Francesco Costigliola
Chief Analytics Officer @ CGD | Data & Analytics Executive | Teaching Fellow at AESE Business School
Nos últimos anos temos vindo a assistir à evolução exponencial dos algoritmos de Inteligência Artificial. Estas inovações tecnológicas têm vindo a abrir novas possibilidades de aplicação e alargado a abrangência das soluções já presentes nas organizações. O Marketing não é exceção.
Para melhor analisarmos as diversas aplicações, torna-se necessário definir alguns conceitos transversais. As soluções tecnológicas podem ser classificadas em clássicas ou generativas, sendo que a primeira diz respeito à aplicação de modelos descritivos e preditivos em dados maioritariamente estruturados e a segunda família de soluções refere-se ao desenvolvimento de algoritmos capazes de gerar conteúdo a partir de uma base de informação não necessariamente estruturada (i.e., texto, áudio, imagem e vídeo). O impacto destes desenvolvimentos pode ser direto ou indireto – no caso do Marketing, o impacto é direto quando afeta diretamente a relação que as organizações têm com os seus clientes e indireto quando o impacto das soluções é maioritariamente interno com reflexo no serviço prestado ao cliente.
No Marketing, as soluções clássicas com impacto direto são utilizadas maioritariamente para customizar o contacto com os clientes e aumentar a relevância dos conteúdos apresentados à “jornada” do cliente. Estas soluções concretizam-se, por exemplo, em modelos de propensão a adquirir um produto, subscrever um serviço, cancelar o contrato, fazer um upgrade ou reter um cliente. Quando se fala em soluções clássicas com impacto indireto no cliente, o foco passa para os processos internos em que se procura uma melhoria do processo, melhoria essa que acaba por ter um impacto indireto no cliente. Neste caso podem ser incluídas soluções que melhorem o tempo de resposta ao cliente, disponibilizem uma nova funcionalidade, classifiquem a prioridade de tratamento de reclamações, apenas para nomear alguns exemplos.
No âmbito das soluções generativas, desde o lançamento do ChatGPT e sucessivamente de outras soluções por parte da Google e da Meta, começaram a ser apresentadas diversas aplicações relevantes.
No Marketing, as soluções generativas com impacto direto no cliente concretizam-se, maioritariamente, na disponibilização de soluções capazes de gerar conteúdos no contacto com o cliente. Alguns exemplos são os assistentes virtuais de voz ou de texto acessíveis diretamente pelos clientes, na obtenção de informações ou para resolução de eventuais problemas ou dúvidas relacionadas com produtos e serviços. As soluções generativas podem, ao mesmo tempo, ter impacto indireto no cliente quando aplicadas com vista à desmaterialização de processos internos ou na geração de conteúdos de texto ou imagem para suportar eventuais campanhas de comunicação. Alguns exemplos destas técnicas com impacto indireto no cliente são o desenvolvimento de algoritmos de linguagem natural para leitura automática de documentos, reduzindo o tempo de resposta ao cliente, ou de soluções de suporte aos agentes de contact center que, a partir da chamada em curso, conseguem dar sugestões de conteúdos que o agente possa apresentar ao cliente.
Independentemente do tipo de aplicações, quando se fala em Inteligência Artificial aplicada direta ou indiretamente a clientes é fundamental assegurar que as soluções implementadas garantam a segregação no acesso à informação (i.e., segurança) e evitem que dados históricos com deficiências éticas do passado se propaguem nos modelos do futuro (i.e., ética), bem como garantam que o recetor do resultado destas soluções tenha a possibilidade de conhecer as ferramentas e os dados utilizados (i.e., transparência).
A aprovação dos diversos regulamentos que enquadram o tratamento de dados pessoais (RGPD) e o desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial (AI Act) por parte da União Europeia tem vindo a aumentar a consciencialização e abertura para novas aplicações, permitindo um impacto ainda mais significativo nas áreas de interação com o cliente e eficiência nos processos das organizações.
É expectável que a Inteligência Artificial transforme a forma como trabalhamos, automatizando tarefas rotineiras e permitindo que as pessoas se concentrem em atividades mais criativas e estratégicas. As ferramentas alimentadas por Inteligência Artificial ajudarão os profissionais a analisar grandes quantidades de dados, identificar tendências, resumindo conteúdos e ajudando a tomar melhores decisões.
É fundamental, no entanto, que esta evolução tecnológica seja acompanhada por uma definição regulatória que garanta ética, segurança e transparência dos desenvolvimentos.
Artigo publicado na Briefing
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Director for Sustainability and ESG at JLM&A | Senior Teaching Fellow at AESE Business School
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