Eu posso dizer, com certeza, que a IA nunca será tão burra quando ela é hoje. Estamos todos impressionados com o que as IAs podem fazer, e não paramos de ouvir expressões como "sem precedentes" ou "crescimento exponencial" para descrevê-la, mas mesmo essas expressões superlativas não conseguem capturar o ritmo em que a IA está aprendendo, iterando e avançando. Os modelos que nos impressionam hoje serão nada menos do que rudimentares em um amanhã muito próximo
É um pensamento assustador e emocionante. Assustador, quando pensamos em regulamentações tentando recuperar o atraso, a capacidade computacional que isso pode exigir e a necessidade de garantir a agilidade do conjunto de tecnologia. Mas emocionante quando pensamos na inovação, escala e produtividade que está no horizonte. Por enquanto, vamos nos concentrar no lado emocionante desse cenário.
Um dos setores em ascensão mais notáveis da IA é o de voz conversacional e chat. No momento, sua avaliação de mercado é de US$ 5,8 bilhões. Em três anos, espera-se que atinja US$ 31,9 bilhões – um aumento de 450%.
Agentes com tecnologia de IA oferecem um nível de precisão no engajamento do cliente que nunca vimos antes. Eles estão analisando simultaneamente dados históricos e comportamentais, enquanto mantêm o fluxo natural da conversa – até mesmo entendendo a nuance de uma pausa bem cronometrada em uma chamada telefônica.
Essas capacidades parecem incríveis hoje, mas, como sabemos, a barra continua ficando mais alta. Sendo assim, quais avanços podemos esperar dos agentes de IA conversacional no futuro próximo?
Adaptando-se ao sentimento humano e respondendo a estímulos emocionais
Sentimentos são difíceis de captar. Algo tão simples quanto receber uma mensagem de texto de uma palavra pode desencadear um momento de incerteza – essa pessoa está chateada? É apenas o estilo de comunicação dela? Normalmente, navegamos nisso confiando em nossas experiências vividas e no contexto da conversa.
A IA pode fazer o mesmo?
No passado, a análise de sentimentos era geralmente feita categorizando palavras como positivas, negativas ou neutras (ou seja, uma pontuação de polaridade), o que criava uma estrutura para a IA aprender. As empresas podiam então analisar comentários de mídia social ou avaliações de produtos em escala para avaliar o sentimento da marca.
Agora, algoritmos avançados de aprendizado de máquina estão começando a ir além dessas categorias predefinidas. Eles podem entender como o sarcasmo muda o significado de uma palavra normalmente positiva – por exemplo, a diferença entre um entusiasmado ou cansado "uau" – ou sentir a urgência de alguém em suas respostas rápidas. No texto, a IA pode olhar para a pontuação ou até mesmo dados históricos para coletar subtexto emocional, como a diferença entre "isso é ótimo!" versus "isso é simplesmente ótimo…".
Ao captar essas dicas emocionais sutis, a IA poderia começar a ajustar suas respostas em tempo real. Isso poderia variar de simplesmente reconhecer a frustração de uma pessoa a reconhecer que as respostas estão se tornando gradualmente mais atrasadas, sugerindo um interesse decrescente. Ao tecer análises preditivas, os agentes de IA poderiam até mesmo começar a conectar sentimentos a coisas como rotatividade ou valores de vida útil.
IA emocionalmente inteligente não é um conceito totalmente novo – em 1995, Rosalind Picard, professora de laboratório do MIT, publicou "Affective Computing" sobre o assunto. Mas essa ideia que antes soava futurista agora está ao nosso alcance. Será interessante ver a reação dos clientes. IA emocionalmente inteligente pode criar melhores experiências para o cliente, mas um agente de IA que é muito perceptivo parecerá assustador e desagradável? Imagino que, assim como a personalização, sua eficácia acabará se resumindo à transparência e à confiança do cliente.
Algo que vale ser ressaltado é que a IA ainda pode ser integrada a outras tecnologias, como o metaverso, que ficou um pouco de lado nos últimos anos, mas ainda é muito importante para diversos setores.
Plataformas de jogos, por exemplo, têm atraído grandes marcas, como NFL, Walmart e Paramount, que reconhecem seu potencial, para alcançar novos públicos e integrar entretenimento com comércio. Marcas de luxo, como Gucci, também estão se lançando no metaverso, oferecendo experiências digitais e gerando receitas significativas com itens virtuais.
Esse é o ambiente perfeito para a integração com a IA conversacional, agentes de IA etc., possibilitando compradores e vendedores baseados em agentes de IA, interações em tempo real personalizadas, entre outros.
Considerações finais
A IA conversacional está redefinindo como e onde os clientes interagem com as marcas. Nos próximos meses ou anos, espero que a IA conversacional se torne cada vez mais multimodal – capaz de processar e responder a coisas como consciência espacial, tom de voz e padrões de fala de uma pessoa, e até mesmo dicas sutis, como linguagem corporal e gestos com maior precisão.
Os casos de uso que já estamos vendo estão cheios de potencial, desde atendimento ao cliente de primeira linha até a integração de assistentes de voz de IA em carros para ajudar na navegação ou até mesmo monitorar a fadiga do motorista.
Quando pensamos no que é possível, geralmente há um sentimento distante associado. Mas a IA está reduzindo rapidamente o tempo entre a ideia e a implementação. Esse horizonte, do que a IA será capaz de fazer, está muito mais próximo do que pensamos.
Andy O'Dower, vice-presidente de produtos na Twilio.
