7 maneiras pelas quais líderes de experiência do cliente (CX) podem diminuir a desconfiança em relação à IA com os clientes.

Poucos podem negar o potencial da IA para melhorar as experiências do cliente, porém, muitos ainda hesitam em confiar nessa tecnologia. É por isso que fazer com que o cliente confie na IA continua sendo um dos maiores desafios enfrentados pelos líderes de CX hoje em dia

Os motivos são compreensíveis: A IA é eficiente, muito técnica e pode ser difícil de entender. O nome por si só pode despertar o medo da obsolescência humana, ou de ficar preso em um ciclo interminável com um chatbot que não pode ajudar. Mas, na realidade, tanto os clientes quanto as empresas têm a oportunidade de se beneficiar imensamente dessas tecnologias, desde que medidas de proteção adequadas estejam em vigor.

Para reduzir a desconfiança dos clientes, os líderes devem garantir que qualquer abordagem para a implementação da IA seja feita de forma responsável, transparente e com propósito. Por quê? A confiança não é dada, é conquistada. E, embora possa levar um tempo para ser estabelecida, as empresas podem perder a confiança do cliente instantaneamente com uma IA que fornece informações incorretas, não protege dados pessoais ou simplesmente oferece uma experiência abaixo do esperado.

Reputações ruins são difíceis de superar. Se você minar a confiança de um cliente na IA ou na sua capacidade de usá-la, você arrisca não apenas o relacionamento, mas também a percepção que ele tem da tecnologia como uma ferramenta útil.

O delicado equilíbrio entre a oportunidade e o risco da IA.

Por enquanto, os clientes estão entusiasmados com o que sabem da IA. Nossa pesquisa mostra que 70% dos clientes já acreditam no potencial da IA para fornecer respostas mais rápidas, além de um melhor atendimento ao cliente. Mesmo assim, adotar a abordagem errada pode rapidamente transformar esse otimismo em frustração. As pessoas não gostam de chats que não funcionam bem. Você não quer minar a confiança do cliente em prol da eficiência – ou porque tentou automatizar demais.

Introduzir qualquer nova tecnologia deve ser um processo gradual. Comece compreendendo e abordando as preocupações dos clientes em relação à transparência, privacidade e segurança de dados, além do desempenho. Comunique-se claramente sobre suas políticas e planos, busque as melhores práticas e esteja aberto ao feedback e às mudanças.

Aqui estão sete dicas para ajudar os líderes de CX a reduzir a desconfiança na IA:

1. Experiências de maior qualidade começam com uma IA capaz de compreender seus clientes
   Se a IA não for treinada com dados específicos de CX, ela não será capaz de compreender as perguntas comuns dos clientes – muito menos resolvê-las. Para os clientes confiarem na IA, eles têm que acreditar que ela é capaz de entendê-los e ajudá-los.
   Treinamos nossa solução de IA em bilhões de interações com os clientes para garantir um entendimento profundo de cada solicitação do cliente – não apenas a linguagem usada, mas também o sentimento e a intenção por trás da consulta.
2. A automação não é tudo ou nada.
   O primeiro passo em qualquer estratégia de IA é entender o que deve e não deve ser automatizado (dica: isso não será tudo). Comece com solicitações menos arriscadas para estabelecer a confiança do cliente (e da equipe), como consultas de status ou atualizações de envio, e depois passe para questões mais complexas, como cancelamentos de pedidos ou reembolsos.
3. Encaminhe cedo e com frequência
   Assim como é importante para a IA entender seus clientes, é igualmente importante para a IA entender suas próprias limitações e encaminhar para um agente humano quando necessário. Ao repassar informações relevantes, como histórico de pedidos e detalhes da conta, a IA pode rapidamente colocar o agente a par da situação e evitar que o cliente precise repetir informações.
4. Utilize os níveis de confiança para obter a transparência das previsões da IA
   Nem todas as previsões da IA são iguais – algumas serão feitas com maior confiança do que outras. Se alguém está agindo com base nessas recomendações, devemos ser transparentes sobre o quão confiante nossa IA está ao fazê-las.
   A IA pode fornecer uma resposta excelente em 80% dos casos, mas será lembrada pelas poucas vezes em que errou. Por isso, a transparência é fundamental para construir confiança a longo prazo com administradores, agentes e, em última instância, clientes.
5. Mantenha os humanos informados
   Quando não está confiante, a IA deve envolver imediatamente um ser humano. Na verdade, a supervisão humana será o fator mais importante para manter a IA precisa, segura e livre de preconceitos. De acordo com nossa pesquisa, 81% dos clientes afirmam que ter acesso a um agente humano é fundamental para manter a confiança no serviço de atendimento ao cliente viabilizado por IA.
6. Ofereça segurança e privacidade
   Garantir a privacidade e a segurança dos dados é fundamental para manter a confiança, mas descobrimos que apenas 21% dos clientes concordam plenamente que as empresas estão fazendo o suficiente para protegê-los. Isso representa uma falha crucial.
   Na Zendesk, lidamos com bilhões de interações que contêm dados sensíveis e devemos atender a um alto padrão estabelecido por nossos clientes. Isso inclui o desenvolvimento de nossos modelos internamente e garante que nenhum dado saia da infraestrutura da Zendesk.
7. Crie proteções adicionais para a IA generativa
   Os modelos de IA generativa podem ser um grande aliado para tornar as interações mais humanas, mas também podem fornecer informações enganosas ou imprecisas. Para evitar minar a confiança ou a reputação da marca, as empresas devem agir com cautela com essas tecnologias em evolução e lançar mão de proteções adicionais (incluindo supervisão humana) para garantir a precisão das respostas.

A IA não pode e não deve fazer tudo. Em vez disso, concentre-se em áreas onde a IA pode realmente melhorar seu processo, como reduzir os tempos de espera ou direcionar os clientes para o artigo de ajuda correto.

A maioria dos clientes só quer obter ajuda o mais rápido possível. Quando a IA pode ajudá-los a fazer isso, ela se mostra como a ferramenta ideal para o trabalho. Quando não pode ou quando corre o risco de criar uma experiência pior, passa a ser o trabalho de um agente humano.