{"id":621662,"date":"2024-06-17T09:37:06","date_gmt":"2024-06-17T16:37:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/using-ai-in-customer-service-automation-to-cultivate-trust"},"modified":"2026-04-07T14:19:39","modified_gmt":"2026-04-07T21:19:39","slug":"using-ai-in-customer-service-automation-to-cultivate-trust","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/blog\/post\/using-ai-in-customer-service-automation-to-cultivate-trust","title":{"rendered":"Usando IA na automa\u00e7\u00e3o do atendimento ao cliente para construir confian\u00e7a"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]\u00c0 medida que o crescimento da intelig\u00eancia artificial (IA) promete transformar a din\u00e2mica dos neg\u00f3cios, das artes e praticamente de tudo, suas implica\u00e7\u00f5es para o futuro da experi\u00eancia do cliente (CX) continuam a gerar tanto <\/span>entusiasmo<\/span><\/a> quanto<\/span> preocupa\u00e7\u00e3o<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Considere os resultados de um estudo da Genesys, conduzido no final de 2023 com 1.000 consumidores americanos pesquisados, chamado “<\/span>Humanos e IA em un\u00edssono: Impulsionando a nova era da CX<\/span><\/a>.” Entre suas muitas descobertas, mostra-se que aproximadamente 72% dos consumidores americanos temem que a crescente ado\u00e7\u00e3o da automa\u00e7\u00e3o impulsionada por IA torne cada vez mais dif\u00edcil alcan\u00e7ar um agente humano. <\/span><\/p>\n

A preocupa\u00e7\u00e3o reflete um antigo dilema no mundo da CX \u2014 ou seja, a tens\u00e3o entre organiza\u00e7\u00f5es priorizando a efici\u00eancia e o custo-benef\u00edcio do aumento da automa\u00e7\u00e3o, e consumidores ansiando pelo toque humano que caracteriza o atendimento ao cliente memor\u00e1vel e satisfat\u00f3rio.<\/span><\/p>\n

Mas, \u00e0 medida que os agentes se tornam mais inteligentes, com caracter\u00edsticas cada vez mais humanas gra\u00e7as \u00e0 IA generativa e \u00e0 IA conversacional moderna, esse antigo dilema continuar\u00e1 verdadeiro? Ou as organiza\u00e7\u00f5es que usam IA adequadamente provar\u00e3o aos consumidores que humanos e IA podem viver (e trabalhar para voc\u00ea) em un\u00edssono?<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

A Base da Preocupa\u00e7\u00e3o do Consumidor <\/strong><\/h2>\n

A trajet\u00f3ria da IA no atendimento ao cliente n\u00e3o tem sido isenta de trope\u00e7os. At\u00e9 o momento, muitas solu\u00e7\u00f5es de IA voltadas para o cliente t\u00eam sido rudimentares na melhor das hip\u00f3teses, oferecendo respostas automatizadas limitadas que frequentemente falharam em compreender as nuances das necessidades dos clientes.<\/span><\/p>\n

Esses sistemas iniciais, exemplificados por chatbots de baixa qualidade e mal programados e \u00e1rvores de decis\u00e3o IVR limitadas do tipo “Pressione 1, 2 ou 3”, continuam sendo implementados por algumas organiza\u00e7\u00f5es e continuam frustrando seus usu\u00e1rios, incapazes de lidar com qualquer coisa al\u00e9m de consultas b\u00e1sicas. <\/span><\/p>\n

Tais experi\u00eancias levaram a um ceticismo profundamente enraizado entre os consumidores, cautelosos em substituir as capacidades expansivas e emp\u00e1ticas da intelig\u00eancia humana por c\u00f3pias mec\u00e2nicas inferiores.<\/span><\/p>\n

Qualquer pessoa que tenha usado suporte de chat ao vivo na \u00faltima d\u00e9cada pode entender o ceticismo. Quem n\u00e3o fica frustrado com chatbots que ficam repetindo o mesmo conjunto de perguntas sem progredir em dire\u00e7\u00e3o a uma solu\u00e7\u00e3o?<\/span><\/p>\n

Tais experi\u00eancias levaram muitos consumidores a questionar, frequentemente nas redes sociais, se os sistemas de IA modernos podem realmente oferecer melhorias significativas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s gera\u00e7\u00f5es anteriores de automa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

