Ricardo Andrade (*)
Frequentemente as empresas recebem perguntas de seus clientes, que desejam entender melhor alguma questão ou até mesmo solucionar um problema.
Imagina como seria bom se existisse uma ferramenta que as ajudassem a responder as dúvidas recorrente do trabalho, de forma empática e eficaz, para otimizar o tempo de cada atendimento. Bom, isso já é possível por meio do uso de inteligência artificial. Na prática, o intuito da aplicação dessa tecnologia nesse processo não é substituir, mas sim agregar.
A proposta é ter um ambiente de atendimento misto, no qual a tecnologia e o humano trabalhem em conjunto para que possam trazer melhores resultados, tanto para a vida pessoal diária, quanto para o mundo dos negócios. Essa, inclusive, já é uma realidade para muitas empresas que optaram por aderir pelo menos uma das frentes da IA em sua atuação.
Dentro do guarda-chuva de possibilidades que essa tecnologia apresenta, uma bem conhecida pelo mercado profissional é a de processamento de linguagem natural. Por meio do uso de inteligência artificial, é possível interpretar diálogos e criar conversas entre humanos e robôs de forma empática e emocional durante o atendimento aos clientes.
As ferramentas de Natural Language Processing (NLP) são capazes de detectar como o humano se apresenta, como ele fala e quais são as sensações que ele passa durante o diálogo e, assim, identificar padrões e descobrir as intenções por trás daquilo.
Contudo, num país tão rico culturalmente como o Brasil, com tanto regionalismo, é fundamental treinar os chatbots – robôs especializados nesse tipo de atividade – a entenderem palavras e expressões típicas, como “um cadinho”, “bah”, “tchê”, “logo ali”, entre tantas outras. Pois, por trás de cada um desses fonemas, há uma intenção e uma informação, que, ao interpretar, uma pessoa conseguiria entender com facilidade e seguir com a conversa de maneira fluída.
A inteligência artificial precisa aprender a ter essa mesma habilidade para dar continuidade de forma efetiva a um atendimento. Talvez fique o questionamento de qual é a real vantagem de ensinar uma máquina a ter a capacidade de realizar atividades como essa. O propósito é simples: criar recursos para que se possa estabelecer relações de atendimento mais humanizadas, de uma pessoa para outra. Parece controverso? Na verdade, não é.
Quando se automatiza processos operacionais que necessitariam de um atendimento humano prolongado para atividades mais triviais, gerando repetição e desgaste, você traz a possibilidade de agilizar as demandas e fazer com que a pessoa que está atendendo foque toda sua atenção em um só ponto: no outro humano que está por trás da linha.
O ganho de tempo e agilidade nos outros processos corriqueiros, alcançados com a automação, permite que o profissional canalize a atenção necessária para resolver a questão de quem está sendo atendido de forma mais atenciosa, pessoal e de qualidade. Isso estreita a relação humana e otimiza a troca entre os dois.
Essa prática já é realidade em muitas empresas e tende a crescer.
A projeção é que todo o mercado de IA comece a se expandir para uma estrutura que tem uma expectativa de tamanho de 2,5 bilhões de dólares, com mais de 2 mil competidores trabalhando em plataformas conversacionais que envolvem inteligência artificial. Com aderência a essas soluções, uma grande tendência de mercado é o crescimento e investimento em tecnologias que caminhem rumo a automação de processos conversacionais.
Isso utilizando técnicas de machine learning, deep learning e process mining, que conseguem ajudar a analisar esses atendimentos humanos e indicar quais pontos é possível focar para que, de fato, possa realizar uma transformação e trazer um resultado efetivo para a organização, além de um atendimento final cada vez mais humanizado e acolhedor para o cliente.
A tecnologia será a peça necessária para humanizar os processos e permitir realizar interações mais pessoais, para que o humano possa focar no que realmente importa: o outro humano.
(*) – É Diretor de Produto da Woopi, empresa do Grupo Stefanini.
