O conceito de inteligência artificial (IA) remonta à antiguidade, mais precisamente na mitologia grega com as invenções de máquinas inteligentes e automáticas fabricadas pelo deus Hefesto, contudo, a expressão em si foi somente popularizada no século XX. A ideia de criar máquinas que realizam tarefas que exigem a atenção da inteligência humana foi explorada ao longo da história.
O termo "inteligência artificial" foi falado pela primeira vez por John McCarthy, durante conferência nos Estados Unidos em 1956. À época, estudiosos do tema começaram a pensar maneiras de criar máquinas que pudessem imitar atividades cognitivas humanas, como aprendizado, raciocínio e resolução de problemas complexos.
Os primeiros desenvolvimentos na IA envolveram lógica simbólica e a criação de programas que poderiam realizar tarefas específicas. Ao longo do tempo, o processos evoluíram dando início ao surgimento de abordagens e tecnologias de vanguarda como: redes neurais, aprendizado de máquina (Machine Learning), que permitiram avanços significativos em áreas como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, visão computacional e jogos estratégicos.
Atualmente, IA é uma área multidisciplinar, incluindo ciência da computação, estatistica, neurociência, filosofia e psicologia. Ela desempenha um papel crucial em várias aplicações, desde assistentes virtuais e reconhecimento de voz até carros autônomos e diagnóstico médico assistido por computador.
Para uma análise específica, gostaria de chamar atenção para sua presença em nosso cotidiano com as pesquisas de satisfação com clientes.
Poucos sabem, mas IA desempenha um papel significativo nesses processos, oferecendo uma abordagem mais eficiente e personalizada para entender as necessidades e experiências dos consumidores.
Análise de Sentimento:
Programas de processamento de linguagem natural são capazes de analisar sentimentos expressos em feedbacks escritos, identificando se os clientes estão satisfeitos, insatisfeitos ou neutros.
Feedback em Tempo Real:
Sistemas de coleta e análise de dados podem fornecer feedback em tempo real, permitindo que as empresas identifiquem e respondam rapidamente a problemas ou oportunidades de melhoria.
Personalização da Experiência:
Algoritmos de recomendação personalizada podem adaptar as pesquisas de satisfação com base no histórico de interações do cliente, tornando as perguntas mais relevantes e aumentando a participação.
Automação de Respostas e Ações:
Chatbots e sistemas de automação podem processar respostas de pesquisas, fornecer agradecimentos personalizados e até mesmo acionar ações corretivas com base nos feedbacks recebidos.
Previsão de Comportamento Futuro:
Modelos preditivos podem utilizar dados de satisfação do cliente para prever comportamentos futuros, como a probabilidade de recomendar a empresa ou a intenção de compra.
Integração de Dados Multicanal:
A capacidade de integrar dados de diferentes canais (redes sociais, e-mails, avaliações online) permite uma visão abrangente da satisfação do cliente.
Em síntese, vemos que a simples aplicação de IA com em processos como os de pesquisas de satisfação com clientes oferece uma abordagem mais sofisticada e orientada a dados para entender e melhorar o processo de forma geral, permitindo queas empresas sejam mais ágeis, personalizadas e proativas.