As novas ferramentas de IA e assistentes virtuais cometeram alguns erros significativos. Eles deram conselhos ruins com confiança, se envolveram em negócios duvidosos e, às vezes, foram incrivelmente rudes. Esses deslizes são raros, mas quando acontecem, a internet se diverte apontando suas falhas. No entanto, esse é um grande erro.

Essa reação é, em parte, resultado do medo que a IA causa. Mas também revela um mal-entendido profundo: ainda pensamos nos agentes de IA como máquinas incapazes de crescimento e melhoria reais, como os funcionários humanos são. Então, zombamos de seus erros como se fossem aspiradores de pó presos em um canto.

A verdade, conforme artigo da Entrepreneur, é que chegamos a um ponto de inflexão importante. Os agentes de IA de hoje não são estáticos. Eles podem crescer e aprender se dedicarmos tempo para orientá-los. Além disso, cada empresa já tem o poder de treinar seus agentes de IA.

Você não precisa de um doutorado em aprendizado de máquina. De fato, conheci centenas de gerentes de agentes de IA que nunca escreveram uma linha de código. O que eles sabem é como as pessoas funcionam e como os humanos são melhor gerenciados. E eles entendem que esses princípios agora se aplicam aos agentes de IA também.

A regra de ouro de gerenciar pessoas (e IA)

Os melhores gerentes sabem que o erro humano é uma parte constante e necessária do aprendizado humano. Para um funcionário realmente perceber seu potencial, ele precisa ter a liberdade de ultrapassar limites, experimentar e até falhar. Esperar que um novo funcionário nunca falhe não é apenas irreal – também é improdutivo. Grandes gerentes sabem que errar e crescer andam de mãos dadas.

Os gerentes excepcionais sabem que nem sempre é o funcionário que precisa ser corrigido. Muitas vezes, é o método de integração, treinamento ou fornecimento de feedback do gerente que precisa de ajuste. Empresas perdem milhões de dólares porque os funcionários não entendem as políticas ou processos. Gerentes de alto desempenho usam esses erros como ponto de partida para introspecção e melhoria.

Suponha que você trabalhe em um banco e esteja integrando um agente de atendimento ao cliente de IA. Você carregou para o agente todos os documentos que seus funcionários humanos usam para aprender sobre políticas e procedimentos da empresa. Blogs da empresa e detalhes de produtos em constante mudança também pode ser acessados pela IA simplesmente fornecendo URLs relevantes.

Então, uma vez que o agente de IA esteja pronto para começar a trabalhar com os clientes, ele finalmente tem a chance de cometer seu primeiro erro. E você tem a chance de melhorá-lo.

Uma explicação sobre como abrir uma nova conta corrente, por exemplo, pode ser muito prolixa para clientes que procuram uma resposta rápida. Isso não é uma falha fatal. É um momento de ensino. Dar feedback direto – “respostas mais curtas, por favor” – se traduz em melhoria instantânea e visível.

Cada reação do agente pode ser moldada e aprimorada, com benefícios que se acumulam rapidamente ao longo do tempo. Já vi gerentes que investem tempo em treinar seus funcionários de IA transformar um “estagiário” ansioso em um profissional experiente em alguns meses.

Benefícios de treinar a IA

Os benefícios dessa mudança de perspectiva são múltiplos. No atendimento ao cliente, a enorme quantidade de tempo e dinheiro gasto no treinamento de agentes humanos geralmente leva a retornos limitados. Perdemos quase metade desses contratados todos os anos. É um desperdício, com recursos da empresa escorrendo pelo ralo.

Em contraste, os agentes de IA não vão a lugar nenhum. Cada esforço investido no treinamento de um agente de IA continua a produzir retornos perpetuamente.

À medida que um novo paradigma se instala, os agentes se tornarão tão inteligentes quanto nós, coletivamente, nos esforçamos para torná-los. Comece estendendo aos agentes de IA a mesma cortesia que estendemos aos humanos – entendendo que todos (inclusive os bots) cometem erros.

Em seguida, faça o que os grandes gerentes sempre fizeram: orientar, treinar e remover obstáculos. Afinal, são máquinas de aprendizado, apenas esperando pela próxima lição que os fará avançar novamente.

Fonte: Administradores