IA na experiência
IA no atendimento: o que os clientes temem e como avançar com cuidado
A inteligência artificial pode aliviar tarefas repetitivas, mas a desconfiança dos clientes é real. O que dizem uma pesquisa global, um referencial técnico e a LGPD.
Por Equipe editorial Alcora3 min de leitura
A inteligência artificial entrou na agenda de quase toda operação de atendimento. A promessa é conhecida: respostas mais rápidas, menos tarefas repetitivas, mais tempo das equipes para casos complexos. O que nem sempre entra na conta é como os clientes percebem essa mudança.
Este texto reúne três referências — uma pesquisa com consumidores, um referencial de gestão de riscos e a legislação brasileira de proteção de dados — para discutir como avançar sem comprometer a confiança.
O que os clientes dizem
Em julho de 2024, a Gartner divulgou uma pesquisa com 5.728 clientes, realizada em dezembro de 2023: 64% disseram preferir que as empresas não usassem IA no atendimento, e 53% afirmaram que considerariam trocar de fornecedor se uma empresa passasse a usá-la.
A principal preocupação apontada foi a dificuldade de chegar a uma pessoa, seguida do receio de substituição de empregos e de respostas erradas. A própria Gartner recomenda que as lideranças de atendimento mostrem que a IA melhora a experiência, em vez de se tornar mais uma barreira.
A pesquisa reflete a percepção dos consumidores entrevistados naquele momento e no recorte da Gartner; não é uma medida definitiva nem específica do Brasil.
Um referencial para gerir riscos
O NIST, instituto de padrões dos Estados Unidos, publicou em 26 de janeiro de 2023 o AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0), de uso voluntário. Ele organiza a gestão de riscos de IA em quatro funções: governar (Govern), mapear (Map), medir (Measure) e gerenciar (Manage). Em julho de 2024, o instituto publicou um perfil específico para IA generativa (NIST AI 600-1).
Mesmo sem força de lei no Brasil, o referencial ajuda a fazer perguntas antes da implantação: quem responde pelo sistema, em que situações ele pode errar, como medir esses erros e o que fazer quando acontecem.
O que diz a LGPD
A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018), no artigo 20, garante ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, e de receber, quando solicitar, informações claras sobre os critérios e procedimentos usados, respeitados os segredos comercial e industrial.
Vale notar que a redação atual, alterada em 2019, não exige expressamente que essa revisão seja feita por uma pessoa. Ainda assim, oferecer esse caminho é coerente com a principal preocupação apontada pelos clientes na pesquisa citada acima.
Antes de implantar IA no atendimento
- Qual tarefa a IA vai assumir — e como medir se o cliente ficou com menos esforço, não mais?
- Em quantos passos o cliente chega a uma pessoa, se precisar?
- Quem revisa os erros do sistema e com que frequência?
- Que dados pessoais o sistema usa, e como o cliente pode pedir revisão de uma decisão automatizada?
Fontes e referências
- Gartner Survey Finds 64% of Customers Would Prefer That Companies Didn't Use AI For Customer Service(abre em nova aba)
Gartner (comunicado à imprensa) · 9 de julho de 2024
5.728 clientes pesquisados em dezembro de 2023; recorte e metodologia da Gartner; em inglês.
- AI Risk Management Framework(abre em nova aba)
NIST — National Institute of Standards and Technology · AI RMF 1.0 em 26 de janeiro de 2023; perfil de IA generativa em 26 de julho de 2024
Referencial voluntário, dos Estados Unidos; em inglês.
- Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 — Lei Geral de Proteção de Dados (art. 20)(abre em nova aba)
Presidência da República — Planalto · 2018, com alterações posteriores
Leia também
NPS, CSAT e CES
NPS, CSAT e CES: três perguntas diferentes, três respostas diferentesNPS mede disposição para recomendar, CSAT mede satisfação com um momento e CES mede esforço. Entenda a origem, os limites e o uso de cada uma.
Voz do Cliente
Do feedback à ação: como fechar o ciclo com quem respondeuColetar feedback é a parte fácil. O valor aparece quando a resposta chega a quem pode agir e volta, de alguma forma, para quem respondeu.
Health Score e retenção
Retenção: como perceber os sinais de risco antes da renovaçãoManter clientes costuma custar menos do que conquistar novos. O desafio é enxergar a tempo quais relações precisam de atenção.