A inteligência artificial (IA) está em alta, mas ela é mais do que uma simples moda passageira. Setenta por cento dos líderes de experiência do cliente (CX) relatam que a IA é uma necessidade comercial, e 83% consideram que a IA será um diferencial claro para eles no futuro. Além disso, 64% dos consumidores entrevistados em outro relatório da Genesys consideram que a IA melhorará a qualidade e a velocidade do atendimento ao cliente nos próximos 2 a 3 anos.
Com a expectativa de que a IA se torne onipresente na experiência do cliente, a alfabetização em IA é essencial para líderes de contact center, equipes de TI e profissionais de CX. Para entender a IA, é fundamental ter bases sólidas.
Compreender o vocabulário relacionado à IA pode ser um grande passo para facilitar a compreensão e a comunicação com outras pessoas. Aqui está uma breve lista de termos comuns relacionados à IA e definições gerais que você precisa conhecer hoje.
Como o universo da inteligência artificial está em constante evolução, este glossário será atualizado continuamente com novos termos conforme eles surgirem. Sinta-se à vontade para adicioná-lo aos favoritos e voltar para continuar aprendendo ao longo do tempo.
Fundamentos da IA no contact center
A IA está redefinindo as funções principais de um contact center. Ferramentas de comunicação, eficiências internas e externas e, até mesmo, as tarefas diárias de um agente estão sendo reformuladas como parte do movimento da IA. Esses recursos fundamentais da IA estão no centro dessa mudança.
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- Inteligência artificial em contact centers: é o uso de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP) para automatizar e otimizar operações de call center. A inteligência artificial nos contact centers foi desenvolvida para tornar as interações com os clientes mais ágeis e elevar a experiência como um todo, oferecendo um atendimento personalizado, eficiente e eficaz.
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- IA para conversação: a IA para conversação é o uso de inteligência artificial para alimentar ferramentas de comunicação automatizadas, como chatbots e assistentes virtuais, que podem conduzir conversas naturais com os clientes. Ela permite que as empresas ofereçam interações mais rápidas e eficientes em diversos canais. A IA para conversação também permite uma oferta maior de autoatendimento, liberando os agentes humanos para lidarem com tarefas mais críticas e menos repetitivas. Com a IA conversacional para call centers, a tecnologia é usada para automatizar respostas, lidar com consultas de rotina e oferecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, melhorando a eficiência e a satisfação do cliente.
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- Inteligência conversacional: trata-se do uso de IA para analisar, interpretar e extrair insights das interações com clientes em todos os canais. A inteligência para conversação ajuda os contact centers a entenderem a intenção, o sentimento e o comportamento dos clientes. Esses insights podem ser usados para melhorar o desempenho dos agentes, otimizar fluxos de trabalho, personalizar experiências e identificar oportunidades ou problemas de forma proativa.
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- Agente de call center com IA: agentes de call center com IA, agentes virtuais e agentes virtuais inteligentes são semelhantes porque lidam com interações de atendimento ao cliente de modo independente, sem intervenção humana. Eles conseguem compreender e responder a consultas de clientes, resolver problemas e realizar transações sozinhos, com pouca ou nenhuma interação humana. Os agentes de call center com IA oferecem uma forma escalável e econômica de lidar com grandes volumes de solicitações sem a necessidade de contratar e treinar mais agentes humanos.
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- Agente virtual: os agentes virtuais usam IA para criar um agente de atendimento ao cliente com funcionalidade de chatbot. Esses agentes virtuais podem lidar com consultas de clientes sem intervenção humana ou, se necessário, encaminhar uma questão a uma pessoa facilmente.
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- Agentes virtuais inteligentes (IVAs): esses agentes com IA são capazes de gerenciar conversas de texto bidirecionais, além de interações de voz. Eles podem realizar tarefas como agendar compromissos de vendas, marcar retornos de chamada e lidar com consultas de atendimento ao cliente.
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- Plataformas de engagement com os clientes impulsionadas por IA: essas plataformas de engagement com o cliente usam IA para automatizar e melhorar as interações com os clientes em canais digitais e de voz. Elas permitem que as empresas componham a solução ideal a partir de uma vasta lista de componentes nativos, um amplo ecossistema de parceiros e APIs abertas.
