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Empresas adotam exércitos de IA com personalidades distintas para melhorar experiência do cliente

Se, no passado, o atendimento automatizado era visto com certa desconfiança — robôs que não entendiam as perguntas ou davam sempre as mesmas respostas —, o cenário hoje é outro. A evolução da inteligência artificial (IA), especialmente com a chegada dos modelos generativos, abriu novas possibilidades de interação entre marcas e consumidores. A próxima fronteira agora é a criação de múltiplos agentes de IA, que operam juntos de forma orquestrada, ampliando a personalização, a eficiência e a escala dos atendimentos.

Essa nova abordagem combina o melhor dos dois mundos: a inteligência humana aplicada na criação de estratégias e fluxos de atendimento e a capacidade quase ilimitada da IA de se adaptar, aprender e responder de maneira personalizada, tudo isso em tempo real.

“É um caminho sem volta. O consumidor não quer mais esperar, nem ser transferido de setor em setor. Ele quer respostas rápidas, precisas e, principalmente, quer ser entendido”, afirma Jenifer Ferraz, Head de Produto e Negócios do Grupo IRRAH TECH, especializado em soluções de IA generativa para o varejo.

Na prática, o grande desafio para as empresas é sair do modelo tradicional, com um único chatbot que tenta dar conta de todos os tipos de demanda, e partir para uma lógica mais sofisticada, com múltiplos agentes especialistas atuando em conjunto. É nesse cenário que a IRRAH TECH aposta no seu principal produto: o GPT Maker.

“Mais do que automatizar respostas, nossa proposta é usar a inteligência artificial para criar experiências de marca memoráveis, em que o cliente sente que está sendo ouvido, compreendido e bem atendido, independentemente do canal ou do momento da jornada”.

Jenifer explica que “a ferramenta permite criar, de forma simples e intuitiva, diversos assistentes com personalidades, conhecimentos e objetivos diferentes. Cada um pode ser treinado para funções específicas: um agente especialista em dúvidas sobre produtos, outro dedicado a processos de troca e devolução, outro focado em vendas, o que auxilia em problemas mais complexos, como configuração de produtos ou falhas técnicas, e até um agente com o tom de voz da marca para reforçar o relacionamento”.

A profissional ainda destaca que “o GPT Maker permite que o cliente nem perceba que está interagindo com diferentes inteligências. Para ele, a experiência é fluida e personalizada. Nos bastidores, cada agente está preparado para atuar exatamente onde é mais eficiente.”

Outro ponto-chave dessa tecnologia é a integração entre os agentes de IA e os atendentes humanos. “Quando um cliente faz uma pergunta mais complexa ou que exige empatia, o sistema aciona um operador, mas sem perder o contexto da conversa, garantindo uma transição suave”, explica.

“Esse modelo híbrido evita aquele atrito clássico de ter que repetir tudo de novo para o atendente humano. O histórico está ali, o contexto está preservado. Isso aumenta a satisfação do cliente e reduz o tempo médio de atendimento”, diz.

Além disso, o GPT Maker permite que as empresas escalem seus atendimentos sem precisar multiplicar o número de operadores. A IA absorve grande parte das demandas repetitivas, liberando os times humanos para casos mais estratégicos e sensíveis.

Para Jenifer, o futuro do atendimento passa necessariamente pela personalização em escala. “O consumidor quer se sentir único, mas as empresas precisam fazer isso de forma viável e sustentável. A IA generativa, com múltiplos agentes, é hoje a tecnologia mais poderosa para equilibrar essas duas necessidades”.

“Mais do que automatizar respostas, nossa proposta é usar a inteligência artificial para criar experiências de marca memoráveis, em que o cliente sente que está sendo ouvido, compreendido e bem atendido, independentemente do canal ou do momento da jornada.”

E os números comprovam essa necessidade. De acordo com o Relatório CX Trends 2024 da Zendesk, a personalização do atendimento é um fator determinante na experiência dos clientes: 67% esperam que as interações sejam personalizadas, enquanto 59% querem que as empresas usem dados disponíveis para oferecer experiências mais personalizadas. Além disso, 70% dos consumidores afirmam esperar que as empresas ofereçam suporte em tempo real, e 64% esperam que isso aconteça em todos os canais.

Além disso, 57% dos líderes de experiência do cliente acreditam que a IA generativa terá grande impacto no suporte via chat nos próximos dois anos, sendo que 83% das empresas que já utilizam essa tecnologia reportaram retorno positivo sobre o investimento (ROI), de acordo com pesquisa publicada pela Forbes.

No Brasil, um estudo da ServiceNow aponta que 87% dos consumidores valorizam um bom atendimento por chatbot, embora 59% ainda prefiram falar com um atendente humano em situações mais complexas, o que reforça a importância da tecnologia.

Jenifer conclui: “O atendimento não é mais um custo. É um ativo estratégico de relacionamento e de geração de valor para o negócio.”

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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