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ENZIMAS #336 - IA na experiência do cliente sem virar chatbot genérico · Os Agilistas

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  Fala pessoal, tudo bem? Bora tomar um cafezinho comigo,
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  pessoal, primeiramente estou muito feliz de estar aqui com
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  vocês. Obrigado pessoal pelo convite, é
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  um prazer imenso estar aqui. Meu nome é Marcos zisgarb, eu
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  sou líder global de siex voltado para o mercado b To Be.
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  Hoje eu dedico boa parte do dos meus dias para tentar entender
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  como que a gente pode melhorar a experiência do usuário b to b
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  entendeu um pouco seu comportamento e quais as tecno?
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  Tecnologias que podem ser usadas para isso hoje, obviamente, só
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  se fala de reais e, claro, é uma tecnologia que realmente pode
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  mudar tanto o comportamento das pessoas como a otimização das
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  indústrias. Então isso está muito em voga.
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  Então hoje eu quero bater um bate-papo com vocês sobre como
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  que a gente pode utilizar AIA para resolvedores reais do
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  cliente, mas sem só focar no hype.
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  Como a gente pode realmente trazer valor para o negócio?
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  E quando a gente pensa em EI, voltado para siex?
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  Muito se fala assim. A primeira coisa que se vem à
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  mente às vezes é sistemas de atendimento robotizado, né?
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  De atendimento ao cliente. Mas bem, já tem algumas
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  pesquisas aí que mostram uma certa rejeição do público em
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  relação a esse tipo de ferramenta, até porque elas são
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  muito genéricas, utilizam faques extremamente quadrados, o que
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  faz com que a experiência do usuário se torne um pouco não
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  agradável. Vocês já devem ter passado por
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  isso, mas no meu. Do ponto de vista, eu acho que
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  AEA ela pode ajudar a gente a resolver problemas técnicos e
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  complexos que hoje na experiência do usuário, pode
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  levar vários dias. Acho que não é novidade pra
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  ninguém aqui, né? Claro, é um pouco óbvio, mas
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  quando a gente fala do processo de compra b to b, ele é muito
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  diferente do processo de compra b to c, ele é muito mais.
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  Highspack, né? Então, o nível de especificação,
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  o nível de detalhamento, a característica do produto, ele
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  importa muito mais, é uma compra muito mais racional, diferente
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  de uma compra b to c, que ela é muito mais emotiva.
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  Ela tem alguns fatores que são mais importantes aqui, a
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  especificação técnica, ela é super importante, então vamos
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  imaginar um cenário. Imagine que você é um engenheiro
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  e está num canteiro de ópeis, ou mesmo um comprador industrial, e
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  você precisa. Saber qual que é o adesivo ou a
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  fita que você precisa que aguente 200° em umidade Extrema.
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  Se caso você leve 2 dias, uma semana, um mês para obter essa
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  informação, teu projeto fica parado, você não consegue
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  avançar e isso gera uma frustração muito grande desse
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  desse usuário. E tem um caso muito legal que
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  aconteceu que é bem recente. Depois vocês podem pesquisar de
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  uma empresa que. Criou um sistema de inteligência
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  artificial para tentar resolver isso.
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  Então é uma empresa que tem muitos produtos, produtos muito
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  técnicos, hiper técnicos e historicamente, para você
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  encontrar uma solução, né? Você precisa navegar às vezes
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  por catálogos, por páginas e até abrir talvez um chamado técnico
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  para realmente falar com alguém que possa te ajudar de novo.
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  Um processo que pode levar um tempo um pouco maior.
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  Então essa empresa ela desenhou uns.
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  Tema, um motor de busca, mas que usa um processo conversacional
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  de transação, que é a eais generativa.
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  Só que ao invés de usar também base da internet, ela usou 100%
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  a sua base de conhecimento técnica.
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  E aí o cliente, em vez de fazer filtros manuais, ele consegue
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  fazer perguntas numa linguagem natural.
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  Por exemplo, qual fita eu devo usar para colar vidro no
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  alumínio e que irá ficar em? Exposto ao sol?
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  E aí ele recebe uma recomendação exata, fundamentada e em
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  segundos. E quando a gente pensa em UX,
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  isso é uma grande Vitória. Porque um projeto como esse?
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  Ele está baseado em 2 pilares, a redução da carga cognitiva e a
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  transparência. Quando a gente pensa nessa
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  compra b to b, nesse cenário desse usuário errar uma
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  especificação pode custar milhões.
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  Então para esse usuário o nível de preocupação ele é muito alto
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  e ele não pode se dececionar nesse momento.
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  Então AE AI ela não pode inventar uma resposta a
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  experiência, ela precisa fornecer rastreabilidade, então
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  o sistema ao identificar uma solução, ela precisa citar as
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  Fontes. Técnicas e isso vai construir
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  confiança. E para a empresa, o que é legal
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  é que o time técnico que está dedicado para responder
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  perguntas repetitivas que aí a AI conseguiria responder.
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  Ela pode ser direcionada para responder dúvidas mais
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  complexas, transformando esse time em consultores realmente
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  estratégicos. E para nós que trabalhamos com
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  UX, um projeto como esse ou para quem quer implementar projetos
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  parecidos, para mim, eu tiro 3 grandes lições.
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  Mães de um projeto como esse, primeiro, usar AEI não deve ser
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  uma hype, não deve ser porque está na moda, porque a minha
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  empresa precisa correr atrás e precisa implementar qualquer
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  coisa. Pense em um projeto de EI que
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  vai realmente resolver uma dor do seu cliente que vai realmente
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  agregar valor. Coloque foco no que realmente
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  importa é que o design de prompt ele precisa ter guard railes, ou
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  seja, ele precisa ter travas de segurança.
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  Então de novo, é algo complexo, então caso que.
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  Cliente faça uma pergunta e AI AI não consiga responder.
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  Ela realmente precisa dizer para o cliente, eu não tenho
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  capacidade de de te dar essa informação, não sei responder,
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  não tenho dados técnicos suficientes para te fornecer uma
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  resposta. E por fim, você precisa ter uma
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  transição fluida do sistema automatizado para o sistema
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  humanizado, a partir do momento que a AI não consegue responder
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  a dúvida. Ela precisa transicionar isso
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  para um humano de uma forma fluida, com todo o histórico de
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  informação de novo, para que a experiência do cliente seja
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  interessante. Então, imagina, você está ali
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  conversando com uma EAE, tentando buscar uma informação
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  técnica ou uma solução para um problema, e quando isso chega
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  para um humano, ele fala, oi, como posso te ajudar?
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  Você pode me explicar tudo de novo?
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  Experiência bem ruim. E com isso a gente vê que quando
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  AEA generativa, ela é usada para resolver um problema do cliente.
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  Essa ferramenta está. Realmente vira valor para o
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  negócio. E você me conte, já tem algum
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  projeto de reais rolando na sua empresa?
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  Esses pontos que eu falei fizeram sentido para você.
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  Se vocês quiserem continuar essa conversa, me adicionando no
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  LinkedIn, Marcos zisgarbi e eu vou adorar bater um papo com
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  vocês. E isso aí eu vou ficar aqui com
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  meu café. Valeu pessoal.
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  Um abraço.