O pântano ético do atendimento com IA

Com a ascensão e o crescimento das ferramentas de IA para o atendimento, é grande a desconfiança do cliente. Esta é uma questão étnica que precisa ser considerada, debatida e superada. Mas enquanto o amadurecimento não ocorre, a transparência para gerar credibilidade na relação continua em cheque.

Por isso é fundamental que os clientes sejam informados quando estão interagindo com um sistema automatizado. Basta uma mensagem simples no início da interação. Algo como: “você está conversando com um assistente virtual alimentado por Inteligência Artificial”. A omissão desta informação pode fazer com que o cliente se sinta enganado ou manipulado.

Essa clareza minimiza a sensação de experiência negativa em caso de percepção tardia de falta de interação com um ser humano. A transparência então deixa de ser um mero detalhe para se transformar em requisito para evitar a quebra de confiança. Para além disso, a transparência deve se estender para a gestão de dados dos clientes. As empresas precisam detalhar como os dados dos clientes são coletados, armazenados e analisados. Cabe observar que para quase tudo exige-se um cadastro com a retenção de dados básicos (pelo menos).

No Brasil, devemos seguir rigorosamente a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O atendimento ao cliente por si já retém e acessa grandes volumes de informações sensíveis. Este acesso massivo eleva a preocupação com a privacidade e a segurança de dados. A conformidade legal exige a garantia de que a coleta, o processamento e o armazenamento das informações sejam seguros e transparentes.

Além disso, as organizações devem adotar princípios éticos que vão além da simples legalidade. Isso inclui a privacidade e a proteção dos dados, a transparência e a explicabilidade, como já estabelecido por grandes organizações globais. A falha na proteção de dados e no cumprimento dessas regulamentações constitui-se em risco jurídico e financeiro grave. Assim sendo temos uma brecha para minar rapidamente a confiança do consumidor.

Outro ponto ético sobre o uso da automação por IA aparece por meio do viés algorítmico. Por aprender exclusivamente a partir de dados, a elaboração de respostas pode reproduzir ou mesmo amplificar preconceitos e desigualdades. Quando a base de informações para treinamento for incompleta, tendenciosa ou refletir padrões históricos discriminatórios, a chance de produção de respostas desequilibradas é grande.

Esse viés pode se manifestar de formas diversas, como a tomada de decisões tendenciosas ou o oferecimento de soluções que atendam parcialmente às necessidades do cliente. Para evitar esta anomalia é crucial planejar e selecionar uma base de dados “livre de tendências” que vai treinar os agentes de atendimento.

Os dados utilizados devem representar toda a base de clientes sem viés implícito. Testes contínuos são necessários para identificar e ajustar possíveis preconceitos nos resultados da resposta. O objetivo é a equidade, a justiça e a clareza. Inclui-se aí um outro fator de complexidade: a língua e os traços culturais diversificados.

Os vários modelos de automação existentes foram desenvolvidos majoritariamente em línguas diferentes do português. Isso potencializa o desenvolvimento de respostas precisas. Desconsiderar o contexto cultural pode gerar retorno inadequado, causando constrangimento e diminuindo a qualidade da experiência. Daí a confirmação da necessidade de supervisão humana contínua para evitar o descumprimento da ética e garantir a equidade.

Percebeu que a piscina sobre o uso de automação e IA é bem mais profunda do que parece? É por isso que ainda temos outros dois textos pela frente. Não vou parar por aqui. Quero continuar sinalizando que a tecnologia é muito bem vinda, mas que precisa ser usada com prudência e inteligência. Gostou do conteúdo? Interaja. Deixa uma curtida ou comentário para validar o meu esforço de entrega.

No mais, até a próxima!!!

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