Uma plataforma para unificar o contexto do cliente
A Birdie, startup fundada por brasileiros no Vale do Silício, propõe transformar os diversos sinais gerados pelos clientes em um contexto compartilhado, permitindo que pessoas e agentes de IA tomem decisões a partir de um mesmo entendimento. A empresa consolida em uma única plataforma informações de conversas, pesquisas, reclamações, dados de uso, segmentação de clientes e outras interações com consumidores.
“Se dez agentes precisam entender o mesmo cliente antes de executar dez tarefas diferentes, quanto desse entendimento realmente precisa ser reconstruído dez vezes?”, questiona Alexandre Hadade, CEO e cofundador da companhia. “O problema não é só o custo de refazer. É o risco de dez respostas diferentes para o mesmo cliente.”
A utilidade da ferramenta se torna ainda mais estratégica quando os agentes de IA passam a participar de decisões. Se um cliente cancela uma compra ou serviço, as equipes de produto, experiência do cliente e atendimento podem chegar a explicações distintas para o mesmo caso, cada uma a partir de um sistema que não conversa com os outros.
A Birdie chama isso de falta de governança de contexto. A solução proposta pela startup é a criação de uma base de informações que possa ser utilizada por diferentes sistemas, com registro da origem dos dados e da forma como foram empregados.
‘Quanto mais autonomia damos à IA, mais importante se torna a qualidade do contexto por trás dela’ – Alexandre Hadade, CEO e cofundador da Birdie
Da análise à decisão
O uso dessas informações já está presente em empresas que lidam com grandes volumes de interações com clientes.
Na KOHO, empresa canadense de serviços financeiros, a plataforma da Birdie passou a analisar uma parcela maior das interações com consumidores. Segundo a startup, isso ajudou a reduzir em 80% a estrutura dedicada a avaliar o atendimento e treinar funcionários. A economia estimada é de cerca de US$ 350 mil por ano.
Na fintech brasileira Neon, a análise das interações identificou problemas que estavam evoluindo para reclamações regulatórias. Com base nesses sinais, a empresa alterou procedimentos ainda no atendimento. Em dois trimestres, segundo a Birdie, o índice de reclamações regulatórias caiu 44%.
Esses exemplos mostram como informações geradas no atendimento podem ser usadas fora dele. Uma reclamação pode indicar um problema de produto. Uma conversa pode apontar uma falha de processo. Uma mudança na satisfação pode sinalizar uma questão que ainda não aparece nos indicadores tradicionais.
Com o aumento do número de agentes nas empresas, essas informações passam a alimentar um número maior de sistemas. A discussão, portanto, não é apenas sobre quão inteligente é cada agente, mas sobre a qualidade do contexto que ele terá para decidir.
“Não acreditamos que as empresas devam parar de construir seus agentes. Pelo contrário: elas vão construir cada vez mais”, afirma Hadade. “Mas a nossa visão é de que, quando criarem o próximo agente, ele não precise começar do zero para entender o cliente.”
