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Como profissional de CX, você está pensando em implantar a inteligência artificial generativa? Veja a seguir o que você deve se perguntar ao come?ar.

Todos no mundo dos negócios est?o falando sobre . Nos últimos meses, você já viu inúmeras manchetes sobre o da OpenAI e o do Google, pois as duas empresas desenvolvem modelos de IA capazes de criar conteúdo escrito personalizado ao extrair padr?es de dados existentes.

A IA generativa está decolando - e rapidamente. Só o ChatGPT tem e seu site recebe mais de 1 bilh?o de visualiza??es de página todos os meses.

Tanto as pessoas quanto as empresas est?o aproveitando a IA generativa para casos de uso que v?o desde a composi??o de poesia até a reda??o de solicita??es de propostas (RFPs) e a cria??o de anúncios em vídeo. Entre todos os casos de uso, uma coisa é comum: parecer humano. Esses modelos s?o cada vez mais bons nisso, mesmo que isso signifique em artigos de pesquisa gerados.

Apesar dos benefícios aparentemente infinitos e sem riscos, você n?o deve apostar cegamente na IA generativa. Como acontece com qualquer tipo de tecnologia, especialmente as novas, você deve debater suas vantagens e desvantagens. Embora a IA generativa possa parecer atraente à primeira vista, é possível que você n?o tenha os recursos necessários para implementá-la. Ou talvez você n?o conhe?a o caso de uso exato para maximizar seu impacto. E, com a IA em particular, você deve estar ciente de que ela precisa de barreiras de prote??o para permanecer t?o responsável quanto eficaz.

O que você precisa se perguntar ao aproveitar a IA generativa para sua empresa

A IA generativa está crescendo rapidamente e espera-se que organiza??es de vários setores dependam muito dela nos próximos anos. Na verdade, muitas organiza??es já est?o investindo tempo e recursos para implementar e aproveitar a tecnologia. Como especialista em experiência do cliente (CX) ou experiência do funcionário (EX) em particular, você pode estar considerando a IA generativa para suas opera??es.

Aqui est?o as cinco principais perguntas que você deve fazer a si mesmo, como profissional de CX, para garantir que os modelos de IA generativa sejam eficazes, éticos e alinhados aos valores e às metas de sua organiza??o.

#1. Como posso garantir que os dados permane?am seguros e de acordo com os padr?es de privacidade?

Antes de implantar qualquer modelo de IA, é essencial considerar a privacidade e a seguran?a dos dados de treinamento, especialmente aqueles que contêm . Os modelos de IA de código aberto representam riscos específicos para a privacidade e a seguran?a dos dados. Esses riscos se devem à vulnerabilidade criada pelo acesso aberto ao código-fonte, ao uso de bibliotecas de terceiros e à falta de controle sobre o compartilhamento e a distribui??o.

Para mitigar o risco, as empresas que implementam modelos de IA em dados confidenciais devem garantir que haja controles de acesso e medidas fortes em vigor sobre a base de código, as bibliotecas e o armazenamento de dados.

#2. Que medidas foram tomadas para remover a tendência dos modelos?

Os modelos de IA generativa s?o particularmente suscetíveis a vieses porque s?o projetados para aprender com grandes conjuntos de dados e produzir previs?es ou recomenda??es com base nesses dados.

Os modelos devem ser treinados em um conjunto de dados diversificado e representativo. No contexto da experiência do cliente e do funcionário, isso significa que há dados suficientes representativos da demografia, das culturas e de outros segmentos das bases de clientes e funcionários de uma empresa. Lembre-se de que o viés orientado por dados é mais provável quando se utiliza bibliotecas de código aberto, pois n?o há processo de valida??o da precis?o factual ou da ética do material de origem.?

Também é fundamental reconhecer e investigar o possível viés algorítmico dos modelos. O que o modelo foi treinado para otimizar? Por exemplo, vários modelos de IA generativa foram treinados para produzir resultados especificamente para mídias sociais - isso pode levar a um conteúdo mais polarizador ou sensacionalista porque esse conteúdo é comum, eficaz e amplificado nessas plataformas.

Pergunte como os modelos de IA que você está considerando foram treinados e otimizados para casos de uso de CX e EX, bem como como os modelos est?o sendo auditados e monitorados em rela??o à parcialidade.?

#3. Qual é o custo associado ao dimensionamento?

