Guia de Inteligência Artificial na Era do Cliente

Nos últimos anos, a inteligência artificial vem se tornando um dos principais tópicos de discussão em empresas, eventos, salas de aula e na sociedade como um todo. É claro que ela influenciou também o comportamento das pessoas, entrando em suas vidas para ficar.

Isso tudo impacta no modo de atuar das empresas, que precisam crescer e criar conexões com seus clientes em um mundo mais inteligente do que nunca.

Durante o Dreamforce em 2017, o diretor de pesquisa do Google e especialista em inteligência artificial (IA) e pesquisa online, Peter Norvig, participou de um fascinante painel e abordou o tema “Como a IA está transformando o futuro dos negócios”, juntamente com Suchi Saria, da Johns Hopkins, e Richard Socher da Salesforce.

Peter Norvig,diretor de pesquisa do Google e especialista em inteligência artificial.

Norvig ressaltou que, nesse momento, a IA está causa impacto dependendo do negócio de cada empresa, como ela interage com os usuários e quais dados ela possui. Pensando em todas essas questões, a Salesforce criou um infográfico para desmistificar como a inteligência artificial guia as empresas para oferecerem a melhor experiência para seus clientes.

Você sabia que, atualmente, são mais de75 bilhões de dispositivos inteligentes espalhados pelo mundo, gerando trilhões de interações e dados? Contudo, apenas 1% desses novos dados são usados e 77% dos negócios não se conectam com os clientes.

A IA ajuda a analisar esses dados, trazer insights e deixar seu negócio e o relacionamento com o cliente mais inteligente. De acordo com a Gartner, a previsão é que até 2020, 85% das interações com clientes sejam gerenciadas por meio de inteligência artificial.

Acesse o link abaixo, confira o infográfico completo e descubra como a IA ajuda na experiência do cliente.

Infográfico: Guia de Inteligência Artificial na Era do Cliente

Gostou do infográfico? Para se aprofundar ainda mais no assunto, confira abaixo a entrevista completa com Peter Norvig:

Em nosso relatório mais recente, o State of the Connected Customer, descobrimos que 65% dos colabores de empresas esperam que a inteligência artificial tenha um impacto importante a moderado em sua vida diária até 2020.

Pela IA estar muito atrelada à emoção, às vezes, é desafiador determinar o que é real e o que é hype. Qual é o seu ponto de vista sobre o estado atual da IA? Para que as empresas podem utilizar a inteligência artificial hoje?

Essa é uma grande questão e há várias maneiras de abordá-la. Eu acho que uma maneira de falar sobre isso é refletindo sobre as aplicações de AI que são visíveis para o usuário versus as que não são.

Há muitos lugares em que a inteligência artificial simplesmente permite que as empresas usem melhor seus dados e o uso da IA é praticamente invisível para o cliente. Os sites de varejo, por exemplo, podem observar os produtos que as pessoas estão visualizando e usar esses dados para começar a sugerir outros produtos mais relevantes para eles. O aprendizado de máquina ajuda as empresas a fazerem um trabalho melhor nessas recomendações, mas o cliente não percebe que a IA desempenha um papel. Eles simplesmente notam seus resultados ficando cada vez melhores. Esse uso de IA nos bastidores, como uma ferramenta de otimização para processos existentes, é uma área em que já fizemos muito progresso e onde a tecnologia é bastante madura. Depois, há aqueles casos em que a IA é muito visível. Um exemplo são assistentes como o Google Home e a Alexa da Amazon – onde um usuário simplesmente diz “ei, Alexa” ou “ei, Google” e começa a interagir conversando, em vez de clicar em botões. Do ponto de vista do usuário, isso é muito diferente do que eles estavam acostumados antes. Com esse tipo de inteligência artificial visível, estamos apenas começando. Ainda não estamos no mesmo nível de maturidade com a tecnologia. Depois, há as áreas onde a IA permite que as empresas forneçam um serviço com uma “diferença mágica” – uma melhoria significativa no que é possível, com uma experiência do usuário muito diferente como resultado. O Google Fotos é um bom exemplo de AI proporcionando essa diferença mágica. Antes, você faria o upload de fotos para um site de compartilhamento de fotos e, se quisesse organizá-las, passaria pela tarefa de colocá-las em pastas ou organizá-las com palavras-chave. Atualmente, você apenas despeja suas fotos no Google Fotos e o sistema classifica automaticamente todas elas para você. Você pode simplesmente procurar por qualquer coisa e encontrar as fotos certas. Resta para você apenas a parte divertida: tirar as fotos, compartilhá-las com a família e os amigos e encontrar a foto certa quando quiser. É assim que vejo como a IA está causando impacto agora. O que está disponível para uma empresa específica depende de qual é o seu negócio, como interage com os usuários e quais dados possui.