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- Sumarização por IA: a sumarização por IA em contact centers envolve o uso de inteligência artificial generativa para resumir automaticamente interações com clientes, como chamadas, chats e e-mails. Essa abordagem permite que os supervisores compreendam rapidamente o contexto das solicitações ou comentários dos clientes, sem precisar revisar toda a interação — o que resulta em respostas mais ágeis e um atendimento mais personalizado.
Principais tecnologias que impulsionam a inovação em IA
O que compõe a IA. Quais são os componentes que fazem essa tecnologia funcionar? Vamos examinar alguns desses elementos principais e como eles funcionam para que você possa tomar decisões mais informadas sobre IA.
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- Grandes modelos de linguagem (LLM): esse tipo de inteligência artificial é treinado com grandes volumes de dados textuais, o que permite que a tecnologia compreenda e gere linguagem humana. No contexto dos contact centers, os LLMs viabilizam recursos avançados como a geração de resumos de conversas, a previsão de intenções dos clientes e o uso de agentes virtuais que se comunicam em linguagem natural. Esses modelos aprendem com padrões de linguagem e contexto, tornando-se mais eficazes com o tempo.
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- Processamento de linguagem natural (NLP): esse é um ramo de inteligência artificial que permite aos computadores entender, interpretar e gerar linguagem humana. Envolve dividir a linguagem em partes menores, analisar gramática e semântica, e entender o contexto.
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- Compreensão da linguagem natural (NLU): esse é um subcampo do NLP com foco específico na interpretação de significado, intenção e contexto da linguagem humana, indo além da simples detecção de palavras-chave para realmente entender a mensagem. Em contact centers, o NLU é essencial para lidar com perguntas complexas com precisão, melhorar o desempenho dos agentes virtuais e garantir que os clientes recebam respostas corretas com mais agilidade.
IA para viabilizar a personalização e as jornadas do cliente
Os clientes de hoje esperam uma experiência mais personalizada do que nunca, e a IA pode ser uma das ferramentas mais importantes para viabilizar isso em larga escala. Confira algumas formas pelas quais a IA está ajudando especialistas em experiência do cliente a oferecer interações mais personalizadas e centradas nas pessoas.
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- Orquestração da experiência com IA: aproveitar a IA para coordenar e gerenciar experiências dos clientes em todos os pontos de contato e canais. A IA compila e analisa os dados dos clientes, encontrando padrões e fazendo recomendações sobre a próxima melhor ação para um cliente com base em suas necessidades e ações anteriores.
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- Orquestração da jornada do cliente orientada por IA: aplicação da tecnologia de IA para gerenciar e otimizar dinamicamente a jornada do cliente. A IA reúne dados de cada ponto de contato do cliente para descobrir onde o cliente esteve e usa esse conhecimento para determinar suas necessidades, intenções e onde ele precisa ir em seguida, trabalhando em escala e permitindo uma experiência totalmente personalizada para cada cliente.
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- Marketing personalizado orientado por IA: uso da IA para adaptar experiências a clientes individuais. A IA não só é capaz de entender e prever a intenção de cada cliente, como também contribui para uma resolução mais rápida e eficiente do atendimento. Se uma interação exigir suporte humano, a IA reconhece isso e transfere todo o histórico e o contexto da conversa para o agente, garantindo que as necessidades individuais do cliente sejam atendidas sem que ele tenha que repetir informações.
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- Ofertas em tempo real orientadas por IA: trata-se de ofertas e recomendações personalizadas com o uso de IA, entregues no momento ideal ao cliente, permitindo que as empresas analisem seu comportamento e contexto em tempo real para identificar oportunidades com mais precisão. Essas ofertas de conteúdo na hora exata podem ajudar a melhorar o atendimento e impulsionar conversões de vendas ao personalizar a experiência e apresentar apenas produtos ou serviços relevantes para aquele cliente.
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- Segmentação de clientes e IA: a IA é utilizada para conectar um cliente ou potencial cliente à intenção e prioridade corretas, identificando seus interesses, preferências e comportamentos de compra com base em perfis semelhantes analisados anteriormente. A segmentação de clientes permite que as empresas personalizem experiências em escala, determinando quando e onde envolver os clientes com uma oferta de conteúdo automatizada, serviço assistido por bots ou agentes.
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- Insights sobre clientes habilitados por IA: um exemplo desse tipo de insight é o engagement preditivo com IA, que analisa os padrões de comportamento dos clientes para prever a quais segmentos eles pertencem e o que provavelmente buscarão a seguir, possibilitando a realização da melhor ação subsequente. Entre outras coisas, essas previsões podem gerar ofertas automatizadas e conversas mais personalizadas que aumentam a satisfação e fortalecem a fidelização.
