“Já todos interagimos com bots maus e bons. Mais maus do que bons”

A Visor.ai é uma empresa portuguesa especializada em inteligência artificial (IA) para o atendimento ao cliente. Um dos clientes com quem tem trabalhado é o Grupo Ageas Portugal, que tem “um dos maiores contact centers” do país. O CEO da startup admite que, “muitas vezes”, quer-se “implementar IA para reduzir custos”, mas há um caminho alternativo: “Porque não usar a AI para entregar um serviço melhor do que o da concorrência?”, questiona Gonçalo Consiglieri, CEO da Visor.ai.

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Admitindo que uma má solução de IA no atendimento frustra os clientes, o empreendedor revela os dois ingredientes para o sucesso neste domínio. Primeiro, “o produto tem de ter o que está no estado da arte”, o que passa por garantir que se está “sempre a sugerir e a entregar” o melhor da tecnologia ao cliente. “Depois, há a parte funcional, que exige entrar no negócio, entendê-lo e ter empatia. É perceber: se eu fosse o cliente e estivesse a ligar, isto seria bom ou mau? É preciso ter muito espírito crítico”, explica.

No sétimo episódio do Podcast .IA, o CEO da Visor.ai diz que a empresa está focada neste setor, com uma oferta de chatbots, voicebots e auditoria de qualidade (outrora o “parente pobre” do setor, admite), não tendo planos para abraçar outros segmentos de negócio: “Percebemos que o negócio e a procura estão nos contact centers, e é aí que queremos focar-nos.”

Assista aqui ao sétimo episódio do Podcast .IA:

Apostamos muito em pessoas que vêm de carreiras de contact center, pessoas que atendiam chamadas e que evoluíram. Têm esse espírito crítico, sentem na pele o que é atender e conseguem passar isso para o produto.

Em que consiste o trabalho que a Visor.ai está a fazer para o Grupo Ageas Portugal?

O Grupo Ageas é um cliente muito relevante para a Visor.ai. Começámos a trabalhar há cerca de um ano e temos feito um trabalho conjunto muito interessante e desafiante. Foi-nos depositado um grande nível de confiança por parte da Ageas, porque o que estamos a fazer é realmente sensível: estamos a tratar clientes no atendimento telefónico e, tipicamente, no setor segurador, ligar para a seguradora normalmente nunca é um momento prazeroso. Significa que há algo para resolver e é sensível. Colocar uma máquina a tratar este tipo de questões e situações envolve sempre um nível de risco, e o cliente tem de ter esse apetite ao risco. Encontrámos isso na Ageas.

Começámos pela vertente de voicebots, ou seja, o atendimento automático em chamadas telefónicas para a Médis. O assistente virtual chama-se Carmo. O objetivo da Carmo é escalar para tudo o que é automatizável. Este é um ponto importante, porque há coisas que não são automatizáveis, e o que é automatizável para um cliente pode não ser para outro. É muito importante, e fazemos questão, enquanto fornecedor, de dizer isso ao cliente. Há momentos e clientes que querem falar com um humano. Apesar de a máquina poder resolver, o cliente precisa de empatia e passa para o humano. Há outros perfis que estão perfeitamente OK em tratar com a máquina.

Obviamente, estamos num momento de adoção: a sociedade está a começar a interagir. Já todos interagimos com bots maus e bons, mais maus do que bons, e isso leva-nos, à partida, a ter logo uma ideia: se calhar, isto vai correr mal. Quando corre bem, há um caso positivo e começamos a ganhar confiança. O nosso papel é garantir que temos uma experiência que resolve o caso e que, ao mesmo tempo, tem um nível de humanização relevante, para que o utilizador saiba que está a falar com uma máquina. Isso é obrigatório e o AI Act vai exigi-lo. Apesar de, ao dia de hoje, ainda não ser exigível, já o fazemos junto dos clientes. No início da interação, o assistente informa que é um assistente virtual, uma máquina.

São medidas que vão entrar em vigor em agosto?

Em agosto, correto. Mas, para nós, impacta zero, porque já o fazíamos.

Disse que era desafiante. O que é mais desafiante neste projeto com o Grupo Ageas?

É desafiante porque estamos a falar de casos sensíveis e de uma seguradora de referência em Portugal, que tem um dos maiores contact centers do país. Só isso já representa um nível de exigência muito grande. Estamos a falar de um número bastante alto de chamadas em concorrência, em simultâneo, que nos obriga a ter essa capacidade de processamento. Estamos a falar de um grupo internacional, em que existe atenção ao que se passa cá. O que se passa cá não fica só cá: tem eco lá fora, para o bem e para o mal.

Sendo este um dos maiores contact centers do país, a ideia é reduzir a sua dimensão?

Essa já não é uma pergunta para mim, é uma pergunta para a Ageas. O que respondo sempre é que, antes de pensar em reduzir, é preciso ter a certeza de que estamos a entregar a melhor solução ao cliente. Tipicamente, quando entramos num contact center, este não está preparado para reduzir pessoas no dia a seguir à entrada da IA. Porquê? Porque há um problema chamado filas de espera. Enquanto há uma fila de espera, acho que é uma má decisão de gestão começar a cortar. Então, vamos resolver a fila de espera e garantir que o nível de satisfação do cliente aumenta. É aí que se mexe o ponteiro na concorrência.

Muitas vezes, há o mindset de implementar IA para reduzir custos, o que faz com que não consigamos diferenciar-nos da concorrência, porque continuamos a entregar um mau serviço. Porque não usar a AI para entregar um serviço melhor do que o da concorrência? É isso que tentamos fomentar.

A Médis lançou inicialmente a Carmo em 2020. Era um projeto muito diferente deste que estão agora a realizar. 2020 é quase a pré-história da inteligência artificial generativa. Que capacidades tem hoje a Carmo enquanto voicebot da Médis?

