Melhor atendimento ao cliente com agentes de IA

Um agente de inteligência artificial (IA) é um sistema ou programa capaz de realizar tarefas de forma autônoma em nome de um usuário ou de outro sistema, projetando seu fluxo de trabalho e utilizando as ferramentas disponíveis. Ao contrário de outras ferramentas de IA, esses agentes são capazes de solucionar problemas de forma independente e podem realizar tarefas ou alcançar metas específicas interagindo com ambientes externos.

Esses agentes são baseados principalmente em grandes modelos de linguagem (LLMs) avançados e aproveitam uma combinação variável de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (NLP) e automação para entender, responder e gerenciar interações com clientes em vários canais de comunicação. Atualmente, eles são usados para melhorar a experiência do cliente (CX), otimizar recursos e gerar tomada de decisão informada por dados em todas as operações de suporte ao cliente.

Em um cenário de negócios lotado e hipercompetitivo, a experiência do cliente é um fator cada vez mais crítico para o sucesso de uma empresa. No entanto, à medida que os consumidores exigem mais das interações com os clientes, os profissionais de serviços enfrentam dificuldades para atender às expectativas. De acordo com uma pesquisa recente da Salesforce, 82% dos representantes de serviço dizem que os clientes querem mais do que costumavam.¹ O esgotamento entre os profissionais de atendimento ao cliente está aumentando devido ao volume de solicitações de clientes e à natureza muitas vezes monótona do trabalho.

Com a capacidade de realizar várias tarefas complexas simultaneamente, os agentes de IA autônomos podem desempenhar um papel crítico na melhoria do suporte ao cliente. Atualmente, os agentes autônomos são usados para agilizar as opções de autoatendimento para os clientes e automatizar tarefas rotineiras básicas. Mas sua capacidade de reinventar fluxos de trabalho e escalar rapidamente provavelmente alterará significativamente a execução e o design do atendimento ao cliente, especialmente devido aos avanços recentes em IA generativa e IA conversacional. Dependendo do nível de integração com os departamentos de serviço, os agentes podem aumentar a eficiência operacional dos agentes humanos, proporcionar experiências superiores e experiências do cliente personalizadas, envolver e orientar os consumidores durante o processo de atendimento ou resolver problemas totalmente com o mínimo de intervenção humana.

Espera-se que essas parcerias entre agentes de atendimento ao cliente humanos e de IA se aprofundem à medida que os agentes de IA são implementados com frequência cada vez maior. Isso significa que, à medida que a tecnologia atinge a maturidade, ela desempenhará um papel maior na condução da tomada de decisão organizacional e na conclusão de tarefas antes executadas por agentes humanos.² Embora essas mudanças aumentem significativamente a eficiência e a produtividade no atendimento ao cliente, elas também reimaginam fundamentalmente o papel de uma equipe de suporte, colocando mais ênfase na inteligência emocional, na construção de relacionamentos e no conhecimento técnico.

Ao contrário de assistentes não agentes (por exemplo, chatbots), que só respondem às perguntas uma de cada vez, os agente de IA são capazes de guardar a memória de um dia para o outro, raciocinar e agir por conta própria.

Os agentes de IA processam as consultas dos clientes ou funcionários para entender a intenção e o contexto, fazendo perguntas se necessário. Dependendo da complexidade de suas tarefas programadas e do número de ferramentas externas às quais têm acesso, os agentes de IA podem resolver tickets de atendimento ao cliente, enviar mensagens com os clientes, analisar dados de consumidores, encaminhar questões complexas para agentes humanos e proporcionar experiências de serviço personalizadas.

Por exemplo, agentes de IA conectados a vários outros sistemas e conjuntos de dados poderiam utilizar ferramentas predefinidas para ajudar uma família a planejar férias: sugerindo destinos com base nas preferências existentes do usuário, mapeando rotas, recomendando hotéis e fazendo reservas. Com a integração de dados de terceiros, uma rede de agentes de planejamento de férias também pode alterar os planos em tempo real em resposta a condições como clima ou tráfego.

