O potencial da IA generativa, como o ChatGPT, de gerar disrupção a forma como os humanos interagem com os computadores, mudar a forma como as informações são recuperadas e transformar empregos em todos os setores deixou muitos líderes da empresa coçando suas cabeças. Assim como outras inovações em IA, o ChatGPT e modelos similares de linguagem grande (LLMs) levantam grandes questões sobre seu impacto nos empregos e como as empresas podem aplicá-los de forma produtiva e responsável.
Acreditamos que empresas líderes não devem tentar automatizar trabalhos humanos que não existam nem esperar cautelosamente à margem até que sejam bem documentados deficiências da IA generativa são eliminados. Em vez disso, em áreas em que a aplicação da IA generativa se mostra promissora, as empresas deveriam adotar uma abordagem mais estratégica. Primeiro, eles podem dividir os trabalhos em pacotes subjacentes de tarefas. Em seguida, eles podem determinar como a introdução da IA generativa pode afetar cada uma dessas tarefas. Eles descobrirão, como fizemos em nossa pesquisa, que o efeito líquido sobre os empregos será criar um novo conjunto de tarefas de trabalho humano — muitas delas de maior valor.
Dividindo tarefas de trabalho
O atendimento ao cliente, uma atividade vital em quase todos os setores, fornece um exemplo instrutivo de como a IA generativa enriquecerá — e não apagará — empregos. Por exemplo, descobrimos que a maior parte do trabalho dos representantes de atendimento ao cliente pode ser dividida em 13 tarefas existentes. Em seguida, analisamos como a introdução da IA generativa pode afetar cada uma dessas tarefas. Quatro das tarefas permaneceram inalteradas e podiam ser executadas inteiramente por humanos. Quatro tarefas podem ser totalmente automatizadas. Cinco tarefas poderiam ser aumentadas para ajudar os humanos a trabalhar com mais eficiência. E surgem cinco novas tarefas de alto valor. Tarefas humanas, automatizadas, aumentadas e emergentes — esses são os ingredientes de uma nova combinação de tarefas em torno das quais as empresas devem redesenhar trabalhos para obter o máximo de vantagens da IA generativa.
As quatro tarefas humanas, não afetadas pela IA generativa e executadas inteiramente pela equipe de atendimento ao cliente, incluíram atividades como a organização de ambientes voltados para o cliente e o direcionamento de operações, atividades e procedimentos organizacionais. As quatro tarefas de atendimento ao cliente que poderiam ser automatizadas de forma total e eficaz incluíam tarefas estruturadas repetitivas, como determinar os preços de bens e serviços e cobrar pagamentos. E as cinco tarefas ampliadas de atendimento ao cliente que precisavam ser reinventadas em torno da colaboração entre representantes de atendimento ao cliente (CSRs) e IA generativa incluíam atividades como responder a problemas ou consultas de clientes, fornecer informações a hóspedes, clientes ou clientes e promover produtos ou serviços.
Apesar do narrativa midiática pelo contrário, a IA generativa não eliminará categorias inteiras de empregos, como os de atendimento ao cliente. Idealmente, a automação visa liberar o potencial humano para realizar tarefas de forma diferente e realizar tarefas diferentes e de maior valor.
Em nosso livro, Human + Machine: reimaginando o trabalho na era da IA, detalhamos como as empresas líderes estavam usando inteligência artificial para aumentar as capacidades humanas, não substituí-las. A mesma dinâmica impulsionará o uso da IA generativa à medida que as empresas encontrarem maneiras ainda mais criativas de aproveitar o poder da colaboração entre homem e máquina.
Por exemplo, a capacidade da IA generativa de colocar grandes quantidades de informações na ponta dos dedos dos CSRs aumenta muito sua capacidade de resolver o problema do cliente de forma mais completa e rápida do que um chatbot sozinho ou um RSC seguindo um script rotineiro. Mas, como a IA conversacional às vezes pode produzir respostas plausíveis, mas mesmo assim incorretas, irrelevantes ou sem sentido, um ser humano deve permanecer informado para garantir a precisão e a confiabilidade das sugestões e informações geradas por máquina.
