“Olá, meu nome é ELIZA. Serei sua terapeuta hoje. O que está incomodando você?”. Há 60 anos, o cientista da computação Joseph Weizenbaum, professor do Massachusetts Institute of Technology (MIT), começou a desenvolver um programa de computador capaz de simular a linguagem humana, batizou o software em homenagem à personagem de mesmo nome da peça de teatro “Pigmaleão”, escrita por George Bernard Shaw e publicada em 1913.
A terapeuta artificial foi programada para responder questões dos usuários com novas perguntas, incentivando o diálogo e a capacidade de refletir sobre as motivações pessoais. Para a surpresa do próprio Weizenbaum, várias pessoas, incluindo sua secretária, começaram a gostar de interagir com frequência com a máquina. As respostas lembravam a elas uma conversa com um psicólogo de carne e osso.
Em 1972, um psiquiatra e pesquisador da Universidade Stanford chamado Kenneth Colby criou um outro programa chamado PARRY, que simulava a linguagem de um paciente portador de esquizofrenia paranoide. Meses depois, Vint Cerf, pioneiro cientista da computação, que se consolidaria como um dos fundadores da internet, colocou PARRY para um atendimento com ELIZA. O resultado foi a primeira consulta psicológica entre duas máquinas.
O episódio deixa claro que a Inteligência Artificial (IA) não é uma invenção recente. Na verdade, ela começou a se tornar viável ainda em 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram o primeiro modelo computacional para redes neurais.
O termo IA veio pouco depois: foi criado em 1956, pelo cientista cognitivo e pesquisador de computação John McCarthy, que o utilizou de forma inaugural em uma conferência realizada em Dartmouth College, em Hanover, New Hampshire, nos Estados Unidos. Na plateia, estavam vários dos futuros pesquisadores que revolucionariam o mundo com esta tecnologia.
A partir da década de 1990, a IA alcançou um novo nível de sofisticação e popularidade. Em 1997, por exemplo, pela primeira vez, um computador derrotou um humano no xadrez, com a famosa vitória do Deep Blue, da IBM, sobre Garry Kasparov. A conquista foi resultado de uma longa jornada de inovação: o primeiro programa capaz de jogar xadrez foi criado em Manchester, na Inglaterra, em 1951.
A partir da virada do milênio, a IA começou a ganhar uma série de novos usos, mas ainda não fazia parte da rotina das pessoas comuns – até recentemente. Nos últimos anos, os consumidores começaram a se acostumar a interagir com chatbots, na mesma medida em que começaram a utilizá-los, especialmente com a recente ascensão da IA generativa.
Depois de décadas de desenvolvimento, a inteligência artificial saiu da ficção científica e do ambiente acadêmico, apoiada pela aceleração do uso da internet e do aumento da capacidade de produzir e analisar dados. A IA faz parte da vida da sociedade e tende a ganhar um papel cada vez mais importante.
6 Aplicações inovadoras da inteligência artificial
Na definição da IBM, IA é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem a capacidade de resolução de problemas e a inteligência humana. Entre os usos de caso mais comuns apontados estão:
1. Reconhecimento de fala
É conhecido por diferentes nomes, como reconhecimento automático de voz (ASR), reconhecimento de voz por computador ou conversão de voz em texto. Mas o objetivo é o mesmo: processar a voz humana e traduzi-la para a forma escrita. Atualmente, já está incorporado a dispositivos móveis populares, como a Siri, da Apple, o Google Assistente e a Alexa, da Amazon.
2. Atendimento ao cliente
Agentes virtuais online e chatbots respondem a perguntas frequentes sobre assuntos variados. Também fornecem orientação personalizada, de forma a transformar o envolvimento do cliente em sites e plataformas de redes sociais. Seja nas páginas das empresas, ou em serviços de mensagens disponibilizados por WhatsApp, a automatização se mostra uma ferramenta estratégica.
3. Visão computacional
A IA facilita que computadores e sistemas colham informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais e, assim, apresentem recomendações e realizem tarefas de reconhecimento de imagem. As aplicações são muitas e se voltam aos carros autônomos, como também para sistemas de leitura de exames de radiologia, que identificam padrões e apoiam a tomada de decisão dos médicos.
4. Cadeia de suprimentos
As redes logísticas de abastecimento global de produtos utilizam uma combinação de tecnologias, incluindo IA e Internet das Coisas (IoT), e até mesmo blockchain, para garantir a segurança e a eficiência ao longo de toda a cadeia. A IA, em especial, é utilizada para analisar as comunicações entre diferentes elos da rede, além de facilitar a análise em tempo real, com visibilidade e transparência.
