- IA que detecta o estado emocional do cliente pela voz pode encaminhar casos para equipes especializadas, reduzindo tensões.
- Há tendência de clientes e marcas utilizarem IA para resolver questões, com interações entre IA do consumidor e IA da empresa nos próximos cinco anos, segundo executivos ouvidos pela Zendesk.
- A IA passa a fazer avaliação automática de interações, permitindo controle de qualidade em todas as conversas, inclusive com máquinas.
- Na TotalPass, a IA reduziu o tempo de resolução de problemas de 10–15 horas para cerca de 6 minutos, com 70% das demandas menos urgentes resolvidas pela IA e satisfação subindo de 40% para 85%.
- Bancos e outras instituições trocam informações sobre tentativas de golpe para se fortalecer contra fraudes, usando redes interorganizacionais facilitar a comunicação rápida entre concorrentes.
A adoção de inteligências artificiais no atendimento ao cliente avança com foco em reduzir tensões, agilizar soluções e ampliar a qualidade das interações. Em entrevista durante o evento Zendesk Relate, executivos de grandes empresas mostram como IA pode, aos poucos, reconfigurar o relacionamento entre consumidores e marcas.
Entre as inovações em estudo, está a IA que identifica sinais de irritação na voz do cliente e encaminha o atendimento a equipes especializadas. O objetivo é desarmar situações antes que aumentem, melhorando a efetividade da resposta. A prática já é usada por algumas companhias e tende a se expandir.
Outra tendência é a interação direta entre IA de clientes e IA de marcas. O mercado sinaliza que, nos próximos anos, grande parte das tratativas deve ocorrer entre sistemas autônomos, com o envolvimento humano apenas em validações finais.
A IA também auxilia na avaliação de qualidade do atendimento. Com monitoramento automatizado, é possível auditar 100% das conversas, inclusive as com robôs, identificando pontos de melhoria de forma contínua.
Acelerar soluções é prioridade, especialmente em serviços que dependem de múltiplos sistemas. Na TotalPass, o uso de IA reduziu o tempo de resolução de problemas de 10–15 horas para cerca de 6 minutos, levando o atendimento de 40% para 85% de satisfação.
Em finanças, bancos e fintechs compartilham informações sobre tentativas de golpe para reforçar a defesa contra fraudes. A interligação entre instituições permite avisos rápidos e bloqueio de atividades suspeitas antes que haja dano maior.
Modelos de IA que aprendem com cada interação também aparecem como novidade. Diferentemente das URAs tradicionais, as novas soluções ajustam-se conforme o histórico de cada cliente, tornando as explicações mais rápidas e as soluções mais adequadas.
O atendimento em grande volume pode ganhar personalização. Com IA assumindo demandas massivas, o tempo de resposta muda de foco para a qualidade do relacionamento, especialmente em cenários com clientes que preferem conversas mais longas.
Detecção de emoção e redirecionamento
A ferramenta analisa volume da voz e escolhas de palavras para inferir o estado emocional. Em empresas que já utilizam o recurso, clientes irritados são encaminhados a equipes preparadas para gerenciar o conflito com mais firmeza e empatia.
Interação pessoa-máquina
A tendência é que consumidores tratem com IA de marcas e aceitem a cooperação entre sistemas. Especialistas consideram possível que, em cinco anos, a maioria das tratativas esteja nessa modalidade, com humanos atuando apenas em validações críticas.
Controle de qualidade automatizado
A avaliação de interações passa a cobrir contatos com robôs e atendentes humanos. Dados consolidados permitem identificar rapidamente onde melhorias devem ocorrer, elevando a eficácia do atendimento.
Desempenho e experiência do usuário
Casas Bahia já utiliza IA para melhorar o fluxo de atendimento logístico, enquanto o Sofisa Direto destaca a importância da colaboração entre bancos para reforçar a segurança contra fraudes. As inovações visam reduzir falhas, acelerar soluções e personalizar a experiência do usuário.
Entre na conversa da comunidade