O futuro do serviço mudará à medida que as capacidades do machine learning aumentarem
Embora o aprendizado de máquinas (machine learning) tenha estado na agenda da tecnologia nos últimos vinte anos, somente em tempos mais recentes seus potenciais benefícios em termos de gerenciamento de serviço de campo foram melhor compreendidos.
Parte integrante da inteligência artificial (IA), o machine learning (ML) utiliza a IA para analisar os dados de desempenho de uma empresa e então toma decisões capazes de torná-la mais eficiente. O interesse pela IA tem crescido nos últimos anos, com líderes tecnológicos como Elon Musk e Mark Zuckerberg, utilizando o aprendizado de máquinas para aprimorar a tecnologia existente.
No Brasil esse fascínio não é diferente e alguns brasileiros têm se destacado em iniciativas envolvendo o conceito de machine learning. O Brasil é, atualmente, um dos países com maior número de profissionais em grau máximo (considerados masters) em aprendizado de máquinas pelo Kaggle, um dos principais sites do mundo orientado à organização de competições de machine learning. O país fica atrás apenas dos Estados Unidos, China e Rússia. Além disso, o machine learning já é aplicado no Brasil em recomendações para os consumidores como filmes, viagens, músicas e ofertas de produtos e serviços.
O entusiasmo pelo machine learning em organizações de serviços aumentou profusamente, embora seus poderosos benefícios ainda não sejam completamente compreendidos pela massa. Empresas em todo o mundo começam a enxergar o ML como um “serviço de previsão”, pelo qual todos os tipos de dados macro e micro ambientais – tais como padrões climáticos e habilidades de um técnico específico, por exemplo -, podem ser perfeitamente conectados e analisados para fornecer previsões precisas baseadas no histórico.
E, enquanto tudo isso pode ser feito sem qualquer esforço de interpretação por parte dos profissionais que trabalham em organizações de serviços, a visão útil oferecida pode criar uma vantagem competitiva significativa.
Pelo contrário. De fato, a combinação das previsões do machine learning com as pesquisas operacionais realizadas pelos líderes empresariais fornece um nível de inteligência comercial mais profundo e altamente valioso, permitindo uma tomada de decisão estratégica mais embasada, além de melhorar a produtividade e o desempenho. Então, como exatamente o machine learning pode alavancar novas oportunidades para as organizações de serviço em campo? Quando se trata de oferecer valor de negócio por meio do aprendizado de máquinas, as principais oportunidades giram em torno de melhor planejamento e de um agendamento mais preciso.
Do ponto de vista do consumidor que precisa de um reparo, os benefícios do machine learning podem incluir um aumento considerável de “reparos na primeira visita”, garantindo que peças e técnicos certos sejam despachados já na primeira vez. Isso melhora no geral a satisfação do cliente e os níveis de experiência – algo que vem se tornando cada vez mais crítico em um ambiente no qual os clientes demandam níveis de serviço semelhantes à apps como o Uber, por exemplo, e possuem mais opções e influência do que nunca. Da mesma forma, para os profissionais que trabalham em empresas de serviços em campo, o aprendizado de máquinas também pode melhorar a experiência geral dos funcionários e apoiar os níveis de retenção das equipes.
É claro que o machine learning continua a ser um novo conceito para muitos e as questões permanecem em torno da melhor maneira de aplicá-lo em um contexto de serviço em campo. Ainda há algum trabalho a ser feito para incorporar o aprendizado de máquinas nos sistemas de fluxo de trabalho existentes, de modo a que as futuras previsões possam ser mais facilmente integradas, compreendidas e aplicadas. As empresas que dominarem esse processo antes das massas, no entanto, certamente poderão melhorar sua conformidade com o Acordo de Nível de Serviço (SLA) e obter melhores recompensas de negócios.
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