Fundador e líder de experiência do cliente afirma que a IA voltada para o cliente falha quando as empresas ignoram a jornada que a envolve
Jaco van den Heever
Diretor executivo da Sand Dollar Design
Jaco van den Heever explica por que a IA melhora a experiência do cliente quando reduz a fricção ao longo da jornada, reforça os fluxos de trabalho dos colaboradores e deixa o discernimento a cargo das pessoas.
Key Takeaways
Perspetiva central: Uma experiência do cliente eficaz utiliza a IA para reduzir o esforço e melhorar as jornadas, não apenas para acrescentar tecnologia a interfaces aperfeiçoadas.
Discernimento humano: A IA pode analisar padrões e preparar o contexto, mas as pessoas devem assumir a empatia, a ética, a definição de prioridades e as decisões sensíveis.
Testes mais cedo: A prototipagem com IA permite às equipas testar mais cedo experiências de produto realistas, melhorando o feedback antes do início de um desenvolvimento dispendioso.
O contexto primeiro: Um contexto sólido, informação estruturada e restrições claras melhoram os resultados da IA de forma mais fiável do que a formulação do pedido, por si só.
Experiência dos colaboradores: A experiência do cliente aumentada pela IA melhora quando os fluxos de trabalho internos ajudam os colaboradores a aceder ao contexto, reduzem a administração e lhes permitem atender os clientes mais rapidamente.
Jaco van den Heever é um empreendedor em série com experiência na área da experiência digital do cliente. É atualmente CEO da Sand Dollar Design, uma consultora remota de estratégia de UX, design de produtos e desenvolvimento de IA.
Sentámo-nos com Jaco para saber como está a utilizar a IA para aumentar a eficácia dos fluxos de trabalho de CX — e como a aplicação da IA à EX pode melhorar a CX.
A CX é mais do que o acabamento da interface
Sou Jaco van den Heever, fundador e CEO da Sand Dollar Design. Há mais de 20 anos que trabalho na interseção entre a experiência digital do cliente, a estratégia de produto, a UX e a tecnologia. Antes de fundar a Sand Dollar Design, liderei projetos de produtos digitais e omnicanal em aplicações móveis, sítios Web e plataformas de serviços. Isto moldou a minha visão da CX: não se trata apenas do acabamento da interface, mas de saber se o produto, o serviço e o modelo operacional funcionam para os utilizadores.
Na Sand Dollar Design, ajudamos startups, PME e equipas empresariais a melhorar produtos digitais e jornadas do cliente através de estratégia de UX, investigação de UX, design de produtos e, cada vez mais, desenvolvimento de MVP e de produtos com recurso a IA.
Os nossos canais incluem sítios Web, aplicações móveis, portais de clientes, plataformas B2B, ferramentas internas, painéis de controlo e sistemas de fluxo de trabalho. Os nossos clientes são normalmente fundadores, responsáveis de produto, equipas de inovação, equipas de transformação digital e líderes empresariais que precisam de reduzir a fricção, melhorar a adoção e tomar melhores decisões sobre produtos antes de se comprometerem fortemente com o desenvolvimento.
Trabalhamos a nível global, com experiência na África do Sul, nos EUA, no Reino Unido e na Europa, e realizámos projetos em setores complexos, incluindo serviços financeiros, cuidados de saúde, telecomunicações, comércio B2B e software empresarial.
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Como pode a IA ser utilizada para facilitar a jornada do cliente
Estou a introduzir a IA muito mais cedo na jornada do cliente, especialmente durante a integração e a descoberta do produto.
Um bom exemplo é a GigExecs, uma plataforma que cofundei para profissionais experientes à procura de trabalho fracionado, interino e baseado em projetos. Identificámos um ponto de fricção: os profissionais seniores têm frequentemente uma experiência profunda, mas transformá-la num perfil claro, pesquisável e apelativo exige esforço. Ou explicam demasiado, não valorizam suficientemente as suas capacidades ou adiam a conclusão do processo de integração porque uma página em branco parece dar trabalho. Isso afetava a sua experiência.
Por isso, concebemos a experiência em torno da criação de perfis assistida por IA. Em vez de esperarmos que os utilizadores escrevessem tudo manualmente de raiz, o fluxo assistido por IA interpreta um currículo, um perfil do LinkedIn ou dados introduzidos num formato de conversa e transforma-os em posicionamento mais claro, conteúdo de perfil e dados estruturados.
A mudança importante não foi simplesmente “adicionar IA”. Foi redesenhar a jornada em torno de um caminho para o valor que exigisse menos esforço.
Isto mudou a forma como penso na IA no contexto mais amplo da CX. Procuro cada vez mais pontos da jornada em que os utilizadores ficam bloqueados, se sentem inseguros, ficam sobrecarregados ou têm de traduzir as suas necessidades para a linguagem de um sistema. Estes são frequentemente os melhores pontos para a IA ajudar.