O relat\u00f3rio da Genesys comprova que essa cautela \u00e9 uma preocupa\u00e7\u00e3o real quando se trata do uso crescente de IA para CX, com uma maioria substancial expressando preocupa\u00e7\u00e3o sobre mais obst\u00e1culos automatizados atrapalhando o acesso ao suporte ao cliente de car\u00e1ter humano. O medo claramente n\u00e3o \u00e9 apenas sobre a falta de calor humano ou empatia de um bot, mas uma preocupa\u00e7\u00e3o genu\u00edna com a efic\u00e1cia e efici\u00eancia dos resultados do atendimento, incluindo se a automa\u00e7\u00e3o melhorar\u00e1 ou piorar\u00e1 o tempo de resposta geral.<\/span><\/p>\n

\u00c0 medida que a IA se torna mais prevalente nas interfaces de atendimento ao cliente, especialmente quando as organiza\u00e7\u00f5es investem em IA para automa\u00e7\u00e3o do atendimento ao cliente, essas descobertas representam um desafio cr\u00edtico para a pr\u00f3xima onda de desenvolvimento: garantir que o aumento da automa\u00e7\u00e3o e do atendimento ao cliente automatizado realmente cumpra sua promessa de aprimorar, em vez de prejudicar, tanto a qualidade quanto a efici\u00eancia da CX.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Perspectivas Geracionais sobre IA<\/strong><\/h2>\n

As atitudes em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 IA no atendimento ao cliente variam significativamente entre diferentes faixas et\u00e1rias, refletindo uma diversidade de experi\u00eancias e expectativas moldadas pelo<\/span> grau de intera\u00e7\u00e3o de cada gera\u00e7\u00e3o com a tecnologia digital<\/span><\/a>. Aqui est\u00e1 o quanto as diferentes gera\u00e7\u00f5es est\u00e3o preocupadas com a possibilidade de que o aumento da ado\u00e7\u00e3o de IA com agentes torne imposs\u00edvel contatar um agente humano, expresso como uma porcentagem de cada grupo que compartilha essa preocupa\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Gera\u00e7\u00e3o Z 55%<\/span><\/li>\n
  2. Millennials 66%<\/span><\/li>\n
  3. Gera\u00e7\u00e3o X 76%<\/span><\/li>\n
  4. Boomers 88%<\/span><\/li>\n
  5. M\u00e9dia total: 72%<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Para os baby boomers, h\u00e1 naturalmente uma prefer\u00eancia pronunciada pela intera\u00e7\u00e3o humana direta, valorizando a conex\u00e3o pessoal e frequentemente percebendo a IA como uma barreira para a comunica\u00e7\u00e3o eficaz. Em contraste, millennials e Gera\u00e7\u00e3o Z exibem uma postura mais acolhedora em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 tecnologia de IA. Pode ser que esses nativos digitais estejam acostumados com a velocidade, efici\u00eancia e disponibilidade que a IA pode oferecer. E os sentimentos da Gera\u00e7\u00e3o X, previsivelmente, ficam entre seus pais boomers e seus primos mais jovens.<\/span><\/p>\n

    No entanto, o relat\u00f3rio em geral sugere uma crescente aceita\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es de IA no atendimento ao cliente \u00e0 medida que essas tecnologias evoluem. At\u00e9 2030, por exemplo, metade de todos os consumidores pesquisados antecipa que n\u00e3o se importar\u00e3o se est\u00e3o interagindo com um bot ou n\u00e3o. E 73% da Gera\u00e7\u00e3o Z se sentem assim. A maioria das gera\u00e7\u00f5es, com exce\u00e7\u00e3o dos baby boomers, acredita que os consumidores v\u00e3o passar a aceitar bots baseados em IA<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Gera\u00e7\u00e3o Z 73%<\/span><\/li>\n
    2. Millennials 61%<\/span><\/li>\n
    3. Gera\u00e7\u00e3o X 52%<\/span><\/li>\n
    4. Boomers 42%<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      No entanto, h\u00e1 um lado positivo aqui para organiza\u00e7\u00f5es que esperam abra\u00e7ar o potencial da IA para CX voltada ao cliente: todas as gera\u00e7\u00f5es concordam (72% no geral) que, desde que seus problemas sejam resolvidos de forma eficiente, elas n\u00e3o se importam se isso \u00e9 feito por um humano ou um agente virtual.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      O impacto de bots ineficientes na percep\u00e7\u00e3o dos consumidores<\/b><\/strong><\/h2>\n

