许多时候，客服中心的工作是接听电话、寻找解决方案、记录原因，然后迅速将下一位客户排入队列。 但是，仅凭几分钟的联系，很难获得相关信息。 如果有一种技术能够将这些互动转化为未来的学习内容，会是怎样的呢？
这项技术已经存在，并且超越了电话通话，任何类型的客户与企业之间的对话都可以被分析。 包容不仅仅是语调决定一段体验是积极还是消极，而是整个沟通的背景。 诸如地区用语和文化表达等因素在这种解释中起着关键作用，因为一个人在评论某个事件时可能听起来很激动，但并不一定不满，或者可能使用一些口语表达而没有负面含义。
利用生成式人工智能——不仅自动化任务，还能分析数据并生成洞察——企业不仅可以解决具体问题，还能审查数千份文件和数据，识别对话中的不满模式，预测需求，帮助公司优化客户体验。
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的限制无法在相同时间内做到的。通过在即使是最小的对话中识别机会，该工具将这些洞察转化为可操作的企业智能，"卡洛斯·塞纳（Carlos Sena）"创始人解释道。艾达平台专注于利用生成式人工智能将互动转化为可操作的智能。
巴西已开始成为全球在人工智能“分支”方面的领导者之一：根据谷歌委托的一项调查，该国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，生成式人工智能能够超越其传统用途，即使用聊天机器人和虚拟助手来自动化联系。 因为即使在自动化交互中，用户体验也并不总是令人满意。 因此，更复杂的服务——甚至是客户——仍然需要人工的存在。
在这些情况下，非那么明显的人工智能的使用可能是有价值的：生成式人工智能分析客户与客服的对话行为，识别不满的模式并绘制摩擦点，从而实现持续调整，使客户体验更加高效。 工具进行的数据分析帮助品牌了解瓶颈和客户不满的主要点，无需“猜测”。 因此，改进的决策更有依据，因此更有可能产生积极的效果。
不仅仅是回应用户的请求，人工智能还使企业能够将每一次互动转化为提升服务的机会，最终打造一个真正的信息源，并深入“问题的根源”予以解决。善于倾听、反思、分析和整理呼叫，可能成为失去客户或永远赢得客户的关键差异。看似矛盾，但技术最终成为实现更人性化服务的重要盟友，塞纳如此总结。
