A inteligência artificial não está apenas conversando conosco. Ela está aprendendo como transformar as comunicações verbais em percepções do mundo real.

A inteligência artificial não apenas bate papo, ela está aprendendo a transformar palavras em realidade!

• Novas ferramentas de IA conversacional estão transformando as comunicações verbais em insights acionáveis para pesquisa de mercado.
• Líderes empresariais estão usando essas ferramentas para obter insights mais profundos de suas conversas com os clientes.
• Com o advento dos LLMs, chatbots cada vez mais sofisticados estão transmitindo dados técnicos em uma linguagem cotidiana e compreensível.
• Esta história faz parte de “Como a tecnologia emergente está mudando tudo,” uma série que explora o impacto transformador das inovações tecnológicas em diversas indústrias.

Avery tem 23 anos. Assim como muitos Gen Zers conscienciosos, ela prioriza a sustentabilidade e tem opiniões fortes sobre a sociedade. Se você perguntar sobre seus hábitos de compra, ela prontamente dará uma resposta detalhada a perguntas como “Como você decide quando algo vale a pena pagar mais quando está com o orçamento apertado?” ou “Você pode me dar ideias para uma nova marca de bebida de café da manhã prática?”.

Mas apesar das respostas conversacionais que ela oferece, Avery não é real. Na verdade, Avery é um robô de conversação criado pela empresa de pesquisa de mercado Untold Insights e faz parte de uma nova onda de ferramentas transformadoras de inteligência artificial projetadas para transformar comunicações verbais em insights acionáveis para estrategistas de negócios.

A IA está chegando à pesquisa de mercado

Oficialmente chamada de SegmentAI, a tecnologia apelidada de Avery permite que as empresas conversem com seu mercado demográfico-alvo, em vez de lerem slides ou perfis tradicionais para obter insights. Seu conhecimento é baseado em uma pesquisa com mais de 1.000 Gen Zers no Reino Unido e nos EUA que buscava capturar os hábitos de compra e preferências dos consumidores da geração Z.

Avery não apenas processa e apresenta dados, mas também personifica-os, transmitindo insights de dados em uma linguagem conversacional da geração Z. As conversas com ela permitem que os clientes ajam com base nos dados, além de recebê-los, como fariam com um participante de pesquisa de mercado da vida real.

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“Depois da mágica um tanto chamativa do ChatGPT, a verdadeira revolução da IA está acontecendo silenciosamente nos bastidores”, disse Adelynne Chao, fundadora da Untold Insights. “Você finalmente pode ter um representante do seu segmento em todas as reuniões, e eles podem aproveitar sua vasta base de conhecimento para aplicar dados à sua situação única em qualquer idioma.”

Ferramenta de inteligência de conversação visa aprimorar o atendimento ao cliente

Ferramentas como o SegmentAI também estão sendo usadas no lado do atendimento ao cliente. A empresa de inteligência de comunicações Dubber lançou recentemente o Moments, uma ferramenta que escuta conversas telefônicas e identifica dados importantes, como reclamações de clientes, permitindo que as empresas tenham uma supervisão rápida do feedback do usuário.

“Isso vai além do atendimento ao cliente”, disse Steve McGovern, CEO da Dubber. “Por exemplo, a inteligência de conversação pode analisar chamadas de vendas e fornecer treinamento para os agentes melhorarem como respondem aos clientes em potencial. Também pode examinar grandes volumes de dados de chamadas para identificar táticas e roteiros de vendas de alto desempenho que podem ser aproveitados.”

Ao reconhecer e analisar instantaneamente componentes como reclamações de clientes, a IA pode fornecer insights rápidos que possibilitam respostas mais rápidas e talvez mais eficazes. Outras tecnologias transformadoras estão transformando o método mais importante de troca de informações para as empresas – a conversa – e transformando-o em dados compreensíveis que podem ser aplicados a uma estratégia de negócios e sistema de treinamento.

“Soluções de IA podem analisar automaticamente conversas para detectar reclamações e frustrações, ajudando agentes de atendimento ao cliente a personalizar soluções”, disse McGovern. “Ao examinar os dados e tendências de reclamações, as empresas também podem identificar pontos comuns de dor e abordar sistematicamente problemas por meio de treinamento, novos protocolos ou mudanças de política.”

Ao contrário dos antigos bots de transcrição comumente usados pelas empresas, ferramentas impulsionadas por IA como as da Untold e da Dubber entendem a estrutura e nuances das conversas. Devido a isso, McGovern prevê que até 2025, 75% de todas as chamadas comerciais serão capturadas para análise de dados.

Utilizando IA para comunicar informações em diferentes idiomas e habilidades técnicas

Em outro lugar, Stratio Gen-AI afirma ser o primeiro chatbot do mundo para empresas que permite que qualquer pessoa em um negócio (independentemente do conhecimento técnico) faça perguntas relacionadas a dados em seu idioma natural e receba respostas em segundos.

Por exemplo, você pode digitar a pergunta: “Qual foi nosso produto mais popular no terceiro trimestre?” e o Stratio Gen-AI geraria uma resposta instantaneamente, eliminando a necessidade de se comunicar com vários departamentos e analistas de dados. A tecnologia utiliza um grande modelo de linguagem com uma experiência de usuário semelhante – mas não relacionada – ao ChatGPT, permitindo que ela forneça informações e insights de dados em forma de conversa, além de entender diferentes idiomas de usuários. A ferramenta pode conversar em várias línguas e responder a pessoas com diferentes níveis de conhecimento técnico.

Fundada pelos empreendedores Oscar Méndez Soto e Ernesto Funes em 2014, a Stratio BD completou sua rodada de financiamento da Série C de 65 milhões de euros em 2022, e sua ferramenta de IA generativa está sendo usada por vários grandes bancos, incluindo Santander, HSBC e BBVA. “A IA generativa não pode entender ou gerenciar dados técnicos, a menos que estejam disponíveis em uma camada de negócios unificada e possuam um significado comercial”, disse Soto.

No entanto, Soto enfatizou a necessidade de as empresas terem acesso a dados de alta qualidade antes que os sistemas de IA generativa possam atingir seu pleno potencial.

“Muitas empresas enfrentam desafios significativos de qualidade de dados por uma série de motivos, incluindo falta de recursos, dados valiosos permanecendo em silos e conjuntos de dados sendo espalhados por várias nuvens e locais locais”, disse Soto.

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