{"id":1812,"date":"2018-08-07T10:25:04","date_gmt":"2018-08-07T13:25:04","guid":{"rendered":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/?p=1812"},"modified":"2018-08-07T13:38:03","modified_gmt":"2018-08-07T16:38:03","slug":"cinco-passos-para-uma-adocao-bem-sucedida-da-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/radardofuturo.com.br\/test\/cinco-passos-para-uma-adocao-bem-sucedida-da-ia\/","title":{"rendered":"Cinco passos para uma ado\u00e7\u00e3o bem sucedida da IA"},"content":{"rendered":"\n
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Os chatbots e as funções de busca otimizada são empolgantes para as organizações de atendimento ao cliente, mas as empresas precisam estabelecer algumas bases antes que os benefícios da IA ​​realmente criem raízes<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Matheus Assis Baeta<\/p>\n\n\n\n

A inteligência artificial (IA) não é mais um conceito vago do futuro. A adoção da IA ​​deu o salto da teoria inocente na qual os filmes de ficção científica, como Tron e 2001 – Uma Odisseia no Espaço, eram baseados em um componente prático de prestação de serviços eficiente e amigável a clientes.

Mas, enquanto os chatbots e as funções de busca otimizadas são estimulantes para as organizações de atendimento ao cliente em todo mundo, as empresas precisam estabelecer algumas bases antes que os benefícios da IA ​​realmente criem raízes. Desde a compreensão de como funciona sua organização de serviços hoje, até a avaliação de como o sucesso será medido amanhã,  acho que as equipes de liderança de atendimento ao cliente têm seu trabalho facilitado enquanto mergulham nesse mundo liderado por máquinas!

Do meu ponto de vista, essas cinco áreas devem ser consideradas para que qualquer empresa possa implementar com sucesso um sistema de IA.

1. Aumente a ênfase na documentação<\/strong>
A ideia por trás da IA ​​é que o computador aprende e fica melhor em oferecer soluções com mais frequência. Agora, a máquina não está reunindo essa informação por conta própria. Para que a máquina aprenda padrões e determine a resposta adequada a uma consulta, você precisará fornecer detalhes sobre experiências anteriores que seus agentes tiveram. Você faz isso compartilhando dados de tickets ou gravações de chamadas com a ferramenta IA (bem, mais provavelmente com seus desenvolvedores).

O que isso significa para o seu negócio hoje? Se você não estiver capturando casos e documentando soluções ativamente, precisará iniciar seus esforços de IA investigando sistemas de emissão de tickets, opções de gravação, sistemas de resposta interativa por voz (IVR) e talvez uma plataforma de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM). Comece reunindo os dados necessários para construir a “inteligência” que sua empresa precisa para funcionar com sucesso.

Assim como um computador não sabe quais palavras usar sem examinar seus dados, ele também não sabe a resposta correta para uma consulta ou a solução correta, a menos que você o informe.

2. Concentre-se em modelos e processos<\/strong>
As interações do cliente são um dos tipos de dados: seus modelos e processos são outros. Assim como um computador não sabe quais palavras usar sem examinar seus dados, ele também não sabe a resposta correta para uma consulta ou a solução correta, a menos que você o informe.

Dê um passo atrás e veja como seus agentes respondem hoje. Suas respostas são consistentes? As respostas escritas são padronizadas? Todo mundo segue o mesmo procedimento para lidar com questões de clientes? Caso contrário, é hora de se concentrar nos seus fluxos de trabalho internos e criar os modelos e processos para suportá-los.

3. Pense além dos chatbots<\/strong>
O objetivo da inteligência artificial deve ser melhorar a experiência do cliente. Esse deve ser o principal fator para usá-lo. Portanto, antes de mergulhar na criação de um chatbot ou investir em sistemas de análise de sentimentos, pare e pense sobre o valor para o cliente.

Eu estava na conferência SMART 2018 Customer Service<\/a>, em abril passado, e uma das palestras foi feita por dois membros da equipe AWS <\/a>da Amazon, que transmitiram uma reportagem sobre o potencial de soluções integradas de inteligência artificial. Eles falaram sobre o aprendizado de máquinas emparelhadas com os sistemas IVR e CRM de uma companhia aérea. Quando um cliente ligou, ele não foi solicitado a “pressionar um” para obter ajuda com o voo. Em vez disso, eles disseram: “O seu voo para Chicago foi atrasado. Podemos remarcá-lo em um voo saindo em 25 minutos. Gostaria de mudar sua reserva? “Em questão de segundos, um passageiro frustrado estava a caminho de casa e a crise foi evitada!

Por isso, antes de saltar para a mais recente e melhor opção de IA da atualidade, observe os sistemas que você tem em funcionamento. Imagine como eles podem ser integrados para fornecer uma experiência de ponta ao cliente. Existem pontos nas suas operações em que os agentes estão referenciando frequentemente vários sistemas? Considere como eles podem ser incorporados à sua solução de IA para que você possa fornecer o tipo de serviço mencionado na apresentação da Amazon.

4. Planeje a transferência para agentes vivos<\/strong>
Ao pensar em integração de sistemas, considere também a transferência de sua solução de IA para seus agentes humanos. A ideia é melhorar a prestação de serviços, portanto, certifique-se de que os clientes só precisem fornecer suas informações uma vez. Dê conta de uma transferência perfeita para seus agentes ativos quando necessário. Fale sobre as mudanças que podem ocorrer enquanto o seu programa de IA acerta.

5. Invista em sua equipe de atendimento<\/strong>
À medida que as máquinas começam a lidar com as consultas de rotina, o papel dos seus agentes de atendimento ao cliente começará a mudar. A porcentagem de casos mais complexos aumentará, exigindo habilidades mais profundas de resolução de problemas. Os agentes podem estar em uma posição melhor para ajudar a equipe de vendas com upselling e encontrar novas oportunidades.

Tenha em mente que essa solução técnica terá implicações pessoais e refletirá sobre os problemas relacionados a isso. Faça perguntas como:
• Será necessário treinamento adicional para ajudar a desenvolver as habilidades dos agentes atuais?
• Quais esforços de gerenciamento de mudança serão necessários? (Afinal, os agentes podem se preocupar com a segurança de seus trabalhos quando uma solução de IA é apresentada.)
• Você precisa reexaminar seus critérios de contratação para que novos agentes cheguem a um nível mais experiente?

Antes de mergulhar, dê uma olhada nas maneiras pelas quais a IA afetará as pessoas em sua organização – e examine os custos relacionados.

Além disso, tenha uma visão de futuro em termos de como essa mudança no conteúdo da consulta afetará a maneira como você avalia o desempenho de sua organização de atendimento ao cliente e dos agentes. É provável que, se sua equipe de atendimento lidar cada vez mais com casos mais complexos e se tornar responsável por fornecer ainda mais valor à organização, talvez seja necessário questionar métricas antigas, como o tempo de tratamento. Antecipe e fale sobre as mudanças que podem ocorrer enquanto o seu programa de IA acerta.

Como qualquer nova mudança, tecnológica ou não, há muita preparação necessária para aproveitá-la ao máximo. Espero que haja mil outras considerações pelas quais as empresas passarão ao longo dos anos, à medida que a IA se tornar mais e mais prevalente nas organizações de serviços. Mas, hoje, se nos concentrarmos na documentação e nos processos, estaremos no caminho certo para usar o que está disponível para nós agora e perceber as possibilidades do amanhã.

*Matheus Assis Baeta é diretor da OTRS Brasil<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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