5. Previsão meteorológica
Nos últimos anos a previsão do tempo avançou muito, com aplicações para uma série de setores da economia, especialmente, o agronegócio – que depende de estimativas seguras para planejar suas rotinas. Sensores conectados geram dados cada dia mais precisos, coletados e analisados com mecanismos de IA que entregam análises ágeis e confiáveis, também para os serviços noticiosos.
6. Detecção de anomalias
A inteligência artificial é fundamental para melhorar a capacidade das organizações de defender seus sistemas de ataques cibernéticos. Existem modelos autônomos capazes de vasculhar grandes quantidades de informações e apontar anomalias, que podem indicar ações maliciosas em andamento. A estratégia fortalece a habilidade de prevenção, já que os invasores demoram para anunciar sua presença.
A IA está transformando o atendimento
O relacionamento com os clientes vem sendo, de fato, transformado pela tecnologia. Entre os benefícios que a automatização proporciona estão a disponibilidade contínua, 24 horas por dia, sete dias por semana, além da alta capacidade de aprendizado a partir da interação – quanto mais dados gerados, mais o desempenho tende a melhorar e a se tornar personalizado, de acordo com o perfil dos consumidores de cada companhia, adaptando inclusive a linguagem utilizada em cada região, aplicada de maneira uniforme em canais variados.
A ferramenta também permite fornecer respostas padronizadas e precisas, que garantem a uniformidade no atendimento. E reduz custos, já que sustenta a capacidade de forma escalável e ajustável, de acordo com os picos de demanda, que podem variar seguindo o dia da semana e o horário, ou mesmo ocasiões especiais como grandes eventos que atraem as atenções das pessoas e as levam a se reunir nas casas de conhecidos ou familiares.
O salto recente proporcionado pela IA generativa levou o potencial da tecnologia para novos níveis de utilidade. Apenas cinco dias depois do lançamento da solução desenvolvida pela OpenAI, 1 milhão de pessoas haviam utilizado o serviço. O Instagram demorou dois meses e meio para alcançar o feito, seguido do Spotify que levou cinco meses, YouTube, oito, Facebook, dez e Netflix, três anos e meio. A adesão entusiasmada comprovou o quanto o público em geral ansiava por receber uma solução de IA generativa de uso amigável e intuitivo.
Por outro lado, à parte a empolgação, o método ainda precisa amadurecer. Foi precisamente por necessitar de maior maturidade para se tornar confiável é que a ELIZA permaneceu restrita a ambientes de estudos e pesquisas. E o mesmo acontece com toda tecnologia disruptiva em automação: por mais promissora que ela se mostre, é preciso adotá-las com cautela, respeitando suas limitações.
Em outras palavras, para que sejam eficientes e seguras, as soluções de IA generativa precisam estar ancoradas em uma proposta consistente, que conte com backups, planos de segurança, testes para combater ataques cibernéticos e criptografia de ponta a ponta, que garante a privacidade ao longo da interação entre humanos e máquinas, capacidade de implementar serviços ágeis e que proponham insights a partir das informações geradas.
Além disso, os processos internos precisam ainda seguir fluxos personalizados de acordo com as demandas das organizações e de seus clientes. Os dados produzidos podem, e devem, embasar relatórios sobre a eficiência e a evolução do desenvolvimento dos projetos, melhorando a previsibilidade e a capacidade de antecipar e evitar problemas.
Entenda como funciona um chatbot
Conforme as empresas vêm implementando soluções automatizadas para dar conta de parte das demandas no relacionamento com clientes, entender as principais vantagens de aderir aos chatbots é crucial.
Eles entregam resultados positivos, tanto para o SAC quanto para o delivery, e permitem reverter contatos em vendas. Não surpreende que eles serão o principal canal de assistência ao cliente no mundo até 2027, na previsão da empresa de pesquisas e consultoria Gartner, que indica: “nos últimos 10 anos, os chatbots evoluíram para se tornarem um componente tecnológico crítico da estratégia de autoatendimento de uma organização de serviços”.
Mesmo quando os atendentes humanos precisam participar do processo, parte importante da relação é otimizada. O importante é entender como eles atuam e quais suas principais aplicações e limitações.
1. O que são chatbots?
São fluxos de soluções capazes de conversar com humanos, apoiados em softwares treinados para responder dúvidas e solucionar problemas em plataformas digitais, seja em sites ou aplicativos de mensagem. Em geral, eles têm a capacidade de aprender a partir do uso – ou seja, quanto mais se comunicam, melhor seu desempenho. Mas também podem estar habilitados com machine learning.