Eu gostaria de aprofundar um pouco mais sobre a capacidade dos algoritmos de IA de processar dados e usá-los para fazer previsões e recomendações para uma empresa ou um cliente. As empresas certamente parecem reconhecer o poder da inteligência artificial para melhorar sua capacidade de usar dados para melhores previsões e recomendações, mas ainda há um persistente ceticismo por parte dos CEOs em usar dados para tomar melhores decisões de negócios. De acordo com uma pesquisa da PwC, com mais de 2.000 líderes empresariais, “a maioria dos executivos diz que sua próxima grande decisão dependerá principalmente de julgamento humano, mentes mais do que máquinas”. Apenas 35% dos executivos entrevistados dizem confiar principalmente em dados internos e análises para tomar decisões. Em grande parte, parece que isso ocorre porque a tomada de decisão da IA ​​tende a acontecer de alguma forma em uma caixa preta. Os processos de aprendizado de máquina significam que é muito difícil entender por que um algoritmo de IA faz as recomendações que ele faz. Que conselho você tem para empresas que estão lutando com esse desafio agora?

Esse é um ótimo ponto e depende muito das aplicações específicas da inteligência artificial. Falei sobre usar a IA para fazer recomendações de produtos relacionados. Nesse caso, é relativamente simples fazer um teste A/B para verificar o desempenho dessas recomendações baseadas em IA. Se o novo algoritmo de IA for melhor do que o anterior, provavelmente continuará a melhorar no futuro.

É um pouco mais difícil se preparar para imprevistos e para evitar grandes erros.

É fácil dizer: “Aumentamos a taxa de cliques em 10% usando a inteligência artificial para alimentar nossas recomendações”. É difícil responder com certeza: “Será que haverá um erro de um em um milhão que nos coloque na primeira página do The New York Times?” Esses tipos de coisas são difíceis de prever porque eles simplesmente não acontecem com muita frequência. Então você quer se proteger contra esse tipo de coisa. Porém, simplesmente ter mais dados não é a solução. O que as empresas devem fazer? No meu ponto de vista, parte da resposta é pensar na interface do usuário que você tem. Não faça parecer que seu algoritmo de IA está dizendo alguma coisa com total certeza e garanta que você tenha bons sistemas de atendimento ao cliente vinculados a qualquer IA voltada ao cliente, para que você possa rapidamente pedir desculpas se erros forem cometidos. Infelizmente, você nunca chegará a 100% de precisão. Em última análise, porém, isso é um compromisso entre velocidade e segurança. Por exemplo, se você usa a inteligência artificial para decidir se exibe uma postagem na mídia social em um feed ou não, tem uma opção. Você pode se perguntar: “Eu quero ser o primeiro? Quando vejo um item de aparência empolgante, quero transmitir isso aos meus clientes imediatamente?” Ou você quer ficar mais seguro dizendo: “Vou esperar até obter a confirmação de mais fontes ou mais fontes confiáveis.” Sempre haverá esse trade-off entre potenciais retornos positivos e ser de ação mais lenta, mas mais seguro. As empresas que buscam implementar algoritmos de IA para suas próprias decisões precisam decidir onde querem se encaixar nesse espectro. Seu conforto com o risco dependerá de como você está usando a AI. No contexto da entrega de conteúdo online, há alguns casos em que você pode ter pessoas e outros onde isso não é viável. Se você está exibindo um pequeno número dos principais itens do dia, provavelmente você pode ter um editor lá que analisa tudo e se livra de itens que parecem ruins. Entretanto, se você está fazendo recomendações para cada um dos seus milhões de usuários, o cenário é diferente.