通常，客服中心的工作模式是快速接听电话、寻找解决方案、记录原因并转向队列中的下一位客户。然而，仅凭几分钟的接触，很难获取到有价值的信息。如果有一种技术，能够将这些互动转化为未来的经验呢？
这项技术已经存在，并且超越了电话通话的范畴——客户与企业之间的任何对话类型都可以被分析。此外，定义一次体验是积极还是消极的，不仅仅是语调，而是整体的沟通情境。诸如地域特色和文化表达等因素在这种解读中起着关键作用，因为一个人在评论某件事时可能听起来激动，但不一定代表不满意；或者可能使用不带负面含义的口语表达。.
借助生成式人工智能——它不仅能自动化任务，还能分析数据并生成洞察——企业除了解决具体问题外，还能够检查数千份档案和数据，识别对话中的不满模式，预测需求，并帮助企业完善消费者旅程。.
“人工智能对每次互动进行详细分析，这是人类分析师由于数据量庞大，无法在相同时间内以同等广度完成的。通过识别机会，即使在最简短的对话中，该工具也能将这些洞察转化为企业可执行的智能，” Carlos Sena解释道，他是 AIDA, （一家专注于使用生成式人工智能将互动转化为可执行智能的平台）的创始人。.
巴西在全球范围内已成为采用这一人工智能分支的领导者之一：根据谷歌委托进行的一项研究，巴西是全球使用生成式人工智能最多的国家之一——54%的受访者表示去年使用过该技术，而全球平均水平为48%。.
应用于客户服务时，生成式人工智能能够超越其更传统的用途（包括使用聊天机器人和虚拟助手自动化接触）。毕竟，即使在自动化互动中，用户体验也并非总是令人满意。因此，更复杂的服务请求——甚至客户本身——仍然需要人工介入。.
正是在这些情况下，不那么显而易见的AI应用才显得宝贵：生成式人工智能分析客户与客服人员对话中的行为，识别不满模式并定位痛点，从而实现持续调整，使客户旅程更加高效。该工具执行的数据分析帮助品牌理解服务中的瓶颈和主要不满点，无需任何“猜测”。这样，改进决策就有了更坚实的基础，从而更有可能产生积极效果。.
“除了回应用户请求，人工智能更允许企业将每次互动转化为提升其服务的机会，最终创建一个真实的信息源，并直达‘问题根源’以解决它。善于倾听、反思、分析并组织客户呼叫，可能成为失去一个客户与永久赢得该客户的关键区别。这听起来似乎矛盾，但技术最终成为了使客户服务更加人性化的强大盟友，’Sena总结道。.