O resultado é uma visão mais prática da IA na experiência do cliente. Estou menos interessado na IA como uma camada de novidade e mais interessado nela como uma forma de reduzir o esforço, melhorar a relevância e ajudar as pessoas a percorrer uma jornada digital com maior confiança.
Que tarefas de CX devem ser realizadas pela IA
Atualmente, recorro à IA para fundamentar ou executar várias atividades de CX:
- Sintetizar a investigação dos utilizadores
- Identificar pontos de fricção recorrentes
- Dar prioridade aos problemas com base nos dados de suporte ou de feedback
- Gerar conteúdos para o primeiro rascunho
- Acelerar a prototipagem
- Criar opções de jornada mais personalizadas
A síntese da investigação dos utilizadores destaca-se. Num projeto de investigação típico, recolhemos grandes quantidades de dados qualitativos: notas de entrevistas, transcrições, respostas a inquéritos, conclusões de testes de usabilidade, contributos das partes interessadas e observações da jornada. No passado, a síntese era um processo manual. Continuamos a fazer análises humanas, mas a IA ajuda-nos agora a encontrar padrões muito mais rapidamente. Ajuda-nos a agrupar temas, identificar pontos de fricção recorrentes, comparar feedback entre diferentes tipos de utilizadores e identificar sinais que merecem uma investigação mais aprofundada. Isto significa que passamos menos tempo a organizar dados e mais tempo a colocar questões difíceis: o que significa isto, o que deve o cliente fazer a seguir e que decisões relativas ao produto precisam de ser alteradas?
Que tarefas de CX devem ser realizadas por pessoas
As atividades que mantenho explicitamente sob responsabilidade humana são as que envolvem discernimento, confiança e responsabilização.
Por exemplo, a conceção da jornada continua a exigir discernimento humano, porque envolve compromissos entre as necessidades dos clientes, os objetivos da empresa, a realidade operacional e as restrições técnicas. A recuperação do serviço também deve continuar sob liderança humana quando existe frustração, risco financeiro, sensibilidade médica, impacto na reputação ou um contexto emocional. A IA pode identificar o problema e preparar o contexto, mas deve ser uma pessoa a decidir como responder.
O mesmo se aplica à estratégia e à priorização do produto. A IA pode ajudar-nos a identificar padrões mais rapidamente, mas não deve decidir o que é mais importante. Isso continua a exigir uma compreensão do cliente, do modelo de negócio, da promessa da marca e das consequências de errar.
Por isso, a minha perspetiva é simples: a IA deve reduzir o esforço, melhorar o contexto e acelerar a aprendizagem. As pessoas devem assumir a responsabilidade pelas decisões em que a empatia, a ética, a confiança e o discernimento comercial são mais importantes.
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…a minha perspetiva é simples: a IA deve reduzir o esforço, melhorar o contexto e acelerar a aprendizagem. As pessoas devem assumir a responsabilidade pelas decisões em que a empatia, a ética, a confiança e o discernimento comercial são mais importantes.
Como a prototipagem com IA melhora a qualidade do feedback dos utilizadores
Uma grande vantagem da IA pode ser observada na prototipagem. Anteriormente, um processo típico passava dos wireframes para os designs de alta fidelidade, depois para protótipos clicáveis e, por fim, para a entrega aos programadores. Agora, através do desenvolvimento de produtos com IA, conseguimos muitas vezes colocar um protótipo funcional à frente dos utilizadores muito mais cedo. Este protótipo pode incluir interações reais, dados realistas e lógica funcional suficiente para que os utilizadores reajam a algo mais próximo do produto final.
Isto melhora a qualidade do feedback. As pessoas comportam-se de forma diferente quando utilizam algo que parece real. E isso significa que conseguimos compreender melhor o comportamento real do produto antes de concluir todo o desenvolvimento.
Mas a desvantagem é que a IA também pode criar uma falsa confiança. As equipas conseguem construir mais depressa do que conseguem pensar. O código continua a exigir revisão. As decisões relativas ao produto continuam a exigir evidências. A síntese da investigação continua a exigir discernimento humano. Um protótipo polido pode fazer uma ideia fraca parecer mais forte do que realmente é.
Por isso, o melhor resultado não foi “a IA substituiu a equipa”. Em vez disso, a IA encurtou a distância entre a perceção, o protótipo, os testes e a iteração.
Porque é que os chatbots voltados para os clientes ficam aquém das expectativas
A minha maior desilusão são os chatbots voltados para os clientes em grandes ambientes empresariais, especialmente nos serviços financeiros, seguros, banca e tecnologia financeira.
As capacidades atuais da IA excedem em muito aquilo que muitos clientes experienciam.
Em teoria, os clientes deveriam ter uma conversa natural com um assistente digital. Este deveria compreender a intenção, lembrar-se do contexto, colocar perguntas de seguimento úteis, aceder à informação correta, explicar claramente as opções e transferir o atendimento para uma pessoa quando um problema se torna sensível ou complexo.
