Search
  • ANDRELUIZ-AUTORALL-

AUTOMAÇÃO, ÉTICA E PERSPECTIVAS

Cada vez mais, quando buscamos contato com alguma empresa, em busca de maiores informações sobre seus produtos e serviços, somos recepcionados por um chatbot que, na maioria dos casos, está interligado a uma série de recursos e estruturas voltadas a dar encaminhamento mais preciso a nossas demandas – e esse processo está se intensificando, dia a dia. Em um texto veiculado em fevereiro de 2020, a Gartner previa que “até 2022, 70% das interações entre empresas e clientes envolverá tecnologias emergentes, como as aplicações que envolvem aprendizagem de máquinas chatbots e mensagens móveis”[1].

A integração entre inteligência artificial e sistemas poderosos de CRM já tem promovido mudanças importantes na modelagem dos serviços de atendimento a clientes – e que mostram potencial para gerar impactos ainda muito maiores.

Ainda assim, os desafios permanecem imensos – sobretudo no tocante à efetiva integração dos diversos canais por meio dos quais essas interações ocorrem, hoje. Ainda é sensível a necessidade de maior padronização dos atendimentos, entre essas diferentes vias – até porque, como mostra um estudo realizado pela Salesforce[2], quase 2/3 dos clientes, hoje, usam equipamentos e sistemas diferentes para iniciar e completar suas jornadas de compra.

Os desafios para a inteligência artificial, nesse sentido, não são triviais. Esses sistemas têm ainda um bom caminho a percorrer, com foco em melhor compreender as variações de linguagens, entonações e emoções com que cada cliente ou grupo deles se manifesta – e esse desafio, evidentemente, não se manifesta da mesma forma entre empresas diferentes, nichos de atuação variados, países e culturas plurais. As soluções a serem construídas, nesse cenário, tendem a incorporar variações importantes, entre si.

Quanto mais esses sistemas ‘aprendem’, mais eles ‘acertam’ em suas interações com os clientes e, com isso, mais se elevam os índices de resolução em primeira chamada (FCR) nas empresas que fazem uso de sistemas assim, adequadamente estruturados[3] – o que vai deixando para as interações humanas, cada vez mais, os casos menos previsíveis, menos usuais, mais complexos.

Nesse cenário, evidencia-se de modo muito claro a necessidade de maior qualificação das equipes de atendimento, das quais passam a ser exigidas novas e mais refinadas competências (inclusive no sentido de aprimorarem essas máquinas e sistemas), bem como dos sistemas colocados à disposição desses profissionais, para que a eles sejam disponibilizadas as melhores informações disponíveis, para que possam conduzir um atendimento assertivo e eficaz.

Além disso, como bem destaca um texto muito rico, publicado no portal da MIT Technology Review, em setembro do ano passado[4], os desafios vão além da tecnologia. Os clientes precisam saber que estão interagindo com máquinas e quais são as limitações desses sistemas. Mais ainda, empresas que fazem uso da inteligência artificial precisam ser muito bem estruturadas em aspectos relativos à coleta e ao processamento de dados pessoais de seus clientes, de modo a assegurar a proteção de sua privacidade, nos exatos termos das legislações aplicáveis (LGPD, GDPR etc.).

O pano de fundo das questões éticas envolvidas no uso de ferramentas baseadas em inteligência artificial é extremamente relevante, em toda essa agenda.

Nesse sentido, vale destacar, como referência necessária para o trato com essa agenda, as ‘Diretrizes éticas para uma inteligência artificial confiável’ editadas pela Comunidade Europeia, em junho de 2018[5], a partir de um trabalho desenvolvido por um grupo independente de expertos no tema. Essas diretrizes listam 7 requerimentos básicos para essa confiabilidade: I) supervisão humana; II) capacitação técnica e segurança; III) governança sobre questões relativas à privacidade dos titulares dos dados; IV) transparência; V) diversidade, não-discriminação e equidade; VI) respeito ao bem-estar da sociedade e do meio-ambiente; VII) accountability (‘prestação de contas’).

Uma agenda e tanto, como se vê. Mais uma pauta a nos relembrar, de modo bastante incisivo, que problemas complexos não admitem soluções simplistas.

Interdisciplinaridade. Diversidade. Respeito às diferenças. Humildade diante do ineditismo de tantos dos desafios mais agudos que se colocam à nossa frente, neste ‘mundo novo’ que vai tomando forma à nossa frente.

Não resta dúvida de que a digitalização / automatização de um sem número de processos é um caminho sem volta – e ele pode, sim, trazer inúmeros benefícios, para todos os envolvidos, empresas e consumidores; o que não podemos perder de vista é que, para que todos os benefícios esperados nesse processo se realizem, de fato, não podemos subestimar os desafios éticos e sociais envolvidos nessa agenda.

Em última análise, para termos mercados melhores, precisamos construir sociedades melhores. Entre essa compreensão e a adequada condução dessa agenda reside o nosso real desafio; não apenas profissional, claro, mas humano.


[1] Texto acessado online em 31 de janeiro de 2021 e disponível, na íntegra, no endereço eletrônico https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-cx-trends-for-cios-to-watch/. Original em inglês, aqui, em tradução livre do autor.

[2] Documento acessado online em 31 e janeiro de 2021 e disponível, na íntegra, no endereço eletrônico https://c1.sfdcstatic.com/content/dam/web/en_us/www/assets/pdf/salesforce-state-of-the-connected-customer-report-2019.pdf. Informação constante da p. 11 daquele arquivo. Original em inglês, aqui, em tradução livre do autor.

[3] Nesse sentido, sugere-se a leitura do documento “State of service”, também produzido pela Salesforce, com dados do final de 2018. Documento acessado online em 31 e janeiro de 2021 e disponível, na íntegra, no endereço eletrônico https://c1.sfdcstatic.com/content/dam/web/en_us/www/documents/reports/salesforce-research-third-edition-state-of-service.pdf. Original em inglês, aqui, em tradução livre do autor.

[4] Texto acessado online em 31 de janeiro de 2021 e disponível, na íntegra, no endereço eletrônico https://www.technologyreview.com/2020/09/17/1008148/from-support-function-to-growth-engine-the-future-of-ai-and-customer-service/. Original em inglês, aqui, em tradução livre do autor.

[5] Texto acessado online em 31 de janeiro de 2021 e disponível, na íntegra, no endereço eletrônico https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=60419. Original em inglês, aqui, em tradução livre do autor.


Photo by Owen Beard on Unsplash