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- Insights sobre os clientes com IA: Os insights sobre os clientes com IA aproveitam a inteligência artificial e o aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados de clientes de forma mais rápida e eficiente do que uma pessoa conseguiria. Esses insights permitem prever comportamentos dos clientes, personalizar interações individuais e otimizar jornadas do cliente com base em recomendações orientadas por dados.
IA para agentes, administradores e supervisores
A IA pode fazer mais do que apenas analisar dados e oferecer insights. Ela é uma verdadeira parceira para agentes de atendimento ao cliente, administradores e supervisores. Ela pode atuar como uma assistente, ou copiloto, para oferecer assistência em tempo real, trazendo o conhecimento no momento em que é necessário, ampliando as cargas de trabalho dos agentes para ajudar a realizar mais tarefas e automatizando tarefas rotineiras para que os humanos não precisem gastar tempo com elas.
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- Copiloto: no contexto da IA e do software para contact centers, um copiloto é um assistente inteligente que auxilia agentes, supervisores e administradores, oferecendo suporte em tempo real, insights valiosos e automação de tarefas. Ele pode melhorar a tomada de decisões, a produtividade e as experiências do cliente por meio de recomendações inteligentes e automatizando certas tarefas.
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- Admin Copilot: um Admin Copilot pode oferecer aos administradores de contact center ferramentas com IA para agilizar as operações. Isso inclui automatizar tarefas de agendamento, gestão da força de trabalho, análise e geração de relatórios. Ao aproveitar a IA, o Admin Copilot pode ajudar a otimizar a alocação de recursos, prever volumes de chamadas e melhorar a eficiência operacional geral em todo o contact center.
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- Supervisor Copilot: um Supervisor Copilot ajuda os supervisores a monitorar e gerenciar o desempenho dos agentes em um contact center. Ele oferece insights sobre aspectos como a qualidade da chamada, a produtividade do agente e as métricas de satisfação do cliente. Ao analisar cada interação, o Supervisor Copilot pode identificar oportunidades de treinamento e recomendar intervenções para melhorar o desempenho da equipe e garantir que os padrões de serviço estejam sendo cumpridos.
IA agêntica e sistemas autônomos
A IA pode ir além do suporte a agentes, supervisores e administradores para atuar de forma independente, sem a ajuda de um humano. Essa “IA agêntica” consegue tomar decisões de forma autônoma e interagir diretamente com os clientes, permitindo que os colaboradores do contact center se concentrem em tarefas mais complexas e delicadas, que demandam criatividade, sensibilidade e um toque humano.
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- IA agêntica: este é um sistema de IA que pode tomar decisões por conta própria e realizar ações frequentes sem intervenção humana. Ele pode aprender com cada interação, otimizar continuamente os resultados e ajustar suas estratégias interpretando dados e contextos em tempo real, desenvolvendo-se e melhorando com o tempo sem reprogramação. A IA agêntica real opera com liberdade, resolve problemas dinâmicos e não determinísticos e realiza ações sem depender de caminhos rígidos e predefinidos. A capacidade de operar de forma autônoma pode aumentar a agilidade no atendimento, reduzir falhas humanas e melhorar a experiência do cliente ao entregar as ações certas nos momentos mais adequados.
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- Sistema agêntico: um sistema agêntico é qualquer estrutura de software que demonstra “agência” ao perceber seu ambiente, processar informações e realizar ações para atingir seus objetivos predefinidos. Eles combinam automação, insights de dados e lógica orientada por eventos para tomar decisões proativas e resolver problemas sem supervisão humana contínua. No contexto da experiência do cliente, um sistema agêntico pode agilizar fluxos de trabalho, melhorar resultados e liberar os agentes humanos para que se concentrem em tarefas mais complexas ou que exijam um toque humano.
IA para inteligência e otimização
A IA vai além da automação de tarefas e do suporte em tempo real. A IA também pode ajudar a melhorar a estratégia do seu contact center, a qualidade das interações e a excelência operacional geral, analisando grandes volumes de dados mais rapidamente e com mais eficiência do que seria possível para um ser humano.