Na prática, muitos chatbots empresariais continuam a parecer árvores de decisão antigas com um rótulo novo. O bot força os clientes a escolher entre um conjunto restrito de opções, falha assim que uma pergunta se torna ligeiramente invulgar e os utilizadores tentam frequentemente escapar ao bot em vez de obter ajuda através dele.
Normalmente, o problema não está no próprio modelo, mas na experiência envolvente. Os dados estão fragmentados. As integrações estão incompletas. As regras de escalamento são fracas. As empresas não conceberam o bot tendo por base a verdadeira jornada do cliente. E, em setores regulamentados, as preocupações relacionadas com o risco e a conformidade levam frequentemente as empresas a implementar algo mais seguro, mas muito menos útil.
Isto cria uma lacuna estranha. Os clientes ouvem falar muito de IA, mas depois interagem com sistemas que não parecem nada inteligentes.
Ferramentas que todas as equipas de CX devem considerar utilizar
As equipas de CX podem beneficiar das seguintes ferramentas:
- ChatGPT e Codex para análise e planeamento
- Claude Cowork para apoio em tarefas complexas e criação de repositórios de conhecimento
- Cursor para desenvolvimento de produtos com IA e automatização
- Qualtrics para obter feedback dos clientes
Porque é que os líderes de CX devem investir primeiro no contexto
A qualidade dos resultados da IA depende tanto do contexto que fornecemos à IA como do próprio modelo.
Inicialmente, é fácil pensar que a competência consiste simplesmente em “escrever uma boa instrução”. Isso é importante, mas é apenas uma parte. Aprendi que a IA tem um desempenho muito melhor quando lhe fornecemos contexto estruturado: o objetivo, o problema do cliente, as regras de negócio, o tom, as restrições, os exemplos, as fontes de dados e o aspeto que deve ter uma boa resposta.
Isso mudou a forma como configuro atualmente o trabalho com IA. Utilizo instruções mais estruturadas, ficheiros markdown, pastas de projeto e documentos de contexto reutilizáveis, para que a IA não comece do zero de cada vez. Isto confere maior consistência ao trabalho e torna os resultados muito mais úteis.
O meu conselho é encarar o primeiro projeto-piloto de IA menos como uma experiência pontual e mais como o início de um novo sistema operativo para a forma como a sua equipa trabalha. Quanto melhor estruturar o contexto, melhor a IA se torna enquanto verdadeira parceira do fluxo de trabalho.
Porque é que a EX aumentada por IA beneficia a CX
Mais líderes deveriam reformular a experiência dos colaboradores, especialmente os sistemas internos e fluxos de trabalho de que os funcionários dependem para servir os clientes.
Muitos problemas de CX não começam no ponto de contacto com o cliente. Começam nos bastidores, onde os funcionários tentam proporcionar uma boa experiência enquanto lidam com sistemas fragmentados, processos manuais, dados em falta e fluxos de trabalho mal concebidos.
A IA cria uma oportunidade para resolver isso.
Se a IA puder ajudar os funcionários a reunir informações provenientes de diferentes sistemas, compreender mais rapidamente o contexto do cliente, resumir o histórico, recomendar os passos seguintes e reduzir o trabalho administrativo, a experiência do cliente melhora quase imediatamente.
É por isso que acredito que a EX é uma das fronteiras mais importantes para uma CX aumentada por IA.
Porque é que o objetivo nunca deve ser simplesmente adicionar IA aos fluxos de trabalho de CX
O meu conselho aos líderes de CX é que adotem a IA — mas não abandonem os fundamentos de uma boa experiência do cliente.
A IA é uma nova e poderosa camada tecnológica. Pode ajudar as equipas a trabalhar mais depressa, analisar mais dados, personalizar jornadas, criar protótipos mais cedo e apoiar os clientes de formas que anteriormente não eram práticas. Mas o processo central de resolver problemas de uma forma centrada no utilizador permanece inalterado.
Continua a ser necessário compreender o cliente. Continua a ser necessário definir o problema certo. Continua a ser necessário alinhar os objetivos de negócio, a tecnologia e as necessidades humanas. Continua a ser necessário testar os pressupostos antes de dimensionar uma solução.
O meu conselho para os líderes de CX é adotarem a IA — mas não abandonarem os princípios fundamentais de uma boa experiência do cliente… O objetivo não deve ser adicionar IA em todo o lado, mas tornar a jornada mais simples, clara e útil para o cliente. Isso requer design, investigação, dados e discernimento humano, não apenas tecnologia.
O perigo é as equipas utilizarem a IA para desenvolver mais rapidamente sem perguntarem primeiro se estão a criar a coisa certa. Isso pode gerar mais ruído, mais automatização e mais complexidade para os clientes.
O objetivo não deve ser adicionar IA em todo o lado, mas tornar a jornada mais simples, clara e útil para o cliente. Isso requer design, investigação, dados e discernimento humano, não apenas tecnologia.
Acompanhe
Pode acompanhar o trabalho de Jaco van den Heever no LinkedIn, no X e no seu site pessoal. Ou consulte a Sand Dollar Design no seu site e no LinkedIn:
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