A IBM define inteligência artificial (IA) como a tecnologia que permite computadores e máquinas simularem a inteligência humana e executarem funções cognitivas, como tomada de decisão e resolução de problemas. Ou seja, trata-se de uma inteligência simulada por máquinas, alimentada por dados.

No contexto de IA no atendimento ao cliente, essa tecnologia é aplicada para aprimorar a experiência do usuário e otimizar os fluxos de trabalho da equipe de suporte. Isso permite que os profissionais trabalhem com mais eficiência, aumentando a produtividade e a qualidade do atendimento prestado.

Hoje, muitas equipes já utilizam IA no atendimento ao cliente para analisar comportamentos, classificar tickets automaticamente, orientar agentes nas respostas e realizar análises de sentimento, entre outras funções estratégicas.

O que é Inteligência Artificial no Atendimento ao Cliente? 

Existem diversas formas de aplicar IA no suporte ao cliente. Uma das mais populares é a implementação de chatbots e agentes de IA nos canais de comunicação, proporcionando uma experiência mais rápida, eficiente e personalizada.

Mas, antes de seguir, é importante entender a diferença entre essas duas tecnologias. ​Ao integrar a inteligência artificial (IA) no atendimento ao cliente, é essencial compreender as diferenças entre chatbots tradicionais e agentes de IA, pois cada um oferece capacidades distintas que podem impactar significativamente a experiência do cliente.​

Chatbots Tradicionais

Chatbots tradicionais operam com base em regras pré-programadas. Eles são eficientes para tarefas simples, como responder dúvidas frequentes ou fornecer status de pedidos. Contudo, possuem limitações para lidar com solicitações complexas, pois não interpretam nuances de linguagem nem aprendem com o tempo.

Agentes de Inteligência Artificial

Por outro lado, os agentes de inteligência artificial são mais avançados. Com suporte de tecnologias como Processamento de Linguagem Natural (PLN) e aprendizado de máquina, eles conseguem interpretar intenções, aprender com interações e executar tarefas mais complexas — como agendar compromissos ou gerar relatórios. Também se integram a CRMs e ERPs, automatizando processos e oferecendo recomendações personalizadas em tempo real.

Além disso, esses agentes estão disponíveis 24/7, cumprimentam os clientes, analisam o contexto da conversa, orientam sobre processos de negócios e encaminham solicitações complexas a um atendente humano, se necessário.

Não por acaso, 83% dos tomadores de decisão planejam ampliar seus investimentos em IA no atendimento, enquanto apenas 6% não consideram essa tecnologia em seus planos futuros.

Quais são os benefícios da IA no Atendimento ao Cliente?

A seguir, veja seis formas práticas pelas quais a inteligência artificial melhora o suporte ao cliente — especialmente com IA generativa:

• Maior produtividade – Uma ferramenta de IA pode capacitar as equipes de serviço para fazer o trabalho mais rápido, por exemplo, IA pode atuar como um assistente desenvolvido diretamente no fluxo de trabalho de um agente. Na realidade, a pesquisa recente mostra que 84% dos líderes de TI acreditam que IA vai ajudar sua organização a melhor servir os clientes. Caso em questão: assistentes conversacionais com base em IA podem aumentar a produtividade em 14% para agentes de suporte.
• Maior eficiência – Os processos manuais podem ser um peso para agentes de atendimento. Isso inclui tarefas como alternar entre sistemas e telas para visualizar histórico de clientes, buscar por artigos de conhecimento, encaminhar trabalhadores de campo para locais de serviço, e manualmente digitar respostas, tudo tendendo a ser propenso ao erro quando feito por um humano.
  IA no atendimento ao cliente pode oferecer ao trabalhadores de atendimento ao cliente recomendações inteligentes pelas bases de conhecimento, insights conversacionais, e dados de cliente. A pesquisa descobriu que 63% dos profissionais de serviço dizem que IA vai ajuda-los a servir os clientes mais rapidamente. 
• Interação de serviço mais personalizada – Para IA ser útil, precisa entender o cliente, o que significa que precisa acessar os dados da empresa. Quando um cliente inicia uma conversa com um chatbot, IA pode preencher informações importantes, como o nome do cliente, localização, tipo de conta, e linguagem preferida em tempo real. Se a solicitação exigir um técnico de serviço de campo, IA pode enviar toda a informação importante para o trabalhador de campo, assim ele pode oferecer serviço personalizado no momento que chegam à porta. 
• Operações otimizadas – IA no atendimento ao cliente faz das operações mais leves e mais eficientes. É possível usar IA para analisar as chamadas de clientes, emails, e conversas de chatbot para determinar os sinais que um cliente está propenso a escalar um problema, o tempo que levará para resolver um problema, e mais.
  Estes insights ajudam a encontrar novas formas de melhorar a experiência do cliente. Por exemplo, se os clientes perguntam com frequência para um agente quando desejam retornar um produto, um chatbot pode de forma proativa compartilhar um artigo de base de conhecimento para minimizar escalação. 
• Menos burnout (esgotamento) e moral melhorada – IA permite que agentes eliminem trabalho repetitivo e que consome tempo e foquem em situações que exigem solução de problema criativa, inteligência social, e pensamento crítico complexo, atividades que farão a diferença na experiência geral do cliente. Não é surpresa que 79% dos líderes de TI dizem que IA generativa vai ajudar a diminuir a carga de trabalho da equipe e assim reduzir esgotamento. 
• Experiência de serviço proativa – IA pode extrair informações dos contratos dos clientes, garantias, históricos de compra, e dados de marketing para revelar as próximas melhores ações para agentes tomarem com os clientes, mesmo após o contrato de serviço terminar. Por exemplo, IA pode permitir que clientes saibam que é quase tempo para renovar sua assinatura, lembra-los quando é hora de agendar uma consulta de manutenção, ou que uma atualização de produto ou desconto está disponível. E levando isso ao próximo nível, IA generativa pode até resumir conversas e produzir artigos de base de conhecimento para referência futura. 

8 Exemplos de IA no Atendimento ao Cliente 

Quando se trata do centro de contato ou em campo, IA no atendimento ao cliente pode transformar a experiência do cliente. Aqui estão alguns exemplos:

• Geração de conteúdo.
• Chatbots.
• NLP, Natural Language Processing. 
• Análise de sentimento.
• Sistemas de recomendação.
• Análise preditiva.
• Soluções de autoatendimento.
• Roteamento inteligente. 

Como Usar IA Generativa para Melhorar o Atendimento ao Cliente 

Aqui estão algumas formas que IA pode ajudar as organizações a oferecer melhor atendimento aos seus clientes:

• Aumentar a produtividade por agir como um assistente de confiança.
• Criar resumos de trabalho e briefings de trabalho móvel.
• Preservar e compartilhar conhecimento em toda a empresa.
• Buscar por respostas. 

Como Começar com IA no Atendimento ao Cliente? 

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