      No vocabul\u00e1rio da tecnologia de CX, “bots burros” refere-se \u00e0s primeiras vers\u00f5es de IA \u2014 se \u00e9 que podem ser generosamente chamados assim \u2014 que s\u00e3o programados para lidar apenas com um conjunto muito restrito de intera\u00e7\u00f5es de \u00e1rvore de decis\u00e3o com script. Esses bots rudimentares carecem de verdadeiras capacidades de aprendizado de m\u00e1quina (ML), carecem de compreens\u00e3o da linguagem natural (NLU) ou processamento de linguagem natural (NLP) e n\u00e3o conseguem entender o contexto da intera\u00e7\u00e3o, muito menos nuances emocionais.<\/span><\/p>\n

      Tudo isso leva a limita\u00e7\u00f5es significativas no manuseio de qualquer coisa al\u00e9m de consultas diretas. Por exemplo, um cliente que busca assist\u00eancia com um erro de cobran\u00e7a pode se encontrar preso em uma sequ\u00eancia infinita de respostas automatizadas irrelevantes, j\u00e1 que o bot falha em reconhecer ou escalar a quest\u00e3o adequadamente.<\/span><\/p>\n

      Tais experi\u00eancias \u2014 de fluxos de intera\u00e7\u00e3o que realmente n\u00e3o fluem \u2014 afetaram profundamente as percep\u00e7\u00f5es e confian\u00e7a dos consumidores no uso de IA para experi\u00eancias de cliente de front-end. Provavelmente h\u00e1 menos preocupa\u00e7\u00e3o, ou consci\u00eancia, quando se trata da maior parte das poderosas tecnologias de IA de backend, como <\/span>an\u00e1lise de fala<\/span><\/a>, <\/span>gest\u00e3o da jornada do cliente<\/span><\/a>, <\/span>Agent Copilot<\/span><\/a>, <\/span>roteamento preditivo<\/span><\/a> e <\/span>engajamento preditivo<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

      Quando bots ineficientes interpretam mal a inten\u00e7\u00e3o do cliente ou falham repetidamente em resolver problemas, eles n\u00e3o apenas desperdi\u00e7am o tempo dos usu\u00e1rios, mas tamb\u00e9m diminuem sua paci\u00eancia e confian\u00e7a nas capacidades da equipe de suporte da empresa. Isso resultou na situa\u00e7\u00e3o atual \u2014 em que a men\u00e7\u00e3o de IA em uma equipe de atendimento ao cliente tende a evocar lembran\u00e7as de intera\u00e7\u00f5es frustrantes e in\u00fateis, ao inv\u00e9s de esperan\u00e7as de suporte eficiente, de simplifica\u00e7\u00e3o e de resolu\u00e7\u00e3o de problemas.<\/span><\/p>\n

      Esses bots de modelo inicial estabeleceram um padr\u00e3o baixo para as expectativas dos clientes. A insatisfa\u00e7\u00e3o decorrente de intera\u00e7\u00f5es com bots dessas caracter\u00edsticas deixou uma impress\u00e3o duradoura, tornando muitos consumidores c\u00e9ticos quanto \u00e0 capacidade de qualquer IA de entender e responder efetivamente \u00e0s suas necessidades. Esse ceticismo representa um desafio significativo para empresas que visam integrar <\/span>solu\u00e7\u00f5es de IA mais sofisticadas<\/span><\/a> que genuinamente melhorem o servi\u00e7o e suporte.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      A Promessa de Bots Mais Inteligentes Usando IA generativa<\/b><\/h2>\n

      O surgimento da IA generativa representa um avan\u00e7o significativo em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s formas iniciais e mais r\u00edgidas de intelig\u00eancia artificial que antes predominavam nos cen\u00e1rios de atendimento ao cliente. Ao contr\u00e1rio de seus predecessores simpl\u00f3rios, a IA generativa usa modelos adaptativos de machine-learning para gerar respostas e conte\u00fado originais em tempo real, baseados em uma vasta quantidade de dados de treinamento.<\/span><\/p>\n

