{"id":619221,"date":"2024-07-15T09:00:07","date_gmt":"2024-07-15T16:00:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/finding-the-balance-for-ai-in-customer-experience"},"modified":"2026-03-16T16:31:23","modified_gmt":"2026-03-16T23:31:23","slug":"finding-the-balance-for-ai-in-customer-experience","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/blog\/post\/finding-the-balance-for-ai-in-customer-experience","title":{"rendered":"Encontrando o equil\u00edbrio da IA na experi\u00eancia do cliente"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=”” el_class=”d-none”]Todo mundo est\u00e1 falando sobre IA. E quero dizer todo mundo mesmo. Em um brunch que reuniu algumas pessoas na casa dos 80 anos (al\u00e9m de mim) nas \u00faltimas semanas, um dos convidados \u2014 que, para ser justo, n\u00e3o parecia muito por dentro da conversa, come\u00e7ou a reclamar da IA Ficou claro que ele n\u00e3o entendia suas capacidades e vulnerabilidades at\u00e9 porque continuava chamando de “A1.” Por mais tentada que eu estivesse em corrigir ele, segurei minha l\u00edngua. Era mais f\u00e1cil (e mais educado) do que dizer que ele estava errado.[\/vc_column_text][vc_column_text][\/vc_column_text][vc_column_text css=””]Este blog foi escrito por Martha Buyer, Diretora do Law Offices of Martha Buyer, PLLC e Propriet\u00e1ria, Law Offices of Martha Buyer, PLLC. <\/strong><\/em><\/p>\n

Todo mundo est\u00e1 falando sobre IA. E quero dizer todo mundo mesmo. Em um brunch que reuniu algumas pessoas na casa dos 80 anos (al\u00e9m de mim) nas \u00faltimas semanas, um dos convidados \u2014 que, para ser justo, n\u00e3o parecia muito por dentro da conversa, come\u00e7ou a reclamar da IA Ficou claro que ele n\u00e3o entendia suas capacidades e vulnerabilidades at\u00e9 porque continuava chamando de “A1.” Por mais tentada que eu estivesse em corrigir ele, segurei minha l\u00edngua. Era mais f\u00e1cil (e mais educado) do que dizer que ele estava errado.<\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial conquistou \u2014 e continuar\u00e1 conquistando \u2014 seu lugar em nossas vidas, seja pessoal, governamental ou empresarial. Mas embora a IA ofere\u00e7a grande promessa e capacidades<\/a>, n\u00e3o est\u00e1 isenta de vulnerabilidades significativas. Antes de explorar seu papel no mundo da experi\u00eancia do cliente (CX), por favor considere algumas fortalezas e fraquezas b\u00e1sicas. Esta lista \u00e9 longe de ser exaustiva, mas no contexto de CX, essas s\u00e3o as que mais se destacam.[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Pontos fortes da IA na Experi\u00eancia do Cliente<\/h2>\n
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  1. As ferramentas de IA podem processar enormes volumes de dados com relativa facilidade. Pode ser usada para executar algoritmos complexos para gerar resultados que podem ser muito \u00fateis no gerenciamento de processos e resultados.
    \nQuando adequadamente implementadas, monitoradas e gerenciadas, as ferramentas de IA podem adicionar efici\u00eancias \u00e0s opera\u00e7\u00f5es do contact center. Contudo, a palavra-chave aqui \u00e9, E vem com um grande aviso: Os resultados podem n\u00e3o produzir o resultado apropriado. Para esclarecer, \u00e9 fundamental validar que as ferramentas utilizadas est\u00e3o gerando os resultados corretos. Continue lendo para ver como isso pode facilmente sair dos trilhos.<\/li>\n
  2. De acordo com Forrester Research<\/a>, a IA generativa pode ser usada para complementar dados existentes com “equivalentes sint\u00e9ticos preservando a confidencialidade e privacidade.” A palavra-chave aqui \u00e9 complementar, e n\u00e3o posso enfatizar o qu\u00e3o importante esta palavra \u00e9 neste contexto.<\/li>\n<\/ol>\n

    [\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

    Vulnerabilidades da IA na Experi\u00eancia do Cliente<\/h2>\n

    Embora eu n\u00e3o seja exatamente um “Bisonho” algu\u00e9m que n\u00e3o acredita na ado\u00e7\u00e3o de tecnologias emergentes \u2014, continuo cauteloso quanto aos riscos associados ao uso indevido de dados gerados por IA. A principal preocupa\u00e7\u00e3o \u00e9 que, se os dados subjacentes n\u00e3o forem bons (por uma s\u00e9rie de raz\u00f5es), o resultado tamb\u00e9m tende a ser falho, na melhor das hip\u00f3teses \u2014 e, na pior, perigoso.<\/p>\n

    Em outras palavras: isso pode resultar em lit\u00edgios caros, em termos de tempo, dinheiro e, claro, dor de cabe\u00e7a. As vulnerabilidades tamb\u00e9m aumentam \u00e0 medida que surgem mais vari\u00e1veis e cresce a depend\u00eancia de m\u00e9tricas orientadas por tecnologia.<\/p>\n

