Por Adriano Kasburg *
Em seu livro AI Superpowers, o cientista da computação, empresário e escritor americano, nascido no Taiwan, Kai-Fu Le, parte de uma situação corriqueira para mostrar como a Inteligência Artificial (AI, na sigla em inglês) pode ajudar empresas a aprimorar o relacionamento com os clientes. Ele descreve uma ida ao supermercado: já na entrada, um carrinho de compras cumprimenta cada cliente como se fosse um velho amigo. Sensores imperceptíveis escaneiam os rostos e os ligam ao comportamento de cada pessoa, círculo social e hábitos de compra.À medida que se desloca, ao se aproximar de uma tela, uma voz conversa com o cliente, enquanto a lista de compras semanais aparece para ele.
Não apenas com os itens dos quais gosta, mas também com os preferidos de seus familiares. Se a data coincidir com a do aniversário de um deles, os atendentes “invisíveis” saberão que a pessoa deve estar procurando algo especial para a ocasião.Mas, quem pensa que só robôs sabem coisas tão particulares, se engana. Atendentes humanos também estão a par dessas informações e as usam para ajudar na jornada de compra, cujo pagamento será feito com escaneamento facial e a entrega, diretamente no endereço desejado pelo cliente.
Tudo isso é baseado em ferramentas da AI, como a business intelligence, o deep learning e o machine learning. E o atendimento daquele supermercado não é utopia: já há condições, pelo menos em termos tecnológicos, de oferecer atendimento desse tipo. No Brasil, os gastos com Inteligência Artificial (IA) devem atingir os US$ 464 milhões este ano (algo em torno de R$ 2,5 bilhões), puxados pelos investimentos em chatbots, com taxas de crescimento próximas a 30% sobre o ano de 2020. As previsões constam no mais recente relatório anual da Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom).Hoje, chatbots, assistentes virtuais e plataformas de comunicação com machine learning são a bola na criação de pontos de contato efetivos com os clientes.
Só em 2019, a Amazon vendeu 100 milhões de downloads da assistente virtual Alexa. Interagir com a AI tem se tornado cada vez mais comum. Isso porque o poder de comandos por voz, por exemplo, adequa-se perfeitamente a tarefas cotidianas, como ligar um eletrodoméstico ou tocar uma música. Elas resolvem e automatizam vários processos que não precisam ser executados por humanos.Entender o que os clientes dizem para evoluir o atendimento da inteligência conversacional e permitir que um assistente virtual, que hoje responde a comandos, crie diálogos proativos e contínuos com clientes, enviando mensagens na hora em que eles precisam, é uma das grandes oportunidades deste mercado. Com AI, por exemplo, os dados gerados no relacionamento entre empresa e clientes podem ser trabalhados e transformados em informações para identificar padrões de interações, como dúvidas mais frequentes, problemas recorrentes e padrões de uso.
A transformação digital no relacionamento com os clientes vem com um adicional que também pode ser trabalhado com AI: o alto volume de dados. E aqui reside, hoje, o que pode diferenciar competitivamente uma organização. Com inteligência artificial por meio de uma das suas ramificações, o Business Intelligence (BI), os dados que a empresa gera no relacionamento com os clientes podem ser tratados para se transformarem em informações. Isso significa que, pode-se identificar padrões de interações, por exemplo, como dúvidas mais frequentes, problemas recorrentes e padrões de uso.
Ele também pode ser usado para entender o comportamento de prospects e até do seu público. Esse material gera inteligência de mercado, que pode se transformar em ações customizadas e inovadoras.A vantagem do BI, portanto, vai além de embasar ações para relacionamento com clientes, ela envolve as áreas de produto, passando por marketing e comercial, até chegar em customer success.
Mas também há desafios que impedem um crescimento mais acelerado desse mercado. De acordo com relatório da consultoria global Gartner, divulgado no ano passado, a maior parte das organizações tem dificuldade de levar programas-piloto em AI para toda a empresa, o que limita a percepção de valor desses projetos. Os motivos disso são incerteza, risco, mindset, custos e infraestrutura, segundo o documento.
As organizações precisam alinhar as áreas de negócios à de TI, de modo a priorizar ações mais simples inicialmente, mas que gerem valor rapidamente. Ter um time com experiência bem-sucedida em projetos em AI pode ajudar a minimizar esses fatores de risco.
* Adriano Kasburg é diretor Comercial na Supero Tecnologia
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