A IA (artificial intelligence, inteligência artificial) está causando impactos em todas as funções de negócios de todos os setores, e a CX (customer experience, experiência do cliente) não é uma exceção. Quase metade — 47% — dos líderes de CX dizem que suas organizações estão envolvidas na implementação pontual de ferramentas de IA, de acordo com o Relatório de tendências de CX da ServiceNow.
Embora existam várias maneiras de maximizar o impacto da IA, também há considerações importantes a fazer sobre a ética da IA na CX. É imprescindível não perder essas preocupações de vista entre os muitos benefícios da maior eficiência e do aprimoramento do atendimento ao cliente.
Embora as iterações mais recentes da IA generativa sejam relativamente novas, já foram realizados muitos esforços para definir como usar a IA de forma ética. Por exemplo, em 2022, a Casa Branca criou um plano para uma Declaração de Direitos da IA. Os princípios do plano servem como um guia para garantir o uso ético da IA, inclusive:
- Sistemas seguros e eficazes: é preciso criar sistemas de IA com informações adequadas de diversos especialistas para garantir a segurança, a eficácia e a redução de riscos e danos.
- Proteções algorítmicas contra discriminação: é necessário desenvolver sistemas automatizados para evitar discriminação e tratamento injusto.
- Privacidade de dados: as ferramentas devem ter proteções integradas contra práticas abusivas de dados, e os usuários devem controlar como as empresas usam seus dados pessoais.
- Avisos e explicações: os usuários devem receber divulgações sobre o uso de um sistema automatizado que esclareçam completamente como e por que isso os afeta.
- Alternativas humanas, considerações e fallback: os usuários devem ter a opção de acessar um humano para ajudá-los.
Seguir esse plano não é apenas a melhor prática ética, mas também a melhor maneira de garantir a confiança e a fidelidade dos clientes.
Os líderes de CX afirmam que a IA e a IA generativa são os dois principais impulsionadores de valor comercial em vários KPIs. Em particular, há custos notáveis, tempo de resolução, esforço do cliente e reduções de volume de casos. De acordo com os dados das Tendências de CX da ServiceNow, a área em que os líderes percebem que a IA oferece o maior valor comercial é a economia: 28% dos líderes de CX afirmam que a IA aumentou a economia e 26% dizem o mesmo sobre a IA generativa.
Nosso recente relatório Impact AI: The State of AI in Banking (O estado da IA nos serviços bancários) entrevistou 1.125 líderes de TI do setor bancário em 12 países e descobriu que um pequeno grupo de pioneiros está empregando a IA para aumentar a confiança dos clientes e proporcionar uma experiência mais positiva. Esses pioneiros viram impactos positivos em quase todos os KPIs, de economia a maior receita e maior produtividade.
No entanto, esses benefícios podem ser superados pelo uso antiético da IA ou pela IA que oferece uma experiência ruim ao cliente; por isso, é importante usá-la corretamente.
Não é surpresa que o aumento da eficiência seja um dos maiores benefícios da IA. Para começar, a IA pode transformar os fluxos de trabalho diários e a produtividade da equipe de suporte automatizando tarefas repetitivas, rastreando e analisando dados mais rapidamente e permitindo que os funcionários se concentrem em resolver problemas dos clientes, e não em tarefas rotineiras.
O uso da IA também pode aumentar a eficiência da experiência do cliente. As equipes podem usar a análise preditiva para prever melhor as necessidades do cliente e, quando não houver necessidade de toque humano, os agentes de IA podem entrar em ação. Esses “agentes” são sistemas autônomos capazes de lidar com interações de atendimento ao cliente e resolver problemas e, portanto, oferecem aos clientes uma solução rápida com uma espera limitada — além de liberar os humanos para tarefas mais importantes.
A IA pode melhorar a empatia oferecendo análise de sentimento e permitindo que você utilize chatbots treinados com inteligência emocional. Isso proporciona aos clientes uma experiência real e semelhante à humana, em vez de deixá-los se sentindo relegados a um robô.
