Imagine uma agente de atendimento ao cliente em um departamento movimentado e com uma equipe pequena. Ela responde principalmente a solicitações de suporte por escrito, como e-mails e chats, e consegue lidar com 30 a 50 mensagens por turno. No entanto, sua capacidade varia conforme a complexidade das tarefas.
Para liberar seu tempo, bots respondem rapidamente às perguntas dos clientes ou confirmam o recebimento da solicitação e informam quando eles podem esperar uma resposta. Isso mantém sua carga de trabalho administrável, reduz o estresse, melhora a experiência do cliente e ajuda a cumprir sua agenda.
Esse é o poder da automação inteligente.
Neste artigo, vamos discutir a definição de automação inteligente, seus principais componentes e detalhes sobre como você pode aproveitar a automação com IA no atendimento ao cliente da sua organização.
O que é automação inteligente?
A automação inteligente descreve a interseção entre inteligência artificial (IA) e tecnologias cognitivas, como gerenciamento de processos de negócios (BPM), automação robótica de processos (RPA) e reconhecimento óptico de caracteres (OCR).
Também chamada de “automação cognitiva” ou “hiperautomação”, a automação inteligente permite que as empresas automatizem tarefas e processos repetitivos. No atendimento ao cliente, a automação inteligente ajuda os agentes a oferecer um suporte mais rápido, além de opções autônomas, como chatbots.
Qual é a diferença entre IA e automação inteligente (IA)?
De forma simples, a inteligência artificial é uma ferramenta para resolver problemas de maneira eficiente, enquanto a automação inteligente combina várias ferramentas e tecnologias (incluindo a IA) para automatizar tarefas, fluxos de trabalho e processos. Como a tecnologia está em constante evolução e integração, há sobreposição entre as definições de inteligência artificial, automação inteligente e outros métodos de gerenciamento de processos de negócios. Aqui estão os fundamentos:
- Inteligência artificial é a capacidade de uma máquina executar funções cognitivas normalmente associadas à mente humana, segundo a McKinsey.
- Automação inteligente utiliza tecnologias de automação, como IA, BPM e RPA, para simplificar processos organizacionais, agilizar e escalar a tomada de decisões e melhorar a eficiência operacional, de acordo com a IBM.
Por que a automação inteligente é importante?
A automação inteligente traz benefícios às empresas ao simplificar tarefas manuais e rotineiras. Ela aumenta a eficiência operacional, reduz erros humanos e pode diminuir custos de operação.
A seguir, alguns benefícios da automação inteligente e por que eles são relevantes para líderes empresariais:
- Aumenta a eficiência ao reduzir o trabalho repetitivo
- Ajuda equipes a fazer mais com menos recursos, mantendo baixos os custos operacionais
- Controla custos operacionais ao reduzir a necessidade de contratar mais agentes de suporte
- Melhora a experiência do cliente ao permitir que os agentes resolvam problemas mais rapidamente
5 componentes da automação inteligente
A automação inteligente utiliza diversas tecnologias para cumprir suas funções, mas os cinco componentes básicos incluem inteligência artificial, automação robótica de processos, gerenciamento de processos de negócios, ferramentas de automação e dados.
1. Inteligência artificial
A inteligência artificial (IA) é, essencialmente, o cérebro da operação. Ela geralmente alimenta ferramentas de atendimento ao cliente inteligentes que auxiliam em análise de sentimentos, personalização e resolução de problemas para otimizar as interações de suporte.
A IA refere-se à capacidade de computadores e softwares de auxiliar ou até mesmo executar tarefas cognitivas tradicionalmente desempenhadas por humanos — como tomar decisões, entender contextos e personalizar respostas. Usando dados, a IA aprende continuamente, tornando-se uma ferramenta poderosa para resolver problemas.
A IA torna a automação inteligente possível por meio destas técnicas:
- Aprendizado de máquina: tipo de IA que usa algoritmos para aprender com os dados que coleta.
- Reconhecimento óptico de caracteres: também conhecido como “reconhecimento de texto”, identifica e reutiliza dados de documentos, imagens e PDFs.
- Processamento de linguagem natural: capacidade de uma máquina reconhecer, compreender e gerar linguagem humana, falada ou escrita.
Essas técnicas e algoritmos ajudam o software a “pensar”, entender melhor as solicitações dos clientes e aprimorar o suporte.
2. Automação robótica de processos
A automação robótica de processos é o executor de tarefas e seguidor de regras. É também um componente essencial dos chatbots, mas utiliza principalmente regras de negócios predefinidas para determinar as respostas dos bots, em vez de aprender com interações e gerar respostas mais humanas.
A RPA permite que bots executem tarefas e processos repetitivos de back-office, como inserção e extração de dados, preenchimento de formulários, processamento de pedidos, movimentação de arquivos e muito mais.
Por exemplo, bots RPA seguem regras predefinidas para automatizar tarefas e fluxos de trabalho. No entanto, não tomam decisões nem “pensam” por conta própria. Portanto, para alcançar a automação inteligente, é necessário combinar a RPA com a IA.
3. Gerenciamento de processos de negócios
O gerenciamento de processos de negócios é o especialista em operações dentro do grupo de automação inteligente. Suponha que você queira criar uma função de IA para otimizar o gestão de mudanças, ou seja, como sua empresa utiliza ferramentas para se adaptar. O BPM pode influenciar o planejamento da implementação, ajudar na coleta de dados e agilizar a criação do plano de mudanças.
O BPM é uma disciplina que se apoia em softwares e processos diversos para gerenciar as operações de uma empresa, incluindo modelagem, análise, otimização e automação.
4. Ferramentas de automação
Ferramentas de automação, como aplicativos e integrações, funcionam como assistentes. Elas automatizam fluxos de trabalho e processos e aprimoram funcionalidades existentes.
Essas integrações e ferramentas geralmente têm objetivos específicos, como:
- Permitir comunicação entre plataformas
- Agilizar o compartilhamento de dados
- Identificar gargalos de suporte
- Automatizar tarefas gerais
- Auxiliar nas respostas
Ao adicionar aplicativos e integrações, as empresas podem personalizar a automação inteligente de ponta a ponta, atendendo clientes e departamentos com necessidades distintas.
5. Dados
Por fim, os dados são a peça-chave do ecossistema de automação inteligente. A IA usa dados brutos para treinar seus sistemas e configurar fluxos de trabalho inteligentes. Com o tempo, continua aprendendo e se aprimorando a partir das interações.
A IA utiliza dados para se treinar e gerar respostas relevantes aos comandos que recebe. Os dados também desempenham um papel essencial no aprendizado de máquina, garantindo que a IA aprenda com cada interação e feedback do usuário.
A automação robótica de processos também depende de dados para seguir regras predefinidas e padrões de conformidade.
O gerenciamento de processos de negócios usa dados para detectar ineficiências e implementar melhorias em processos existentes.
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