Como usar inteligência artificial generativa no atendimento ao cliente

Generative AI, a tecnologia avançada por trás do ChatGPT, Google's Bard, DALL-E, MidJourney e uma lista cada vez maior de ferramentas baseadas em IA, conquistou o mundo. E literalmente.

Com sua capacidade de replicar respostas semelhantes às humanas, gen AI é a próxima grande novidade para empresas que buscam melhorar a experiência do cliente. As ferramentas de atendimento ao cliente baseadas em Gen AI podem responder rapidamente às consultas dos clientes, fornecer recomendações personalizadas e até mesmo gerar conteúdo para mídias sociais.

Um ótimo exemplo dessa tecnologia pioneira é o recém-lançado assistente de chatbot da G2, Monty, criado com base no OpenAI e no conjunto de dados primário da G2. É o primeiro recomendador de software de negócios baseado em IA que orienta os usuários a pesquisar as soluções de software ideais para suas necessidades de negócios exclusivas.

As ferramentas de suporte e serviço de IA de geração semelhante ao Monty reduzem significativamente o tempo de resposta e melhoram a qualidade da resposta, traduzindo-se em uma melhor experiência do cliente. Eles são hábeis em lidar simultaneamente com as consultas recorrentes dos clientes, liberando os agentes de suporte humano para se concentrarem em questões mais estratégicas e complexas.

No entanto, a implementação da IA ​​de geração no atendimento ao cliente vem com seu próprio conjunto de desafios. Um dos maiores desafios é treinar os modelos de IA em diferentes conjuntos de dados para evitar viés ou imprecisão. A IA também deve aderir a padrões éticos e não comprometer a privacidade e a segurança.

Este artigo discute como a IA de geração tem um tremendo potencial no atendimento ao cliente e como as empresas podem se beneficiar de sua implementação ética.

Graças ao crescente interesse e investimento em empresas de geração de IA, a avaliação de mercado desse setor deve atingir US$ 42,6 bilhões globalmente em 2023.

Por que usar IA generativa no atendimento ao cliente?

Os líderes de negócios resistiram à implementação de soluções de automação no passado porque os clientes achavam frustrantes as interações de bot para humano. Essa era uma preocupação legítima com bots de primeira geração desajeitados e baseados em regras. Mas a tecnologia percorreu um longo caminho desde então.

A capacidade avançada dos chatbots Gen AI de conversar com humanos de maneira simples e natural torna o uso dessa tecnologia em um ambiente voltado para o cliente um acéfalo. Desde melhorar a experiência de conversação até auxiliar os agentes com respostas sugeridas, a IA generativa fornece suporte mais rápido e melhor.

Como usar IA generativa no atendimento ao cliente

A IA generativa incorporada a uma automação mais ampla ou estratégia de CX pode ajudá-lo a fornecer um suporte melhor e mais rápido. Veja como.

Crie conversas mais naturais

Adicionar uma camada de IA de geração a conversas de bate-papo automatizadas permite que seu bot de suporte envie respostas mais naturais. Isso evita que você crie fluxos de diálogo para saudações, despedidas e outras conversas.

Puxe informações atualizadas de suas páginas da web

Em vez de atualizar manualmente os fluxos de conversa ou verificar sua base de conhecimento, o software generativo de IA pode fornecer instantaneamente essas informações aos clientes. O software acessa o que há de mais atualizado examinando sua central de ajuda, páginas de perguntas frequentes, base de conhecimento e outras páginas da empresa. Essas informações são transmitidas aos clientes automaticamente, sem nenhum treinamento adicional.

Suponha que um cliente queira atualizar o endereço de entrega listado em sua conta. Quando você pede uma resposta à sua solução gen AI, ela pesquisa seus artigos de ajuda para encontrar a resposta certa. Em vez de direcionar os clientes para o artigo, o bot consolida as informações necessárias. Ele envia instruções precisas diretamente ao cliente sobre como editar seu endereço – resolvendo sua dúvida imediatamente, sem idas e vindas.

Tíquetes de suporte de estrutura

Gen AI funciona melhor ao estruturar, resumir e preencher tíquetes automaticamente. Isso não apenas ajuda sua equipe de suporte a resolver as dúvidas dos clientes mais rapidamente, mas permite que eles se concentrem em um trabalho mais crítico e estratégico.

Os modelos Gen AI podem até analisar o sentimento da mensagem e categorizar os tickets. Os tíquetes de suporte categorizados são fáceis de trabalhar, permitindo que você envie respostas personalizadas e priorize os tíquetes.

