Inteligência artificial e a reputação de empresas e marcas

Inteligência artificial e a reputação de empresas e marcas

Tecnologias como as derivadas do conceito de Inteligência Artificial (IA) são aliadas das empresas, com destaque na otimização de tarefas repetitivas e de baixo valor agregado. Mas podem se tornar uma armadilha quando adotadas sem os cuidados necessários, principalmente na relação com clientes na ponta, com risco de impactos à reputação.

O argumento foi abordado durante debate com o tema “Apostar na IA pode comprometer a reputação das empresas. Ignorá-la, também”, foco da última edição da série de lives promovida pela Percepta Marketing e Comportamento. Desta vez, o convidado foi Fábio Adiron, consultor, professor e autor dos livros “O mito de um mundo melhor” (2021) e “O dragão da inteligência artificial contra o guerreiro da desinteligência natural”, recém-lançado.

Fábio chamou atenção para o fato de, apesar de ser uma das tendências tecnológicas mais discutidas hoje, o conceito de IA foi cunhado em 1955 com duas vertentes decorrentes. Uma é a de uma inteligência geral, com máquinas capazes de ter os mesmos sentimentos e pensamentos de um ser humano, das quais ainda estamos distantes.

Outra é a da inteligência estreita, limitada a ser conduzida a algum objetivo por um humano, cuja faceta mais popular é a de máquinas, ou softwares, com capacidade de processar quantidades gigantescas de informações para responder rapidamente a questões para as quais foram treinadas (processo conhecido como aprendizado de máquina, ou machine learning).

É neste segundo estágio que se concentram usos populares da IA, como uma busca no Google ou uma pergunta à Siri, da Apple. O aprendizado de máquina também sustenta robôs de atendimento e de avaliação de crédito, entre outras tantas aplicações que impactam a vida do consumidor. E suas respostas serão melhores quanto mais bem treinados e alimentados, sempre a partir de decisões humanas na base.

“Ensinamos as máquinas a fazerem algo que o homem faz ou ler muitos dados para chegar a alguma conclusão, mas colocando a condição de onde queremos chegar”, diz Fábio. Na frente de atendimento, serão programadas respostas a questões mais simples que tomam a maior parte do tempo dos profissionais das centrais.

Como o processo é contínuo e mais questões vão sendo “aprendidas” com o passar do tempo, pode ocorrer alguma acomodação natural e é necessário cercar a ferramentas de cuidado para amenizar impactos – entre eles, levar a interação para o atendimento humano com o reconhecimento de questões não programadas.

Outro caso adiantado, o de modelos preditivos de crédito e fraude, já rendeu simplificação para empresas e clientes, com mais agilidade no processo. “A empresa precisa estar preparada para o aprendizado até obter o benefício da simplificação mais à frente”, explica o especialista. “A inteligência artificial é boa e pode ser melhor se suas vantagens e riscos forem bem conhecidos”, completa.

A questão é contrabalançar necessidade de aprendizado e mudanças de processos, inclusive aquelas exigidas para o sucesso das interações automatizadas, com a cultura de resultados de curto prazo. O risco da abordagem superficial e imediatista é um dos que mais desafia a reputação frente ao uso da inteligência artificial, detalha Adiron. “A chave é o papel do ser humano no processo de fazer com que um determinado conjunto de dados e informações leve a algum lugar previsto. A reputação deve fazer parte desta equação”, acrescenta Victor Olszensky, sócio da Percepta.

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