4 aplicações da IA no atendimento ao cliente

Os últimos anos têm sido decisivos para as lideranças em Customer Experience. A digitalização impulsionada por serviços nativos digitais (mesmo em setores que não concorrem diretamente) elevou as expectativas dos consumidores em relação à autonomia e conveniência, ao mesmo tempo em que exigiu das companhias uma adaptação mais acelerada do que suas operações conseguem acompanhar. 

Entre os principais entraves enfrentados por grandes organizações estão processos ainda excessivamente manuais, falta de integração entre áreas, dificuldade de escalar sem elevar os custos e jornadas construídas a partir de lógicas defasadas. Mesmo após a primeira onda de transformação digital, muitas estruturas continuam lentas e fragmentadas, refletindo diretamente na experiência do cliente.

Para Luis Henrique Tasso, Executive Manager na CI&T, o desafio não está apenas em digitalizar, mas em redesenhar os processos com base nas novas possibilidades tecnológicas. “Digitalizar, por si só, nem sempre é a saída, pois, se o processo digitalizado for ineficiente, ainda haverá atritos no atendimento”, afirma. 

Esse contexto indica um novo momento da transformação digital: trata-se de uma fase que exige não apenas digitalizar etapas do atendimento, mas  reconstruir os fundamentos operacionais com apoio de tecnologias emergentes - em especial a Inteligência Artificial.

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Casos de uso da Inteligência Artificial no atendimento ao cliente

Segundo uma pesquisa realizada pela Mckinsey, mais de 80% dos líderes de CX entrevistados já estão investindo em AI Generativa ou pretendem fazê-lo nos próximos meses, um movimento que deixa claro que grandes empresas globais já encontraram o caminho para equilibrar a equação entre qualidade no atendimento e geração de eficiência.

Mais do que automatizar tarefas ou reduzir custos operacionais, a Inteligência Artificial tem o potencial de transformar a forma como os processos são estruturados e como a jornada do cliente é pensada (especialmente nas áreas de atendimento e backoffice, que ainda carregam muitas operações manuais), agregando valor e diferenciais ao negócio.

Tasso destaca quatro aplicações práticas da Inteligência Artificial no atendimento ao cliente:

01.

Copilotos de IA: suporte inteligente ao agentes humanos

Diferente dos chatbots, que interagem diretamente com o consumidor, os copilotos atuam nos bastidores, apoiando atendentes com sugestões de respostas, acessando informações e agilizando processos em tempo real sem contato direto com o cliente.

Do ponto de vista estratégico, copilotos representam uma maneira prática de iniciar o uso de IA no atendimento por permitirem que as empresas colham resultados reais em um ambiente mais controlado e seguro, funcionando também como um caminho para evoluir gradualmente em maturidade tecnológica.

Essa abordagem híbrida oferece ganhos rápidos, com reduções no tempo médio de atendimento (TMA) e mais agilidade no treinamento de novos colaboradores, um ganho importante em ambientes com alta rotatividade, como call centers.

Outro benefício é a melhora na qualidade e precisão das respostas. Tasso explica que “com acesso centralizado ao conhecimento da empresa, os atendentes não precisam mais consultar múltiplas fontes para resolver uma solicitação, e como a resposta final ainda passa por um humano, os riscos de erro são minimizados,  criando uma camada extra de segurança e aprendizado para evoluções futuras”.

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02.

Chatbots inteligentes e conversacionais

Entre as aplicações mais visíveis da Inteligência Artificial Generativa no atendimento ao cliente, os chatbots inteligentes ocupam um lugar central por entregarem a velocidade e alta disponibilidade esperada em uma interface direta com o consumidor.

Vale lembrar que graças aos modelos multimodais, os chatbots são capazes de ir muito além do texto, chegando a interpretar intenções e tomar decisões baseadas em comandos por voz e imagem sem sair de plataformas conversacionais - como o WhatsApp. 

Os bancos têm sido instituições pioneiras na implantação dessas soluções, mas Tasso explica que todas as indústrias podem se beneficiar. “Toda empresa tem alguma oportunidade para criar um novo padrão de usabilidade do atendimento, seja no setor financeiro, de educação, turismo, saúde ou qualquer outro”.

Para as empresas, os benefícios vão além da experiência do usuário. A adoção de chatbots pode reduzir custos operacionais, melhorar indicadores como o NPS e até contribuir para a geração de receita.

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03.

Hiper personalização e pró-atividade

As plataformas de conversação não são o único meio de aplicar Inteligência Artificial no atendimento ao cliente. Outra aplicação relevante está na hiper personalização. 

A partir da análise de comportamento e histórico do cliente, é possível entregar experiências valiosas, como recomendações em tempo real e ofertas de produtos ou serviços personalizados. Neste caso, as interfaces extrapolam o universo dos chatbots e podem ser integradas em fluxos de usabilidade de aplicativos proprietários, push notifications, entre outros.

“Vale ressaltar que a proatividade das recomendações hiper personalizadas pode acionar alertas para as pessoas responsáveis pelo atendimento. Em abordagens mais exclusivas e premium, o próprio atendente pode atuar como um canal direto de sugestão, oferecendo recomendações sob medida baseadas em interações do cliente no aplicativo”, explica o especialista.

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04.

Análise de dados e gestão

Por fim, a Inteligência Artificial também atua de forma transversal, apoiando a eficiência das operações por meio da análise de dados e da evolução da gestão do conhecimento. Entre as possibilidades estão a identificação de causas recorrentes de problemas, análise de incidentes, evolução de catálogos de serviço e extração de insights a partir de grandes volumes de conversas.

Esses recursos ajudam as empresas a compreender melhor as dores do cliente e a tomar decisões mais rápidas e embasadas. Além disso, contribuem para criar modelos operacionais proativos, com menos desperdício de tempo e esforço humano.

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