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    1. Quanto mais complexo o algoritmo, maior a probabilidade de surgirem brechas na prote\u00e7\u00e3o, permitindo que atores maliciosos tenham acesso a informa\u00e7\u00f5es que deveriam ser \u2014 e espera-se que sejam \u2014 confidenciais. Quanto maior o conjunto de dados, maior o perigo de ataques, porque tais ataques podem causar estragos em uma escala muito maior. E portanto, \u00e9 necess\u00e1ria vigil\u00e2ncia extra.<\/li>\n
    2. \u00c0 medida que as not\u00edcias de mais ataques chegam a mais pessoas, e embora as ferramentas de IA possam n\u00e3o ter contribu\u00eddo para os problemas, essas pessoas dentro e fora da empresa ter\u00e3o menor confian\u00e7a no processo \u2014 qualquer que seja o processo.<\/li>\n
    3. Sem prote\u00e7\u00f5es adequadas (e quem sabe se tais ferramentas \u2014 incluindo diretrizes escritas ou pol\u00edticas \u2014 sequer existem), a probabilidade de direitos autorais e outros direitos de propriedade intelectual podem e ser\u00e3o violados, sujeitando a entidade que depende da sa\u00edda da IA generativa a lit\u00edgios. Suspeito que isso seja menos problem\u00e1tico no contexto do contact center, mas vale a pena considerar.<\/li>\n
    4. A presen\u00e7a de ferramentas de IA no contact center tamb\u00e9m cria oportunidades adicionais para que os boatos se espalhem descontroladamente. A possibilidade de colaboradores ou contratados serem substitu\u00eddos por IA<\/a> pode criar oportunidades de maior produtividade, mas tamb\u00e9m trazer estresse adicional e desafios para o moral das equipes. N\u00e3o \u00e9 dif\u00edcil imaginar como esse tipo de especula\u00e7\u00e3o pode fazer com que as pessoas temam por seus empregos, independentemente de suas preocupa\u00e7\u00f5es serem v\u00e1lidas ou n\u00e3o.<\/li>\n
    5. Embora n\u00e3o tenha havido nenhum lit\u00edgio bem divulgado at\u00e9 o momento como resultado de falhas de sistemas de IA \u2014 ou falhas humanas causadas pela depend\u00eancia nos resultados da IA \u2014 certamente seria algo que est\u00e1 por vir. Os humanos cometem muitos erros por conta pr\u00f3pria, mas dependemos \u2014 em diferente medida \u2014 de sistemas que usam dados hist\u00f3ricos. Afinal, os sistemas de IA s\u00f3 podem utilizar dados coletados anteriormente, o que os torna suscet\u00edveis a desafios legais e veredictos significativos de j\u00fari.<\/li>\n<\/ol>\n

      [\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      O papel das ferramentas de IA no Contact Center<\/h2>\n

      Desde os primeiros dias dos contact centers (mesmo quando eram chamados de “call centers”), os gerentes dependiam de estat\u00edsticas para gerenciar e monitorar a produ\u00e7\u00e3o e produtividade dos agentes. Meu primeiro emprego ap\u00f3s a faculdade foi em um, e aprendi rapidamente como o sistema podia ser manipulado.<\/p>\n

      No final de cada m\u00eas, os agentes eram classificados. Todos em nosso grupo sabiam que o agente que terminava em segundo lugar todo m\u00eas era mais inteligente que todos os outros do grupo. Mas enquanto o agente que terminava em primeiro lugar era recompensado com b\u00f4nus e outras oportunidades (at\u00e9 ela ir para a pris\u00e3o, mas essa \u00e9 outra hist\u00f3ria), o her\u00f3i era realmente o agente que terminava em segundo lugar.<\/p>\n

      Como isso aconteceu? Como foi descoberto, o agente que terminava em primeiro lugar, de forma continua desligava as chamadas que eram complexas para que pudesse gerar o maior n\u00famero de chamadas atendidas. Isso deixava os clientes ainda mais frustrados, pois precisavam ligar de volta para obter o atendimento de que precisavam. O agente “top” n\u00e3o estava fornecendo um atendimento de qualidade ao cliente; ela estava simplesmente construindo seus n\u00fameros \u00e0s custas de todos os outros. Foi s\u00f3 quando um gerente a ouviu fazer isso que a situa\u00e7\u00e3o veio \u00e0 tona \u2014 e ela foi demitida imediatamente. Mas porque a gest\u00e3o estava focada nos n\u00fameros \u2014 n\u00e3o na qualidade do servi\u00e7o sendo oferecido \u2014 ela conseguiu se safar por muito tempo.<\/p>\n

      Minha conclus\u00e3o dessa experi\u00eancia (al\u00e9m de desejar desesperadamente um emprego diferente) \u00e9 que se voc\u00ea n\u00e3o est\u00e1 medindo as coisas certas<\/a>, as estat\u00edsticas n\u00e3o significam nada. Agora que os algoritmos s\u00e3o muito mais complexos do que eram nos tempos antigos, a qualidade dos dados coletados permanece ainda mais importante.<\/p>\n