Valorizando a experiência humana
Uma combinação criativa de tarefas de atendimento ao cliente humanas, automatizadas e aumentadas pode dar às organizações uma vantagem sobre concorrentes menos criativos. Mas acreditamos que, para aproveitar todo o potencial da IA generativa, a equipe de atendimento ao cliente precisará realizar tarefas novas e sem precedentes que valorizem tarefas distintamente humanas.
Isso é consistente com nossas descobertas em nosso livro mais recente Radicalmente humano, onde detalhamos as maneiras pelas quais abordagens ainda mais novas da IA, impulsionadas pelas pressões da pandemia, estavam derrubando as suposições sobre o papel das pessoas no ecossistema tecnológico emergente. Em vez de serem dominadas por máquinas inteligentes, as pessoas agora as orientam com base na experiência, percepção e expertise humanas. Na verdade, o ChatGPT e seus antecessores foram treinados com uma técnica chamada aprendizado por reforço a partir do feedback humano (RLHF), e seus desenvolvedores continuam a refiná-la com base em como as pessoas a estão usando on-line. Como um dos desenvolvedores do ChatGPT contei Análise de tecnologia, “Esse é o ingrediente secreto do ChatGPT. A ideia básica é pegar um grande modelo de linguagem com a tendência de expor o que quiser... e ajustá-lo ensinando quais tipos de respostas os usuários humanos realmente preferem.”
No domínio do atendimento ao cliente, o advento da IA generativa, guiada por humanos, exigirá um trabalho cognitivo de alto nível, como julgamento, discernimento, raciocínio moral e inovação. Isso está muito longe de seguir scripts ou entregar clientes para outros CSRs mais experientes. Grande parte desse trabalho de alto nível se concentrará em manter, monitorar e melhorar o desempenho da própria IA generativa. Como os CSRs usam o sistema simultaneamente e avaliam seu desempenho, seu radar interno deve estar sempre ligado. Como essas atividades são de ordem superior, elas parecem menos tarefas discretas do que responsabilidades contínuas, exigindo grande sensibilidade, novos comportamentos e discernimento. Em nossa análise, encontramos pelo menos cinco dessas novas tarefas que precisarão ser incorporadas aos trabalhos de atendimento ao cliente do futuro.
Buscando a melhoria contínua.
Como a IA generativa está evoluindo rapidamente, as organizações de atendimento ao cliente precisarão encontrar continuamente maneiras novas e mais poderosas de usá-la. Essa não é uma tarefa apenas para designers, mas também para CSRs, que sabem em primeira mão o que está funcionando, não está funcionando ou pode ser melhorado. Sua visão e experiência podem ser inestimáveis em áreas como autoatendimento, resposta automatizada e personalização. Os líderes das organizações de atendimento ao cliente precisarão criar caminhos ou processos para que os CSRs forneçam suas contribuições.
Garantir que o sistema esteja alinhado com o cliente.
Determinar se um sistema generativo orientado por IA está avaliando com precisão a intenção humana, está resolvendo o que o cliente quer que seja resolvido e fazendo isso de uma forma que se alinha com os valores do cliente será uma tarefa humana contínua. A equipe de atendimento ao cliente precisará ser capaz de avaliar as interações com os clientes nesses termos, garantir continuamente que a saída da máquina esteja alinhada com elas e ter um meio de relatar desalinhamentos.
Testando e avaliando avatares para interações com clientes.
Imitar características e características humanas em avatares de uma IA conversacional pode ser uma forma valiosa de criar relacionamento com os usuários. Mas a equipe de atendimento ao cliente deve monitorar e avaliar continuamente os muitos riscos que essas representações correm, como preconceitos inconscientes embutidos na aparência, gênero e tom de voz de um avatar. Esses são alvos móveis, e acompanhá-los exigirá sensibilidade por parte dos profissionais de atendimento ao cliente.
