IA, Analytics e Data Science melhoram a CX

O uso de ferramentas de Analytics, Data Science e a Inteligência Artificial estão permitindo que as empresas melhorem a experiência do consumidor por meio de algoritmos que facilitam analisar comportamento e sentimentos, prever necessidades, orientar estratégias e ensinar as máquinas a partir da experiência para um atendimento cada vez mais humanizado. As informações que os aplicativos de Data Science obtêm são usadas para orientar os processos de negócios e atingir as metas organizacionais. Mas... o que significa Data Science exatamente? Data Science é um termo geral que engloba coleta, armazenagem, organização, preparação e gerenciamento de dados. O objetivo é manter grupos de dados para extrair significado que permita orientar processos de negócios e atingir metas. Para isso, é necessário definir uma estratégia de dados. Como ela vai orientar o gerenciamento de dados em toda a organização deve prever vários fatores, por exemplo:

  • Coleta: Criação de modelo para as metodologias de coleta de dados;
  • Gestão: Estruturação, segurança, integridade e atualização das informações armazenadas nos bancos de dados;
  • Governança: Gestão de políticas, processos, pessoas e tecnologias, de forma a estruturar os ativos de informação dentro da organização;
  • Acesso e controle de dados;
  • Privacidade e segurança.
E o que é Inteligência Artificial? O objetivo da Inteligência Artificial (IA) é permitir que máquinas repliquem a inteligência humana para compreender e agir o mais semelhante a uma pessoa. Como o pensamento humano funciona de acordo com determinadas regras, elas podem ser codificadas e usadas em algoritmos para ensinar máquinas a partir da experiência. Há três tipos de AI, sendo a primeira uma aplicação real, a segunda teórica e a terceira apenas um conceito: Inteligência Artificial Estreita (ANI) Os sistemas de AI desse tipo possibilitam o Machine Learning - aprendizado das máquinas - com a ajuda de grandes volumes de dados armazenados como referência para problemas futuros. Eles se aproximam muito do funcionamento humano e podem resolver questões e tarefas específicas. Muitas vezes podem até superá-lo, mas apenas em um ambiente controlado com parâmetros limitados. Alguns sistemas desse tipo de AI já são bem conhecidos do consumidor, como os assistentes virtuais. Inteligência Artificial Geral (AGI) O objetivo é que tenha um nível de cognição igual ao humano em várias áreas, tais como processamento de linguagem e de imagens, raciocínio e funcionamento computacional. Porém, apesar de já existir, por exemplo, supercomputadores capazes de simular a atividade de oito milhões de neurônios e resolver questões mil vezes mais rápido e com eficiência 10 mil vezes maior que as CPUs convencionais, ainda há uma distância enorme em relação ao cérebro humano, que tem 86 bilhões de neurônios de 16 tipos. Super Inteligência Artificial (ASI) Imagina-se que ela será capaz de superar a capacidade humana em praticamente todos os campos. Desde tomar decisões racionais até fazer arte e construir relacionamentos emocionais. Então, o que é o Machine Learning? O Machine Learning é um subconjunto de Inteligência Artificial, que permite às máquinas aprenderem com a experiência, em vez de apenas instruções, para que possam produzir resultados exatos. Existem quatro tipos de aprendizado: Aprendizado supervisionado É necessário treinar o algoritmo com um conjunto específico de dados rotulados para que ele possa comparar os resultados com esses dados e modificar o modelo dele para ser mais preciso. Aprendizado não supervisionado O algoritmo faz inferências com base nas características de dados de treinamento não rotulados para encontrar padrões. Ele constrói uma lógica para descrever esses padrões e chegar em um resultado. Aprendizado semi-supervisionado O algoritmo usa um pequeno conjunto de dados rotulados para definir os demais e ser capaz de chegar a um resultado. Com isso, não é necessário rotular grandes conjuntos de dados. Aprendizado por reforço Em um processo de tentativa e erro, o algoritmo é recompensado ou penalizado pelas ações que executa, o que ajuda a modelar seu comportamento futuro e dispensa a necessidade de instruções explícitas. A Data Science, a Inteligência Artificial e o Machine Learning trabalham em conjunto na exploração de dados para obter diversos benefícios comerciais. A Inteligência Artificial pode ser aplicada em diversas áreas, como no comércio de produtos e serviços, na indústria, em recursos humanos e até em cuidados de saúde, por exemplo:
  • Redes de varejo - prever comportamentos, aumentar a oportunidade de vendas, reduzir riscos e fazer escolhas mais assertivas;
  • Comércio eletrônico - melhorar recomendações para clientes, os resultados de pesquisas dos usuários, atender por chatbot, filtrar spam e comentários;
  • Financeiras - identificar bons clientes, minimizar custos e melhorar os resultados dos seus produtos;
  • Seguradoras - ganhar mais previsibilidade e agilidade nas decisões para melhorar os resultados;
  •  Saúde - maximizar eficiência em tarefas administrativas, fazer diagnóstico assistido, monitorar sinais físicos e emocionais, fazer cirurgias robóticas;
  • Recursos humanos - analisar dados dos funcionários e colocá-los nas equipes certas, atribuir projetos com base em suas competências, analisar currículos;
A Atento usa Data Science e Inteligência Artificial para avaliar comportamentos, sentimentos e prever as necessidades do consumidor com o objetivo principal de melhorar sua experiência e, consequentemente, trazer retornos de negócios para as empresas.
Bruno Silveira Gardel, head de Data Science da Atento Brasil, explica que essas tecnologias – capacidades digitais presentes nas entregas da companhia - permitem criar modelos preditivos para melhorar a eficiência de um negócio por meio da oferta de soluções rápidas e mais certeiras a partir da capacidade de compreensão dos sentimentos e previsão do comportamento do consumidor, por meio da análise e cruzamento de dados desconstruídos. O uso desse tipo de capacidade digital permite aumentar a satisfação e até evitar que reclamações tomem uma dimensão maior, indo parar em uma área de ouvidoria e até em um órgão regulador setorial. A Atento aplica essas capacidades em diversas entregas. Um exemplo oferecemos são os modelos de eficiência de negócio. Nós fazemos uma análise demográfica e comportamental dos clientes deles para definir qual vai ser a próxima ação e melhorar a recomendação de produtos, por exemplo. "Quanto mais dados existirem, mais eficiente será o sistema e ele também se aprimora com os resultados obtidos. O objetivo é entender cada vez mais as necessidades dos consumidores, em que ponto da jornada eles estão e atendê-los cada vez mais rapidamente”, destaca Bruno. Outro produto é o Stressômetro, que avalia o estado emocional de alguém tanto em mensagens de voz quanto de texto a partir de processamento de linguagem natural, do tom da voz, do tempo de digitação, do uso de determinadas palavras positivas e negativas, da proximidade entre elas etc. Assim, a Atento consegue estruturar uma nova jornada de atendimento com canais mais adequados, linguagem mais precisa e coesa e automação de processos que simplificam o atendimento e trazem melhores resultados no relacionamento com os clientes.