Eu dava um passo atrás e pegava na expressão pré-história, porque a Visor.ai tem dez anos, fazemos dez anos agora em julho, e começámos na pré-história da pré-história. Quando começámos, eu dizia à minha mãe e ao meu pai que estávamos a trabalhar com IA e ninguém conseguia entender. A IA evoluiu muito nos últimos anos e estamos a falar de um crescimento exponencial. Se fosse um gráfico, seria o chamado hockey stick: tivemos cerca de sete anos de crescimento gradual e depois um crescimento exponencial. Isso aconteceu, obviamente, com a entrada do ChatGPT, que banalizou a IA e trouxe ao de cima todo este novo ambiente.

Mas e os case studies da Carmo hoje em dia? O que é que ela é capaz de fazer?

A Carmo tem várias vertentes e acho que a estratégia de implementação foi bem desenhada, com mérito das duas partes. Tem, primeiro, uma vertente de encaminhamento de chamadas. Se alguém telefonar e disser que tem uma dor de cabeça ou outro problema, a Carmo percebe que é um tema de enfermagem e que deve passar para um enfermeiro. Se for uma questão administrativa, como uma fatura, é encaminhada para uma linha administrativa. Aqui, a automação é de encaminhamento.

Depois, temos uma automação ao nível das perguntas frequentes, porque há perguntas que são muito comuns. Por exemplo, alguém vai a um hospital, quer pagar a consulta e percebe que não trouxe ou se esqueceu do cartão Médis. Hoje, pode telefonar através da Carmo e dar os dados da apólice ou o número de contribuinte.

Há ainda um terceiro ponto, que são temas mais operativos, como alterar dados de registo. Se mudei de casa e as cartas continuam a ir para a morada anterior, posso alterá-la através da Carmo.

Hoje estamos numa situação muito volátil na IA, para cima e para baixo. Pode estar a nascer um LLM que seja uma melhoria muito grande e que amanhã propomos à equipa da Ageas. Ou, ao contrário, um modelo muito bom que usávamos pode ser descontinuado e deixa de poder ser usado.

O que é que os clientes da Visor.ai estão a pedir mais dentro desta área?

A Visor.ai tem uma solução que permite fazer três coisas distintas: voicebot para chamadas telefónicas; chatbot para o chat no site, redes sociais e WhatsApp; e uma vertente de auditoria de qualidade. É um trabalho mais de back office: auditar as chamadas e dar insights à direção do contact center sobre formas de melhorar a performance dos agentes. O que estão a pedir menos é chat. Trabalhamos com chat há dez anos. O chat foi o nosso início e era o que a IA permitia. O crescimento que a Visor.ai tem tido nos últimos anos não é do chat. O chat tem tido um crescimento gradual, até porque muitas empresas já têm os seus chatbots implementados. O chat, em si, não mexe o ponteiro. Num call center como o da Ageas, com cerca de 500 pessoas (não sei ao certo), colocar um chatbot no site terá algum impacto, mas pode reduzir o tempo de espera apenas em um segundo.

Então o que é que estão a pedir mais?

Voicebots, bastante. E muito o tema da auditoria de qualidade, que era um bocadinho o parente pobre deste setor. Quando há a tendência de implementar IA num contact center, a primeira tendência é sempre meter aquilo que é visível para o cliente final. Mas há um trabalho de fundo que deve ser feito antes: auditar e conhecer a realidade. Depois, quando vamos montar uma solução de primeira linha, já temos esse contexto. É preciso saber quais são os dados que a empresa tem e os use cases que se deve implementar com base nesses dados.

O atendimento ao cliente é daquelas áreas em que fica muito evidente quando uma solução está mal implementada. Fica evidente para o público que lida com ela. Como é que se faz isto bem?

Isso é que é a grande questão.

Mas imagino que, no seu caso, acredite que faz bem.

Estamos nisto há dez anos, portanto alguma coisa estaremos a fazer bem. Obviamente, não fazemos só bem. Uma coisa é garantida: quando não está bem, vamos atrás para pôr a fazer bem. Como se faz bem? Acho que é uma junção de duas skills. A primeira é produto. O produto tem de ter o que está no estado da arte. Hoje estamos numa situação muito volátil na IA, para cima e para baixo. Pode estar a nascer um LLM [Large Language Model] que seja uma melhoria muito grande e que amanhã propomos à equipa da Ageas. Ou, ao contrário, um modelo muito bom que usávamos pode ser descontinuado e deixa de poder ser usado. Enquanto prestador, não criamos IA de base. Isso é impossível, porque requer biliões de investimento. Usamos soluções do mercado. Do lado da equipa técnica, garantimos que estamos sempre a sugerir e a entregar ao cliente, e a melhorar. Não é uma coisa estanque.

Depois, há a parte funcional, que exige entrar no negócio, entendê-lo e ter empatia. É perceber: se eu fosse o cliente e estivesse a ligar, isto seria bom ou mau? É preciso ter muito espírito crítico. Apostamos muito em pessoas que vêm de carreiras de contact center, pessoas que atendiam chamadas e que evoluíram. Têm esse espírito crítico, sentem na pele o que é atender e conseguem passar isso para o produto.

A Visor.ai está a pensar ou tem nos seus planos expandir-se para outras áreas que não o atendimento ao cliente?

Não. Antes pelo contrário. Esse é o nosso foco. Fizemos até um caminho contrário porque, numa lógica de product-market fit, já fizemos várias coisas. Já tivemos um produto para marketing, um produto para áreas de operações e para recursos humanos. Percebemos que o negócio e a procura estão nos contact centers, e é aí que queremos focar-nos. A estratégia é por aí.