2. Como a interação é definida?
São dois caminhos. O primeiro se concretiza a partir do mapeamento de interesses, apoiado num banco de dados que reúne perguntas e respostas frequentes, tomando como base palavras-chave importantes e informações sobre o padrão de navegação do público-alvo. A outra possibilidade é utilizar a Inteligência Artificial (IA) para registrar as interações dos usuários em busca de definir, de forma automática, as respostas mais precisas para as demandas mais comuns.
3. Como os robôs entendem gírias e expressões idiomáticas dos clientes?
Um trabalho de aprendizado resulta na capacidade de tradução e processamento de linguagem. A Voxline, por exemplo, utiliza um motor de IA criado com o objetivo de transformar informações relevantes em uma linguagem computacional que simula um diálogo humano. Ele alcança este resultado consumindo os dados inseridos, depois transformando as informações em códigos de programação. Por fim, a IA treinada classifica os resultados. A partir deste momento, as ações recebidas passam a ser transformadas em dados estruturados, que permitem, inclusive, normalizar subjetividades, como gírias e usos especiais de gramática e pontuação. Estas análises são constantemente refinadas.
O sucesso da ferramenta é comprovado por números: a quantidade de chatbots em operação no Brasil saltou 148% em um ano. Existem, pelo menos, 144 mil deles aplicados nas mais diversas áreas da economia, em especial, varejo, financeiro, telecomunicações, saúde e indústria.
O volume mensal de mensagens trocadas entre bots e consumidores finais também aumentou de 4,5 bilhões em 2022 para 6,9 bilhões em 2023. Os dados constam da edição mais recente do Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots. Na média, cada um dos chatbots ativos interage com 1.400 pessoas por mês, com as quais troca 48 mil mensagens.
O chatbot entende a linguagem humana
Bem delimitado, um motor de IA para processamento de linguagem humana funciona da seguinte forma: uma plataforma de inteligência coleta publicações e constrói uma estrutura, utilizada para transformar os dados em linguagem computacional. Cumpridas essas fases, a máquina, treinada para realizar esta tarefa específica, classifica as informações.
Depois, esse processo é aplicado em seis etapas.
- A linguagem computacional passa a ser interpretada por um computador.
- As informações recebidas são automaticamente transformadas em dados estruturados.
- Gírias, uso de siglas típicas da internet, uso de pontuação que simula a oralidade, são normalizados.
- Os dados podem ser encontrados na classificação de sentimentos, no sistema de relevância de termos, na detecção de gêneros, no filtro de língua e no ranking de influenciadores.
- O motor de IA faz o refinamento das análises com a correlação dos termos. O sistema oferece filtros e zoom, de acordo com as funcionalidades necessárias.
- Curadoria e retroalimentação da IA. Afinal, quanto mais dados e interação o sistema recebe, melhor seu desempenho, mas o uso é definido pelo usuário humano.
O futuro da inteligência artificial: transformação do atendimento ao cliente
Como explica Alessandro Costa, Tech Lead da Voxline, novas soluções em IA generativa, como o assistente para aplicativos, documentos e reuniões Copilot, da Microsoft, ajudam a gerar respostas mais precisas e ágeis. “Como formato de uso direto, temos iniciativas, ainda em estágios iniciais, que consideram as avaliações de riscos e programação dos prompts, entre outros usos”.
O futuro aponta para caminhos produtivos, indica Costa. “Hoje já observamos a criação de dados em audiovisual com programas como a Sora, da OpenIA, e isso traz umas perspectivas reais de interações que poderiam simular ambientes de realidade virtual customizados, por exemplo, para os problemas dos clientes”, diz, fazendo referência ao modelo que pode criar cenas realistas e imaginativas a partir de instruções de texto.
“Outra possibilidade está no uso imediato das análises de emoções para guiar uma melhor experiência, considerando os produtos disponíveis para resolver um problema, e ainda envolver o comprador com o tom da marca ou mesmo o modelo de negócio de cada cliente”, aponta o Tech Lead. “É inevitável que teremos cada vez mais a IA na vida das pessoas”.
Os consumidores já entenderam que essa é uma tendência e definem caminhos para melhoria do serviço. De acordo com uma pesquisa realizada pela empresa de análise de mercado Hibou, 97% dos brasileiros já ouviram falar em IA, e 64% entendem que a tecnologia está mudando sua vida desde já. Quanto à aceitação do uso deste tipo de recurso para o atendimento, 35% não se incomodam e 26% têm ressalvas, mas consideram satisfatório se o problema em questão for resolvido.
O estudo investigou a relação dos usuários com os chatbots:
- 85% dizem que já foram atendidos por um ao conversar com uma empresa.