Os agentes de IA podem impulsionar uma experiência empática do cliente lidando de forma autônoma com casos comuns, acelerando a resolução e permitindo que os humanos se concentrem em iniciativas estratégicas. Os clientes terão sólidas interações pessoais com os agentes e encerrarão a sessão com a sensação de terem recebido suporte — aspectos importantes de um excelente atendimento ao cliente.
Embora a maioria dos clientes prefira uma experiência mais rápida e eficiente, a IA não está isenta de riscos (e muitos deles também resultam em desafios à adoção da IA). As maiores preocupações dos clientes envolvem qualidade e esforço, e não as preocupações esperadas com privacidade e segurança.
De acordo com as Tendências de CX da ServiceNow, as principais preocupações dos clientes são:
- Dificuldade das ferramentas de IA ou dos chatbots em entender as necessidades sutis dos clientes (60% dos clientes)
- Capacidade limitada para lidar com casos complexos ou detalhados (57%)
- Falta de toque humano (56%)
- Maior potencial de erros (54%)
- Questões de privacidade e segurança de dados (36%)
- Substituição dos agentes de atendimento ao cliente (36%)
Em última análise, as empresas podem abordar algumas dessas preocupações concentrando-se na ética da IA nos negócios.
Ao usar a IA para tarefas voltadas para o cliente, esteja ciente das implicações éticas relacionadas à privacidade e à segurança dos dados. A melhor maneira de garantir uma sólida segurança e privacidade é minimizar a coleta de dados, reunindo apenas os dados essenciais necessários para a ferramenta de IA. Além disso, você pode proteger ainda mais a privacidade dos usuários anonimizando o máximo possível de dados (codificando ou removendo informações de identificação pessoal).
Concentre-se nessas preocupações ao definir as diretrizes iniciais de IA, mantendo-as em mente à medida que você continuar auditando e refinando os sistemas. Também é benéfico incluir suas políticas de privacidade e segurança de forma transparente em qualquer informação voltada para clientes; isso reforça a confiança deles e, ao mesmo tempo, mantém o seu alinhamento aos requisitos de conformidade.
O primeiro passo para adotar uma estratégia ética de IA é criar diretrizes e políticas sobre o uso da IA.
Descreva o uso aceitável de IA e o que você espera de seus funcionários, especialmente ao lidar com dados de clientes. Crie diretrizes para os seguintes exemplos de ética da IA em seu local de trabalho:
- Estabelecer práticas recomendadas para garantir a privacidade do cliente.
- Determinar como os funcionários podem e não podem lidar com os dados de clientes.
- Certificar-se de que seus clientes estejam cientes das políticas de IA e alinhados a elas e que concordem com elas.
Antes de implantar a IA para todos os funcionários e clientes, certifique-se de treinar sua equipe completamente sobre as políticas internas de IA. Sem entender os requisitos e as expectativas, os funcionários correm o risco de usar a IA de maneiras que não estão alinhadas aos padrões éticos da empresa.
Os líderes devem promover treinamentos regulares sobre ética da IA e treinamentos em segurança e privacidade de dados. Além disso, como parte dos programas regulares de treinamento e desenvolvimento de funcionários, os profissionais devem realizar treinamentos sobre como usar ferramentas de IA em suas funções específicas.
A IA está inaugurando um renascimento humano ao transformar o modo como as pessoas trabalham, mas também é importante considerar como os humanos podem se beneficiar dela. Isso funciona melhor na forma de um representante interno de IA. As empresas devem confiar a um representante de IA a responsabilidade pelo uso da IA da empresa, pela supervisão da conformidade da IA, pelas práticas recomendadas e — o mais importante — pela ética da IA.
A empresa pode garantir práticas de IA mais consistentes em toda a organização contratando alguém com conhecimento especializado. Esse indivíduo também pode preencher a lacuna entre as equipes técnicas e de negócios, garantindo o alinhamento.
Seja transparente com os funcionários sobre como e quando você usa a IA. Quanto mais transparentes as empresas forem com os funcionários, mais leais e engajados eles serão. Certifique-se de que todos os profissionais compreendam o uso da IA em sua função e estejam cientes das considerações éticas.
