas bases conectadas para responder a solicitação. Essas inspeções já fazem parte dos testes de experiência, nos quais verificamos a satisfação geral do usuário com a aplicação.
Dados de um artigo recém-publicado pelo periódico da Escola de Negócios da Universidade de Berkeley mostram que chatbots com LLMs podem economizar até US$0,70 por interação. Contudo, esse valor pode inverter-se de direção e ao invés de virar economia, gerar prejuízo para a empresa caso ela não esteja atenta à qualidade dos seus agentes de inteligência artificial. Foi o que aconteceu com a AirCanada, em fevereiro de 2024.
Em uma decisão da justiça canadense, a companhia aérea foi condenada a reembolsar um passageiro. Este escolheu uma passagem com uma tarifa que lhe daria o benefício do reembolso em caso de luto na família. Ao solicitar o reembolso, a condição foi negada por não existir nas políticas da AirCanada; ela foi informada por causa de uma alucinação do agente de IA.
Portanto, mais do que verificar se os agentes de IA estão conversando com os clientes, é fundamental inspecionar o que eles estão falando e se estão ajudando nas suas necessidades. Um estudo do Gartner aponta que apenas 14% das sessões de autoatendimento – incluindo as que são conduzidas por chatbots com inteligência artificial – resolvem as demandas dos prospectos ou dos consumidores.
Aqui na Inmetrics temos duas unidades que, juntas, atuam na implantação de agentes de IA no atendimento a clientes. A unidade de Aceleração Digital implementa inteligência artificial com foco na transformação e otimização de processos de negócio das empresas, apoiando assim toda a jornada de soluções que geram impacto real no negócio. E a unidade de Experiência Digital que tem, como um de seus objetivos, garantir que as soluções de IA estejam realizando o trabalho esperado e, assim, blindar tanto os resultados quanto a reputação da empresa.
Se você planeja substituir parte do atendimento ao cliente por agentes de inteligência artificial mas quer a tranquilidade de que os níveis de qualidade do atendimento se manterão, clique aqui e faça contato! Nossos especialistas irão te mostrar como é possível não apenas manter mas aumentar a satisfação dos seus clientes com o atendimento usando agentes de IA corretamente treinados!