As ferramentas agênticas de atendimento ao cliente podem lidar com tarefas simples ou fluxos de trabalho complexos, dependendo de como são desenvolvidas e de a quantas ferramentas têm acesso. Muitos agentes de IA atuam como parte de uma rede, chamada de sistema agêntico, onde cada agente executa uma tarefa separada antes de entregar uma consulta a outro bot específico de tarefa ou objetivo.

Por exemplo, as soluções de IA agêntica poderiam interpretar a consulta de um cliente, identificar a natureza de uma solicitação de serviço e emitir automaticamente um reembolso ou ticket de serviço. Essas ferramentas geralmente se integram a aplicativos de terceiros, como softwares de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) ou ferramentas de comunicação como o Slack, para aprimorar os sistemas existentes e coletar dados relevantes.

Juntas, essas ferramentas melhoram a satisfação do cliente (CSAT), proporcionando resolução oportuna e precisa de solicitações de serviço e outras comunicações, levando a melhores experiências dos clientes.

Alguns casos de uso comuns para agentes de IA no atendimento ao cliente incluem:

Enquanto os assistentes de IA normalmente só conseguem lidar com perguntas frequentes e perguntas comuns predefinidas, os agentes de IA se envolvem em comunicações dinâmicas com os clientes sobre status de pedidos, políticas de reembolso, problemas de produtos e outras consultas altamente especializadas. Eles podem personalizar as solicitações com base em interações anteriores para oferecer um atendimento de alto nível ao cliente.

Por exemplo, quando a varejista de trailers Camping World integrou a tecnologia do agente virtual a seu processo de atendimento ao cliente, descobriu que o engajamento do cliente aumentou 40%, enquanto os tempos de espera caíram de horas para 33 segundos.

Os agentes de IA podem organizar e recuperar dados relevantes e artigos da base de conhecimento, garantindo que tanto os clientes quanto os agentes de suporte tenham acesso a informações precisas e personalizadas em tempo real.

Os agentes de IA fornecem atualizações proativas sobre o status e o rastreamento de pedidos dos clientes em tempo real, apresentando informações relevantes com base em dados de envio, condições de tráfego ou até mesmo padrões climáticos.

A IA agêntica pode ajudar a diagnosticar e resolver problemas de software, hardware ou produtos dos clientes, armazenando informações sobre as preferências deles para oferecer um suporte mais preciso. Ela também pode fornecer recomendações para produtos adicionais. Ao armazenar preferências como essas, os agentes de IA também podem sugerir produtos e serviços relevantes com base nas necessidades individuais do consumidor.

Com acesso a ferramentas de análise de sentimento, os agentes de IA podem interpretar proativamente como os consumidores estão respondendo a novos produtos ou iniciativas. Esses agentes podem atuar como sistemas de alerta antecipado de possíveis problemas ou parceiros estratégicos para brainstorming de novos recursos de produtos com base nos dados do cliente. Eles também podem disponibilizar resumos de reuniões, chamadas de serviço e outras comunicações com clientes, oferecendo material de treinamento para novos representantes de atendimento ao cliente e um senso de continuidade em toda a empresa.

Os agentes de IA ajudam em tarefas rotineiras críticas, como gerenciamento de dados, gerenciamento de projetos e outras tarefas administrativas. Por exemplo, a Avid Solutions, pioneira em pesquisa e desenvolvimento, conseguiu reduzir em 25% o tempo necessário para integrar novos clientes usando a IA agêntica.

Os sistemas de IA, incluindo agentes equipados com processamento de linguagem natural, orientam os clientes pelas etapas de solução de problemas de questões técnicas ou relacionadas ao serviço. Dada a capacidade de reter “memória” ao longo do tempo e personalizar as saídas, essas ferramentas podem fornecer suporte preciso para vários problemas dos clientes com base em variáveis individuais.

A IA agêntica e as ferramentas associadas de atendimento ao cliente impulsionadas por IA aumentam a eficiência, reduzem os erros e fornecem aos agentes humanos inteligência crítica para responder proativamente às necessidades dos clientes. Ao transferir tarefas manuais rotineiras para colaboradores digitais, os profissionais de atendimento ao cliente têm mais oportunidades de estabelecer conexões valiosas com os consumidores.