Usar respostas sugeridas

Os agentes de suporte podem solicitar uma solução de IA de geração para converter respostas factuais em consultas de clientes em um tom específico. Eles lembram o contexto das mensagens anteriores e regeneram as respostas com base na nova entrada.

Gerar dados de treinamento

Gen AI acelera tarefas analíticas e criativas em torno do treinamento e manutenção de bots com tecnologia AI. Isso ajuda os gerentes de automação, designers de conversas e criadores de bots a trabalhar com mais eficiência, permitindo que as organizações obtenham mais valor da automação com mais rapidez.

Não tem tempo para descobrir todas as maneiras pelas quais um cliente pode solicitar uma devolução? Em vez de criar manualmente esses dados de treinamento para modelos baseados em intenção, você pode pedir à sua solução gen AI para gerá-los.

Forneça exemplos de fluxos de conversa

Mesmo os melhores escritores às vezes batem em uma parede. Nesse caso, a Gen AI pode ajudar a quebrar o bloqueio do escritor e estimular a criatividade criando modelos de resposta para seus escritores. Os escritores podem usar os fluxos de exemplo como inspiração para fluxos de diálogo de brainstorming.

Os desafios do uso de IA generativa no atendimento ao cliente

A IA generativa é relativamente nova. E como acontece com todo novo desenvolvimento, ele tem algumas peculiaridades para resolver. Mas combinar os recursos da Gen AI com a automação do suporte ao cliente é possível se você abordar e mitigar os seguintes riscos e desafios.

Precisão

A fluência impressionante dos modelos Gen AI vem dos dados extensos em que são treinados. Mas usar um conjunto de dados tão amplo e irrestrito pode levar a problemas de precisão, como às vezes é o caso do ChatGPT.

Dependendo do prompt que você fornecer, os modelos de IA generativa usam seus dados de treinamento para oferecer a melhor estimativa do que você deseja ouvir. Infelizmente, essas estimativas podem não levar em conta os fatos.

Os clientes que procuram sua equipe de suporte desejam respostas precisas para resolver seus problemas específicos o mais rápido possível. É por isso que conectar IA generativa diretamente à sua pilha de tecnologia e deixá-la solta não é uma boa ideia. Então, como você pode garantir que conversas generativas habilitadas por IA não sejam prejudicadas?

Você não quer que seu modelo de IA invente fatos quando os dados nos quais ele é treinado não contêm informações sobre a pergunta específica feita ou contêm informações conflitantes ou irrelevantes. A solução? Criando um sistema para remodelar o modelo de IA.

A configuração dessas proteções impedirá que o bot envie respostas não autorizadas ou crie um tópico não relacionado.

Uso de recursos

Os bots Gen AI requerem grandes conjuntos de dados para treinar. Isso torna sua manutenção intensiva em recursos e tecnicamente desafiadora.

Você pode hospedar seu próprio modelo, mas os custos operacionais podem aumentar rapidamente. Além disso, muitos provedores de nuvem não podem oferecer o espaço de armazenamento de que esses modelos precisam para funcionar sem problemas.

Isso pode causar problemas de latência, em que o modelo leva mais tempo para processar as informações e atrasa os tempos de resposta. Com 90% dos clientes declarando respostas instantâneas como essenciais, a velocidade de resposta pode fazer ou quebrar a experiência do cliente.

Usar um modelo de linguagem de tamanho razoável é a chave para reduzir o uso de recursos. Modelos de linguagem menores podem produzir resultados impressionantes com os dados de treinamento corretos. Eles não esgotam seus recursos e são uma solução perfeita em um ambiente controlado.

“Para obter os melhores resultados com IA generativa, precisamos pensar na IA no suporte ao cliente não apenas como uma rede neural, mas como um cérebro inteiro, onde diferentes partes do cérebro lidam com tarefas diferentes.”

Jaakko Pasanen
Chief Science Officer e especialista em IA da Ultimate

Em vez de depender inteiramente de modelos de IA de grande geração para lidar com tarefas de automação de suporte ao cliente, use-os como parte de uma solução de automação mais ampla.

Seja inteligente e cauteloso ao implementar IA de geração em seu negócio

A IA generativa é, sem dúvida, poderosa. No entanto, como é novo e traz muitos desafios e riscos, você precisa ter cuidado ao usá-lo em um ambiente voltado para o cliente. Em vez de olhar para a IA de geração como uma bala de prata que resolverá todos os problemas de suporte, use-a como parte de um sistema de automação mais amplo.

Apesar dos desafios, a IA de geração traz muitos benefícios para o atendimento ao cliente. E à medida que amadurece, você encontrará casos de uso novos e mais avançados e uma maneira melhor de implementá-lo em sua pilha de tecnologia.

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