Trazer suas perguntas pontuais para o ChatGPT como um indivíduo que busca respostas rápidas é uma coisa. Mas outra coisa é dimensionar a IA generativa em dezenas ou centenas de milh?es de registros em toda a empresa.

Para ser bem-sucedida em escala, a IA generativa requer grandes quantidades de dados diversificados e seguros, infraestrutura de clusters de computa??o de alto desempenho e recursos de pesquisa e desenvolvimento para monitorar, manter e desenvolver modelos.

O custo é uma considera??o importante na conversa entre construir e comprar, portanto, procure entender o quanto sua organiza??o está preparada para assumir os custos do dimensionamento. Além disso, você deve se perguntar: Qual será o nível de esfor?o para integrar a IA generativa desenvolvida internamente aos processos de negócios e fluxos de trabalho?

Para valer a pena o custo, a IA precisa estar vinculada a resultados mensuráveis. Justificar a necessidade de modelos de IA generativa talvez seja a quest?o mais importante, portanto, avalie os custos associados e determine se existe ou n?o um caso comercial sólido para o uso de modelos.

#4. Qual é o ponto de partida mais impactante para a introdu??o da IA generativa nos programas de CX e EX?

N?o se deixe levar pelo brainstorming dos possíveis aplicativos de economia de custos da IA generativa. Antes disso, você precisa pensar na praticidade e nas implica??es. Seria ótimo economizar milh?es de dólares convertendo os agentes do centro de contato em chatbots, mas os consumidores - e a sociedade em geral - n?o confiam totalmente na IA em termos de privacidade de dados e no tratamento de quest?es delicadas.

Os pontos de partida eficazes para uma estratégia de IA generativa em CX/EX s?o aqueles vinculados a resultados comerciais positivos, fáceis de explicar ao diretor de experiência (CXO) e ao restante do C-suite e integrados aos fluxos de trabalho existentes.

• Aumento da eficiência: A IA generativa automatiza tarefas que consomem muito tempo, como as tarefas de resumo e disposi??o de chamadas que os agentes precisam fazer após cada chamada de atendimento ao cliente.
• Redu??o do tempo para obter insights: A IA deve ser usada para agilizar o desenvolvimento e a manuten??o da cria??o de modelos baseados em regras em aplicativos , liberando os analistas para dedicar mais tempo à gera??o de resultados e a??es.
• Personaliza??o: Grandes quantidades de dados devem ser analisadas para gerar recomenda??es personalizadas para os clientes - individualmente ou por segmento. Um exemplo é entender o histórico de um cliente com o suporte para conduzi-lo mais facilmente pelo canal preferido na jornada do cliente.
• Lealdade e desgaste dos funcionários: A IA generativa também pode ser usada para entender melhor a experiência dos funcionários e tomar decis?es para lidar com o esgotamento, a rotatividade e o envolvimento dos funcionários.

#5. Como posso promover a ado??o de uma estratégia de IA generativa em minha empresa?

As solu??es tecnológicas s?o mais impactantes quando adotadas em escala. No entanto, a IA é uma tecnologia que pode ser difícil de ser implementada em escala.

Os clientes e funcionários podem hesitar em interagir com sistemas ou recomenda??es baseados em IA se n?o confiarem na tecnologia ou sentirem que sua privacidade n?o está sendo respeitada.?

? importante comunicar uma estratégia de IA - especialmente uma que possa afetar a medi??o de desempenho, a remunera??o e as tarefas cotidianas dos funcionários - com transparência e honestidade. Compartilhe metodologias de modelagem, incentive perguntas e disponibilize resultados regulares de auditorias ou testes de viés. Comece com casos de uso que n?o afetem diretamente a remunera??o ou as avalia??es dos funcionários e, em vez disso, concentre-se em casos de uso de qualidade de vida, como automa??o de tarefas e otimiza??o do fluxo de trabalho.

Por fim, para impulsionar a ado??o e os resultados comerciais significativos por meio de a??es, seus modelos de IA generativa devem ter resultados precisos e acionáveis que sejam relevantes.

Prepare-se para usar a IA generativa e liderar seu setor

? provável que você e seus concorrentes já estejam usando a IA de alguma forma. Agora é hora de sair do estágio de modismo da IA generativa e concentrar essa tecnologia em casos de uso tangíveis para beneficiar seus funcionários e seus resultados financeiros. A aten??o está se voltando para a , desde a produ??o de conteúdo em um piscar de olhos até a simplifica??o de processos para os funcionários. Aproveite as possibilidades.