Capital One usa IA com agentes para automóveis no Brasil

A Capital One criou uma plataforma de inteligência artificial com agentes para o seu negócio de automóveis. Essa novidade busca funcionar como os próprios colaboradores da empresa, ajudando clientes a resolver problemas. A iniciativa, que começou antes mesmo do termo “IA agentic” se popularizar, visa melhorar as vendas e o atendimento, inspirando-se na estrutura interna da companhia, como a que falamos em Capital One usa IA para espelhar sua estrutura organizacional e impulsionar vendas de automóveis.

A Inteligência Artificial e a Estrutura Interna da Capital One

A Capital One revelou detalhes sobre como construiu sua plataforma de IA com agentes, buscando que eles operassem de forma similar aos agentes humanos. O objetivo é que esses sistemas auxiliem os clientes no processo de resolução de problemas, garantindo uma experiência fluida e eficiente para o usuário.

Milind Naphade, que é o Vice-Presidente Sênior de Tecnologia e Chefe de Fundações de IA na Capital One, explicou que o desenvolvimento dessa plataforma teve início há cerca de 15 meses. Isso foi um período anterior à popularização do termo “agentic” no universo da tecnologia, mostrando a visão da empresa em antecipar tendências.

Para a Capital One, era crucial que a construção desses sistemas de agentes aprendesse diretamente com a forma como os agentes humanos interagem com os clientes. Eles observaram como os humanos solicitam informações, identificam os problemas e, assim, conseguem oferecer soluções mais precisas e personalizadas.

Uma fonte de inspiração para a estrutura organizacional desses agentes foi a própria Capital One. Naphade mencionou que a empresa se baseou em seu funcionamento interno, que naturalmente envolve o gerenciamento de riscos, além de entidades internas que constantemente observam, avaliam, questionam e auditam processos.

Agentes Avaliadores e o Impacto no Setor Automotivo

Essa abordagem diferenciada levou à criação de um AI agentic da Capital One capaz de monitorar e avaliar o desempenho de outros agentes no sistema. Esse agente avaliador foi cuidadosamente treinado com base nas rigorosas políticas e regulamentações internas da Capital One, garantindo conformidade e segurança.

Se o agente avaliador detectar alguma inconsistência ou problema, ele tem a capacidade de interromper o processo em andamento. Naphade comparou essa dinâmica a uma equipe de especialistas, onde cada membro possui uma área de conhecimento diferente, mas todos trabalham juntos para resolver um desafio complexo.

Organizações financeiras, como a Capital One, reconhecem um grande potencial no uso de agentes de IA para apoiar seus colaboradores humanos. O objetivo é munir esses profissionais com informações detalhadas, otimizar o atendimento ao cliente e, claro, atrair um número maior de pessoas para os produtos e serviços oferecidos pela empresa. É uma mudança que impacta profundamente a IA na organização do banco impulsiona vendas de automóveis de forma geral.

Um exemplo notável da aplicação dessa tecnologia é no segmento de automóveis da Capital One. A empresa implantou agentes para auxiliar suas concessionárias parceiras, ajudando os clientes a encontrar o veículo ideal e o financiamento mais adequado. Isso inclui a possibilidade de os consumidores visualizarem o inventário de veículos disponíveis para test-drives nas concessionárias.

Resultados Práticos e Próximos Passos

Milind Naphade destacou que os clientes das concessionárias que utilizam o sistema da Capital One relataram uma melhora significativa de 55% em métricas importantes. Esses resultados incluem tanto o engajamento do cliente quanto a geração de leads de vendas mais qualificadas. Essa otimização é possível graças a interações mais conversacionais e naturais com os agentes de IA.

Outro benefício prático mencionado é a disponibilidade dos agentes 24 horas por dia, 7 dias por semana. Isso significa que, se um cliente tiver uma emergência, como um carro quebrando à meia-noite, o suporte via chat está prontamente disponível para oferecer assistência, independentemente do horário.

A Capital One tem planos de expandir essa tecnologia para outras áreas de seus negócios, especialmente para seu setor de viagens. A empresa, que recentemente abriu um novo lounge no Aeroporto JFK, em Nova York, oferece um popular cartão de crédito com pontos de viagem, e a aplicação de agentes de viagem com IA podem transformar planejamento de roteiros.

No entanto, Naphade enfatizou a importância de realizar testes internos rigorosos e extensos antes de qualquer expansão para outras divisões. Essa cautela visa garantir que a qualidade, a segurança e a eficiência da tecnologia sejam mantidas em todos os novos contextos de aplicação, protegendo tanto a empresa quanto seus clientes.

Gerenciamento de Dados e Modelos para Agentes Bancários

Assim como muitas grandes empresas, a Capital One lida com um volume considerável de dados para seus sistemas de IA. O grande desafio é determinar a melhor maneira de incorporar todo esse contexto nas interações dos agentes, para que eles possam oferecer respostas e soluções relevantes. Além disso, a equipe precisa continuar experimentando e aprimorando a arquitetura de modelo mais eficaz para seus agentes.

A equipe de pesquisadores aplicados, engenheiros e cientistas de dados da Capital One empregou métodos avançados, como a destilação de modelos, para criar arquiteturas mais eficientes. Essa técnica permite que o conhecimento de um modelo de IA maior e mais complexo seja transferido para uma versão mais simplificada, tornando o sistema mais ágil e econômico.

O “agente de compreensão” é o componente que mais impacta os custos operacionais do sistema. Sua função é complexa, pois ele precisa lidar com as ambiguidades das informações fornecidas pelos usuários. Por ser um modelo de grande porte, a equipe da Capital One trabalha para otimizá-lo utilizando métodos como a previsão de múltiplos tokens e o pré-preenchimento agregado, buscando maior eficiência.

Em termos de dados, Naphade afirmou que sua equipe passou por diversas etapas de experimentação, testes rigorosos e avaliações contínuas. Esse processo envolveu a constante supervisão e intervenção humana, além da implementação de todas as salvaguardas apropriadas, antes que as aplicações de Gerenciamento de Identidade na IA com Microsoft Entra Agent ID fossem finalmente liberadas para uso.

Um dos maiores desafios enfrentados pela equipe, segundo Naphade, foi a ausência de precedentes. Não havia um modelo ou uma metodologia já estabelecida no mercado para seguir, o que os forçou a criar suas próprias soluções e a inovar em cada etapa do processo. Essa experiência sublinha a importância de uma abordagem exploratória e adaptativa no campo da inteligência artificial.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.