A ascensão da IA pessoal está transformando a experiência do cliente através da automação. Assistentes de IA pessoal estão se integrando em nossas rotinas diárias, ajudando desde agendar compromissos até reservar viagens. Empresas como Apple, Alphabet e Amazon estão na corrida para definir como esses assistentes farão parte de nossas vidas, prometendo reduzir tempos de serviço e abrir novos canais de engajamento.
A Evolução da IA Pessoal e a Automação
A Inteligência Artificial, impulsionada por grandes modelos de linguagem (LLMs) e avanços computacionais, está redefinindo a experiência do cliente. As empresas agora conseguem diminuir o tempo de atendimento, criar novos canais de comunicação e reduzir custos. No entanto, uma mudança ainda maior está se aproximando: a automação pessoal.
Pesquisas recentes mostram um crescente interesse em como os assistentes de IA pessoal vão se encaixar em nossas vidas, auxiliando em tarefas como marcar consultas e reservar viagens. Gigantes como Apple, Alphabet, Amazon e Meta, junto com novatos como OpenAI e Anthropic, estão competindo para definir o papel desses assistentes em nosso dia a dia.
Esses produtos já estão ajudando a escrever e-mails, organizar fotos e responder perguntas. Em breve, a IA pessoal poderá realizar tarefas e interagir com empresas em nosso nome. A competição para ser o assistente de IA dominante está acirrada, e os principais fornecedores de LLMs (Meta, OpenAI, Anthropic, Google) buscam permitir que marcas globais se conectem com os consumidores de forma mais eficiente. Essa capacidade será um grande diferencial para as plataformas que desejam conquistar o público.
Se o objetivo da automação pessoal é eliminar tarefas repetitivas e demoradas, o suporte ao cliente – um processo muitas vezes frustrante – se encaixa perfeitamente nesse cenário. Em vez de ligar, enviar e-mail ou esperar horas, os clientes poderão pedir a seus assistentes de IA pessoal para resolver problemas com as empresas, como agendar compromissos, verificar pedidos, obter reembolsos, cancelar assinaturas ou solucionar problemas de produtos.
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O Futuro do Atendimento ao Cliente com IA
No futuro, não serão apenas as empresas que usarão agentes de IA para automatizar conversas e melhorar suas margens. Os clientes também terão sua própria tecnologia para facilitar suas vidas. Isso terá um grande impacto na forma como as empresas pensam sobre escala, canais e integrações.
À medida que a interação com o suporte ao cliente se torna mais fácil, o volume de serviços aumentará. Se um cliente não precisar esperar 20 minutos no telefone, é muito provável que ele resolva seus problemas. Além disso, será cada vez mais difícil para as empresas esconderem seus canais de atendimento, como números de telefone ou formulários, no rodapé de seus sites. Nos próximos cinco anos, os assistentes de IA se tornarão um canal importante para as marcas B2C, e o volume de contatos poderá aumentar de três a cinco vezes.
Inicialmente, a interação entre agentes de IA pessoais e empresariais ocorrerá por meio da linguagem humana e interfaces de usuário, que servirão como uma “API universal” entre os canais de consumo e empresariais. Isso já acontece hoje, com modelos de treinamento que coletam informações públicas sobre produtos e serviços nos sites das empresas e as transformam em respostas resumidas e específicas para os clientes.
Quando os problemas exigem uma ação da empresa, a situação se torna mais complexa e exige um fluxo bidirecional de informações. Os canais de suporte tradicionais são amplamente disponíveis, mas a troca de informações por voz e texto é lenta e cara. Um Assistente de IA pessoal navegando em um site leva vários minutos, faz capturas de tela e gasta muita energia computacional em comparação com uma interação entre dois agentes de IA que podem se comunicar por APIs em milissegundos. À medida que esse tipo de interação se torna mais comum, surgirá a oportunidade de desenvolver protocolos padronizados de “agente do consumidor” para “agente empresarial”, que farão parte de uma estratégia omnichannel.
Superando Barreiras para a Adoção da IA Pessoal
Apesar do potencial, ainda existem obstáculos para a adoção em massa. Esses casos de uso trazem desafios adicionais para as empresas, como sistemas de backend isolados, integração de APIs e fluxos de trabalho, gestão do conhecimento e preocupações com privacidade e segurança.
Para superar esses desafios, as empresas podem tomar medidas para preparar suas estratégias de experiência do cliente (CX) para o futuro:
- Analise como as perguntas comuns dos clientes são respondidas nos principais LLMs: Assim como as marcas otimizam o conteúdo para SEO, as estratégias digitais de sucesso incluirão a otimização para LLMs. Ao contrário do SEO, é preciso focar na compreensão semântica, otimizando o conteúdo para responder a perguntas complexas e conversacionais. Em vez de focar em “melhores tênis de corrida”, foque em “quais tênis de corrida são melhores para condições de gelo e por quê”. Crie conteúdo factual, conciso e confiável, tornando-o mais propenso a aparecer como fonte citada em resumos de LLMs. Além disso, os LLMs ainda preferem fontes confiáveis e com autoridade de domínio, então criar conteúdo de alta qualidade com backlinks ainda garantirá que ele seja usado para responder às perguntas dos clientes via LLM.
- Avalie a capacidade de um agente de IA externo de navegar em um site ou interface do usuário para coletar informações e realizar ações: Houve avanços rápidos na capacidade dos agentes de IA de navegar em sites e sistemas em nome de um usuário (como o Computer Use da Anthropic e o Operator da OpenAI). Essas ferramentas dependem de APIs, dados estruturados e interfaces para executar tarefas como compras, reservas ou coleta de informações personalizadas. Elas funcionam melhor quando os dados são estruturados e marcados corretamente, usando padrões como schema.org e WCAG para ajudar os agentes de IA a identificar detalhes do produto, preços, disponibilidade e ações como reservas, cancelamentos e atualizações de status.
- Construa uma base de ações que podem ser integradas aos fluxos de trabalho dos assistentes de IA: Para permitir experiências de assistente pessoal para marca, o Zendesk Labs está investindo em uma plataforma para tornar esses tipos de interação disponíveis para os consumidores e assistentes de IA parceiros. Os clientes da Zendesk já criam Ações de IA na plataforma Zendesk que os Agentes Copilotos utilizam, mas, no futuro, essas Ações poderão ser disponibilizadas para assistentes de IA do consumidor, permitindo experiências completas de agente para agente, como obter informações de um sistema de backend para responder à pergunta “qual é o status do meu voo” ou “quero reservar uma mesa para hoje à noite”.
Este é apenas o começo, e essa evolução da assistência básica para a CX totalmente automatizada por meio de agentes de IA será complexa, à medida que cada plataforma compete pelo domínio da assistência pessoal. No entanto, as empresas mais inovadoras adotarão a tecnologia precocemente, refinarão suas estratégias de IA e moldarão o futuro da experiência do cliente, onde os assistentes de IA pessoal não apenas melhoram as interações, mas as revolucionam. E, nesse cenário, entender como a IA conversacional se encaixa é fundamental.
Além disso, a crescente importância da parceria da Samsung com IA pode influenciar a experiência do usuário em seus dispositivos, potencialmente integrando assistentes de IA de forma mais profunda em seus produtos. E, claro, saber como organizar rapidamente as fotos do seu celular é essencial para manter a vida digital em ordem, permitindo que os assistentes de IA acessem e utilizem as informações de forma mais eficiente.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificado, mas escrito e revisado por um humano.
Via AI Business