      Isso permite que entenda o contexto, adapte e forne\u00e7a respostas mais relevantes e detalhadas \u00e0s perguntas dos clientes. Por exemplo, se um cliente questiona sobre um problema complexo de cobran\u00e7a, um bot com IA generativa pode examinar intera\u00e7\u00f5es passadas semelhantes e informa\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas atuais para fornecer uma solu\u00e7\u00e3o personalizada e bem informada.<\/span><\/p>\n

      A evolu\u00e7\u00e3o de bots de IA mais inteligentes \u2014 impulsionados por ML, NLU e tecnologias de IA generativa em cont\u00ednua evolu\u00e7\u00e3o \u2014 promete fechar a lacuna entre a efici\u00eancia dos servi\u00e7os automatizados e a compreens\u00e3o detalhada geralmente associada aos agentes humanos. Esses sistemas avan\u00e7ados s\u00e3o projetados para interpretar as sutilezas da linguagem humana e responder de maneiras que s\u00e3o tanto apropriadas quanto contextualmente conscientes, melhorando assim a qualidade das intera\u00e7\u00f5es com o cliente.<\/span><\/p>\n

      O potencial da IA generativa<\/span><\/a> para gerenciar consultas mais complexas de forma eficaz (e at\u00e9 mesmo, em alguns casos, simular de forma aceit\u00e1vel a empatia humana) significa que ela pode servir como um primeiro ponto de contato sem imediatamente desencadear a frustra\u00e7\u00e3o associada \u00e0s formas anteriores de autoatendimento com IA.<\/span><\/p>\n

      Al\u00e9m disso, a adaptabilidade de bots verdadeiramente orientados por ML e alimentados por IA permite que eles aprendam com as intera\u00e7\u00f5es, melhorando continuamente sua precis\u00e3o e efic\u00e1cia. \u00c0 medida que esses sistemas se tornam melhores em lidar com uma gama mais ampla de feedback e necessidades dos clientes, o antigo medo do toque humano sucumbir \u00e0 automa\u00e7\u00e3o pode de fato diminuir.<\/span><\/p>\n

      Expandindo os mais recentes poderes do ML, novas plataformas de <\/span>orquestra\u00e7\u00e3o da experi\u00eancia com IA<\/span><\/a> est\u00e3o combinando efici\u00eancia automatizada com o entendimento sutil que antes era dom\u00ednio exclusivo dos agentes humanos. Por meio de um conjunto integrado de recursos de IA, incluindo voicebots e chatbots nativos, essas plataformas <\/span>orquestram jornadas do cliente personalizadas e cont\u00ednuas<\/span><\/a> que se adaptam em tempo real \u00e0s necessidades em evolu\u00e7\u00e3o de cada cliente. <\/span><\/p>\n

      Tais sistemas n\u00e3o apenas respondem com alta relev\u00e2ncia baseada na intera\u00e7\u00e3o atual, mas tamb\u00e9m extraem de uma an\u00e1lise extensa de contatos anteriores, garantindo que as respostas sejam t\u00e3o precisas quanto contextualmente enriquecidas.<\/span><\/p>\n

      Esta orquestra\u00e7\u00e3o sofisticada incorporar\u00e1 cada vez mais agentes virtuais alimentados por IA generativa. \u00c0 medida que esses bots evoluem, eles aprender\u00e3o a interpretar e responder \u00e0s sutilezas da comunica\u00e7\u00e3o humana com maior fidelidade, tornando as intera\u00e7\u00f5es cada vez mais fluidas e reduzindo as distin\u00e7\u00f5es antes marcantes entre respostas humanas e de m\u00e1quinas. Consequentemente, as empresas poder\u00e3o implementar esses bots avan\u00e7ados para lidar com consultas complexas com um n\u00edvel de empatia e compreens\u00e3o muito avan\u00e7ado<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      Reduzindo a Lacuna via Educa\u00e7\u00e3o do Consumidor<\/b><\/h2>\n

      A transpar\u00eancia \u00e9 crucial para promover confian\u00e7a e aceita\u00e7\u00e3o \u00e0 medida que <\/span>a IA se torna cada vez mais integrada aos fundamentos do atendimento ao cliente<\/span><\/a>. As empresas devem ser transparentes sobre o uso de IA, esclarecendo quando as intera\u00e7\u00f5es s\u00e3o conduzidas por IA e o que os consumidores podem esperar desses encontros.<\/span><\/p>\n