Monitorando a privacidade dos dados e minimizando o viés de dados.
As empresas devem estar sempre atentas à quantidade de dados que estão coletando e se seu uso está replicando os preconceitos do sistema de IA. Os representantes do atendimento ao cliente podem aprender a identificar problemas de privacidade de dados e apresentá-los rapidamente a supervisores. Eles também podem testar novos usos do sistema para detectar possíveis preconceitos, uma tarefa para a qual o teste de avatares deve ajudar a prepará-los.
Garantindo o comportamento ético da máquina.
A IA conversacional pode aumentar a confiança e o engajamento amenizar a solidão, e tem até promessa demonstrada em ajudar crianças com transtornos do autismo e pessoas em recuperação de traumas. Mas essas habilidades também geram uma série de questões éticas e de conformidade. A IA conversacional pode ser extremamente persuasiva e, em combinação com sua capacidade de gerar confiança, pode ser usada para vender produtos e serviços que os clientes não querem ou precisam. Além disso, a IA conversacional pode traçar perfis de usuários em grande escala e explorar seus preconceitos emocionais e cognitivos — uma prática explicitamente proibida pela Lei de Serviços Digitais da União Europeia. O pessoal de atendimento ao cliente, especialmente aqueles envolvidos na venda de produtos e serviços, está em uma posição única para entender quando a máquina está se comportando da melhor maneira possível e quando ultrapassa uma linha ética.
O caminho a seguir
O atendimento ao cliente, embora ilustrativo, representa apenas uma pequena parte do impacto que a IA generativa terá em toda a sua organização — e em breve. Ao contrário de outras grandes inovações em que a tecnologia era um “produto” relativamente estável quando as empresas começaram a adotá-la, a evolução da IA generativa e dos LLMs acontecerá paralelamente à adoção, porque o avanço é muito grande. As empresas não podem se dar ao luxo de esperar. Os líderes devem começar agora a fazer o trabalho árduo de reinventar empregos e criar a combinação mais eficaz de tarefas humanas, automatizadas, aumentadas e emergentes no contexto dos negócios específicos da empresa.
Como a adoção e a evolução da tecnologia ocorrerão quase simultaneamente, a IA generativa será continuamente disruptivo. Mas também liberará a criatividade humana e capacitará as pessoas a resolver problemas que antes eram insolúveis. Imagine, por exemplo, um sistema generativo de IA que é continuamente treinado, em parte, nas interações com os clientes e usa o que “sabe” para sugerir produtos e serviços antes inimagináveis. Indo muito além da mineração de dados e de outras ferramentas de desenvolvimento e marketing de produtos, esse sistema pode gerar ideias de produtos com nuances e especificidades que incluem detalhes de design, o tamanho do mercado e o caminho da evolução e aprimoramento contínuos do novo produto.
Esse poder da IA generativa e dos grandes modelos de linguagem para entender toda a história, contexto, nuance e intenção de uma empresa oferece uma oportunidade única em uma geração. Com o poder de extrair de tudo o que é transmitido por meio da linguagem (documentos, e-mails, bate-papos, gravações de vídeo e áudio, bem como seus aplicativos e sistemas), você pode sair do outro lado sabendo tudo o que sua organização já conheceu para impulsionar inovação, otimização e reinvenção de alto nível.
A velocidade do desenvolvimento continuará sendo de tirar o fôlego. Estamos no início de uma era incrivelmente empolgante que transformará fundamentalmente a forma como as informações são acessadas, o conteúdo é criado, as necessidades dos clientes são atendidas e os negócios são administrados. As empresas que agem primeiro e de forma mais agressiva podem criar uma grande vantagem sobre aqueles que hesitam, elevando as capacidades dos funcionários, encantando os clientes e introduzindo novos modelos de negócios poderosos.
