Antes do ChatGPT revolucionar o mundo da IA, “chatbots” era um palavrão. Para muitos consumidores, um chatbot era uma pequena caixa no canto da tela onde um alegre programa automatizado se oferecia para ajudar – mas depois tinha dificuldade para entender as solicitações e fornecer as informações corretas.
De acordo com uma pesquisa YouGov de novembro, 60% dos consumidores estão pelo menos um pouco confiantes em sua capacidade de distinguir um agente humano de atendimento ao cliente de um robô. E mais de 80% dos clientes estão dispostos a esperar um determinado período de tempo – até 11 minutos para alguns – para falar com um ser humano real, mesmo que um chatbot de IA esteja imediatamente disponível, de acordo com dados da Callvu, um fornecedor de atendimento ao cliente. plataformas.
No entanto, os programas de IA mais recentes são agora melhores para compreender as necessidades dos clientes, encontrar as informações certas e apresentá-las de forma legível. Durante uma sessão patrocinada pela Accenture em 31 de julho no Fortune Brainstorm AI Singapore, os palestrantes apresentaram alguns exemplos de como novos programas de IA poderiam revitalizar o atendimento ao cliente. (A Accenture é sócia fundadora da Brainstorm AI).
Os programas de IA generativa podem fornecer respostas melhores do que os chatbots oficiais de atendimento ao cliente, afirma Joon-Seong Lee, diretor administrativo sênior do Centro de IA Avançada da Accenture. Lee disse que o programa de IA do Google, Gemini, o ajudou a descobrir como navegar no sistema de um banco para vincular uma conta a outra; O chatbot do banco não entendeu a pergunta.
Lee argumentou que os sites precisam se afastar de um modelo de pesquisa que exige que os próprios usuários procurem respostas. “Eles não estão procurando respostas. Eles querem a resposta”, disse ele.
Sami Mahmal, chefe de dados da Zurich Insurance, apontou um caso na Indonésia em que a empresa usou IA para economizar tempo do cliente.
Segundo a lei indonésia, as seguradoras devem inspecionar os carros antes de poderem vender uma apólice de seguro ao proprietário. Essas inspeções geralmente são feitas pessoalmente, o que significa que o proprietário deve esperar até que um inspetor esteja disponível.
“Você pode imaginar isso? Você acabou de comprar seu carro. É usado. É preciso esperar uma semana para que Zurique chegue até você”, disse Mahmal, lembrando que a espera pode chegar a duas semanas em alguns locais.
A Zurich agora está pedindo aos clientes que enviem fotos dos carros. Um processo automatizado pode agora avaliar os danos e aprovar uma apólice ou encaminhar os danos a um avaliador para avaliação adicional.
“Passamos de um processo em que tínhamos que esperar dias e fazer uma avaliação manual para algo que acontece em poucos minutos”, disse Mahmal.
Investir em chatbots de IA terá retorno para as empresas?
Os participantes do Brainstorm AI estavam interessados em saber que retorno obteriam se investissem em programas caros de IA generativa para melhorar o atendimento ao cliente.
Embora mais de 90% dos diretores de informação soubessem que tinham de tomar uma decisão sobre a utilização de IA, mais de metade deles não tinha ideia de qual deveria ser essa decisão, acrescentou Sinisa Nikolic, diretora de computação de alto desempenho e IA da empresa Lenovo Asia Pacific.
Isto significa que os consultores da Lenovo devem ajudar os clientes a descobrir como tomar esta decisão. “O que você quer alcançar? É eficiência? Há menos tempo de inatividade na produção? É uma melhoria nas pontuações do NPS de satisfação do cliente? “O que você quer alcançar?”, disse Nikolic.
Nikolic compartilhou a própria experiência da Lenovo, observando que a IA aumentou a eficiência da cadeia de suprimentos em mais de 80%.
Mahmal sugeriu que o uso de “chatbots proativos” – programas que escutam chamadas e descobrem informações importantes para agentes humanos sem que eles tenham que procurá-las – poderia reduzir os custos operacionais em 30 a 50 por cento e reduzir a duração da chamada de 15 para 10 minutos. .
Lee ofereceu uma abordagem diferente, observando que a IA generativa poderia melhorar a capacidade de uma empresa de alcançar os clientes.
“No passado [digital marketing companies] estavam realizando apenas 400 a 500 campanhas por mês”, disse ele. Graças à IA generativa e à hiperpersonalização, “eles podem executar milhares de campanhas”.
