O futuro do customer service assenta num núcleo de inteligência artificial

Num mundo cada vez mais interligado e interconectado, orientado pela conveniência e pelo imediatismo, o atendimento ao cliente constitui uma pedra angular para o sucesso empresarial. No entanto, à medida que as expectativas dos consumidores continuam a evoluir, as empresas enfrentam o desafio de oferecer serviços excecionais de forma consistente, eficiente e personalizada.

É aqui que a inteligência artificial (IA) entra em cena, desempenhando hoje um papel transformador na maneira como as empresas interagem com seus clientes. De chatbots a análise preditiva, a IA está a redefinir as fronteiras do atendimento ao cliente, prometendo uma experiência mais fluida, acessível e envolvente.

Neste contexto, não espantam os resultados do estudo Customer Service Excellence da Deloitte de 2023, em contexto de descoberta das organizações sobre o fenómeno da Generative AI, em que mais de 60% dos responsáveis por customer service indicam que vão investir especificamente nesta tecnologia, sendo que 46% do total assumem já utilizar Inteligência Artificial nas suas operações.

Acredito que a inteligência artificial será o núcleo do customer service, aumentando a qualidade, a eficiência e a produtividade das organizações pela redução, automatização e otimização dos contactos dos clientes, enquanto simultaneamente se transforma a gestão do conhecimento e o modo como se controla a qualidade.

Sintetizando, a inteligência artificial transformará o customer service através de três eixos: o eixo da eficiência, o eixo da capacitação e o eixo da experiência.

No eixo da eficiência, a IA melhora o desempenho operacional através do aumento da produtividade e da eficiência do serviço prestado (“fazer mais com menos”), permitindo, por exemplo, que os agentes de atendimento tenham mais tempo em conversa com os clientes através da automação de tarefas administrativas. No estudo mencionado, 68% dos gestores de serviços afirmam que o tempo de resolução dos pedidos dos clientes diminuiu consideravelmente após a implementação da IA. Adicionalmente, o estudo indica ainda que o uso de IA e automação para simplificar as operações de serviço e melhorar a eficiência de custos estão no topo das agendas de investimento no futuro.

Considerando o eixo da capacitação, a IA automatiza contactos, através da criação de recursos digitais e da exponenciação de competências de dados. Um exemplo disto é a possibilidade de interação com um assistente virtual totalmente automatizado 24 horas por dia, 7 dias por semana, com capacidade de detetar a intenção do cliente e a satisfação com a resolução proposta.

Finalmente, e no que concerne o eixo da experiência, a IA otimiza os contactos, proporcionando experiências altamente personalizadas a clientes, parceiros e agentes de customer service. Um exemplo é o aparecimento de scripts personalizados para agentes de atendimento ao cliente que incorporam recomendações altamente singularizadas.

Mais. Se esta tem sido a tendência no passado recente com o desenvolvimento das redes neuronais artificiais (RNAs), o aparecimento e o desenvolvimento deste novo subconjunto de deep learning tão falado atualmente, a generative AI, e dos seus primeiros casos de uso nesta área tem iniciado uma autêntica revolução.

De facto, assistimos hoje ao quebrar das últimas barreiras existentes na comunicação verbal homem-máquina. São já vários os estudos que demonstram que os clientes não diferenciam (pela negativa) a conversação com um chatbot.

Paralelamente, a generative AI iniciou também uma revolução em dois dos alicerces de qualquer operação de customer service, nomeadamente a gestão do conhecimento e as operações de controlo de qualidade.

Na área da gestão do conhecimento, o knowledge base management vai evoluir da abordagem convencional de acessibilidade a informação estática; vão surgir novas funcionalidades, aliadas à possibilidade de utilização de fontes de informação menos estruturadas (desde que possíveis de processar por um modelo LLM), ultrapassando as limitações dos sistemas tradicionais, permitindo abordagens mais táticas e redefinindo o KBM como um ativo dinâmico de insights acionáveis.

Nas operações de controlo de qualidade, os modelos de inteligência artificial vão automatizar a totalidade da análise de qualidade de chamadas e respostas por escrito a clientes quase instantaneamente, providenciando não só a análise quantitativa já elaborada atualmente por observação mas também gerando informação e insights adicionais (ao nível da análise de sentimento dos clientes e dos agentes, por exemplo), bem como dados que podem ainda ser utilizados em modelos de analítica avançados para análises subsequentes (cruzando, por exemplo, a informação descrita com a classificação/resumo automático das solicitações dos clientes).

No entanto, a adoção da IA no contexto do customer service exige uma preparação e implementação minuciosas. Sendo uma ferramenta nova, poderosa e diversificada nas suas funções e possibilidades, a IA pode colocar desafios no que diz respeito às capacidades que pode suportar ou à sua aplicação nas operações diárias. É crucial que as empresas ajam com cautela ao implementar esta tecnologia: a transparência na comunicação sobre o uso da IA, a proteção da privacidade dos dados do cliente e a garantia de que os sistemas são treinados de forma ética e imparcial são considerações essenciais. Além disso, é fundamental manter um equilíbrio entre automação e interação humana para preservar a empatia e a qualidade do serviço.

Por estas razões, algumas empresas podem ter relutância em investir e adotar estes modelos. Mas com mais de metade dos responsáveis por customer service a confirmarem a intenção de investir especificamente nesta tecnologia, e considerando também que a melhoria da satisfação do cliente é, de longe, a maior prioridade de investimento (para 78% dos gestores do estudo), a verdade é que os responsáveis por customer service parecem estar certos de que os benefícios dos investimentos em inteligência artifical superam os riscos. Eu concordo.