      De acordo com o novo relat\u00f3rio, 63% das pessoas acreditam que conseguem detectar um bot imediatamente, e 80% dizem que deveria haver uma notifica\u00e7\u00e3o obrigat\u00f3ria alertando-as se estiverem falando com um bot ou assistente digital alimentado por IA em vez de um humano (e, a prop\u00f3sito, a maioria concorda que preferiria que a <\/span>voz do bot fosse a do Morgan Freeman<\/span><\/a>). Esta estat\u00edstica ressalta a import\u00e2ncia que os consumidores atribuem ao entendimento de quem ou o que est\u00e1 do outro lado de suas consultas.<\/span><\/p>\n

      Ent\u00e3o, embora sua organiza\u00e7\u00e3o possa se orgulhar de usar IA t\u00e3o boa que engana os clientes fazendo-os pensar que est\u00e3o lidando com um agente humano, tal opacidade pode simplesmente acabar gerando ainda mais desconfian\u00e7a.<\/span><\/p>\n

      Para preencher a lacuna de conhecimento entre as capacidades da IA e as expectativas do consumidor, as empresas devem investir em iniciativas educacionais que destaquem tanto os benef\u00edcios quanto as limita\u00e7\u00f5es da IA. Por exemplo, guias informativos ou FAQs podem ser fornecidos em sites e aplicativos, explicando como a IA \u00e9 usada para aprimorar o servi\u00e7o e as medidas implementadas para garantir a qualidade e, especialmente,<\/span> a privacidade dos dados do consumidor<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

      Esses esfor\u00e7os educacionais podem ajudar a desmistificar a tecnologia de IA para o consumidor m\u00e9dio, tornando o papel e os benef\u00edcios da tecnologia mais tang\u00edveis. Ao educar os consumidores, as empresas n\u00e3o apenas aprimoram a experi\u00eancia geral, mas tamb\u00e9m aliviam preocupa\u00e7\u00f5es, levando a maior aceita\u00e7\u00e3o e melhorando a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente.<\/span><\/p>\n

      E \u00e9 claro que voc\u00ea n\u00e3o saber\u00e1 com certeza at\u00e9 tentar. Crie experi\u00eancias suficientemente impressionantes alimentadas por IA, garantimos que seria uma aposta segura onde os traumas de “bot do passado” ser\u00e3o perdoados muito rapidamente.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      Olhando para o Futuro<\/b><\/h2>\n

      \u00c0 medida que a tecnologia de IA avan\u00e7a, futuras integra\u00e7\u00f5es est\u00e3o preparadas para aliviar ainda mais as preocupa\u00e7\u00f5es dos consumidores. Um avan\u00e7o promissor \u00e9 o cont\u00ednuo aprimoramento da “humildade” da IA, ou seja, sistemas que conseguem identificar quando uma consulta ultrapassa suas capacidades de processamento e, em seguida, encaminh\u00e1-la de forma eficiente para agentes humanos.<\/span><\/p>\n

      Essas salvaguardas podem diminuir as “alucina\u00e7\u00f5es” da IA (um problema observado em alguns modelos de IA da gera\u00e7\u00e3o atual, que podem criar coisas que parecem plaus\u00edveis, mesmo que n\u00e3o sejam, e parecem preferir isso a admitir quando n\u00e3o contam com o conhecimento suficiente). Esses sistemas tamb\u00e9m podem ajudar a direcionar consultas de forma mais eficiente, encaminhando quest\u00f5es complexas ou sens\u00edveis diretamente para os humanos que podem fornecer a empatia, compreens\u00e3o e resolu\u00e7\u00e3o de problemas necess\u00e1rias.<\/span><\/p>\n

      O novo estudo mostra que os consumidores ainda valorizam muito o toque humano dentro dos agentes de atendimento ao cliente, particularmente em cen\u00e1rios que requerem empatia profunda ou tomada de decis\u00f5es complexas, com seis em cada 10 consumidores se sentindo mais confort\u00e1veis compartilhando informa\u00e7\u00f5es pessoais com um agente humano do que com um bot.<\/span><\/p>\n

