Acontece que vivemos um momento de transição, no qual as expectativas precisam ser calibradas: ao mesmo tempo que cada novo lançamento de IA generativa faz crescer a convicção no público de que a IA “sabe tudo”, a realidade muitas vezes decepciona.
Esse “in dubio pro IA” nasce de uma visão profundamente arraigada de que o humano erra onde a máquina, lendo milhões dados e fazendo sabe-se lá quantas inferências, tende a cravar a resposta certa.
A nossa tomada de decisão seria perturbada por fatores estranhos à IA, como a desatenção, a preguiça e o desleixo, além da inafastável racionalidade limitada dos seres humanos.
Se um atendente humano dá uma informação estranha, o cliente desconfia na hora, pede para falar com o supervisor ou busca outra fonte. Já com a IA, a tendência é confiar.
Exemplos não faltam sobre como implementações de IA podem gerar problemas no contato com clientes, revelando os altos e baixos dessa transformação digital do atendimento.
No Canadá, o chatbot da companhia aérea Air Canada inventou uma vantajosa política de reembolso de passagens durante suas interações com um cliente que, ao solicitar a devolução dos valores, ficou surpreso com a negativa da empresa. O caso acabou na Justiça, e a companhia área foi condenada.
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