Em seguida, reúna feedback e faça a iteração deles para realizar melhorias. Conduza pesquisas com funcionários ou incentive o feedback direto dos funcionários em reuniões ou grupos de foco. Com o tempo, adapte as práticas de IA conforme necessário com base nesse feedback.
A IA pode ser parte essencial da estratégia de experiência do cliente de uma empresa, mas é importante ser transparente sobre o uso dela a fim de preservar a confiança do cliente. Ao apresentar informações iniciais sobre como os clientes podem interagir com a IA, as empresas promovem a confiança do cliente e transformam o trabalho com a IA em uma experiência mais positiva.
Uma prática recomendada é que as empresas divulguem suas políticas de IA on-line e publicamente. Essas políticas podem descrever como você usa os dados dos clientes quando eles interagem com a IA em seus processos e os resultados esperados. Também pode ser útil explicar como um cliente pode recusar o uso da IA e, em vez disso, interagir com um humano.
Realizar testes regulares de parcialidades diminui a probabilidade de que suas ferramentas se baseiem em informações tendenciosas.
Para realizar esses testes ao longo do tempo, execute auditorias regulares de todas as ferramentas de IA. Se você descobrir alguma informação preocupante, faça ajustes contínuos até que a ferramenta apresente um melhor desempenho. Use conjuntos de dados diversificados para garantir que as ferramentas representem corretamente todos os dados demográficos sem resultados imprecisos ou discriminatórios.
A IA não é estática, e suas políticas e ferramentas também não devem ser. Os líderes usam plataformas de IA de várias maneiras, mas é necessário que a sua escolha seja bem documentada e mantida ao longo do tempo. Verificar e atualizar consistentemente os sistemas de IA evita problemas éticos.
Faça isso definindo um ritmo para revisões regulares de suas ferramentas e preparando-se para treiná-las novamente a fim de melhorar a precisão e o desempenho. Também é útil adaptar as políticas da empresa à medida que as tecnologias de IA continuam avançando e mudando.
Entender a ética da IA na CX é o primeiro passo para usar a IA a fim de transformar a gestão de atendimento ao cliente da sua empresa.
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Estas são algumas das perguntas mais frequentes sobre a ética da IA na CX
A IA oferece várias maneiras de refinar sua estratégia de experiência do cliente aumentando a produtividade e a eficiência, mas é importante usar essas ferramentas de forma ética. Comece estabelecendo diretrizes para usar a IA de forma ética. Certifique-se de que todos os funcionários estejam cientes dessas políticas e tenham realizado treinamentos sobre elas e solicite feedback regularmente. Pode ser útil contratar um representante de IA para supervisionar os sistemas e políticas. Certifique-se de que os clientes entendam como eles podem interagir com a IA e como ocorre a proteção da privacidade. Lembre-se de testar seus sistemas em busca de parcialidades e submetê-los periodicamente a auditorias e retreinamento.
O uso da IA torna mais fácil do que nunca oferecer um excelente atendimento ao cliente. Ao assumir alguns dos trabalhos mais manuais e tediosos, as ferramentas de IA permitem que os agentes de atendimento ao cliente lidem com tarefas mais desafiadoras e significativas. Além disso, muitas vezes, a IA pode oferecer uma resolução mais rápida diretamente aos clientes, o que resulta em tempos muito mais rápidos de resolução e espera.
A IA pode aprimorar a CX de várias maneiras, inclusive reduzindo o tempo de resolução e o custo, ao mesmo tempo em que aumenta a satisfação do cliente. Os agentes de IA podem avaliar os dados dos clientes para apresentar recomendações personalizadas e oferecer suporte 24/7. A IA também pode realizar análises de sentimento para detectar as emoções dos clientes, o que permite que os agentes lidem melhor com os problemas. Ela também automatiza tarefas manuais e repetitivas. Com essas melhorias, há o aprimoramento da experiência do cliente e, ao mesmo tempo, a facilitação dos fluxos de trabalho diários para os agentes.