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Tecnologia

ENTRE IA GENÉRICA E IA FOCADA, FIQUE COM A SEGUNDA! Por André Fernandes

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Que a Inteligência Artificial pauta todas as conversas sobre tecnologia nos dias de hoje, não há dúvidas. É uma inovação que está modificando muitos processos e mais: está trazendo mudanças culturais e organizacionais contundentes.

Como vemos atualmente, existe uma infinidade de projetos e processos sendo transformados pela IA e, por isso, as empresas têm à disposição uma gama de opções. Surge a dúvida: que tipo de Inteligência Artificial é mais interessante para os meus negócios?

Para começar a responder essa pergunta, um ponto muito importante a se levar em consideração é: até que ponto a IA que está sendo oferecida entende realmente do seu mercado? Dos seus clientes? Dos seus desafios com a força de trabalho?

A Inteligência Artificial generalista não vai atender a nenhum desses pontos sem dar muito trabalho antes. Mas existe uma outra via, que é a IA focada nos temas do seu core business.

Essa diferença é fundamental!

Hoje, uma Inteligência Artificial é proporcionalmente eficaz de acordo com os dados que a alimentam. Isso acontece porque IA aprende a partir de uma base de informações e, para que se possa realmente criar parâmetros que colaborem de forma efetiva, há necessidade de dados válidos e o mais precisos possível. Quando isso não acontece, a utilização da Inteligência Artificial traz grandes problemas.

Quando uma empresa opta por uma IA genérica, recebe conteúdos de diversos universos para que sejam validados. A partir daí, começa o treinamento e, depois, o uso. Quando a escolha recai sobre uma IA focada no core business, o cenário muda muito.

Neste caso, o conteúdo que alimenta o sistema é focado, já foi validado e, por isso, é mais seguro. A IA especializada também tem um tempo de implementação menor, o que será traduzido por um ROI mais rápido. A empresa já inicia a utilização com modelos pré-validados, que estão prontos para uso desde o momento zero. Além disso, a assertividade dos modelos é muito maior.

Segurança e reputação também são pontos importantes. A criação dos modelos de Inteligência Artificial não pode ser baseada em informações tiradas da internet, porque essa prática gera conteúdos inválidos, indevidos e até falsos. É necessário ter camadas de segurança da informação para garantir que os prompts estejam alinhados com a indústria de atuação e/ou com os dados de uma empresa. Também é importante que a solução de Inteligência Artificial tenha guardrails bem definidos, de forma a utilizar apenas os dados relacionados ao negócio da organização, reduzindo o risco de alucinações.

Problemas com conteúdo podem arranhar a imagem da companhia. A partir do momento em que esta provê uma informação errada e dezenas de pessoas tomam decisões apoiadas neste conteúdo, as consequências são dramáticas.

Vamos usar como exemplo o setor de Customer Experience (CX). Afinal de contas, a satisfação dos clientes é peça-chave para a fidelização. De acordo com o Gartner, 81% das pessoas que mudaram de opção na hora de consumir algum produto ou serviço de uma empresa específica, o fizeram pelo mau atendimento.

Como a Inteligência Artificial trabalha por modelos, quando estes estão predefinidos, focados e validados para criar uma ótima a experiência do cliente, é natural que o resultado seja mais assertivo. Os modelos específicos são focados em necessidades e entre elas está a satisfação do cliente. IAs especializadas em CX sabem as nuances de satisfação e, a partir daí, provém um serviço que muito mais alinhado.

Um dos maiores desafios das empresas hoje é a desagregação de informações e de plataformas utilizadas para o atendimento ao cliente. Quando há várias soluções para interação, há uma perda na jornada do cliente, porque cada estrutura tem sua própria base de dados, seus próprios processos internos e integrações, o que se traduz em uma experiência completamente desintegrada.

A Inteligência Artificial precisa aprender de algum lugar e quando ela o faz por intermédio de uma gama de dados desagregada, vai aprender por intermédio de jornadas pulverizadas.

Por isso, o ideal é a utilização de uma solução única, que forneça uma base agregada, independente dos canais de contato. Quando se utiliza Inteligência Artificial neste conteúdo, existe um aprendizado muito superior. A partir daí, as empresas podem analisar e trazer informações, descobrir cenários, descobrir jornadas que poderiam ser automatizadas e determinar que tipo de retorno poderiam dar para a empresa.

Este tipo de Inteligência Artificial analisa 100% das interações e identifica quais são as partes que podem ser automatizadas em pequenas entregas e, a partir desse ponto, construir uma verdadeira jornada completa.

Para empresas e departamentos que atuam com CX, como nos mercados e saúde, telecom, e-commerce e varejo, e para todos os demais, a melhor escolha é a IA especializada. Em um mundo cada vez mais entrelaçado por cadeias digitais, escolher errado é ficar para trás em um processo que necessita de assertividade.

*André Fernandes é Diretor de Pré-Vendas da NICE

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