Por exemplo, uma grande companhia de navegação usou a IA agêntica para reduzir o tempo gasto com a papelada de integração de quatro horas por semana para 30 minutos. Isso permitiu que a equipe de operações aumentasse drasticamente o tempo gasto em iniciativas de atendimento ao cliente mais criativas e diferenciadas.

Alguns benefícios adicionais de usar agentes de IA para o atendimento ao cliente incluem:

Com agentes de IA orientados para o atendimento ao cliente, os clientes podem receber suporte personalizado e abrangente em vários idiomas e locais sem as restrições impostas aos agentes humanos.

Agentes de IA coletam e analisam proativamente dados de interação com o cliente que seriam impossíveis de serem analisados por um único ser humano. Usando esses dados, a IA agêntica pode identificar tendências, otimizar recursos e melhorar a qualidade do serviço, ou atuar como um sinal de alerta antecipado de possíveis problemas.

Os agentes de IA liberam os representantes humanos para se concentrar em interações complexas ou delicadas com os clientes, ou para trabalhar em iniciativas de atendimento ao cliente mais criativas.

Os agentes de IA automatizam tarefas repetitivas, como a criação de tickets de serviço, permitindo que as empresas aloquem recursos de forma mais eficaz.

Os agentes de IA oferecem suporte sem interrupções e coeso por meio de vários canais, incluindo chat, e-mail, telefone e redes sociais.

Os sistemas de IA analisam e respondem às consultas dos clientes instantaneamente, a qualquer hora do dia, minimizando backlogs e atrasos.

As empresas reduzem as despesas operacionais automatizando as interações rotineiras e reduzindo a necessidade de grandes equipes de suporte.

Sistemas orientados por IA lidam com as crescentes consultas de clientes sem custos adicionais de pessoal ou infraestrutura.

Capturar o verdadeiro valor dos agentes de IA no atendimento ao cliente geralmente requer clareza, planejamento de longo prazo e uma reformulação de funções. Quatro melhores práticas para empresas que implementam essas ferramentas incluem:

Os agentes de IA devem complementar as equipes humanas de atendimento ao cliente e se alinhar às metas gerais de serviço. Em vez de simplesmente automatizar fluxos de trabalho e práticas selecionadas sem orientação, as implementações mais bem-sucedidas identificam metas de longo e curto prazo com base em métricas específicas, como pontuações de CSAT aprimoradas ou tempo de resolução.

Os agentes de IA têm mais sucesso quando são treinados usando dados limpos e apropriados e equipados com os recursos mais relevantes. Equipar os agentes de suporte para lidar com tarefas autônomas pode envolver a verificação de ferramentas de API, a contratação de cientistas de dados ou o investimento em infraestrutura adicional. Garantir que os agentes de IA tenham acesso contínuo às mais recentes bases de conhecimento e ferramentas de automação permite que eles tenham um desempenho mais eficaz e evoluam em resposta às necessidades em constante mudança.

Como a IBM descobriu, as implementações de IA são mais produtivas quando estão profundamente integradas aos fluxos de trabalho existentes. Os agentes de IA baseados em vendas mais úteis se conectam sem dificuldades ao CRM, ao gerenciamento de recursos empresariais (ERP) e a outros sistemas corporativos para acessar dados relevantes e simplificar processos administrativos. Ao modernizar os sistemas existentes, remover silos e permitir o acesso a dados em toda a organização, os líderes podem capacitar os agentes de IA para tomar decisões mais eficazes e fornecer análise de dados robusta com base nas condições em mudança.

Com a IA agêntica realizando uma série de tarefas rotineiras que antes eram tratadas por agentes de suporte humanos, os departamentos de atendimento ao cliente necessariamente mudam. Os representantes de atendimento ao cliente podem precisar de treinamento adicional para trabalhar de forma produtiva ao lado de agentes de IA, consultando-os adequadamente e utilizando seus insights para melhorar as interações com os clientes. Políticas claras para levar problemas críticos dos clientes às equipes de suporte humano também podem evitar a frustração dos funcionários e dos clientes.