Um cliente quer saber se um produto está em stock e quando será entregue. Esta é uma das perguntas mais frequentes feitas a um serviço de apoio ao cliente ou a um departamento de suporte comercial, e é também uma das perguntas que se automatiza mais facilmente. Não porque a pergunta seja pouco importante, mas porque a resposta já se encontra algures num sistema. A tarefa não consiste em elaborar uma resposta, mas em recuperá-la do ERP, WMS ou CRM e apresentá-la corretamente ao cliente.
Três eixos são aqui decisivos: grau de estruturação, volume e contacto com o cliente.
O grau de estruturação é elevado. As quantidades em stock e os prazos de entrega são campos num sistema, não questões de interpretação. Não há nenhum documento para ler, nenhum contexto para ponderar: a resposta é um número ou uma data já calculados algures.
O volume também é elevado. Não se trata de uma tarefa que ocorre algumas vezes por semana, mas de uma pergunta que chega dezenas ou centenas de vezes por dia, por telefone, e-mail, chat ou formulário de contacto. Uma tarefa que ocorre com frequência e apresenta pouca variação é exatamente o tipo de trabalho onde a automatização tem o efeito mais rápido.
O contacto com o cliente tem uma pontuação moderada: há de facto um cliente do outro lado, mas trata-se de uma pergunta factual com uma resposta factual, não de uma conversa em que o cliente precise de ser tranquilizado ou convencido. Isso torna-a adequada para um tratamento automatizado, desde que o tom e a apresentação estejam corretos.
Os restantes eixos confirmam este quadro. O trabalho físico não desempenha qualquer papel, não é necessária criatividade, e os riscos de compliance são limitados: não é assumido nenhum compromisso vinculativo para além do que o sistema já indica. Os custos de erro situam-se no segmento intermédio. Um prazo de entrega incorreto provoca um cliente desiludido, não um problema jurídico, mas é suficientemente incómodo para ser levado a sério.
A margem de apreciação tem uma pontuação baixa, e é precisamente aqui que entram em jogo as condições. Um sistema pode indicar que ainda há vinte unidades em stock, mas se esse número é fiável depende da atualidade da ligação. O stock foi acabado de vender a outro cliente mas ainda não foi baixado no sistema? O prazo de entrega é um valor fixo do sistema ERP, ou uma previsão que tem em conta o fornecedor, a época do ano e o tempo de transporte? A partir do momento em que a pergunta muda de "o que consta no sistema" para "o que provavelmente vai acontecer", é necessária uma avaliação que um colaborador do serviço de apoio ao cliente ainda hoje faz frequentemente com base na sua experiência.
É por isso que a automatização não é incondicional: depende de dois fatores. Tem de existir uma ligação em tempo real ao stock, para que a resposta não se baseie numa exportação do dia anterior. E tem de existir uma previsão fiável do prazo de entrega, não apenas um número estático do sistema. Faltando um destes elementos, a IA dá respostas que correspondem ao sistema mas não à realidade, o que é pior do que não dar nenhuma resposta.
Numa empresa com um WMS bem estruturado e um ERP que regista o stock e o prazo de entrega ao nível de cada linha de encomenda, um agente de IA já pode hoje tratar de forma autónoma a maior parte destas perguntas, com escalonamento para um humano em caso de dúvida ou de uma situação excecional, como uma encomenda pendente ou um atraso de fornecedor. Numa empresa em que os dados de stock são mantidos manualmente numa folha de cálculo à margem do sistema, essa automatização não é viável sem primeiro colocar a fonte de dados em ordem. A diferença não está, portanto, na tarefa em si, que é praticamente idêntica em qualquer empresa, mas nos sistemas que a sustentam.
Esta tarefa também não existe isoladamente. Está relacionada com verificar e comunicar o estado da encomenda, que apresenta uma estrutura muito semelhante: também aí a resposta é, em grande parte, uma consulta ao sistema com uma camada de apresentação por cima. Também é relevante introduzir encomendas no sistema, porque uma introdução correta da encomenda constitui a base para informações fiáveis sobre stock e prazos de entrega mais adiante no processo. E, na medida em que os dados dos clientes desempenham um papel na personalização de uma resposta, isto relaciona-se com atualizar dados de clientes no CRM.
Esta página descreve capacidade, não política de pessoal. Se e como uma empresa utiliza as horas libertadas no serviço de apoio ao cliente é uma decisão que cabe ao empregador e à qual se aplicam requisitos legais próprios. Não fornecemos fundamentação para essa escolha, apenas factos sobre que parte do trabalho um sistema pode assumir atualmente. Quem pretenda informar-se de forma mais ampla sobre onde a automatização colide com a responsabilidade encontra uma visão geral em utilização de alto risco da IA no local de trabalho, e quem se pergunte durante quanto tempo devem ser conservadas as informações sobre stock e comunicação pode ler sobre isso em arquivar documentos e verificar prazos de conservação.
Esta tarefa é um dos vários componentes do trabalho numa função de serviço de apoio ao cliente ou suporte comercial. Para ver que parte das horas nesse perfil já pode hoje ser assumida pela IA, sem que isso diga nada sobre a sua empresa específica, pode preencher a quickscan gratuita: doze perguntas, sem necessidade de conta, com uma indicação imediata. A análise de trabalho completa, que decompõe o trabalho da sua própria empresa tarefa a tarefa e o traduz em capacidade de fte, está ainda em construção.
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