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[Diários da IA] Economia Comportamental e IA: Humanizando a Tecnologia no Suporte ao Cliente

Para inovadores e desenvolvedores, este é o momento de pensar além do código: é hora de considerar como a tecnologia pode servir melhor à humanidade, não apenas com eficiência, mas com empatia e entendimento. Imagem: SC Inova/DALL-E


[22.04.2024]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. 
Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”

A integração de inteligência artificial (IA) nos sistemas de suporte ao cliente tem sido uma revolução silenciosa, prometendo eficiência e escalabilidade. Um exemplo é o Airbnb, líder em hospitalidade online, que está na vanguarda dessa inovação, empregando modelos de geração de texto de IA para transformar a maneira como interage com os hóspedes e anfitriões. 

Mas, e se adicionássemos uma camada a mais a essa tecnologia? A economia comportamental oferece uma lente através da qual podemos não apenas observar, mas também influenciar o comportamento do consumidor de maneira positiva e ética. Este artigo mergulha nas possibilidades fascinantes na intersecção desses dois campos.

A INOVAÇÃO DO AIRBNB EM IA

No coração da inovação do Airbnb estão os modelos de IA que automatizam as interações, garantindo respostas rápidas e personalizadas. Ao incorporar vastos conjuntos de dados de interações anteriores, esses modelos são treinados para não só responder a perguntas frequentes, mas também antecipar as necessidades dos usuários, elevando o padrão de suporte ao cliente.

ECONOMIA COMPORTAMENTAL COMO COMPLEMENTO

A economia comportamental analisa as decisões de indivíduos que não sempre seguem a lógica pura. Por exemplo, a ‘teoria do prospecto’ ilustra como as pessoas valorizam ganhos e perdas de forma diferente, dependendo de um ponto de referência. Aplicar esses princípios aos modelos de IA pode ajudar a prever e influenciar as reações dos clientes de maneiras que a programação convencional não pode.

EFICIÊNCIA E REDUÇÃO DE CUSTOS

Ao automatizar respostas a perguntas comuns e até mesmo a algumas complexas, esses modelos reduzem significativamente a carga de trabalho pessoas. Isso permite que nossa concentração seja direcionada a problemas mais complexos, melhorando a eficiência geral, reduzindo também os custos operacionais.

GESTÃO DE EXPERIÊNCIA DO CLIENTE

Com a capacidade de analisar rapidamente grandes volumes de dados, os modelos de IA podem identificar padrões de comportamento do cliente e pontos de fricção. Isso permite intervenções proativas para melhorar a experiência do cliente, como sugerir soluções antes que o cliente perceba um problema.

CASOS PRÁTICOS E IMPACTOS

Imagine um chatbot que não só resolve problemas técnicos, mas também lida com o estresse do cliente durante uma crise de viagem. Ao entender sinais de linguagem que indicam estresse ou insatisfação, o chatbot pode adaptar seu tom e oferecer soluções mais compassivas, reduzindo o estresse do cliente e melhorando sua experiência.

O FUTURO DO SUPORTE AO CLIENTE

O futuro do suporte ao cliente não está na substituição do toque humano, mas na sua ampliação através da IA. Integrando insights comportamentais, os sistemas podem oferecer um serviço que não só entende, mas também antecipa as necessidades emocionais e práticas dos usuários.

Para inovadores e desenvolvedores, este é o momento de pensar além do código: é hora de considerar como a tecnologia pode servir melhor à humanidade, não apenas com eficiência, mas com empatia e entendimento. Ao explorar a intersecção da IA com a economia comportamental, podemos abrir novos caminhos para experiências de cliente que encantam, confortam e verdadeiramente compreendem.

O uso de IA no suporte ao cliente está evoluindo de maneiras que desafiam nossa compreensão convencional de interação tecnológica. Ao enriquecer esses sistemas com princípios de economia comportamental, empresas como o Airbnb não apenas aprimoram a eficiência, mas também criam experiências genuinamente enriquecedoras e humanizadas para seus usuários. 

A junção de IA e entendimento humano promete não só revolucionar, mas também humanizar a forma como interagimos com as máquinas.

Este artigo é um convite para explorar como as interações aparentemente cotidianas podem ser transformadas em experiências excepcionais que elevam o padrão do que esperamos da tecnologia no nosso dia a dia.

REFERÊNCIAS:

  • Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263-291. https://doi.org/10.2307/1914185
  • Petroni, F., Rocktäschel, T., Riedel, S., Lewis, P., Bakhtin, A., Wu, Y., & Miller, A. (2019). Language Models as Knowledge Bases? Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP). https://arxiv.org/abs/1909.01066
  • Tversky, A., & Kahneman, D. (1992). Advances in Prospect Theory: Cumulative Representation of Uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 5(4), 297-323. https://doi.org/10.1007/BF00122574
  • Zhang, Y., Wallace, B. C., Xu, J., & Li, J. (2020). Revisiting Few-sample BERT Fine-tuning. Proceedings of the 2020 International Conference on Learning Representations (ICLR). https://openreview.net/forum?id=rygGQyrFvH Hugging Face’s Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing. (n.d.). Transformers Library Documentation. https://huggingface.co/transformers/
  • Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. https://arxiv.org/abs/1908.10084
  • Li, G., Zhao, M., & Zhao, Z. (2022). How AI Text Generation Models Are Reshaping Customer Support at Airbnb. The Airbnb Technology Blog. https://medium.com/airbnb-engineering/how-ai-text-generation-models-are-reshaping-customer-support-at-airbnb-a851db0b4fa3 Acessado em: 20 de abril de 2024.

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