- 92% perceberam com facilidade que o atendente não era humano.
- 42% acreditam que o atendimento ao cliente tende a melhorar com o uso de IA.
- 56% afirmam que, com frequência, apesar do uso da IA, ainda é preciso recorrer a um atendente humano.
O mesmo levantamento aponta oportunidades para as marcas, caso elas atendam às principais demandas dos clientes, que são, pela ordem: responder de forma compreensível, entender o que o consumidor digitou, ajudar a usar os produtos da melhor maneira, ouvir as reclamações, agilizar o acesso ao histórico de compras e avisar sobre novidades ou promoções de interesse.
Quando a orientação humanizada é mais útil?
O estudo da Hibou indica que a IA é bem-vinda, mas quem consome é pragmático: ele aceita a tecnologia, no geral, mas observa o desempenho das organizações que o atendem. Por isso mesmo, há casos mais complexos, em que o relacionamento só vai se mostrar bem-sucedido quando um atendente humano bem preparado participar da interação.
Os casos variam de acordo com o setor de atuação da companhia, do perfil de seu público e das necessidades apresentadas. Mas é certo que, quando uma empresa consegue posicionar sua ajuda automatizada para solucionar de forma satisfatória as questões mais rotineiras, torna-se importante dar o próximo passo, o de garantir que a ferramenta seja calibrada para entender o momento correto de delegar.
É neste ponto que há uma oportunidade importante: a de se mostrar relevante e próxima do comprador num momento de maior dificuldade, implementando regras para o direcionamento dos chatbots – por exemplo, por urgência, ou quando a interação fica presa em um looping de erro, ou ainda, quando o fluxo é pré-definido para conduzir a um atendimento humano.
A Voxline apoia essa jornada
Com mais de 20 anos de experiência e mais de 40 clientes atendidos, a Voxline é líder de mercado em relacionamento com o consumidor, especialmente nos setores de Food e Health. A empresa vivenciou e influenciou a evolução das comunicações entre marcas e pessoas, utilizando o melhor da tecnologia de forma a habilitar o atendimento humanizado – o resultado é um cenário em que processos repetitivos são automatizados e procedimentos que demandam maior atenção contam com um olhar especial de profissionais bem treinados e qualificados.
Para a empresa, os instrumentos de automação fazem parte de uma estratégia que integra diferentes canais e soluções em uma experiência única, que os clientes identificam como um caminho para o suporte personalizado para os negócios, com especialistas preparados para cada necessidade. Assim, eles contam com uma jornada completa de atendimento, vendas e suporte em múltiplos canais.
A Voxline mantém ainda um hub de inovação e uma célula de inteligência analítica, capaz de criar experiências que aumentam a retenção e geram insights para as estratégias comerciais e de marketing.
Com relação ao uso de IA, desenvolve-se um olhar com foco em evolução e, ao mesmo tempo, atento às limitações de acordo com seu grau de aplicabilidade e amadurecimento, como explica Alessandro. “Temos uma visão sempre disruptiva e ao mesmo tempo conservadora, e isso está na nossa base. Nosso posicionamento é inovar, com cautela e segurança”.
A instituição utiliza a IA há mais de dez anos. “Fomos os pioneiros no Brasil no uso de speech analytics, mapeamento de atendimentos e todos os processos que depois desencadearam na linguagem neural e nos processos de perfis de assistência com machine learning, mas sempre com muito cuidado e respeitando a necessidade dos nossos clientes”, aponta o líder. Internamente, a companhia aplica a tecnologia a processos repetitivos de backoffice e de monitoramentos e laboratórios, em pelo menos seis tipos de áreas e aplicações diferentes.
“Hoje, semeamos o mecanismo com o uso cada vez maior de análise de dados, estudo de tracking da jornada dos clientes e foco em experiência do usuário. São ferramentas que vão seguir um caminho natural e interligado, gerando para os consumidores mais celeridade em atendimento e, aos contratantes, mais assertividade”.
A empresa segue investigando novas oportunidades, conforme a demanda e necessidade. “Existe um processo de assessment, que nos orienta para que sejam avaliados os riscos, as vantagens. Estudamos onde e como usar IA e as limitações de estrutura, ou mesmo se o cliente tem uma cultura pronta para tal, se quem compra dele entende que essa é uma solução com valor tangível”.
A partir dessa análise, a Voxline trabalha com pilotos iniciais em fluxos que garantam que a amostra será precisa e que haverá ganhos de escala. “A maturidade somente é possível depois de um período de monitoramento que depende da aplicação, da população envolvida, da complexidade do processo e da rentabilidade”, finaliza o especialista.