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- Análise orientada por IA: trata-se da aplicação de IA para reunir e analisar grandes volumes de dados, identificando padrões e insights que poderiam passar despercebidos por humanos, e que podem orientar decisões estratégicas e táticas de negócios. Dessa forma, a IA pode ser útil para melhorar a experiência do cliente ao reunir e exibir todo o histórico de interações mostrando por onde ele passou, o que fez e prevendo seus próximos passos com base nesse comportamento.
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- Análise de feedback do cliente com IA: os contact centers utilizam IA para analisar o feedback de clientes em uma variedade de canais, como análises de produtos, redes sociais e e-mails. Isso inclui recursos como a análise de sentimento, capaz de identificar se o feedback do cliente é positivo, negativo ou neutro. Essa análise com IA permite que uma organização extraia insights valiosos que ela pode usar para melhorar produtos, serviços e experiências do cliente ao longo do tempo.
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- Análise de voz: a análise de fala usa compreensão da linguagem natural (NLU) com IA para analisar gravações de voz ou chamadas ao vivo com clientes. Essa análise pode identificar tópicos ou frases-chave, identificar a intenção e os sentimentos do cliente conforme eles mudam durante uma interação, e ajudar os contact centers a avaliarem o desempenho dos agentes.
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- Análise de sentimentos: o processo de analisar fala ou texto para identificar o tom emocional. Isso também pode ser chamado de mineração de opinião. O processo usa NLP com IA para determinar como o cliente se sente durante uma interação. Essa informação é um componente importante da análise da voz do cliente (VoC).
IA responsável
À medida que as empresas usam a IA para empoderar seus colaboradores e melhorar a eficiência, é importante lembrar que a IA não é uma ferramenta perfeita. Como qualquer outra coisa, incluindo as pessoas, a IA pode cometer erros. As empresas devem agir de forma responsável e ética ao usar a IA para ajudar a prevenir erros.
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- Tendenciosidade: no contexto da IA, isso se refere a erros sistemáticos em como os modelos de IA interpretam dados ou tomam decisões, muitas vezes refletindo desequilíbrios nos dados com os quais foram treinados. Em um contact center, a tendenciosidade pode levar a um tratamento injusto ou inconsistente de determinados grupos de clientes, como interpretar mal a intenção, oferecer diferentes níveis de serviço ou reforçar estereótipos. Reduzir a tendenciosidade é essencial para construir sistemas de IA éticos e inclusivos que ofereçam experiências justas e confiáveis aos clientes.
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- IA ética: trata-se da prática de projetar, desenvolver e implantar sistemas de IA de maneira moralmente responsável e alinhada aos valores de uma empresa. A IA ética deve seguir diretrizes rigorosas que protegem as empresas aplicando a IA com um propósito, aderindo aos padrões de dados e abordando a tendenciosidade. Os princípios de design de privacidade que protejam dados de clientes e colaboradores, além de propriedade intelectual, são fundamentais. A explicabilidade e a transparência devem oferecer uma visão sobre como os algoritmos são aplicados, permitindo a compreensão dos impactos operacionais e mantendo o controle sobre os resultados.
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- Alucinações: As alucinações ocorrem quando um sistema de IA, especialmente um baseado em grandes modelos de linguagem, gera respostas que parecem plausíveis, mas são factualmente incorretas ou enganosas. Em um ambiente de contact center, as alucinações podem resultar em respostas imprecisas às perguntas dos clientes ou em resumos de conversas com falhas. Detectar e gerenciar alucinações é fundamental para garantir a confiabilidade, manter a confiança do cliente e apoiar a tomada de decisões do agente.
De olho no futuro com IA
À medida que a IA se torna cada vez mais essencial nas operações de contact center e passa a fazer parte de toda a jornada do cliente, torna-se ainda mais crucial que os líderes de CX desenvolvam conhecimento sólido e compreendam a fundo o impacto dessa tecnologia. Essas definições podem ajudar a construir essas bases, mas sempre haverá mais o que aprender.
Ter um parceiro de tecnologia que compreenda profundamente a IA e ofereça ferramentas que permitam experimentar todo o poder da IA é fundamental. Perceba o valor da IA com a plataforma Genesys CloudTM, um mecanismo líder de orquestração de experiências com IA que promove experiências mais conectadas e significativas para cada cliente, em cada interação, sempre.
Esses termos são termos comuns ou emergentes nas áreas de experiência do cliente e contact center. Eles não têm a intenção de serem específicos da Genesys ou de produtos da Genesys.
