Experiência do cliente com IA, demonstração aprovada mas operação estagnada... "Diferença de confiança" se torna uma variável

Cada empresa está investindo fortemente na melhoria da experiência do cliente baseada em inteligência artificial (IA), mas muitos casos mostram que esses investimentos têm dificuldade de avançar até a fase de implementação do serviço. Embora testes de conceito e provas de conceito muitas vezes sejam bem-sucedidos, em situações de exceção e nas etapas de revisão jurídica e de segurança, o progresso é estagnado, sendo essa a causa fundamental do chamado “gap de confiança”.

Chris Mina, diretor de produto e tecnologia da LivePerson, afirmou recentemente na conferência Google Cloud Next: “Mesmo que as empresas façam excelentes provas de conceito e fluxos de trabalho, muitas vezes ficam paradas na fase de operação real. Elas geralmente apenas confirmam cenários de sucesso, e qualquer caso inesperado faz com que interrompam a implementação.”

A lacuna entre “demonstração de sucesso” e “operação real”

Segundo Chris Mina, atualmente muitas empresas reconhecem a necessidade de implementar experiências de cliente com IA. Os consumidores também esperam usar IA para fornecer atendimento rápido e personalizado. O problema está na estrutura de decisão interna das empresas. Departamentos de segurança, equipes jurídicas, comitês de governança de IA e outros têm preocupações com riscos operacionais reais, o que muitas vezes impede que o projeto avance para as fases principais.

Nesse processo, as empresas precisam demonstrar que a IA, mesmo operando sob “caminho normal”, pode lidar de forma estável com consultas sensíveis, reclamações complexas de clientes ou questões regulatórias. Isso significa que resultados apenas de demonstrações simples dificilmente passarão na aprovação interna.

LivePerson tenta garantir confiança por meio de testes sintéticos

A LivePerson propôs o “Syntrix” como solução para esse problema. Essa plataforma visa usar usuários sintéticos e casos de teste gerados automaticamente para simular milhares de cenários de clientes antes da implantação real. Para as empresas, isso permite verificar várias variáveis e situações anormais antes de lançar novos agentes ou campanhas de IA no mercado, acumulando esses resultados em dados.

Chris Mina explica: “Quando as empresas enfrentam obstáculos de segurança, jurídico ou do comitê de IA, precisam apresentar dados que comprovem: ‘Testamos todos esses cenários’. O importante não é uma confiança vaga, mas uma confiança baseada em evidências e dados.”

Esse método torna-se cada vez mais importante no mercado atual de experiência do cliente com IA. Pois, embora as empresas queiram acelerar a adoção de IA, na linha de frente ainda precisam gerenciar respostas incorretas, tratamento de informações pessoais e riscos à reputação da marca. Assim, a competitividade da experiência do cliente com IA depende, no final, não apenas da tecnologia, mas da “certeza de operação segura”.

Construção de um “guardião” de monitoramento em tempo real

Além dos testes, a LivePerson também está fortalecendo suas funções de gerenciamento operacional em tempo real. A empresa afirma que, por meio do “Guardião” (Guardian Agent), é possível monitorar todas as conversas em tempo real, incluindo atendentes humanos e chatbots, com uma cobertura de 100%. Essa abordagem permite avaliar continuamente se cada interação está ocorrendo normalmente ou se necessita de intervenção ou escalonamento adicional.

Isso pode ser visto como um mecanismo para reduzir a probabilidade de problemas inesperados na experiência do cliente com IA durante o atendimento. Para empresas com grandes centros de atendimento, verificar individualmente todas as conversas é difícil, portanto, a demanda por esse tipo de funcionalidade de orquestração em tempo real está crescendo.

Concluindo a migração para a Google Cloud… Agora, o desafio é “execução”

Recentemente, a LivePerson também concluiu uma migração para a Google Cloud que durou vários anos. Segundo a empresa, essa mudança eliminou uma dívida técnica de implantação local acumulada por mais de 20 anos, preparando o terreno para que os clientes possam usar o modelo Gemini da Google e a infraestrutura de nuvem de grande escala.

Com a infraestrutura já convertida, o próximo desafio é fazer com que a experiência de cliente com IA seja realmente aplicada na linha de frente do serviço. Chris Mina afirma: “Essa tendência é irreversível. O mercado já fez promessas, os consumidores estão ansiosos, portanto, ajudar as marcas a cumprir essas promessas de forma segura e estável é fundamental.”

Por fim, essas declarações indicam que o mercado de IA para empresas está ultrapassando a simples competição por implementação tecnológica, entrando em uma fase de garantir “confiança verificável” e “estabilidade operacional”. Embora as expectativas dos consumidores estejam crescendo, a taxa de adoção de experiências de cliente com IA ainda permanece na casa dos dígitos, e esse é o contexto subjacente.