      \u00c0 medida que avan\u00e7amos, a chave ser\u00e1 <\/span>aproveitar a IA como uma ferramenta para o empoderamento humano<\/span><\/a> \u2014 aprimorando as capacidades dos agentes humanos e enriquecendo a experi\u00eancia do cliente. Criar um ecossistema saud\u00e1vel e harmonioso de efici\u00eancia da IA e empatia humana \u00e9 a chave para avan\u00e7ar os padr\u00f5es de atendimento ao cliente mantendo a confian\u00e7a e satisfa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

      Ao criar e refinar continuamente a combina\u00e7\u00e3o ideal, as empresas podem cultivar um ambiente de atendimento ao cliente que n\u00e3o apenas atende \u00e0s demandas dos consumidores atuais que priorizam o digital, mas tamb\u00e9m preserva aqueles toques pessoais que constroem lealdade duradoura e confian\u00e7a entre todas as demografias.<\/span><\/p>\n

      Hoje, como sempre, o futuro do atendimento ao cliente continua a residir em encontrar o equil\u00edbrio certo entre inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica e empatia humana \u2014 um futuro onde agentes virtuais e reais trabalham em conjunto para ajudar a orquestrar experi\u00eancias mais eficientes e personalizadas que aumentam a lealdade do cliente e inspiram maior confian\u00e7a em sua marca. <\/span><\/p>\n

      Para se aprofundar e explorar como encontrar o equil\u00edbrio certo para sua organiza\u00e7\u00e3o, voc\u00ea pode <\/span>ler o relat\u00f3rio completo aqui<\/span><\/a>.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      [vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]\u00c0 medida que o crescimento da intelig\u00eancia artificial (IA) promete transformar a din\u00e2mica dos neg\u00f3cios, das artes e praticamente de tudo, suas implica\u00e7\u00f5es para o futuro da experi\u00eancia do cliente (CX) continuam a gerar tanto entusiasmo quanto preocupa\u00e7\u00e3o. Considere os resultados de um estudo da Genesys, conduzido no final de 2023 com 1.000 […]<\/p>\n","protected":false},"author":870,"featured_media":524221,"template":"","tax_priority":[54],"tax_blogtype":[17754],"tax_blogcategory":[15941,18476],"tax_contenttheme":[14856],"tax_bundle":[15274],"tax_contenttheme2":[],"tax_capability_sitewide":[16208,18320],"tax_products_programs":[16488],"tax_buying_job":[16623],"tax_buyer_persona":[16877,16910],"tax_sector":[],"tax_segment":[17097,17107,17140],"class_list":["post-621662","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tax_priority-54","tax_blogtype-genesys-pt-br","tax_blogcategory-ai-and-machine-learning-pt-br","tax_blogcategory-experience-orchestration-pt-br","tax_contenttheme-melhore-a-experiencia-do-cliente","tax_bundle-genesys-ai-pt-br","tax_capability_sitewide-ai-and-automation-pt-br","tax_capability_sitewide-journey-management-pt-br","tax_products_programs-genesys-ai-pt-br","tax_buying_job-job-1-problem-identification-pt-br","tax_buyer_persona-business-pt-br","tax_buyer_persona-technical-pt-br","tax_segment-enterprise-pt-br","tax_segment-midsized-pt-br","tax_segment-smb-pt-br","tax_content_type-blog-pt-br"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/621662","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/870"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/621662\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":621681,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/621662\/revisions\/621681"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/524221"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=621662"}],"wp:term":[{"taxonomy":"tax_priority","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_priority?post=621662"},{"taxonomy":"tax_blogtype","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_blogtype?post=621662"},{"taxonomy":"tax_blogcategory","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_blogcategory?post=621662"},{"taxonomy":"tax_contenttheme","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_contenttheme?post=621662"},{"taxonomy":"tax_bundle","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_bundle?post=621662"},{"taxonomy":"tax_contenttheme2","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_contenttheme2?post=621662"},{"taxonomy":"tax_capability_sitewide","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_capability_sitewide?post=621662"},{"taxonomy":"tax_products_programs","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_products_programs?post=621662"},{"taxonomy":"tax_buying_job","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_buying_job?post=621662"},{"taxonomy":"tax_buyer_persona","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_buyer_persona?post=621662"},{"taxonomy":"tax_sector","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_sector?post=621662"},{"taxonomy":"tax_segment","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tax_segment?post=621662"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}