Criando a Espinha Dorsal Tecnológica para Casos de Uso de IA Geradora para Clientes

A atenção da mídia em torno do ChatGPT tem se concentrado predominantemente no potencial transformador que essa tecnologia tem para redefinir a natureza do trabalho. No entanto, a história maior é sobre como a IA geradora transformará a experiência do cliente. Um estudo da McKinsey descobre que 80 por cento das tarefas do cliente podem ser automatizadas em canais, resultando em uma economia de 20 por cento no custo para servir.

O ChatGPT e ferramentas semelhantes podem ser utilizados para apoiar inúmeros casos de uso, em funções de negócios como marketing e vendas, cadeia de suprimentos, suporte ao cliente, desenvolvimento de produtos e mais. Ao aumentar a produtividade dos funcionários, permitir que eles realizem ações proativas e resolvam problemas, e abordem pontos de atrito comuns, as soluções de IA geradora podem ajudar as equipes a evoluir rapidamente as capacidades voltadas para o cliente. Para alcançar essa visão, no entanto, as equipes empresariais precisarão superar cinco obstáculos diferentes e implantar duas arquiteturas diferentes: uma para interações humanas aumentadas e outra para interações totalmente automatizadas.

5 Desafios a Serem Resolvidos para Preparar o ChatGPT para o Primeiro Time

Então, quais são alguns dos obstáculos ou riscos para implementar a IA geradora – e como eles podem ser mitigados?

1. O ChatGPT não personaliza mensagens: As ferramentas de IA geradora atuais não podem personalizar mensagens, mas a personalização é fundamental para impulsionar as vendas de produtos e serviços, aumentar o gasto por compra, ganhar vendas repetidas e melhorar a lealdade do cliente. Os marketers precisam de tecnologia de IA geradora de classe empresarial para poder personalizar nomes, imagens, ofertas, recomendações de produtos com base em compras recentes e mensagens de abandono de carrinho.
2. O ChatGPT alucina conteúdo: As soluções de IA geradora usam prompts e aproveitam o aprendizado passado para criar conteúdo. Isso significa que elas preenchem as lacunas com conteúdo aprendido a partir de padrões estatísticos, frequentemente “alucinando” informações que não são verdadeiras. Para aproveitar a IA geradora e escalá-la em segmentos e casos de uso de clientes, as empresas precisam ser capazes de identificar e remover esse conteúdo errôneo antes que ele alcance os usuários e aprovadores ou seja distribuído aos clientes.

3. A IA geradora não pode aplicar regras de negócios: As regras de negócios otimizam as interações do cliente. Chatbots de IA estreita excelente em detectar essas semelhanças e servir respostas aprovadas. A IA geradora não pode detectar essas semelhanças e criará respostas originais para responder a cada pergunta, criando confusão do cliente e introduzindo erros nas interações. Uma arquitetura de tecnologia de classe empresarial que combine uma ferramenta de IA geradora com as políticas de negócios pré-definidas da empresa ajudaria a padronizar essas respostas, fornecendo respostas consistentes em todos os clientes.
4. A IA geradora não pode garantir a conformidade: O conteúdo voltado para o cliente geralmente passa por revisões legais para garantir que imagens, textos, ofertas e promessas estejam em conformidade com as políticas legais, regulamentares e de cliente da empresa. Esse processo protege as empresas de erros do cliente, censura regulamentar e multas, e outros tipos de danos ao negócio. A IA geradora não pode criar conteúdo conforme, pois não entende essas nuances. Como resultado, a tecnologia que aproveita a IA geradora deve incorporar guardiões legais para identificar e remover conteúdo não conforme antes que ele seja distribuído ou usado publicamente.
5. O uso não governado do ChatGPT está criando riscos de segurança: O uso do ChatGPT é um estudo de caso fascinante sobre o que acontece quando os indivíduos não são controlados por políticas de segurança. Histórias da mídia abundam sobre funcionários que inserem dados sensíveis nesse chatbot de acesso público, arriscando a exposição de dados e a perda de propriedade intelectual. As equipes de dados e TI das empresas podem mitigar esses problemas segmentando as informações: enviando conteúdo sensível para chatbots de domínio, que são guardados por controles e sistemas de segurança, e encaminhando consultas gerais para o ChatGPT.

Avaliando Novas Arquiteturas para IA Geradora

Para habilitar operações humanas aumentadas B2C e B2B e operações B2C totalmente automatizadas, as empresas precisarão de duas arquiteturas diferentes.

Ambas as arquiteturas aproveitam ferramentas de IA geradora de código aberto, como o ChatGPT, e outras soluções que guiam processos desde a entrada de prompt; até a síntese de dados; criação, limpeza e personalização de conteúdo; e governança.

Usando o ChatGPT para Otimizar Interações Humanas Aumentadas B2C/B2B

Vamos considerar um cenário comum. Um profissional de marketing insere um prompt em uma interface empresarial, usando um questionário pré-projetado para guiar o desenvolvimento de conteúdo, como para uma campanha de e-mail.

O funcionário insere informações-chave, incluindo as direções do e-mail, público-alvo desejado, nome do produto, alegações de marketing e características do produto, e quaisquer instruções de uso.

A arquitetura, então, aproveita personas de cliente para enriquecer as instruções com informações que atrairão esse segmento, desde que esses modelos de dados estejam disponíveis. A pergunta aprimorada é então enviada via API externa para o ChatGPT ou qualquer outra ferramenta de IA geradora semelhante.

Em seguida, um curador aplica regras de negócios e guardiões legais para garantir que o conteúdo atenda aos padrões empresariais e regulamentares. O profissional de marketing, então, revisa e aprova o e-mail resultante antes de enviá-lo para a base de clientes.

Usando o ChatGPT para Automatizar Interações B2C

E quanto às interações que podem ser totalmente automatizadas?

Depois que um usuário insere uma pergunta, ela é enriquecida com dados de persona do cliente, como antes. No entanto, a consulta atualizada é então encaminhada de uma das duas maneiras: para um chatbot de domínio que pode personalizar respostas para conteúdo de negócios específico ou via API externa para o ChatGPT para perguntas rotineiras. O chatbot de domínio personaliza o conteúdo, enquanto o ChatGPT não.

O conteúdo resultante é então limpo de erros e comparado com regras de negócios e guardiões antes de ser distribuído automaticamente aos clientes.

Colher Novos Valores de Negócios do ChatGPT Implantando Novas Arquiteturas de Tecnologia

A corrida está em andamento para impulsionar o ROI da IA geradora. Líderes empresariais estão analisando processos de negócios para custo e desperdício, conversando com fornecedores para entender suas abordagens e soluções, e desenvolvendo conceitos de prova. Eles estão procurando insights e soluções que possam aproveitar para alcançar velocidade de valor e velocidade de escala.

À medida que realizam esse importante trabalho, esses líderes podem avaliar todos os fornecedores por sua capacidade de resolver esses cinco desafios comuns de IA geradora e habilitar tanto interações humanas aumentadas quanto interações totalmente automatizadas.

Usando essas duas arquiteturas fundamentais diferentes, as empresas poderão alcançar inúmeros ganhos de negócios. Elas poderão aumentar a produtividade da equipe, melhorar a experiência do cliente, diminuir os custos de interação de serviço e impulsionar vendas de novos produtos.