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3 mitos sobre IA no atendimento digital que sua empresa precisa superar

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) ganhou destaque como solução para todos os desafios da comunicação digital. Porém, na prática, o cenário é complexo. Muitas empresas acreditam que apenas implementar IA transformará completamente a experiência do cliente. É hora de desmistificar essa visão. A IA é uma ferramenta poderosa, mas não é e nem deve ser a única resposta para melhorar o relacionamento com o consumidor.  

Hoje, boa parte dos processos de atendimento, especialmente em canais como WhatsApp, são objetivos e operam com base em fluxos de ação e condição. Ou seja, o cliente informa um dado, como o CPF, e o sistema responde de forma automatizada com base nesse input. Se houver erro no preenchimento, não há necessidade de uma IA para corrigir o curso da conversa, pois um simples fluxo de revalidação pode resolver. O bot pode solicitar novamente o dado e, uma vez corrigido, seguir o atendimento normalmente. Isso é automação básica, mas extremamente eficaz. Não exige tecnologia de ponta, apenas uma arquitetura bem pensada de interação.  

Por outro lado, existem situações em que a IA faz toda a diferença. Por exemplo, uma negociação de dívidas via chatbot. A IA pode interpretar nuances de linguagem, sugerir abordagens e propor acordos personalizados com base no histórico do cliente. Ela agrega valor em situações subjetivas, onde não há respostas prontas ou binárias. Contudo, é indispensável ter uma base de dados consistente e bem estruturada para garantir a eficácia.  

Diante do potencial da inteligência artificial, alguns mitos persistem e dificultam sua adoção estratégica. Vamos três deles que levam a equívocos e mostrar como superá-los para aproveitar ao máximo a IA.  

  1. IA resolve tudo sozinha

Este é o mito mais comum. A ideia de que basta implementar uma IA para revolucionar o atendimento é enganosa. Sem processos claros, fluxos estruturados e objetivos definidos, nenhuma tecnologia será suficiente. A IA deve complementar a estratégia de atendimento e não a substituir. Somente será efetiva quando integrada a cenários específicos e bem definidos.  

  1. Todo negócio precisa de IA

Nem todas as empresas precisam investir em inteligência artificial para proporcionar um bom atendimento. Operações simples, como agendamentos, confirmações ou orientações básicas, podem funcionar perfeitamente com bots tradicionais e automações bem desenhadas. O importante é entender profundamente seu cliente, a demanda existente e os canais que ele utiliza. Em muitos casos, soluções mais simples se apresentam como alternativas eficazes e econômicas.  

  1. IA é sempre mais barata ou eficiente

Implementar IA exige investimento significativo, especialmente em operações complexas com integração a sistemas. Além dos custos da plataforma e canais, há cobranças adicionais específicas para o uso da IA. Além disso, a eficiência só é garantida quando a ferramenta é alimentada por dados precisos, atualizados e estruturados. Sem uma base consistente de informações, a IA será limitada e pouco eficaz. A personalização, que é seu grande diferencial, depende diretamente da qualidade dos dados fornecidos.  

Sem dúvida, a IA é excelente para lidar com situações complexas, interpretar ambiguidades e compreender variações linguísticas. No entanto, seu sucesso depende diretamente de preparação prévia, curadoria de dados e entendimento detalhado da jornada do cliente.  

Infelizmente, muitas empresas pulam etapas cruciais, adotando tecnologias avançadas antes de organizar suas próprias bases de conhecimento e informação. E como já foi dito, a IA sem uma boa base de dados é como um atendente sem treinamento adequado: gera confusão, insatisfação e prejuízos à reputação da empresa.  

A discussão sobre IA no atendimento não é sobre ser a favor ou contra a tecnologia, mas entender como e em que situação usar a ferramenta. É compreender que eficiência digital não depende apenas do que é mais novo, mas do que é adequado. Assim, o melhor caminho nem sempre é o mais sofisticado. Às vezes, está no que é mais estruturado.  

Diante das tecnologias emergentes, é importante entender as complexidades que envolvem cada decisão estratégica da empresa para, assim, traçar o melhor caminho e alcançar os resultados esperados.  

*Francisco Duque Dabus é COO da Robbu, empresa global de tecnologia especializada em comunicação omnichannel que transforma a maneira como os negócios se conectam com seus clientes. – E-mail: robbu@nbpress.com.br  

  • 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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