Carlos Ferraiuolo, da Zup Innovation: “Tecnologia é possibilidade”

Giovana Oréfice
24 de agosto de 2023 - 10h53

Na corrida pela atenção do usuário, vence aquele que alcançá-lo de forma mais eficaz e oferecendo as melhores soluções. Com inúmeras possibilidades de interação entre marcas e clientes, a inteligência artificial generativa e a sofisticação do machine learning estão redefinindo a forma como empresas criam comunicação e experiências personalizadas.

O impacto do emprego da tecnologia no marketing se estende até a função do design dentro de uma organização. Para Carlos Ferraiuolo, CTO e CPO da Zup Innovation, a gama de possibilidades que as ferramentas trazem é importante, mas apenas quando atrelada a habilidades humanas, cada vez demandadas de maneira mais crítica e aprofundada.

Carlos Ferraiuolo, CTO e CPO da Zup Innovation (Crédito: Zup Innovation)

Em entrevista ao Meio & Mensagem, o profissional discorre sobre os efeitos da IA na área, UX design, ressalta novas qualificações de profissionais e a importância da transparência na era dos dados. Além disso, alerta para que profissionais de agências e de marketing olhem para a IA com menos preocupação e mais senso de oportunidade. Confira:

Impactos  e possibilidades da IA

Atualmente, no mundo do trabalho, 85% das profissões no mundo estão expostas à generative AI. Isso significa que grande parte dessas profissões, de alguma maneira, terão tarefas executadas por pessoas substituídas por generative AI. Os outros 15% serão 100% substituídos.

Segundo um estudo da McKinsey, as áreas mais impactadas e mais expostas são sales, marketing, customer services e áreas de operação. Falamos especificamente de geração de conteúdo e visibilidade. São as áreas responsáveis pela imagem de empresas. Na relação pessoas e marcas, eu vejo diversos impactos. O primeiro deles é a maneira como as marcas se comunicam. O mau uso de uma solução de inteligência artificial significa criar conteúdos pouco relevantes ou que engajam pouco, ou conteúdos que podem ser até enviesados para um consumidor final, para um cliente dessa marca.

Já um bom uso da inteligência artificial é saber que ela não resolve tudo sozinha, saber fazer boas perguntas e boas análises do conteúdo que está sendo gerado por ela para ganho de produtividade, obviamente, mas tendo uma curadoria do conteúdo que é gerado pela inteligência artificial de maneira a garantir que o engajamento, a linguagem e a narrativa que a marca traz para o mercado continue valendo.

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Estamos em um momento de turning point, um hype de adoção, importantíssimo. Então, a empresa prescinde de pessoas com muita experiência para garantir que o que está sendo gerado não é um conteúdo que não faça sentido, que não engaje o cliente. Para vendas, depende muito do business. Para tarefas repetitivas executadas por um time de vendas, como e-mails de follow up, atualização de um sistema de CRM, grande parte delas, inclusive, vem sendo automatizadas independente de IA ao longo dos anos — principalmente com o product led growth das empresas, digitalização do varejo e de produtos.

Principalmente neste momento, o uso desse tipo de ferramenta deixa o vendedor mais focado no que precisa resolver. Tenho conversado muito de perto com consultorias que ajudam na formação e treinamento de equipes de vendas. Elas têm dito que gostariam de usar AI para ajudar o líder de um time de vendas a saber se há a necessidade de um treinamento, de reposicionamento ou para fazer uma escuta ativa ou uma transcrição de uma conversa com o cliente para saber se há um bom reposicionamento de marca, produtos e serviços, dando até um feedback para o vendedor.

Uso cauteloso

O cuidado que as empresas vão ter que ter daqui para frente, no que se refere ao relacionamento com o ser humano, é número um: saber que hoje a conversa é de ser humano para PJ, mas amanhã pode ser de pessoa física para pessoa física — e isso independe de inteligência artificial. As empresas têm que começar a entender quem é que está do outro lado, e não ter uma visão puramente comercial. É uma jornada que já iniciou já faz tempo, mas continuar essa jornada de entender que a relação não é B2B, B2C, e sim human to human. Manter isso na essência é importante.