O CEO Daily fornece um contexto essencial sobre as notícias que os líderes do mundo dos negócios precisam saber. Todas as manhãs dos dias úteis, mais de 125.000 leitores confiam no CEO Daily para obter informações sobre a sala de reuniões e as pessoas ao seu redor. Assine agora.
Antes do ChatGPT revolucionar o mundo da IA, “chatbots” era um palavrão. Para muitos consumidores, um chatbot era uma pequena caixa no canto da tela onde um alegre programa automatizado se oferecia para ajudar – mas depois tinha dificuldade para entender as solicitações e fornecer as informações corretas.
De acordo com uma pesquisa YouGov de novembro, 60% dos consumidores estão pelo menos um pouco confiantes em sua capacidade de distinguir um agente humano de atendimento ao cliente de um robô. E mais de 80% dos clientes estão dispostos a esperar um determinado período de tempo – até 11 minutos para alguns – para falar com um ser humano real, mesmo que um chatbot de IA esteja imediatamente disponível, de acordo com dados da Callvu, um fornecedor de atendimento ao cliente. plataformas.
No entanto, os programas de IA mais recentes são agora melhores para compreender as necessidades dos clientes, encontrar as informações certas e apresentá-las de forma legível. Durante uma sessão patrocinada pela Accenture em 31 de julho no Fortune Brainstorm AI Singapore, os palestrantes apresentaram alguns exemplos de como novos programas de IA poderiam revitalizar o atendimento ao cliente. (A Accenture é sócia fundadora da Brainstorm AI).
Os programas de IA generativa podem fornecer respostas melhores do que os chatbots oficiais de atendimento ao cliente, afirma Joon-Seong Lee, diretor administrativo sênior do Centro de IA Avançada da Accenture. Lee disse que o programa de IA do Google, Gemini, o ajudou a descobrir como navegar no sistema de um banco para vincular uma conta a outra; O chatbot do banco não entendeu a pergunta.
Lee argumentou que os sites precisam se afastar de um modelo de pesquisa que exige que os próprios usuários procurem respostas. “Eles não estão procurando respostas. Eles querem a resposta”, disse ele.
Sami Mahmal, chefe de dados da Zurich Insurance, apontou um caso na Indonésia em que a empresa usou IA para economizar tempo do cliente.
Segundo a lei indonésia, as seguradoras devem inspecionar os carros antes de poderem vender uma apólice de seguro ao proprietário. Essas inspeções geralmente são feitas pessoalmente, o que significa que o proprietário deve esperar até que um inspetor esteja disponível.
“Você pode imaginar isso? Você acabou de comprar seu carro. É usado. É preciso esperar uma semana para que Zurique chegue até você”, disse Mahmal, lembrando que a espera pode chegar a duas semanas em alguns locais.
A Zurich agora está pedindo aos clientes que enviem fotos dos carros. Um processo automatizado pode agora avaliar os danos e aprovar uma apólice ou encaminhar os danos a um avaliador para avaliação adicional.
“Passamos de um processo em que tínhamos que esperar dias e fazer uma avaliação manual para algo que acontece em poucos minutos”, disse Mahmal.
Investir em chatbots de IA terá retorno para as empresas?
Os participantes do Brainstorm AI estavam interessados em saber que retorno obteriam se investissem em programas caros de IA generativa para melhorar o atendimento ao cliente.
Embora mais de 90% dos diretores de informação soubessem que tinham de tomar uma decisão sobre a utilização de IA, mais de metade deles não tinha ideia de qual deveria ser essa decisão, acrescentou Sinisa Nikolic, diretora de computação de alto desempenho e IA da empresa Lenovo Asia Pacific.
Isto significa que os consultores da Lenovo devem ajudar os clientes a descobrir como tomar esta decisão. “O que você quer alcançar? É eficiência? Há menos tempo de inatividade na produção? É uma melhoria nas pontuações do NPS de satisfação do cliente? “O que você quer alcançar?”, disse Nikolic.
Nikolic compartilhou a própria experiência da Lenovo, observando que a IA aumentou a eficiência da cadeia de suprimentos em mais de 80%.
Mahmal sugeriu que o uso de “chatbots proativos” – programas que escutam chamadas e descobrem informações importantes para agentes humanos sem que eles tenham que procurá-las – poderia reduzir os custos operacionais em 30 a 50 por cento e reduzir a duração da chamada de 15 para 10 minutos. .
Lee ofereceu uma abordagem diferente, observando que a IA generativa poderia melhorar a capacidade de uma empresa de alcançar os clientes.
“No passado [digital marketing companies] estavam realizando apenas 400 a 500 campanhas por mês”, disse ele. Graças à IA generativa e à hiperpersonalização, “eles podem executar milhares de campanhas”.
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