Rápidas, econômicas e produtivas
Seguindo a lista composta por nomes e telefones, a assistente de cobrança começa sua rotina de ligações. Na linha, se apresenta, pede para falar com o cliente, confirma dados pessoais e inicia o diálogo previsto em seu roteiro. "Verificamos que o senhor não efetuou o pagamento da parcela relativa ao financiamento do seu automóvel. Tem possibilidade de pagar hoje?", diz. Diante da afirmativa do devedor, agradece e passa para o próximo contato. A tarefa é repetida milhares de vezes nas centrais de relacionamento com o cliente da Atento. Mas a atendente em questão é um software dotado de inteligência artificial. Como no filme Ela (2013), no qual um escritor vivido por Joaquin Phoenix se relaciona com um sistema operacional, os consumidores contatados interagem com um 'ser' virtual.
A voz robótica ainda é perceptível, mas a destreza no uso da linguagem humana impressiona. Enquanto realiza a cobrança, a robô se vale de expressões como "tá combinado" e "brigada", reproduzindo as imperfeições que aprendeu nos diálogos por telefone. "O uso de elementos informais da linguagem torna o atendimento mais natural e agrada o consumidor", explica Gustavo Brancante, superintendente de canais digitais da Atento.
Segundo dados da empresa, em seis meses, os agentes digitais conversaram com 1,5 milhão de pessoas, acumulando 16 mil horas de conversa. Na comparação com os atendentes humanos, os robôs são cinco vezes mais rápidos, três vezes mais econômicos e 20% mais produtivos.
Para chegar a um robô que fala, a Atento construiu a solução de inteligência artificial tijolo a tijolo. Estudou e modelou processos, desenvolveu sistemas, analisou dados e ensinou os computadores a assumir tarefas. A trajetória demandou tempo e contrasta com o ritmo de quem está atrasado no movimento de digitalização. Empresas em busca de atalhos são seduzidas pela sigla IA, especialmente quando ela chega associada a termos como computação em nuvem, aprendizado de máquina e big data. A combinação remete à uma solução instantânea, que depende apenas da instalação. Na prática, não é assim que a coisa acontece. "Entender as possibilidades e os passos evita frustração nos projetos", comenta Alexandre Dietrich, executivo de inteligência artificial e dados da divisão IBM Watson.
A pressa em entender e adotar os conceitos é explicada pela pressão da transformação digital e pelas cifras envolvidas. De acordo com estudo da PwC, a inteligência artificial adicionará US$ 15,7 trilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) global em 2030. Entre os anos de 2017 e 2030, a tecnologia deve responder por 55% dos ganhos econômicos ao multiplicar a produtividade. Dados do Gartner apontam efeitos mais próximos. Até 2020, o instituto de pesquisas estima US$ 2,9 trilhões em negócios. No mesmo ano, máquinas vão executar tarefas que demandariam 6,2 bilhões de horas de trabalho humano.
Donald Feinberg, vice-presidente da área de análise de dados do Gartner, considera que as empresas ainda estão perdidas nos conceitos. Isso acontece porque há uma separação técnica entre inteligência aumentada (associada às soluções para permitir a análise de grande volume de dados) e aprendizagem de máquina - técnicas para emulação das funções humanas. "São coisas diferentes, mas que andam juntas na construção das soluções de inteligência artificial", explica.
Na linha do tempo corporativa, é preciso estudar processos e modelar as atividades que podem ser absorvidas pelos recursos digitais. "As máquinas precisam de uma base de conhecimento para aprender. Portanto, vão exigir competência executiva e informações", diz Feinberg. Já as análises complexas dependem do levantamento dos dados corporativos, além da exploração de repositórios externos e de informações espalhadas pela internet. Nesse caso, os robôs vão operar com a ajuda de soluções como o big data. "Em qualquer frente, a inteligência artificial vai mudar a forma como tratamos as informações", explica o analista.
O enfoque no conhecimento e na ampliação da inteligência humana tem atraído os executivos de negócios para as salas de reunião do Google. Em vez de tecnologia, os profissionais querem entender como utilizar a inteligência artificial para transformar as companhias. "O ganho está em identificar e encontrar maneiras para resolver problemas das empresas. Sem bons modelos, não há técnica que resolva", diz João Bolonha, diretor de vendas de serviços de computação em nuvem do Google para a América Latina. O assédio dos times de negócios mudou a rotina dos fornecedores de soluções. Antes de montar o orçamento da tecnologia necessária, a equipe de vendas estuda oportunidades para redução de custos e crescimento da receita dos clientes. "Não é uma conversa sobre robôs", diz.
Abel Reis, CEO da Dentsu Aegis Network no Brasil, lembra que a inteligência artificial é tema antigo na pesquisa acadêmica - com estudos iniciados na década de 1950. No mundo corporativo, no entanto, é novidade. Segundo ele, a tecnologia começou a se tornar viável meio dos anos 1990, a partir do desenvolvimento das redes neurais (técnicas para emular a arquitetura do cérebro humano, por meio de software, e treinar máquinas para imitá-lo).
Nos últimos anos, a redução dos custos para processamento - especialmente com a possibilidade de contratar máquinas e sistemas sob demanda - e o volume de dados gerados pela intensificação da digitalização culminaram no ambiente ideal para aplicar as técnicas. O surgimento de empresas como Google e Facebook, que se valem da inteligência artificial para oferecer novos serviços, também é um fator de destaque. "A popularização da tecnologia tornou natural a utilização dos robôs", afirma Reis.
Brancante, da Atento, lembra que a inteligência artificial é um conjunto de soluções, todas baseadas no funcionamento do cérebro humano. Por isso, são comuns termos como aprendizagem, cognição (capacidade para adquirir conhecimento) e semântica (entendimento da linguagem). Nas atividades de atendimento, a Atento ensinou os agentes virtuais a ler, escrever, ouvir e falar. A tarefa não é trivial, pela complexidade da linguagem humana. Além de assimilar vocabulário, as máquinas aprendem a identificar estruturas de comunicação e a relacionar as reações. "A resposta para uma pergunta pode ser 'sim', 'isso mesmo' ou 'certo'. Todas com o mesmo significado no contexto", exemplifica.
Na equipe de Brancante, trabalham desenvolvedores de sistemas, treinadores de máquinas e linguistas. "A inteligência artificial traz diversidade para o time de tecnologia, o que é ótimo para o negócio", diz. De acordo com ele, a integração entre áreas garante a assimilação dos valores. "Mesmo quando estão programadas para tomar decisões sozinhas, as máquinas buscam as regras e parâmetros da empresa", confirma.
A parceira entre humanos e máquinas é a tendência apontada por Dietrich, da IBM. "Nós seremos os curadores. As máquinas são boas para buscar respostas, mas somos nós quem fazemos as perguntas", diz. Segundo ele, o cérebro humano é incapaz de lidar com o volume de informações disponível atualmente. "Nem é necessário. Para esse processamento é que existem os computadores", diz. Para gerar valor, temos de ensinar as máquinas a encontrar, selecionar e realizar análise prévia das informações. A tarefa exige capacidades cognitivas para interpretar textos, imagens, sons e vídeos. "Delegar tarefas para os sistemas libera tempo e energia à criatividade humana", afirma.