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Inteligência artificial e UX design

Colocar a inteligência artificial nada mais é do que colocar tecnologia nessa relação. Tecnologia é possibilidade. A solução em como fazemos o UX design, como será desenhada a sua relação com esse outro ser humano, com o uso da tecnologia. Isso vai definir o impacto positivo ou negativo que uma marca vai ter com a adoção desse tipo de tecnologia. É a maneira que é desenhada a relação que vai garantir que vai dar a nota do NPS positivo ou NPS negativo.

O design vai se transformar em outra coisa. Para criar um website, por exemplo, não precisaremos mais de um ser humano para fazer isso. Precisaremos de um ser humano para conferir se o web site está, ou não, ok.

Outro ponto é, com a introdução da inteligência artificial, utilizando uma ferramenta de text-to-speech, speech-to-text, etc, será possível aumentar a acessibilidade ao mundo digital. Hoje um website, por exemplo, não é acessível para uma pessoa cega. Uma pessoa que é um product designer hoje, vai desenhar outro tipo de coisa, como o tom de voz da empresa, a narrativa da empresa — como ela comunica o seu propósito nas diversas peças digitais que serão geradas por IA, regulando-a para que ela faça as peças de acordo com essa narrativa.

O designer vai ter que saber mais de linguística para saber que tipo de vocabulário vai diferenciá-lo de um vocabulário comum no momento em que ele está introduzindo a IA na relação com o ser humano que está interagindo com seus produtos e serviços. O trabalho de UX vai ser muito mais nobre. Para mim, nunca foi tão importante estudar filosofia. Como se comunicar eticamente por meio de uma inteligência artificial quando não se entende minimamente sobre o que é ser ético?

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Era da transparência de dados

Até onde eu sei, já existe regulação sobre isso. Temos que falar pro consumidor por que estamos coletando determinadas informações. Tem que ter muita transparência, sempre. É preciso deixar claro que o cliente está conversando com uma máquina e que as informações estão sendo usadas para determinadas finalidades.

Não concebo, hoje, uma empresa se relacionando com um ser humano do outro lado sem ética. Não entendo porque fazer isso. As empresas têm que continuar investindo em áreas que não apenas definem as suas policies, os seus modelos de governança — tanto do ponto de vista de segurança da informação e do uso ético da informação, etc.
Essas equipes serão responsáveis por deixar isso desenhado dentro dessas soluções. É como se fosse um design que mostraria o comportamento ético esperado dentro de uma solução. Um modelo de IA é, na realidade, um modelo matemático. Para ele, não existe ética, ou não ética. A ética é como são recebidas e usadas.

Inteligência artifical e machine learning na prática

Para um grande banco, fizemos um trabalho para interpretação e humanização do extrato bancário e de cartão de crédito. É basicamente entrar em um extrato e saber que as informações significam alimentação, educação, moradia. Ou seja, é humanizar a linguagem do extrato para a pessoa que é cliente do banco. Para fazer isso, recebemos informações que são muito difíceis de serem interpretadas e classificadas. Então, utilizamos um modelo de machine learning para fazer a classificação dessa informação.

A partir disso, criou-se uma série de indicadores que ajudavam o cliente na sua jornada financeira, ou seja, saber se ele estava gastando demais em uma categoria ou outra, se ele deveria criar uma meta de economia dentro de uma categoria de gasto. Foi um tipo de trabalho em que usamos a inteligência artificial para beneficiar o cliente, o ser humano que está lá na ponta, já com a preocupação do banco de vender crédito, não é essa a ideia. É realmente para ajudar essa pessoa a ser bem sucedida financeiramente.